Due to its large size, a ship is first divided into scores of blocks and then each block is constructed through various shops, such as the assembly shop, the painting shop, and the outfitting shop. However, each block may not be directly moved to the next shop and may be temporarily laid at a block stockyard because the working time in each shop is different from each other. If blocks are laid at the block stockyard without any planning, the rearrangement of the blocks by a transporter is required because the blocks have the different in and out time. In this study, a block layout method based on the genetic algorithm was proposed in order to minimize the rearrangement of the blocks in the block stockyard. To evaluate the applicability of the proposed method, it was applied to simple layout problems of the block stockyard. The result shows that the proposed method can yield a block layout that minimizes the total relocation cost of moving obstacle blocks in the block stockyard.
Due to its large size, a ship is first divided into scores of blocks and then each block is constructed through various shops, such as the assembly shop, the painting shop, and the outfitting shop. However, each block may not be directly moved to the next shop and may be temporarily laid on a block stockyard because the working time in each shop is different. If blocks are laid on the block stockyard without any planning, the rearrangement of the blocks by a transporter are required because the blocks have the different in and out time. In this study, an optimal layout method based on the genetic algorithm was proposed in order to minimize the rearrangement of the blocks in the block stockyard. To evaluate the applicability of the proposed method, it was applied to a simple layout problem of the block stockyard.
It is a crucial managerial issue how to manage assembly blocks at shipyard. Based on the project experience in Hyundai Heavy Industries, this study points out the difficulties on the block stockyard operations, formalizes the JIBUN (location) assignment problem for assembly blocks, and develops the JIBUN (location) assignment algorithm whose purpose is to reduce the number of unproductive block moves. Through simulation experiments for various situations, this study demonstrates the usefulness of JIBUN (location) assignment algorithm. In addition, this study examines the impacts of block move sequence rules and of block stockyard layouts on the block stockyard operations.
It is very important to manage the position of the blocks in the shipyard where the work is completed, or the blocks need to be moved for the next process operation. The moving distance of the block increases according to the position of the block stockyard. As the travel distance increases, the number of trips and travel distance of the transporter increases, which causes a great deal of operation cost. Currently, the selection of the block position in the shipyard is based on the know-how of picking up a transporter worker by the production schedule of the block, and the location where the block is to be placed is determined according to the situation in the stockyard. The know-how to select the position of the block is the result of optimizing the position of the block in the shipyard for a long time. In this study, we used the accumulated data as a result of the operation of the yard in the shipyard and tried to select the location of blocks by learning it. Decision tree learning algorithm was used for learning, and a prototype was developed using it. Finally, we prove the possibility of selecting a block stockyard through this algorithm.
We revisit the assembly block storage location assignment problem (ABSLAP) at a shipyard, in order to compensate for the deficiency in performance verification of the heuristic ABSLAP algorithm developed by the previous study. In this paper, we formulate a mathematical programming model of the ABSLAP, refine elaborately the heuristic ABSLAP algorithm, and show the performance of the developed mathematical programming model and the revised heuristic ABSLAP algorithm. In addition, we explain simulation experiments conducted using the revised heuristic ABSLAP algorithm to investigate the influences of block stockyard layouts and production schedule instability on the block stockyard operations.
How to efficiently manage assembly blocks at shipyard has been a hot management issue in the shipbuilding Industry, because it has significantly influenced on the productivity of shipbuilding process. This paper introduces the real practice of assembly block operations management in Hyundai Heavy Industries (HHI) and the Ship Assembly Block Operations Optimization (SABOO) project that h3s been launched in HHI as an academy-and-industry collaborative project, aimed to diagnose problems, propose possible solutions, and develop a prototype system in order to search ways of improving the assembly block operations management. Through the field interviews, observations, and benchmarking studies, the SABOO project diagnosed the most rudimental and urgent problem and proposed possible solutions. In addition, the SABOO project developed the prototype system that embodied the visual function of monitoring the shipyard on a real-time and the Interactive block assignment function that utilized the assembly block assignment algorithm developed by the project. As a whole, the SABOO project tested the possibility and gained an insight in extending the functions of block transportation/stockyard management system.
