This paper aims to determining the optimal capacity of Pusan port in view point of Container Physical Distribution cost. It has been established a coast model of the container physical distribution system in Pusan port is composed of 4 sub-systems and in-land transport system. Cargo handling system, transfer & storage system and in-land transport system, and analyzed the cost model of the system. From this analysis, we found that the system had 7 routes including in-land transport by rail or road and coastal transport by feeder ship between Pusan port and cargo owner's door. Though railway transport cost was relatively cheap, but, it was limited to choose railway transport routes due to the introducing of transport cargo allocation practice caused by shortage of railway transport capacity. The physical distribution ost for total import & export container through Pusan port was composed of 4.47% in port entring cost, 12.98% in cargo handling cost, 7.44% in transfer & storage cost and 75.11% in in-land transport cost. Investigation in case of BCTOC verified the results as follows. 1) The optimal level of one time cargo handling was verified 236VAN (377TEU) and annual optimal handling capacity was calculated in 516, 840VAN(826, 944TEU) where berth occupancy is $\rho$=0.6 when regardless of port congestion cost, 2) The optimal level of one time cargo handling was verified 252VAN (403TEU) and annual optimal handling capacity was calculated in 502, 110VAN (803, 376TEU) where berth occupancy is $\rho$=0.58 when considering of port congestion cost.
As post-harvest processes of onions are carried by a 20 kg-net package which results in high-cost and low-efficiency, especially, the insufficient drying and physical damage of onions after harvesting leads to a huge second loss in storage, we had developed a low-cost, high-efficiency post-harvest bulk handling machinery system by collecting onions on a farm using ton-bags, drying with forced air circulation, and sorting/packaging. The post-harvest bulk handling machinery system consisted of 6 devices, and this study designed an automatic feed hopper with a feeding rate control device, an inclined belt conveyor with a two-step chute, and an automatic pallet unloading device for feeding onions into the sorting/packing line. This study also analyzed the performance and control of the total system. The device had 1-ton handling capacity, but the operational condition was set to increase the capacity. The three-step filling method of pallet by the velocity control of the inclined belt conveyor was applied in the post-harvest bulk handling machinery system for the prevention of physical damage. If one worker was set to operate the total system, the time required to complete one palletized load was approximately 5 minutes and 5 seconds. The calculated daily handling capacity was approximately 94 tons, when the daily actual working time was 8 hours. When the developed system was applied to the managerial size of 2,000 ton, the processing cost per ton of the system was decreased by 19.5%, compared with the existing 20 kg-net package-based handling. The developed post-harvest bulk handling machinery system would be a good substitute for the rapid decline and aging of rural labor.
In this paper, a determination method of number of AGVs fer introducing to the multi-path material handling systems is presented by using genetic algorithm. For serving the raw material to each work stations automatically, there needs to introduce a AGVs for transfer the raw martial. To reduce the overall production cost in the material handling systems, however, a trade off exists between the amount of inventory hold on the shop floor and the number of AGVs needed to provide adequate service. In this paper, firstly a objective function which included the net present fixed costs of each stations and each purchased AGVs, delivering cost. stock inventory cost, and safety stock inventory cost is presented. Secondly by using genetic algorithm, the optimal reorder quantity at each stations is decided, where the number of AGVs is increased step by step. From a simulation with different GA parameters, we can determine a optimal number of AGVs to reduce the overall production cost. Thus, the effectiveness of GA for determining the number of AGVs is verified in automated material handling systems.
국내 석탄화력발전에서 발생되는 바닥재 재활용의 경제성을 평가하고자 신설 500 MW${\times}$2기 유연탄 화력발전설비를 대상으로 바닥재 재활용이 가능한 건식처리시스템 도입의 경제성을 충수중력식 습식처리시스템과 비교하여 검토하였다. 신규발전설비에 건식처리시스템 도입 시 시설투자비는 습식처리시스템의 약 150% 수준으로 초기투자비는 더 소요되나, 바닥재 재활용을 통한 판매이익을 고려한 연간시설운영비는 습식처리시스템의 약 17%까지 절감되는 것으로 예측하였다. 이를 기초로 경제성 분석을 수행한 결과 건식처리시스템 도입 시 추가로 소요되는 초기투자비는 4.8년에 회수가 가능하며 투자이익률은 21.1%로 평가되었다.
