All of the machines in a production line can be classified into bottleneck and non-bottleneck machines. A bottleneck is a resource whose capacity limits the throughput of the whole production facility. This paper addresses a batch sizing problem at the bottleneck machine. Traditionally, most batch sizing decisions have been made based on the EOQ (economic order quantity) model where setup and inventory costs are considered while throughput rate is assumed to be given. However, since batch size affects the capacity of the bottleneck machine, the throughput rate may not be constant. As the batch size increases, the frequency of the setup decreases. The saved setup time can be transferred to processing time, which results in higher throughput. But, the larger batch size may also result in longer lead time and larger WIP inventory level. This paper presents an alternative method to determine batch size at the bottleneck machine in a manufacturing line. A linear search algorithm is introduced to find optimal throughput rate and batch size at the same time. Numerical examples are provided to see how the proposed method works and to investigate the effects of some parameters.
This paper aims to improve management and make the bakery business stable by investigating the difficulties in bakery management and the current management conditions of bakery businesses. Using Windows SPSS 11.0, the bottleneck in bakery management and its influence on sales and job satisfaction were analyzed. Besides, a regression analysis was conducted to investigate the effect of difficulties in bakery management on sales and job satisfaction. According to the analysis, a total of 44 variables were observed as the difficulties in bakery management. Among them, 34 variables were caused by 7 factors: facility, product, employee, finance, production, external advertisement. In the regression analysis, it has turned out that the difficulties in management had influence on sales dissatisfaction in facility, product, employee, finance, production, and external factors. Especially, employee factor turned out the most influential one on sales dissatisfaction. Furthermore, it has turned out that the bottleneck in management had influence on job dissatisfaction in all 7 factors. Above all, the external factor turned out the most influential one.
Job shop scheduling problem is a complex system and an NP-hard problem. Thus it is natural to look for heuristic method. We consider the multi-part production scheduling problem for quality level in a job shop scheduling under the existence of alternative routings. The problem is more complex if the processing time is imprecision. It requires suitable method to deal with imprecision. Fuzzy set theory can be useful in modeling and solving scheduling problems with uncertain processing times. Li-Lee fuzzy number comparison method will be used to compare processing times that evaluated under fuzziness. This study presents heuristic method for quality level in bottleneck-based job shop scheduling under fuzzy environment. On the basis of the proposed method, an example is presented.
This paper propose a procedure to form the cell and part family using both of similarity coefficient method and mathematical programming in order to slove the exceptional part and bottleneck machine problems. In the procedure proposed by this paper, the machine duplication and subcontracting are considered to slove the bottleneck machine and intercellular moving part problems An example is given to show how this procedure works.
In existing wireless ad-hoc networks, how to distribute network resources fairly between many users to optimize data transmission is an important research subject. However, in wireless mesh networks (WMNs), it is one of the research areas to avoid gateway bottleneck more than the fair network resource sharing. It is because WMN traffic are concentrated on the gateway connected to backhaul. To solve this problem, the paper proposes Weighted Fairness Time-sharing Access (WFTA). The proposed WFTA is a priority time scheduling scheme based on Weighted Fair Queuing (WFQ).
Genetic variation at 25 microsatellite loci, population structure, and genetic bottleneck hypothesis were examined for Ankleshwar poultry population found in Gujrat, India. The estimates of genetic variability such as effective number of alleles and gene diversities revealed substantial genetic variation frequently displayed by microsatellite markers. The average polymorphism across the studied loci and the expected gene diversity in the population were 6.44 and 0.670${\pm}$0.144, respectively. The population was observed to be significantly differentiated into different groups, and showed fairly high level of inbreeding (f = 0.240${\pm}$0.052) and global heterozygote deficit. The bottleneck analysis indicated the absence of genetic bottleneck in the past. The study revealed that the Ankleshwar poultry breed needs appropriate genetic management for its conservation and improvement. The information generated in this study may further be utilized for studying differentiation and relationships among different Indian poultry breeds.
Many of Korea major companies have appled as strategy of management innovation Six Sigma, Lean and Theory of Constraints. Six Sigma has mainly focused to reduce variation. Lean has mainly focused to reduce wastes and Theory of Constraints has mainly focused that bottleneck of constrains production and sales. This bottleneck is caused by constraint resources and it should be the main role of manager to explore constraint resource. Although their mainly focus are different, they are used to improve productivity and quality. In this paper, as strategy of management innovation, study on analysis and comparison plan of Six Sigma, Lean and Theory of Constraints. From the literature survey and application cases, it is suggested and discussed that how to plan of application as strategy of management innovation successfully. The suggested plan of application could be a good guideline that it could be a apply of companies.
In network routers, buffers are used to resolve congestion and reduce packet loss rate whenever congestion occurs at bottleneck link. Most of the existing methods to manage such buffers focus only on queue-length-based control as one loop which have some issues of low link utilization and system stability. In this paper, we propose a novel framework which exploits two-loop control method, e.g. queue-length and congestion window size, combined with optimal margin method to facilitate parameter choices. Simulation results in ns-2 demonstrate that bottleneck link performance can be improved with higher link utilization (85%) and shorter queue length (22%) than the current deployed scheme in commercial routers (RED and DropTail).
Up-to-date manufacturing companies have faced a market-driven environment of pull production order. There should be a difference in operating manufacturing resources according to the type, quantity, and delivery time of manufactured products, because the process situation in pull production is changed by customer orders. And it should be taken into account from the stage of preparing for production such as process design and the placement and utilization of manufacturing resources. However, the feasibility of production plans is limited because most of small manufacturing businesses make production/supply plan of the parts and products assuming that equipment abilities in scheduling is sufficient without managing process standard information systemically. In this study, a discrete event simulation system based on BOM (bill of material), that is F-OPIS (online productivity innovation system), is introduced and a case study on application of the system leading to improving productivities is presented. F-OPIS deals with a decision-problem on production management and it is specialized for small-and- medium sized manufacturing companies. The target company of this case study is a typical small-and-medium sized manufacturing company in Korea, that produces various machined parts. The target company adopts make-to-stock production management to prevent tardy delivery because of fluctuations in demand. Therefore, it is required to apply an efficient inventory control solution for improving productivities. In this paper, based on the constraints of working capacity of manufacturing resources, the bottleneck process is analyzed as production conditions are changed. Consequently, an improvement plan is proposed, that eventually enhances overall utilization rates of resources in the bottleneck process and reduces overall production lead-time and inventory level.
This paper gives an attempt to build a decision support tool linked with a simulation software called ARENA for evaluating and comparing the performance of the push and pull material driven strategies operating in the flow shop environment with a bottleneck resource as the shop's constraint. To be fair for such evaluation, the comparison must be made fairly under the optimal setting of both systems' operating parameters. In this study, an optimal-seeking heuristic algorithm, Genetic Algorithm (GA), is employed to suggest a systems' best design based on the economic consideration, which is the profit generated from the system. Results from the study have revealed interesting outcomes, letting us know the strength and weakness of the push and pull mechanisms as well as the effect of each operating parameter to the overall system's financial performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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