This paper presents a model for designing cellular manufacturing systems (CMS) by integrating system cost, machine reliability, and preventive maintenance (PM) planning. In a CMS, a part is processed using alternative process routes, each consisting of a sequence of visits to machines. Thus, a level of 'system reliability' is associated with the machines along the process route assigned to a part type. Assuming machine reliabilities to follow the Weibull distribution, the model assigns the machines to cells, and selects, for each part type, a process route which maximizes the overall system reliability and minimizes the total costs of manufacturing operations, machine underutilization, and inter-cell material handling. The model also incorporates a reliability based PM plan and an algorithm to implement the plan. The algorithm determines effective PM intervals for the CMS machines based on a group maintenance policy and thus minimizes the maintenance costs subject to acceptable machine reliability thresholds. The model is a large mixed integer linear program, and is solved using LINGO. The results point out that integrating PM in the CMS design improves the overall system reliability markedly, and reduces the total costs significantly.
효율적인 공급사슬 망 설계는 공급사슬망 전체의 최적화를 추구하고 이를 통해 장기적이고 전략적인 의사결정을 뒷받침한다. 공급사슬망 설계 문제는 고려 대상이 광범위하고 시스템 조건과 상황에 따라 많은 확률적 요소들을 포함하고 있기 때문에 이를 수리 모델로 표현하더라도 현실을 명확히 반영하기는 어렵다. 본 연구에서는 수리 모델 및 시뮬레이션 기법을 이용한 군 공급사슬망 설계 방법을 제시하였다. 혼합정수계획법이 적용된 수리 모델을 이용하여 총비용을 최소화하는 공급사슬망을 구성하고, 수리 모델의 결과를 시뮬레이션 모델에 반영하여 실험 파라미터의 반복적인 조정을 통해 차량할당 및 경로문제를 해결하였다. 본 연구의 두 모델은 각각 CPLEX와 AutoMod로 실행하였으며, 실제 군 공급사슬망에서 군지사의 임무 제한에 따라 공급사슬망을 재구성하는 실험을 실시하였다. 이 실험을 통하여, 본 연구에서 제시한 방법이 군 공급사슬망 설계 문제해결에 용이하게 적용될 수 있다는 것을 보였다.
With the advances in concurrent engineering, schedulability has become an important design issue in machine loading and routing procedure. In this paper, four rules to improve schedulability of loading and routing are formulated as a mixed-integer programming model based on machine, routing and tool flexibilities. In this model, these rules are represented as an objective function or constraints. The impact of rules on the quality of schedules for the result of loading and routing is measured with makespan, throughput and average machine utilization.
본 논문은 체계적인 연산법(Algorithm)을 연구, 개발하여 여산산출에 중요한 역할을 하는 mixed integer programming 문제를 계산하기 위하여 첫째로, 많은 투자수단 또는 계획중 가장 합리적인 (이익율이 높은) 수단을 정하는 Weingartner의 여산산출모델 (Capital Budgeting Model)을 간단히 검토해 보고, 둘째로 위의 검토에서 얻어진 개념에 따른 이 모델의 문제점들을 모색해 보며 마지막으로 기획분야의 어떤 기간동안 자원확보(확대)를 가능케 하는 여산산출 문제를 해결할 수 있는 방안이나 체계적 연산법을 개발해 보고자 한다. 이러한 휴계적 연산법은 (함축적인 또는 부분적인) 열권방식 (Enumeration Technique)을 이용함으로써 위에 제시된 문제를 해결하는데 용역 할 것이다.
This paper deals with scheduling problem of the chemical process system where aircraft parts go through a given sequence of tanks filled with chemical solutions. The system has two hoists which move carriers holding the parts between tanks. A mixed integer programming model is developed from which a maximum throughput schedule can be found for the hoist movements. To show the validity of the model, a real world problem is solved and the results are compared with those with an existing approach.
지난 수십년간 수많은 신호교차로제어모형이 제시되어 왔으나 과포화교차로를 특별히 다루는 기법은 거의 없었다. 본고에서는 과포화상태의 신호교차로제어를 위한 최적화모형이 제시된다. 지체도최소화나 연동폭최대화가 전통적인 제어목표로 사용되어 왔으나 혼잡교차로 제어에는 생산성최대화(maximum productivity)가 적절하며 본 모형에 사용되었다. 제시된 최적화모형은 Mixed Integer Linear Programming의 형태를 취한다. 본 모형은 두 개의 교차로 문제에 적용되었으며, 모형화 과정에 사용된 가정들의 적절함이 민감도분석에 의해 증명되었다. 최적해의 검증을 위하여 microscopic simulation model인 TRAF-NETSIM을 사용하였다.