It is important to identify the location of ship hull blocks with exact block identification number when scheduling the shipbuilding process. The wrong information on the location and identification number of some hull block can cause low productivity by spending time to find where the exact hull block is. In order to solve this problem, it is necessary to equip the system to track the location of the blocks and to identify the identification numbers of the blocks automatically. There were a lot of researches of location tracking system for the hull blocks on the stockyard. However there has been no research to identify the hull blocks on the stockyard. This study compares the performance of 5 Convolutional Neural Network (CNN) models with multi-view image set on the classification of the hull blocks to identify the blocks on the stockyard. The CNN models are open algorithms of ImageNet Large-Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC). Four scaled hull block models are used to acquire the images of ship hull blocks. Learning and transfer learning of the CNN models with original training data and augmented data of the original training data were done. 20 tests and predictions in consideration of five CNN models and four cases of training conditions are performed. In order to compare the classification performance of the CNN models, accuracy and average F1-Score from confusion matrix are adopted as the performance measures. As a result of the comparison, Resnet-152v2 model shows the highest accuracy and average F1-Score with full block prediction image set and with cropped block prediction image set.
This paper introduces the planar storage location assignment problem (PSLAP) that no research has attempted to mathematically solve. The PSLAP can be defined as the assignment of the inbound and outbound objects to the storage yard with aim of minimizing the number of obstructive object moves. The storage yard allows only planar moves of objects. The PSLAP usually occurs in the assembly block stockyard operations at a shipyard. This paper formulates the PSLAP using a mathematical programming model, but which belongs to the NP-hard problems category. Thus this paper utilizes an efficient genetic algorithm (GA) to solve the PSLAP for real-sized instances. The performance of the proposed mathematical programming model and developed GA is verified by a number of numerical experiments.
These days, geographic information system has released in everyday life and industries. However, the shipyard only uses it to manage the layout of the yard. In this study, we apply the Geographic Information System to shipbuilding block logistics simulation to analyse the behavior of bogies and forklifts carrying blocks and materials in the shipyard. The shipyard manages daily block logistics plans at the execution planning stage. However, since it is a daily plan, it is difficult to respond to an unexpected situation immediately, and application to judge a certain value or higher value is insufficient. Therefore, a simulation model was created using the shape and attribute information inherent in the geographic information system to verify and improve the block logistics of the mid-and long-term yards. Through this simulation model, we will analyse loads on the workplace, stockyard, and road, and contribute to overall logistics improvement from the point of view of resource planning. In addition, the results of the simulation are reflected in the planning, to help support various decisions.
In the process of ship building, it is known that the maintenance of working period and saving cost are one of the important part during the logistics of blocks transportation. Precise operational planning inside the shipyard plays a big role for a smooth transportation of blocks. But many problems arise in the process of block transportation such as the inevitable road damage during the transportation of the blocks, unpredictable stockyard utilization of the road associated with a particular lot number, addition of unplanned blocks. Therefore, operational plan needs to be re-established frequently in real time for an efficient block management. In order to find the shortest path between lot numbers, there are several representative methods such as Floyd algorithm that has the characteristics of many-to-many mapping, Dijkstra algorithm that has the characteristic of one-to-many mapping, and the A* algorithm which has the one-to-one mapping, but many authors have published without the mutual comparisons of these algorithms. In this study, some appropriate comparison have been reviewed about the advantages and disadvantages of these algorithms in terms of precision and cost analysis of calculating the paths and planning system to operate the transporters. The flexible operating plan is proposed to handle a situation such as damaged path, changing process during block transportation. In addition, an operational algorithm of a vacant transporter is proposed to cover the shortest path in a minimum time considering the situation of transporter rotation for practical use.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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