For companies assembling end products from sub assemblies or components, MRP (Material Requirement Planning) logic is frequently used to synchronize and pace the production activities for the required parts. However, in MRP, the planning of operational-level activities is left to short term scheduling. So, we need a good scheduling algorithm to generate feasible schedules taking into account shop floor characteristics and multi-level job structures used in MRP. In this paper, we present a GA (Genetic Algorithm) solution for this complex scheduling problem based on a new gene to reflect the machine assignment, operation sequences and the levels of the operations relative to final operation. The relative operation level is the control parameter that paces the completion timing of the components belonging to the same branch in the multi-level job hierarchy. In order to revise the fixed relative level which solutions are confined to, we apply large step transition in the first step and GA in the second step. We compare the genetic algorithm and 2-phase optimization with several dispatching rules in terms of tardiness for about forty modified standard job-shop problem instances.
This paper considers a scheduling problem in a flexible job shop with a reconfigurable manufacturing cell. The flexible job shop has both operation and routing flexibilities, which can be represented in the form of a multiple process plan, i.e. each part can be processed through alternative operations, each of which can be processed on alternative machines. The scheduling problem has three decision variables: (a) selecting operation/machine pairs for each part; (b) sequencing of parts to be fed into the reconfigurable manufacturing cell; and (c) sequencing of the parts assigned to each machine. Due to the reconfigurable manufacturing cell's ability of adjusting the capacity, functionality and flexibility to the desired levels, the priority scheduling approach is proposed in which the three decisions are made at the same time by combining operation/machine selection rules, input sequencing rules and part sequencing rules. To show the performances of various rule combinations, simulation experiments were done on various instances generated randomly using the experiences of the manufacturing experts, and the results are reported for the objectives of minimizing makespan, mean flow time and mean tardiness, respectively.
Wuttipornpun, Teeradej;Yenradee, Pisal;Beullens, Patrick;van Oudheusden, Dirk L.
Industrial Engineering and Management Systems
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제4권1호
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pp.23-35
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2005
This paper aims to develop a practical finite capacity MRP (FCMRP) system based on the needs of an automotive parts manufacturing company in Thailand. The approach includes a linear goal programming model to determine the optimal start time of each operation to minimize the sum of penalty points incurred by exceeding the goals of total earliness, total tardiness, and average flow-time considering the finite capacity of all work centers and precedence of operations. Important factors of the proposed FCMRP system are penalty weights and dispatching rules. Effects of these factors on the performance measures are statistically analyzed based on a real situation of an auto-part factory. Statistical results show that the dispatching rules and penalty weights have significant effects on the performance measures. The proposed FCMRP system offers a good tradeoff between conflicting performance measures and results in the best weighted average performance measures when compared to conventional forward and forward-backward finite capacity scheduling systems.
A dynamic supply chain that is composed of many different companies with different rent roles and interests allows free joining and secession. Buyers place orders simultaneously and manufacturers should compete each other for the orders. The purpose of our paper is how to find the optimal formation of supply chain ill a global viewpoint while allowing each member company to pursue his local goal The dynamic nature of supply chain formation causes the variation of cost depending on how many orders a manufacturer would accept. We propose a multi-agent based negotiation protocol that efficiently leads to the formation of optimal supply chain without giving up maximization of the individual profit in multi-agent environment of the make-to-order industry. The goal of the negotiation is to form a supply chain to minimize the overall sum of manufacturers' manufacturing cost, and earliness cost and tardiness cost based on SET model. We compare the negotiation protocol with Branch & Bound method. Finally, the validity and performance of buyer's negotiation has been tested experimentally.
본 논문은 rework 발생확률을 고려하는 병렬기계 스케줄링 문제를 위해 문제공간기반 탐색 알고리즘을 제안한다. 각 기계와 작업유형별로 rework 발생확률이 존재하며 이것은 자동화된 공정에서 과거데이터로부터 산출가능하다. 스케줄링 문제의 데이터 벡터 (가공시간, 납기, 셋업시간, rework확률)를 교란시킴으로써 이웃해를 생성하고 이로부터 도출된 해는 EDDR이라는 효과적인 휴리스틱을 이용하여 평가한다. 제안된 알고리즘은 납기지연의 최대값과 rewok 발생 작업수로 평가함으로써 제품의 품질과 납기수준을 동시에 고려할 수 있도록 한다.