Recycling of used products and components has been considered as one of promising strategies for resolving environmental problems. In this respect, most manufacturing companies begin to consider possible recycling (e.q., reuse or re-production) of the components contained in their products. The primary objective of this research is to develop a multiple criteria decision making model for systematic management of recycle-oriented manufacturing components. The production planning problem of recycle-oriented manufacturing components is first formulated as a multiobjective mixed 0-1 integer programming model with three conflicting objectives. An interactive multiple criteria decision making method is then developed for solving the mathematical model. Also, an Input/Output analysis software is developed to help practitioners apply the model to real problems without much knowledge on computers and mathematical programming. A numerical example is used in examining the validity of the proposed model and to investigate the impact of the input variables on recycling production strategy.
This paper introduces a new multi-product multi-period multi-objective aggregate production planning problem. The proposed problem is modeled using multi-objective mixed-integer mathematical programming. Three objective functions, including minimizing total cost, maximizing customer services level, and maximizing the quality of end-product, are considered, simultaneously. Several constraints such as quantity of production, available time, work force levels, inventory levels, backordering levels, machine capacity, warehouse space and available budget are also considered. Some parameters of the proposed model are assumed to be qualitative and modeled using fuzzy sets. Then, a fuzzy goal programming approach is proposed to solve the model. The proposed approach is applied on a real-world industrial case study of a color and resin production company called Teiph-Saipa. The approach is coded using LINGO software. The efficacy and applicability of the proposed approach are illustrated in the case study. The results of proposed approach are compared with those of the existing experimental methods used in the company. The relative dominance of the proposed approach is revealed in comparison with the experimental method. Finally, a data dictionary, including the way of gathering data for running the model, is proposed in order to facilitate the re-implementation of the model for future development and case studies.
Fighter squadron flight scheduling is the integrated air operation plan that is an important role for improving pilot's flight skill and maintaining combat readiness by efficient using available all air resources including pilot, aircrafts, air-weapons, fuel and supporting facilities etc. Korea airforce, however, has a limit as to an effective flight operation due to manual flight scheduling with scheduler's own experience and intuition. Therefore, in our study, we propose the optimization model of flight scheduling based on mixed integer programming. This model includes several constraints of realistic and essential quantified data related with flight schedule and can assign appropriate pilots optimally which are distinctive three type's solutions : flight, alert and duty crew schedules. Proposed solution method can be improved pilot's capability and allocated further air resources systematically and efficiently. In addition, it can be reduced a workload of flight scheduler and minimized obstructed factors of flight safety. Finally, we demonstrate the experiment's results for the check of efficiency and validity of this model.
본 연구는 온라인 전기자동차를 상용화하기 위해 필요한 인프라 구축비용의 타당성을 알아보기 위한 연구이다. 이를 위해 서울시의 버스노선을 대상으로, 온라인 전기자동차 운영을 위해 필요한 인프라의 구축비용에 대해 연구하였다. 현재 전기자동차 운영방식의 대안으로는 OLEV 방식과 PEV 방식이 고려되고 있으며, 각 방식은 충전지 비용과 충전기 비용에서 각기 장점을 갖고 있다. 두 방식의 총비용을 비교하기 위해 본 논문에서는 온라인 전기버스의 급전장치 설치비용을 최소화하기 위한 급전 장치 최적 배치 모형을 제시하였다. 이를 위하여 먼저 버스정류장에 서로 다른 길이의 급전장치를 설치할 경우의 총 설치비용을 최소화하는 혼합정수계획법(Mixed Integer Programming) 모형을 모델링하였다. 모형에서 사용하는 계수를 구하기 위해 각 버스정류장에서의 평균 정차시간을 구하는 시뮬레이터를 개발하였으며, 계산된 계수와 최적화모형을 이용하여 시내버스 노선 전체에 대하여 최적화된 인프라의 배치 개수와 위치를 결정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 서울시의 실제 자료를 대상으로 OLEV 방식과 PEV 방식에서의 총비용을 계산하고 비교한 결과 OLEV 방식의 총 비용이 저렴하게 나타났으며, 결과적으로 OLEV 방식의 상용화 타당성을 입증할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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