For a floating offshore plant such as FPSO(Floating, Production, Storage, and Off-loading unit), various equipment should be installed in the restricted space, as compared with an onshore plant. The requirement for an optimal layout method of the plant has been increased in these days. Thus, a layout method of the floating offshore plant was proposed in this study. For this, an optimization problem for layout design was mathematically formulated, and then an optimization algorithm based on the genetic algorithm was implemented with C++ language in order to solve it. Finally, the proposed method was applied to an example of FPSO topsides. As a result, it was shown that the proposed method can be applied to layout design of the floating offshore plant such as FPSO.
This study presents a plant concept design for a smart factory which is mainly targeted to machine airplane parts. The plant layout is based on the TOC-DBR approach together with autonomous distributed factory control considered, while discrete event simulation is also performed in order to validate its layout. The resulting layout and its procedure turn out to be quite a useful guideline in realizing those smart factories especially for machining-oriented manufacturing industries.
Minhyuk JUNG;Jaemook CHOI;Seonu JOO;Wonseok CHOI;Hwikyung Chun
국제학술발표논문집
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The 10th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1285-1285
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2024
In process plant construction, the implementation of design automation technologies is pivotal in reducing the timeframes associated with the design phase and in enabling the generation and evaluation of a variety of design alternatives, thereby facilitating the identification of optimal solutions. These technologies can play a crucial role in ensuring the successful delivery of projects. Previous research in the domain of design automation has primarily focused on parametric design in architectural contexts and on the automation of equipment layout and pipe routing within plant engineering, predominantly employing rule-based algorithms. Nevertheless, these studies are constrained by the limited flexibility of their models, which narrows the scope for generating alternative solutions and complicates the process of exploring comprehensive solutions using nonlinear optimization techniques as the number of design and engineering parameters increases. This research introduces a framework for automating plant design through the use of generative neural network models to overcome these challenges. The framework is applicable to the layout problems of process plants, covering the equipment necessary for production processes and the facilities for essential resources and their interconnections. The development of the proposed Neural-network (NN) based Generative Design Model unfolds in four stages: (a) Rule-based Model Development: This initial phase involves the development of rule-based models for layout generation and evaluation, where the generation model produces layouts based on predefined parameters, and the evaluation model assesses these layouts using various performance metrics. (b) Neural Network Model Development: This phase transitions towards neural network models, establishing a NN-based layout generation model utilizing Generative Adversarial Network (GAN)-based methods and a NN-based layout evaluation model. (c) Model Optimization: The third phase is dedicated to optimizing the models through Bayesian Optimization, aiming to extend the exploration space beyond the limitations of rule-based models. (d) Inverse Design Model Development: The concluding phase employs an inverse design method to merge the generative and evaluative networks, resulting in a model that outputs layout designs to meet specific performance objectives. This study aims to augment the efficiency and effectiveness of the design process in process plant construction, transcending the limitations of conventional rule-based approaches and contributing to the achievement of successful project outcomes.
Given the flow matrix, plant size and department sizes, the algorithms in this paper provide the layout with rectilinear distance. To construct automated facility design, cut tree approach is employed. A branch and bound computer code developed by Tillinghast is modifided to find the feasible fits of departments without shape distortion in the plant rectangle.
To meet the soaring demand recently, South Korea big shipbuilders are examining two things. One is new investment in plant and equipment. The other is replacement of production resources. Considering plant & equipment investment and replacement of production resources, even if actual production ability would be enough, the real output could be affected by limitation of logistics with lack of analysis. As we set up big shipyard in virtual space, we could perform actual production by using confirm production plan in virtual space. We've analyzed the load of block stock, load of road and load of transporter for logistics effects are followed by production increase. This research is to determine the possible problems of those analyzed results and to present the resolution using the current layout. And then modified yard layout, we reanalyzed previous three logistics effects. This simulation model could help administrator to make rational decision for changing yard layout.
본 논문은 해양플랜트 입찰단계에서 시스템엔지니어링(Systems Engineering)기법을 이용하여 해양플랜트를 구성하고 있는 장비 배치를 검증(Verification)할 수 있는 검증수행모델에 대한 연구이다. 해양플랜트 상부구조물(Topside) 유지보수 장비들을 엔지니어링하기 위하여는 Topside 장비 Layout검증이 선행되어야 한다. 하지만 입찰단계에서 완성도가 높지않는 FEED(Front End Engineering Design)결과물로 인한 많은 오류가 존재함에도 불구하고 검토시간의 부족 등의 이유로 검증을 수행하지 못하는 경우가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 다학제간 접근방식인 시스템엔지니어링 프로세스를 간략화하여 적용함으로써 제한된 시간내 효과적으로 장비배치를 검증할 수 있는 검증수행모델을 제안하였다. 모델의 구성은 기능전개모델(Functional Deployment Model)을 통하여 구축하였으며 사례연구를 통하여 본 Topside 장비 배치에 대한 검증 수행모델을 검증하였다.
Given the flow matrix, plant size (rectangle shape) and department sizes, the algorithm in this paper provides the plant layout with rectilinear distance measure. To construct automated facility design, eigenvector approach is employed. A branch and bound computer code developed by Tillinghast is modified to find the feasible fits of departments without shape distortion (see [1])in the plant rectangle. The computational results compared with CRAFT are shown.
This study is consists of two parts. First, we analyzed two construction algorithms; CORELAP( Computerized Relationship Layout Planning) and ALDEP (Automated Layout Design Program). And we made a New Relationship Layout Planning overcoming the defaults of CORELAP and ALDEP. Second, we described the only improvement algorithm CRAFT(Computerized Relative Allocation of Facilities Technique). And we modified the CRAFT, which is considering the economic evaluation.
It is necessary that End-of-life Vehicle (ELV) should be recycled from the point of view of environmental preservation and resource recycling. This paper deals with two issues. The first one is the basic functional construction and plant layout of the ELV dismantling system that can maximize the reusability of parts and the recyclability of materials. The second issue is the development of a simulation model which can be used to estimate the performance of the layout design. The simulator has been interfaced with an interactive layout design system, and used to effectively determine an optimal layout design of the ELV dismantling system.
The layout is an important and difficult problem in industrial applications like sheet metal manufacturing, garment making, circuit layout, plant layout, and land development. The module layout problem is known to be non-deterministic polynomial time complete(NP-complete). To efficiently find an optimal layout from a large number of candidate layout configuration a heuristic algorithm could be used. In recent years, a number of researchers have investigated the combinatorial optimization problems by using neural network principles such as traveling salesman problem, placement and routing in circuit design. This paper describes the application of Self-organizing Feature Maps(SOM) of the Kohonen network and Simulated Annealing Algorithm(SAA) to the layout problem of the two-dimensional rectangular shapes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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