본 논문은 비안정적인 재작업 발생확률이 존재하는 제조공정을 위한 적응형 스케줄링 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 하이브리드 Q-학습 알고리즘은 강화학습 기반의 Q-학습과 인공신경망을 결합한 알고리즘으로써 재작업확률이 불안정한 상황의 제조공정에 대해 학습을 통해 적응력을 가질 수 있도록 고안되었다. 제안 알고리즘은 평균지연시간을 척도로 그 성능을 평가하였고, 기존의 작업할당 알고리즘들과 다양한 실험 시나리오를 기반으로 비교함으로써 그 우수성을 보이도록 한다.
통신망 대역폭은 비디오 서비스 비용에 영향을 미치는 주요 요인 중의 하나이다. 무선 LAN에서 MPEG-4 비디오의 서비스 품질 요건을 보장하면서 전송에 필요한 대역폭 크기를 감소시킬 수 있는 방법이 본 논문에서 제시된다. 고품질의 비디오 재생을 위해서 비디오 프레임들은 재생 시간 전까지 클라이언트에 전송되어야 한다. 이를 위한 본 논문의 실시간 통신 스케쥴링 기법은 프레임의 중요도에 따라 우선순위가 설정된 프레임을 전송한다. 제시된 기법은 MPEG-4 비디오 전송시 프레임 크기에 따라 변동되는 작업부하를 효율적으로 처리할 수 있다. 본 연구의 목적은 종료시한 내에 전송되는 프레임의 수를 최대화하면서 종료시한 이후 전송이 완료된 프레임의 지연 시간을 최소화하는 것이다. 제시된 스케쥴링 기법의 성능은 시뮬레이션을 통하여 다른 기법과 비교 분석된다.
오늘날, 모바일 기기는 생활의 필수 요소가 되고 있고, 모바일 컴퓨팅과 상황 인식 및 지능적인 서비스의 결합은 모바일 상호 작용을 촉진한다. 주변의 지능 감지 기술의 중요성은 매우 중요하다. 이러한 기술은 우리의 주변 정보를 자동으로 상황 인식을 취득할 수 있다. 상황 인식은 주변의 다양한 기기들을 식별하고 상태를 감지함으로써 사용자의 다양한 활동을 지능적인 서비스를 위한 폭 넓은 모바일 애플리케이션을 구현할 수 있다. 따라서 본 논문은 기존의 플라스틱 학생증을 NFC가 가능한 모바일 인증 시스템으로 설계하고, 대학 캠퍼스에서의 출석 인증과 같은 학생들의 모바일 인증을 위한 애플리케이션을 제안한다. 실험 결과, NFC 가능한 모바일 기기간의 터치 기반의 상호 작용은 먼 거리에서 읽는 것을 방지하고, 학생 인증을 자동화함으로써 지각 및 결석 처리와 같이 어떤 상황에서의 한계를 감지할 수 있어 NFC 기술의 장점을 극대화할 수 있었다.
In the real world situations that some jobs need be processed only on certain limited machines frequently occur due to the capacity restrictions of machines such as tools fixtures or material handling equipment. In this paper we consider n-job non-preemptive and m parallel machines scheduling problem having two machines group. The objective function is to minimize the sum of earliness and tardiness with different release times and due dates. The problem is formulated as a mixed integer programming problem. The problem is proved to be Np-complete. Thus a heuristic is developed to solve this problem. To illustrate its suitability and efficiency a proposed heuristic is compared with a genetic algorithm and tabu search for a large number of randomly generated test problems in ship engine assembly shop. Through the experimental results it is showed that the proposed algorithm yields good solutions efficiently.
본 연구는 최적의 공급사슬을 구성하기 위해 다수의 주문을 다수의 참여자에게 할당하기 위한 방법으로 에이전트 협상을 이용하였다. 본 에이전트 협상은 투명한 정보공유를 바탕으로 참여자간의 전략적 협력관계를 형성하기 위한 조정 메커니즘을 제공하고 있으며, 모든 참여자(주문자, 제조자, 공급자)가 자신의 이득을 달성하고, 공급사슬 전체 관점에서도 파레토 최적해가 달성됨을 보여주고 있다. SET 모델기반의 스케줄링에서 지연생산비용과 조기생산비용이 발생되고, 경쟁적 관계에 놓인 다수의 참여자를 고려하였다. 이러한 동적공급사슬 환경에서 에이전트 협상의 결과가 파레토 최적해임을 증명하고, 성능을 검증하기 위해 수리적 모형을 수립하고, 휴리스틱 방법론과 비교하는 실험을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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