통합생산시스템의 최적설계를 위하여 이의 생산공정(Manufacturing Process)과 물류시스템 (Material Handling System)은 두 가지 중요한 요소이다. 본 연구에서는 물류시스템의 성능 및 비용을 분석을 위하여 제품의 생산계획(Production Control & Scheduling), 설비배치(Layout) 및 물류시스템 (Material Handling System) 등을 고려하였다. 본 연구의 주요 목적을 통합생산시스템을 위하여 물류시스템 성능의 최적화와 경제적인 분석을 통하여 최적 물류시스템의 선택에 두고 다음 주요 내용들을 포함하였다; 1) 주요 입력 자료로서 통합생산 장비의 배치(Layout), 공정, 생산제품의 예측, 물류시스템 대안 등이 주어지고, 2) 이를 이용하여 각 물류시스템의 대안별 성능 및 비용 등을 비교 분석하고 최적 물류시스템을 선정한다. 본 연구를 위한 성능 및 비용분석을 위한 전산프로그램을 개발하고 이를 활용한 사례를 들어 보였다.
Recently, the progress of industrialization has been taken concern of material handling automation. So for, the conveyor belt has been popular for material handling. However, this system has many disadvantages such as the space, cost, etc. In this paper, a new navigation algorithm using fuzzy is introduced. The mobile robot follows a line installed on the roads. These informations are inputted with three approximate sensors. These obtained informations are analyzed with fuzzy control technique fur autonomous steering. Therefore, unlike existing systems, high reliability is guaranteed under bad environment conditions. The installation and maintenance of a line is easily made at lower cost. This developed mobile robot can be applied to material handling automation in manufacturing system, hospital, inter-office document del ivory.
The aim of this study is to analysis factors that determine the competitiveness of container ports using the KJ and AHP methods. For this, 54 detailed attributing factors were identified both by previous studies and port users. 24 attributing factors were identified by a group of port experts. also, These were grouped 18 detailed attributing factors into 6 attributing factors by a group of port experts using the KJ method. These were made into a model of hierarchical structure with 3 levels, taking 1 goal factor, 6 evaluation factors and 18 detailed evaluation factors. The collected date of questionnaires were analyzed by a group of port experts using the AHP method. The analysis result of the evaluation factors in container port shows that port cargo volume is the most important factor, followed by port location, port cost, port service, port facility and port management. The analysis results of detailed evaluation factors in container port shows that import and export cargo volume is the most important factor, followed by transshipment cargo volume, distance from main trunk, cargo handling cost, distance from the point of importing and exporting, speediness of cargo handling, stability of cargo handling, vessel/cargo cost in port entry and leaving, punctuality in port entry and leaving, number and length of berth, collateral service cost, terminal area, hinterland accessibility, ability of terminal operation company, front depth of berth, etc.
In this paper, the plant layout planning is optimized at the K-area of the K-airline. The K-area includes 15 activies. The initial solution is found qualitatively by designing a space relationship diagram for the relationship. The cost of material handling is minimized by finding the final layout plan using CRAFT. In comparing to the master plan of K-airline, the final layout plan in this research can reduce the cost of material handling by 52%.
This paper considers a cost model for a U-shaped manufacturing cell formation which incorporates a required number of machines and various material flows together under multi-part multi-cell environment. The model is required to satisfy both the specified operation sequence of each part and the total part demand volume, which are considered to derive material handling cost in U-shaped flow line cells. In the model several cost-incurring factors including set-up for batch change-over, processing time for operations of each part, and machine failures are also considered in association with processing load and capacity of each cell. Moreover, a heuristic for a good machine layout in each cell is newly proposed based on the material handling cost of each alternative sequence layout. These all are put together to present an efficient heuristic for the U-shaped independent-cell formation problem, numerical problems are solved to illustrate the algorithm.
In this paper, a mathematical model is developed for economic design of multi-stage distribution system that consists of factory, central distribution centers, local distribution centers and retailers. The retailers are supplied products from different stage suppliers according to order size. The retailers are supplied products from factory if demand amount is large, central distribution center if medium, local distribution center if small. The economic design is to determine the economic size of facility factors that consist of distribution system. The cost factors are transportation cost from supply places to demand places, handling cost at distribution centers and inventory holding cost at retailers. It is to determine the transportation route of each retailer, the size and number of the vehicle at factory and distribution centers, the handling amount at distribution centers in order to minimize the total costs. The mathematical model is represented, the solution procedure is developed, and a numerical example is shown.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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