Automated Guided Vehicles(AGVs) are widely used in computer integrated manufacturing(CIM) systems for material handling purposes. Although automated guided vehicles provide higher levels of flexibility and computer integrability, the installations are limited in number and one of the critical reasons lies in the complexity involved in the operation. The main objective of this research is to alleviate this problem by proposing efficient integrated operational control methods for AGV-based CIM systems. Particularly, this research is concerned with the mixed problem of dispatching automated guided vehicles and scheduling machines operation. The proposed dynamic heuristic algorithm uses various priority schemes and relevant information concerning the load of the system, the status of queues, and the position of AGVs in the scheduling process. The scheduling decision process is hierarchical in the sense that different decision criteria are applied sequentially to identify the most appropriate part to be served. This algorithm consists of two sections, the section of part selection by AGVs for the next service whenever an AGV completes the current assignment, and the section of part selection by machines for next service whenever a machine completes the current operation. The proposed algorithm has been compared with other scheduling schemes using the performance measure of mean flow-time and mean tardiness. Simulation results indicate that the proposed algorithm can reduce the mean flow-time and mean tardiness significantly.
For companies assembling end products from sub assemblies or components, MRP (Material Requirement Planning) logic is frequently used to synchronize and pace the production activities for the required parts. However, in MRP, the planning of operational-level activities is left to short term scheduling. So, we need a good scheduling algorithm to generate feasible schedules taking into account shop floor characteristics and multi-level job structures used in MRP. In this paper, we present a GA (Genetic Algorithm) solution for this complex scheduling problem based on a new gene to reflect the machine assignment, operation sequences and the levels of the operations relative to final operation. The relative operation level is the control parameter that paces the completion timing of the components belonging to the same branch in the multi-level job hierarchy. In order to revise the fixed relative level which solutions are confined to, we apply large step transition in the first step and GA in the second step. We compare the genetic algorithm and 2-phase optimization with several dispatching rules in terms of tardiness for about forty modified standard job-shop problem instances.
As of July 1999, i,185 lomocotives(excluding metropolitan area electric locomotives) are in Korean National Railroad(KNR). With this limited number of resources assigning locomotives to each trains of timetable is very important in the entire railway management point of view because schedule can be regarded as goods in transportation industry. On a simple rail network, it is rather easier to assign proper locomotives to trains with the experience of operating experts and get optimal assignment solution. However, as the network is getting bigger and complicated, the number of trains and corresponding locomotives will be dramatically increased to rover all the demands required to service all of the trains in timetable. There will be also numerous operational constraints to be considered. Assigning proper locomotives to trains and building optimal cyclic rotations of locomotive routings will result in increasing efficiency of schedule and giving a guarantee of more profit. The purpose of this study is two fold: (1) we consider a planning-level locomotive scheduling problem with the objective of minimizing the wasting cost under various practical constraints and (2) development of implementation prototype program of its assigning result. Not like other countries, i.e. Canada, Sweden, Korean railroad operates on n daily schedule basis. The objective is to find optimal assignment of locomotives of different types to each trains, which minimize the wasting cost. This problem is defined on a planning stage and therefore, does not consider operational constraints such as maintenance and emergency cases. Due to the large scale of the problem size and complexity, we approach with heuristic methods and column generation to find optimal solution. The locomotive scheduling prototype consists of several modules including database, optimization engine and diagram generator. The optimization engine solves MIP model and provides an optimal locomotive schedule using specified optimization algorithms. A cyclic locomotive route diagram can be generated using this optimal schedule through the diagram generator.
항공교통의 수요 증가에 따른 혼잡한 교통상황과 부족한 공항 운항 능력을 해결하고자 항공교통관제(ATM : Air Traffic Management)의 다양한 분야에서 연구가 진행 되고있다. 본 논문에서는 공항 관제 영역에서 공항으로 접근하는 항공기 교통 스케줄링에 대해 연구를 진행하였다. 본 연구의 ATM 문제에서는 안전을 위한 운용 제한 조건인 항공기간의 분리 구간과 추월을 고려하여 접근하였으며, 특정 공항의 문제가 아닌 일반적인 공항의 항공경로와 경로 결합지점을 정의하여 접근하였다. 또한, 항공교통관제 문제를 스케줄링문제로 정의하여 dispatching 휴리스틱기법들을 통해 해결하고자 하였으며, 기존 기법들을 보완한 새로운 기법을 제안하였다. 스케줄링기법 효율성을 분석하고자 항공교통 시뮬레이션 환경을 모사하였으며, 항공 교통 흐름을 정적인 상황과 동적인 상황으로 정의하여 각 스케줄링 기법들에 대해 Monte Carlo Simulation을 수행하였다.
Semiconductor manufacturing has suffered from the complex process behavior of the technology oriented control in the production line. While the technological processes are in charge of the quality and the yield of the product, the operational management is also critical for the productivity of the manufacturing line. The fabrication line in the semiconductor manufacturing is considered as the most complex part because of various kinds of the equipment, re-entrant process routing and various product devices. The efficiency and the productivity of the fabrication line may give a significant impact on the subsequent processes such as the probe line, the assembly line and final test line. In the management of the re-entrant process such as semiconductor fabrication, it is important to keep balanced fabrication line. The Performance measures in the fabrication line are throughput, cycle time, inventory, shortage, etc. In the fabrication, throughput and cycle time are the conflicting performance measures. It is very difficult to achieve two conflicting goal simultaneously in the manufacturing line. The capacity of equipment is important factor in the production planning and scheduling. The production planning consideration of capacity can make the scheduling more realistic. In this paper, an input and scheduling rule are to achieve the balanced operation in semiconductor fabrication line through equipment capacity and workload are proposed and evaluated. New backward projection and scheduling rule consideration of facility capacity are suggested. Scheduling wafers on the appropriate facilities are controlled by available capacity, which are determined by the workload in terms of the meet the production target.
