The manufacturing industry with Make-to-Order production system is difficult to decide the standard information for the product and the demand is variable to estimate. In this paper, we concerned with the process planning method using data mining in the manufacturing industry with Make-to-Order environment. The subject of our study is the industry transformer plant which is received an diverse order of customer and then produced the product. Currently, process planning method is classified the standard information by hand based on the acquired knowledge through the experience. The standard information stored the various information, such as work sequence, time and so on. This process planning method needs an experts which possesses the field experience for several years. For the product specification which is varied in each order, current process planning method is not efficient due to need many times To solve this problem, we extract the information using data mining process for each processing time, and then construct the knowledge base. We propose a method which is the process planning of the industry transformer product in Make-to-Order environment using the knowledge base.
This paper is concerned with the production-distribution problem with multiple conflicting objectives. In reality business firms should take account not only of the profit maximization but of various environmental criteria, namely customer services, in order to improve the business logistics. A production-distribution model of goal porgramming type considering the lead time and distribution cost by products is constructed, the solution algorithm is developed, which is based on the Ignizio's method. A numerical example is given to demonstrate the applicability of goal programming for production-distribution problem.
It is not easy to find a good production schedule which can be used in practice. Therefore, production scheduling simulation with a simple dispatching rule or a set of dispatching rules is used. However, a simple dispatching rule may not create a robust schedule, for the same rule is blindly applied to all internal production processes. The presumption is that there might be a specific combination of appropriate rules that can improve the efficiency of a total production system for a certain type of orders. In order to acquire a better set of dispatching rules, simulation is used to examine the performance of various combinations of dispatching rule sets. There are innumerable combination of rule sets. Hence it takes too much computer simulation time to find a robust set of dispatching rule for a specific production system. Therefore, we propose a concept of the knowledge based simulation to circumvent the problem. The knowledge based simulation consists of knowledge bases, an inference engine and a simulator. The knowledge base is made of rule sets that is extracted from both simulation and human intuition obtained by the simulation studies. For a certain type of orders, the proposed system provides several sets of dispatching rules that are expected to generate better results. Then the scheduler tries to find the best by simulating all proposed set of rules with the simulator. The knowledge-based simulator armed with the acquired knowledge has produced improved solutions in terms of time and scheduling performance.
We present a production planning and control system suitable for small to medium sized, order-based companies producing special gases of small-quantity. The proposed system uses cards each of which represents individual unit of order. The components and procedure of the system are described in detail. The proposed system is easy to implement because it visualizes the amount and distribution of the received orders; and requires minimum aid of computer.
This paper considers a scheduling problem to minimize the sum of the associated scheduling (production/delivery times) cost and the delivery cost for an integrated system of a single production machine and various transportation vehicles with transportation mode selection allowed. Each transportation mode is provided with a fixed number of vehicles at the associated delivery time and cost. The proposed problem is characterized as being NP-hard. Some solution properties are also characterized. Therewith, three heuristic algorithms (called SPT-based, LWF-based and WSPT-based heuristic) and a branch-and-bound algorithm are derived. In order to evaluate the effectiveness and efficiency of the proposed algorithms, computational experiments are made with some numerical instances.
International journal of advanced smart convergence
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제9권2호
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pp.179-184
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2020
Recently, webtoons-based animations have been expanding in Korea, where the role of mobile devices is growing, and media videos such as "YouTube" and "Tik-Tok," which have shorter screening and production cycles than traditional feature films, dramas, and animations, are attracting attention and being enjoyed by public. In order to produce animation content that fits the trend of this shortening video and production cycle, efficiency must be increased not only in story but also in production. Production methods and production technologies need changes to increase efficiency. Animation using motion capture, which is highly production-efficient, is widely used in movies that shows realistic movements, but still has little use in producing cartoon-style animations with exaggerated movements. We analyzed the production method of 2D animation and CG animation and applied the result to CG animation to increase the efficiency of production and production. The methods of production through such experiments are expected to help improve the efficiency of producing animation content that is suitable for the latest trends such as webtoon animation.
This paper describes a real-time manufacturing scheduling system on Internet using DBR(Drum-Buffer-Rope) scheduling method. We intend to change company-oriented manufacturing scheduling, which has been used at most manufacturing companies, to customer-oriented manufacturing scheduling. Customers can not only choose product kinds, quantities and order due dates, but also evaluate optimum order due date by themselves in real-time through internet and then the results will be converted into practical manufacturing scheduling. If the company cannot meet the customer order due date, it will offer reliable and accurate information to the customers by suggesting the earliest order due date. To evaluate the customer order due date in real time, companies should be able to estimate their accurate production capacity. This research uses Goldratt's DBR scheduling method to realize that function. The DBR scheduling does not recognize the production capacity of the whole company, but only of the constraint resources which have a great effect on the company throughput. Thus, it can improve the customer service level as well as the profit by performing more dynamic and reliable scheduling through Internet.
The sales activity of most of small manufacturing companies is based on orders of buyers. The process of promotion, negotiation, receipt and selection of orders of the manufacturers is closely coupled with the load status of the production lines. The decision on whether to accept an order or not, or the selection of optimal order set among excessive orders is entirely dependent on the schedule of production lines. However, in the real world, since the production scheduling activity is mainly performed by human experts, most of small manufacturers are suffer from being unable to meet due dates, lack of rapid decision on the acceptance of new order. Recently, Internet based Electronic Commerce is recognized as one of the alternatives for strengthening sales power of small and medium companies. However, small and medium manufacturers can't adjust properly to the new environment because they are in short of money, personnel, and technology. To cope with this problem, this paper deals with development of part sales agent coupled with virtual manufacturing in Internet environment that consist of selection agent, advertisement agent, selection agent, negotiation agent, and virtual manufacturing system. This paper develops a time-bounded negotiation mechanism for small and medium manufacturers in agent-based automated negotiation between customers and negotiation agents. Furthermore, to select optimal order set maximized profit, we first formulate the order selection problem with mixed integer programming, but the computation time of IP is not acceptable for real world scale problem. To overcome this problem and dynamic nature of virtual manufacturing, we suggest a genetic algorithm approach, which shows a reasonable computation time for real world case and good incremental problem solving capability.
This study objectively in examines materials related to factory rationalization of D Corp., a regionally based enterprise. One reason that previous factory rationalizations have not been all that effective is that each firm has not used strategies specially designed for it Despite the fact that each firm has a different culture, and different human and physical resources, the application of rationalization without any modifications has produced many problems. In order to stabilize the production system and reduce the capacity of the factory, D Corp. changed the basic 5 S's and stimulated the factory atmosphere through computer education. Rationalization stabilized and standardized the factory, and organized the physical resources and each area of the factory according to their place in the process of production. It also made improvements that verified the party responsible for the flow of the complex production system, and simplified analysis supervision of production, and ex post management. We think that the successful example of D Corp. can serve as a real, tangible model for small and medium regionally-based firms to follow.
Due to environmental change in market, delivery satisfaction to customers and reduction of lead time are critical in the make-to-order manufacturing system. A case of production scheduling process restructuring is studied for one company which employed ERP system. Based on the standard module ERP package provided, they modified and added several functions for their specific processes, and implemented it in production scheduling. The ratio of delivery satisfaction has been improved from 51.1% to 60.8%, and manufacturing lead time has been reduced from 43 days to 30 days in average during 10 months. Moreover, they achieved several side effects such as real time production scheduling and workload analysis, information sharing over all departments, and improving flexibility in receiving orders.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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