Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.20
no.1
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pp.71-85
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1994
Overhead cranes which carry heavy items in construction or production areas consist of structure and electric modules. More than 80% of breakdowns bring out of the electric module. As operators do not know all about cranes, it sometimes takes much time to repair the cranes. In order to resolve this problem, the expert system which can diagnose causes of faults and give instructions for repair to operators, has been developed. The scope of the paper is limited to the electric module. First of all, analyzing symptoms and causes, we have developed a rule base with the expert system shell, EXSYS. Furthermore, for the facility maintenance including repair instructions against the causes, the instruction data base was developed with FOXPRO. On the other hand, for the help of user's understanding the fault causes, the graphic animation module which shows malfunctioning component ports or motions in 3D was developed with the graphic software, TOPAS VGA.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.32
no.4
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pp.373-381
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2006
This paper considers a scheduling problem for a hybrid flowshop with dynamic order arrival. A hybrid flowshop is an extended form of a flowshop, which has serial stages like a flowshop but there can be more than one machine at each stage. In this paper, we propose a new method for the problem of scheduling with the objective of minimizing mean tardiness of orders which arrive at the shop dynamically. The proposed method is based on the list scheduling approach, however we use a more sophisticated method to prioritize lots unlike dispatching rule-based methods. To evaluate the performance of the proposed method, a simulation model of a hybrid flowshop-type production system is constructed. We implement well-known dispatching rules and the proposed methods in the simulation model. From a series of simulation tests, we show that the proposed methods perform better than other methods.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.23
no.2
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pp.83-101
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1998
Assembly U-lines are increasingly accepted in industry, especially just-in-time production systems, for the efficient utilization of workforce. In this paper, we present an integer programming formulation and a branch-and-bound method for balancing the U-line with the objective of minimizing the number of workstations with a fixed cycle time. In the mathematical model, we provide the method that can reduce the number of variables and constraints. The proposed branch-and-bound method searches the optimal solution based on a depth-first-search. To efficiently search for the optimal solutions to the problems, an assignment rule is used in the method. Bounding strategies and dominance rules are also utilized. Some problems require a large amount of computation time to find the optimal solutions. For this reason. some heuristic fathoming rules are also proposed. Extensive experiments with test-bed problems in the literature are carried out to show the performance of the proposed method. The computational results show that our method is promising in solution quality.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.24
no.1
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pp.23-35
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1998
This article presents a network flow analysis to form flexible machine cells with minimum intercellular part moves and a neural network model to form part families. The operational sequences and production quantity of the part, and the number of cells and the cell size are taken into considerations for a 0-1 quadratic programming formulation and a network flow based solution procedure is developed. After designing the machine cells, a neural network approach for the integration of part families and the automatic assignment of new parts to the existing cells is proposed. A multi-layer backpropagation network with one hidden layer is used. Experimental results with varying number of neurons in hidden layer to evaluate the role of hidden neurons in the network learning performance are also presented. The comprehensive methodology developed in this article is appropriate for solving large-scale industrial applications without building the knowledge-based expert rule for the cellular manufacturing environment.
The network representation and branch and bound algorithm with efficient lower and upper bounding procedures are developed to determine a global optimal production schedule on a machine that minimizes sequence-dependent setup cost and earliness/tardiness penalties. Lower bounds are obtained based on heuristic and Lagrangian relaxation. Priority dispatching rule with local improvement procedure is used to derive an initial upper bound. Two dominance criteria are incorporated in a branch and bound procedure to reduce the search space and enhance computational efficiency. The computational results indicate that the proposed procedure could optimally solve the problem with up to 40 jobs in a reasonable time using a personal computer.
Knowledge acquisition has been a major bottleneck in building expert systems. To ease the problems arising in knowledge acquisition, analog concept learning systems(ACLS) has been used. In this paper, in order to avoid the overfitting problem and secure a good performance, we propose the revised ACLS, which pruning methods -cost complexity, reduced error, pessimistic pruning and production rule- are incorporated into and apply them to the credit evaluation for Korean companies. The performances of the revised ACLS are evaluated in light of the prediction accuracy. To check the effect of the training data sampling on the performance, experiments are conducted using the different proportion of the training data. Experimental results show that the revised ACLS of combining cost complexity pruning with reduced error pruning performs best among original ACLS and other methods.
Diagnosis is one of the dominant applications of expert systems technology today. Most diagnosis system is apply to if-then rule, and it is called production systems which consist of linguistic data. A new diagnosis method is suggested in this paper, in which the fuzzy reasoning theory is used to diagnosis the rotating machinery. Diagnosis algorithm is made fuzzy reasoned by using linguistic data of fuzziness. Linguistic data for fuzziness was described in fuzzy scale and fuzzy membership function. Then, those lingnistic data have been synthesized and defuzzificated according to every item observed. This system is successfully used for linguistic data in fuzziness of rotating machinery. The results indicate that the realistic application can be built in precision diagnosis system.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.36
no.1
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pp.69-84
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2011
In this study, based on the principal-agent paradigm, we investigate a joint cost reduction activity in a buyer-supplier supply chain where a buyer motivates its operations department and a supplier to reduce the supply chain's production cost. We construct a benefit-sharing model based on the target cost scheme, a basic philosophy in practice which has not been explored in previous studies. The model also incorporates various supply chain issues such as the cooperation of multiple agents, the opportunity loss, and the degree of strategic relationship between the buyer and the supplier. Based on the analysis of the principal-agent model, we investigate the benefit-sharing rule to control agents' actions, and we also provide important managerial implications into supply chain practices via extensive comparative static analyses.
There has been a great deal of interest in the area of group technology recently. They suggest that group technology's formation of cells of machines which are dedicated to production of families of parts will bring many of the advantages of cellular layout of job shops. In this context, Yoon [2] designed and suggested 3 types of the layout structure for a small firm, by introducing the cellular layout into the traditional flow line of an existing factory. Also he found that P5C, i.e. process layout /5 cells layout, outperformed the rest types. However, he performed the experiments in the standpoint of the existing factory operation and did not consider other operating methods including changing the dispatching and sequencing rules. Therefore, in this paper, we compared the performance of 3 different layout by the simulation technique using the real data from the existing factory, considering a newly suggested dispatching and machine selection rule.
The animal naming test (ANT) is known to be influenced not only by age, gender, and education but only by ethnicity, culture, and language. Thus, population-specific norm considering these variables needs to be developed for Korean-speaking elderly. We evaluated 185 healthy elderly people with five measures. Education was the single statistically independent correlate of the total number of words ($R^2$ = .312, p = .038). After adjusting for education, there was slightly significant negative correlation (r = -.215, p = .049) between age and total number of words. Mean number of words produced was $13.71{\pm}3.09$. The production frequency was negatively correlated with the typicality rating (r = -0.41, p < .05). The concrete and exact scoring rule could be set up in the comparison of naming performance between a normal and patient with neuro-linguistic disorder and its data could be utilized in a differential diagnosis for patients with neurological disorders.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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