Up-to-date business environment for manufacturers is very complex and rapidly changing. In other words, companies are facing a variety of changes, such as diversifying customer requirements, shortening product life cycles, and switching to small quantity batch production. In this situation, the companies are introducing the concept of JIT (just-in-time) to solve the problem of on-time production and on-time delivery for survival. Though many companies have introduced ERP (enterprise resource planning) systems and MRP (material requirement planning) systems, the performance of these systems seems to fall short of expectations. In this paper, the case study on introducing an APS (advanced planning and scheduling) system based on dispatching rules to a machining company and on finding a method to establish an efficient production schedule is presented. The case company has trouble creating an effective production plan and schedule, even though it is equipped with an MRP-based ERP system. The APS system is applied to CNC (computer numerical control) machines, which are key machines of the case company. The overall progress of this research is as follows. First, we collect and analyze the master data on individual products and processes of the case company in order to build a production scheduling model. Second, we perform a pre-allocation simulation based on dispatching rules in order to calculate the priority of each order. Third, we perform a set of production simulations applying the priority value in order to evaluate production lead time and tardiness of pre-defined dispatching rules. Finally, we select the optimal dispatching rule suitable for work situation of the case company. As a result, an improved production schedule leads to an increase in production and reduced production lead time.
This paper is a report of a simulation study that investigates a dynamic approach to scheduling jobs in a conventional shop floor, especially in an assemoly-type welding process. We consider both JIT arrival and JIT delivery. Various dispatching rules are tested for the following performance measures; mean flow time, rate of tardy jobs, mean tardiness, sum of mean tardiness and mean earliness. The results indicate that SPT rule is the best for the mean flow time. MSLACK that we suggest in this paper, is the best for the mean tardiness and the sum of mean tardiness and mean earliness. However, it is not clear that which rule is the best for the rate of tardy jobs.
본 논문에서는 컨테이너 터미널의 운영 계획들을 통합된 환경에서 수립할 수 있도록 지원하는 시스템 개발 사례를 소개한다. 과거 터미널 운영 계획이 선석, 장치장, 선적계획 등 단위 계획별로 계획 시스템이 따로 개발되었던 점을 보완하여 각 계획간의 연계 작업 및 재조작이 가능할 수 있도록 하나의 통합된 시스템으로 설계하고 구현하였다. 개발된 시스템은 통합 운영 계획 작성, 사용자 편의성을 고려한 Interface, 규칙에 의한 자동 계획 및 오류에 대한 경고, 계획 수정의 용이성 등을 특징으로 하고 있다.
In general, the algorithms for production scheduling are developed with special objective under the special restrictions. Therefore, there is no common algorithm for APS system applied to various kind of production circumstances. The scheduling algorithm for APS system has to solve any problem that comes from any conditions of product kind, process, resource, machine, special rule for scheduling, and so forth. In addition, the algorithm finds solutions quickly because the need for real time based reschedule comes out often. In this paper, I am going to develop a scheduling algorithm using heuristic and genetic algorithm for APS system applied to various kind of production circumstances quickly and flexibly. The developed APS system with the algorithm will be introduced in this paper, also.
In order to maximize an availability of machine and utilization of space, the parallel machines scheduling problem with space limit is frequently discussed in the industrial field. In this paper, we consider a scheduling problem for assembly machine in ship engine assembly shop. This paper considers the parallel machine scheduling problem in which n jobs having different release times, due dates and space limits are to be scheduled on m parallel machines. The objective function is to minimize the sum of earliness and tardiness. To solve this problem, a heuristic is developed. The proposed heuristic is divided into three modules hierarchically: job selection, machine selection and job sequencing, solution improvement. To illustrate its effectiveness, a proposed heuristic is evaluated with a large number of randomly generated test problems based on the field situation. Through the computational experiment, we determine the job selection rule that is suitable to the problem situation considered in this paper and show the effectiveness of our heuristic.
Given a fixed production process and facility capacity, the ability to respond to market fluctuations in terms of changes in production, work force, and inventory is the major task of production management. The costs involved are primarily payroll (regular and overtime), inventory carrying, and hiring and firing. The magnitude of these costs is usually a significant portion of the operating costs of the firm and consequently a small percentage saving due to astute aggregate scheduling can mean substantial absolute saving. At least three demonstrably optimal techniques have been developed for solving this aggregate scheduling problem. These three optimal are apparently LDR, PPP, and SDR. By combining these three different approaches, another optimal solution was obtained by me. I call this CDR (Combined Decision Rule). This approach appears to be useful. This approach may be generalizable to aggregate scheduling involving a short term resources.
대체공정을 고려한 Job Shop 일정계획을 수립하기 위한 유전알고리즘을 개발하기 위하여 다음과 같이 유전알고리즘 효율분석을 실시하였다. 첫째, 대체공정을 고려한 job shop 일정계획을 수립하기 위한 유전 알고리즘을 제시하고 둘째, 전통적인 job shop 일정계획에 대한 벤치마크 문제에 대해 유전 알고리즘의 타당성을 확인하고 셋째, Park[3] 문제에 대해 유전알고리즘과 작업배정규칙을 적용한 결과를 비교하였다.
This paper comes from an observation that overemphasis on capacity utilization meausre, which is usual under capacity shortage, can seriously hurt the firm's profit and potential process improvement. We suggest a model that can be used in designing a coordination scheme for decentralized marketing and manufacturing activities. Using a price and time-sensitive demand and capacitated lotsizing model, we derive an effective communication medium betwen marketing and manufacturing. This Balance Indicator of process capacity and flexibility also implies that the increase in capacity availability and setup time reduction should be balanced by its market requirements. This is particularly important when a firm tries to improve its process capability by kaizen. Further, the model can be used to show the comparative performances of scheduling policies under capacity imbalnce. We show the shortening the scheduling cycle can improve the firm profit without changing the simple scheduling rule.
Jun, Andrew Do-Sung;Choe, Jin-Woo;Leon-Garcia, Alberto
Journal of Communications and Networks
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제4권3호
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pp.209-220
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2002
In this paper, we propose a hierarchical packet scheduling technique to closely approximate a hierarchical extension of the generalized processor sharing model, Hierarchical Generalized Processor Sharing (H-GPS). Our approach is to undertake the tasks of service guarantee and hierarchical link sharing in an independent manner so that each task best serves its own objective. The H-GPS model is decomposed into two separate service components: the guaranteed service component to consistently provide performance guarantees over the entire system, and the excess service component to fairly distribute spare bandwidth according to the hierarchical scheduling rule. For tight and harmonized integration of the two service components into a single packet scheduling algorithm, we introduce two novel concepts of distributed virtual time and service credit, and develop a packet version of H-GPS called Hierarchical Fair Queueing (HFQ). We demonstrate the layerindependent performance of the HFQ algorithm through simulation results.
International Journal of Reliability and Applications
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제4권1호
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pp.13-26
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2003
This paper presents a comparative study of a few commonly used maintenance scheduling methods for small utilities that consists solely of thermal generating plants. Two deterministic methods and a stochastic method are examined. The deterministic methods employ the leveling of reserve capacity criterion, of which one uses a heuristic rule to level the deterministic equivalent load obtained by using the product of the unit capacity and its corresponding forced outage rate. The stochastic method simulates the leveling of risk criterion by using the peak load carry capacity of available units. The results indicate that for the size and type of the maintenance scheduling problem described In this study, the stochastic method does not produce a schedule which is significantly better than the deterministic methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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