다수의 시설물을 보유한 기관에서는 유지보수와 리모델링(M/R) 프로젝트들이 동시에 진행되고 있다. 내부기능인력에 의해 프로젝트를 수행하는 자원제약 환경에서 프로젝트 관리자는 각 프로젝트의 완료일과 기관내 가용한 자원에 대한 제한을 고려하며 프로그램을 계획하고 관리하게 된다. 다중 자원제약 M/R 프로그램의 효과적 관리를 위해 이 논문은 장기적인 프로그램 계획축과 단기적인 일정창으로 구성되는 2단계 계층관리모델을 제안한다. 프로그램 플랜을 위한 연동계획기법은 연속되는 프로젝트 요청의 불확실성에 대처하기 위해 제안되었다. 일정창 속에서 마스터-일정계획을 수립하기 위해 개발된 PCR 일정계획 알고리즘은 M/R 프로그램에서의 작업반내 기능인력의 배치계획을 제공한다. 스프레드쉬트 인터페이스를 활용하여 M/R 프로그램의 일정계획 시스템을 개발하였고, 연속된 3개의 일정창으로 설계된 시뮬레이션 실험을 통해 개발된 일정계획 알고리즘과 기존의 자원제약 일정계획 휴리스틱의 성능을 비교하였다.
Park, Hyunho;Kim, Junghak;Jung, Eui-Suk;Lee, Hyunwoo;Lee, Yong-Tae
ETRI Journal
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제38권5호
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pp.885-895
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2016
The lowest power mode (passive-standby mode) was proposed for reducing the power consumption of set-top boxes in a standby state when not receiving content. However, low-power set-top boxes equipped with the lowest power mode have been rarely commercialized because of their low-quality user experience. In the lowest power mode, they deactivates almost all of operational modules and processes, and thus require dozens of seconds for activation latency (that is, the latency for activating all modules of the set-top boxes in a standby state). They are not even updated in a standby state because they deactivate their network interfaces in a standby state. This paper proposes an adaptive standby mode scheduling method for improving the user experience of such boxes. Set-top boxes using the proposed method can analyze the activation pattern and find the frequently used time period (that is, when the set-top boxes are frequently activated). They prepare for their activation during this frequently used time period, thereby reducing the activation latency and enabling their update in a standby state.
Singgih, Ivan Kristianto;Jin, Xuefeng;Hong, Soondo;Kim, Kap Hwan
Industrial Engineering and Management Systems
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제15권3호
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pp.278-288
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2016
Automation ensures accurate and well-organized container transportation in container terminals. This paper addresses operational issues such as equipment scheduling and the coordination between various pieces of equipment in a rail-based automated container terminal. Containers are relayed using multiple types of equipment from road trucks to a vessel and vice versa. Therefore, handshaking is required during a container transfer between different pieces of equipment. Synchronization between the schedules of all the equipment is important to reduce equipment waiting times and the time required for transporting containers, which results in a short turnaround time for a vessel. This paper proposes an integrated control system with the objective of synchronizing the operations of different types of equipment, provides a list of decisions to be made by the control module of each type of equipment, and shows all the required information transfers between control modules. A scheme for the integrated scheduling of multiple types of equipment is proposed. The decisions made by each control module in a real-time fashion are listed with detailed explanations, and the information transfer between managers in a real-time situation at the proposed terminal is described.
In this paper, we introduce a pilot's scheduling model which is able to maintain and balance their capabilities for each relevant skill level in military helicopter squadron. Flight scheduler has to consider many factors related pilot's flight information and spends a lot of times and efforts for flight planning without scientific process depending on his/her own capability and experience. This model reflected overall characteristics that include pilot's progression by basis monthly and cumulative flight hours, operational recent flight data and quickly find out a pinpoint areas of concern with respect to their mission subjects etc. There also include essential several constraints, such as personnel qualifications, and Army helicopter training policy's constraints such as regulations and guidelines. We presented binary Integer Programming (IP) mathematical formulation for optimization and demonstrated its effectiveness by comparisons of real schedule versus model's solution to several cases experimental scenarios and greedy random simulation model. The model made the schedule in less than 30 minutes, including the data preprocessing process, and the results of the allocation were more equal than the actual one. This makes it possible to reduce the workload of the scheduler and effectively manages the pilot's skills. We expect to set up and improve better flight planning and combat readiness in Korea Army aviation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2157-2177
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2024
Demand response (DR) refers to the customers' active reaction with respect to the changes of market pricing or incentive policies. DR plays an important role in improving network reliability, minimizing operational cost and increasing end users' benefits. Hence, the integration of DR in the microgrid (MG) management is gaining increasing popularity nowadays. This paper proposes a day-ahead MG scheduling framework in conjunction with DR and investigates the impact of DR in optimizing load profile and reducing overall power generation costs. A linear responsive model considering time of use (TOU) price and incentive is developed to model the active reaction of customers' consumption behaviors. Thereafter, a novel multi-swarm sine cosine algorithm (MSCA) is proposed to optimize the total power generation costs in the framework. In the proposed MSCA, several sub-swarms search for better solutions simultaneously which is beneficial for improving the population diversity. A cooperative learning scheme is developed to realize knowledge dissemination in the population and a competitive substitution strategy is proposed to prevent local optima stagnation. The simulation results obtained by the proposed MSCA are compared with other meta-heuristic algorithms to show its effectiveness in reducing overall generation costs. The outcomes with and without DR suggest that the DR program can effectively reduce the total generation costs and improve the stability of the MG network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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