An operation sequence of parts is one of the most important production factors in the design of cellular manufacturing systems. Many similarity coefficient method (SCM) based approaches have been proposed to solve cell formation problems in the literature. However, most of them do not consider the operation sequence factor. This study presents an operation sequence ratio (OSR) and modifies some existing similarity coefficients using the OSR to solver cell formation problems considering operation sequences. The computational results show that the OSR ratio is useful and robust in solving cell formation problems with operation sequences.
In 5G network environment, proactive mobility management is essential as 5G mobile networks provide new services with ultra-low latency through dense deployment of small cells. The importance of a system that actively controls device handover is emerging and it is essential to predict mobile trajectory during handover. Sequence-to-sequence model is a kind of deep learning model where it converts sequences from one domain to sequences in another domain, and mainly used in natural language processing. In this paper, we developed a system for predicting mobile trajectory in a wireless network environment using sequence-to-sequence model. Handover speed can be increased by utilize our sequence-to-sequence model in actual mobile network environment.
This paper considers a non-identical parallel machine scheduling problem with sequence and machine dependent setup times. The objective of this problem is to determine the allocation of jobs and the scheduling of each machine to minimize makespan. A mathematical model for optimal solution is derived. An in-depth analysis of the model shows that it is very complicated and difficult to obtain optimal solutions as the problem size becomes large. Therefore, two meta-heuristics, genetic algorithm (GA) and a new population-based evolutionary meta-heuristic called self-evolution algorithm (SEA), are proposed. The performances of the meta-heuristic algorithms are evaluated through compare with optimal solutions using randomly generated several examples.
For zero inventory and mixed assembly production, JIT (Just In Time) production system in Toyota and JIS (Just-In-Sequence) production system in Hyundai motor co. have been proposed in automobile production areas. Even though the production systems are popular in the areas, many subcontract companies producing part-modules for final production at a parent company suffers from excessive or shortage amount of inventory due to the time gap of production and delivery to the parent company. In this study, we propose an efficient real-time assembly sequence system applying a well-known Pareto method using Paint-In information in painting process and daily production planning information. Based on this system, a production line can estimate the shortage amount of UPH (Units Per Hour) at production line and recovers the amount before operating assembly production in the line. The proposed system provides efficiency on productivity compared with the previous system.
Collision Management Protocol (CMP)은 매체 접근 제어 (MAC) 방식이 랜덤 접근 (Random Access)인 HomePNA 3.0 비동기 MAC 모드 시스템으로 구성된 네트워크에서 데이터 프레임 전송 시에 발생하는 충돌을 해결하기 위한 프로토콜이다. 이 프로토콜의 특징은 기존 HomePNA 2.0 시스템의 Distributed fair Priority Queueing (DFPQ) 알고리즘이나 802.11 시스템의 Binary Exponential Backoff (BEB) 알고리즘과는 달리 충돌이 발생한 시스템들의 재 전송 순서를 랜덤 확률로서 결정하지 않고, 각 시스템별로 주어진 Collision Signaling Sequence (CSS) 간을 사용하여 순서를 결정한다. 즉, 재 전송 순서를 사전에 정의된 순서로 결정함으로서 평균적인 충돌 횟수를 최소화 할 수 있게 된다. 본 논문에서는 유선 홈 네트워킹 기술인 HomePNA 3.0의 CMP에 대하여 포화(Saturation) 상태에서의 성능을 분석한다.
Design is an iterative, generative, and multidisciplinary process by its nature. Iteration is frequent in most of the engineering design and development projects including construction. Design iterations cause rework, and extra efforts are required to get the optimal sequence and to manage the projects. Contrary to simple design, isolation of the generative iterations in complex design systems is very difficult, but reduction in overall iterations is possible. Design depends upon the information flow within domain and also among various design disciplines and organizations. Therefore, it is suggested that managers should be aware about the crucial iterations causing rework and optimal sequence as well. In this way, managers can handle design parameters related to such iterations proactively. Numbers of techniques are available to reduce iterations for various kinds of engineering designs. In this paper, parameter based Design Structure Matrix (DSM) is chosen. To create this DSM, a survey was performed and then partitioned using a model. This paper provides an easy approach to those companies involved in or intend to be involved in "design and build projects."
Although assembly sequence planning is an essential task in assembly process planning, it is known as one of the most difficult and time consuming jobs because its complexity is increased geometrically when the number of parts in an assembly is increased. The purpose of this study is to develop a more efficient algorithm for generating assembly sequences automatically. By considering subassemblies, a new heuristic method generates a preferred parallel assembly sequence that can be used in robotic assembly systems. A parallel assembly sequence concept provides a new representation scheme for an assembly in which the assembly sequence precedence information is not required. After an user inputs both the directional mating relation information and the mating condition information, an assembly product is divided into subgroups if the product has cut-vertices. Then, a virtual disassembly process is executed to generate alternate parallel assembly sequences with intermediate assembly stability. Through searching parts relations in the virtual disassembly process, stable subassemblies are extracted from translation-free parts along disassembling directions and this extraction continues until no more subassemblies are existed. Also, the arithmetic mean parallelism formula as a preference criterion is adapted to select the best parallel assembly sequence among others. Finally a preferred parallel assembly sequence is converted to an assembly BOM structure. The results from this study can be utilized for developing CAAPP(Computer-Aided Assembly Process Planning) systems as an efficient assembly sequence planning algorithm.
A typical job sequencing problem is studied in this research to improve productivities in manufacturing companies. The problem consists of two-stage parts and assembly processes. Two parts are provided independently each other and then two sequential assembly processes are followed. A new heuristic is developed to solve the new type of sequencing problem. Initial solution is developed in the first stage and then the initial solution is improved in the second stage. In the first stage, a longer part manufacturing time for each job is selected between two, and then a sequence is determined by descending order of the times. This initial sequence is compared with Johnson's sequence obtained from 2-machine assembly times. Any mismatches are tried to switch as one possible alternative and completion time is calculated to determine whether to accept the new sequence or not to replace the current sequence. Searching process stops if no more improvement can be made.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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