There have been a huge volume of researches concerning dispatching rules in job shop environments. Strangely, studies all but one pay no attention to multiple identical jobs due to the existence of production orders each of which calls for a fixed quantity, called an order size, of a specific part. Jobs arrive in the form of production orders in most, if not all, job shop type flexible manufacturing systems. This paper presents simple processing-time-based dispatching rules, and shows experimentally based on simulation that the rules with order-size considerations perform consistently well for tardiness and utilization measures. Several alternative strategies for rule specifications are examined.
It is essential to construct an efficient material flow system for the successful introduction of automated manufacturing systems. Automated Guided Vehicle System (AGVS) plays a significant role more and more in modern manufacturing environments, because of the flexibility and the precision they offer. However, as the size and the complexity of systems increase, the problems of dispatching, routing and scheduling of AGVs become complicated due to their independent and asynchronous demands. In this paper, we review relevant papers, and provide a new and more efficient method for dispatching AGV, named MEVTT (Minimum Empty Vehicle Travel Time) and demonstrate its performance and efficiency using simulation.
In this paper a dispatching rule, $D^{*}$, for AGV operations in automated manufacturing system is proposed to improve the performance measures. And the algorithm is compared with existing heuristic rules via simulation to evaluate its capabilities. It is shown that the proposed rule enhances mean flow time, makespan and throughput, and avoids the locking phenominon which can be fatal to the operation of automated manufacturing systems.
This paper deals with the selection of a proper dispatching rule for an one-process Job scheduling that follows a particular distribution of an order production. That is, it makes a distribution on an order per unit period and applies to simulation model that uses it. This study consists of two purposes either seeks adequately production scheduling using priority rule or seeks extension of the facilities that increase current production efficiency through computer simulation in scheduling.
본고에서는 Multi-class Jobs을 Dispatching system 에서 처리하는 경우, Cost performance 을 점근적으로 해석하는 과정에 대해 논의한다. 구체적으로, Job 할당 시스템은 Size-Interval 기반의 스케줄링 기법을 이용하고, Resource failure 에 대비하여 Job duplication 전략을 활용하는 것으로 가정 한다.
This paper analyzes a multi-product inbound lot-sizing and outbound dispatching problem with multi-vehicle types in a third-party logistics distribution center. The product must be delivered to the customers within the delivery time window and backlogging is not allowed. Replenishing orders are shipped by several types of vehicles with two types of the freight costs, i.e., uniform and decreasing, are considered. The objective of this study is to determine the lot-size and dispatching schedules to minimize the total cost with the sum of inbound and outbound transportation and inventory costs over the entire time horizon. In this study, we mathematically derive a mixed-integer programming model and propose a genetic algorithm (GA1) based on a local search heuristic algorithm to solve large-scale problems. In addition, we suggest a new genetic algorithm (GA2) with an adjusting algorithm to improve the performance of GA1. The basic mechanism of the GA2 is to provide an unidirectional partial move of products to available containers in the previous period. Finally, we analyze the results of GA1 and GA2 by evaluate the relative performance using the gap between the objective values of CPLEX and the each algorithm.
조선소의 지게차는 작업 특성상 무거운 물건을 상/하차하거나 이송하는 작업이 빈번하다. 작업은 동적이며 시간대별로 생성 비율이 다르다. 특히 오전과 오후 업무시간 직후에 작업 발생 비율이 높은 경향을 보인다. 이러한 상/하차 작업과 이송작업의 무게는 매번 다르며, 활용되는 지게차 역시 작업 가능한 허용무게의 제약이 있다. 본 연구에서는 지게차의 원활한 운영을 위해 최소 비용할당을 사용한 최근린 배차 규칙 알고리즘을 제안한다. 제시된 알고리즘은 다양한 종류의 지게차와 다수의 작업을 동시에 고려하여 배차를 결정하며, 지게차 종류에 따른 작업 불가능을 고려하기 위해 가상 지게차와 가상 작업을 생성하는 방법을 제안한다. 그리고 차량의 상태를 고려하여 체계적으로 지게차를 선택하는 방법도 함께 제시한다. 성능지표는 평균 공차이동거리와 평균 작업대기시간으로 한다. 성능비교를 위해 조선소의 지게차 운영방식을 모델링한 우선순위 규칙을 비교 대상으로 한다. 시뮬레이션을 통해 제시한 알고리즘의 우수성을 확인한다.
본 연구는 지역축제 시 갑자기 증가하는 주차병목문제를 해결하기 위해 IoT(Internet of Things)의 센서네트워크 중 저전력, 장거리 무선망인 LoRa 네트워크 기반으로 한 인공지능 주차시스템을 개발하는데 주 목적이 있다. 지리적 범위와 시간의 제한을 특징으로 하는 지역 축제에서는 관광객들이 짧은 시간에 최대한 많은 것들을 누리려 하는 욕구를 가지는데, 이때 발생하는 교통체증에 대한 효과적인 주차 공간 분배 문제가 필수적이다. 축제전용 주차장의 용량이 각기 제한적이므로 각 주차장의 수용가능규모의 임계값을 넘기 전에 다른 축제장으로 유도하는 것이 필요하다. 이를 위해 주차 대기시간 및 주차서비스에 성공하기까지의 확률분포는 큐잉이론의 쁘아송 분포를 따르며, 가장 빠른 길을 찾기 위해 Q-learning 알고리즘을 적용한다. 본 연구는 이 두 가지의 알고리즘을 융합하여 축제 장소에서 적용 가능한 지능형 주차시스템을 제안하고 실험한다.
생산 시스템에 있어서 일정계획은 많은 비용이 투자된 생산설비 및 기계를 효율적으로 운영한다는 의미에서 매우 중요하다. 계획과 실행에서 오는 차이를 줄이기 위한 생산 시스템인 제조실행 시스템(Manufacturing Execution System : MES)의 효율성을 높이기 위해서 일정계획은 대상이 되는 작업의 특성에 적합한 일정계획 할당규칙 (Dispatching rule)에 대한 선정방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 공정계획의 데이터에서 얻어지는 작업특정을 기반으로 시뮬레이션 (Simulation)을 진행하여 일정계획 할당규칙을 선정한다. 시뮬레이션을 통해 얻어진 정보를 지식기반 사례추론 방법론의 하나인 온톨로지(Ontology)로 구성함으로써 작업할당규칙 선정에 의한 적응형 일정계획 플랫폼을 개발한다. 구현하는 플랫폼은 특정 작업장에만 국한되지 않고 다양한 작업장에 적용시킬 수 있는 일정계획 시스템이라는 장점이 있다. 본 시스템 개발을 위해 온톨로지 추론 부분은 RacerPro와 Prot$\acute{e}$g$\acute{e}$를 이용하였으며, 일정계획 시뮬레이션은 JAVA와 FlexChart를 사용하였다.
자동화 컨테이너 터미널에서 자동화 장치장 크레인(ASC)은 장치장 블록 내에서의 컨테이너 운송을 담당한다. 본 논문에서는 크기와 사양이 동일한 두 대의 ASC의 작업 할당 문제를 해결하기 위한 다중 평가 기준 전략을 제안한다. 제안 방안은 컨테이너 터미널의 상황을 다각적으로 고려하기 위하여 여러 평가 요소를 통해 후보 작업을 평가하고, 결과를 가중합함으로써 가장 높은 점수를 얻은 작업을 크레인에 할당하는 방식을 취한다. 본 논문에서는 작업 할당을 위한 평가 기준을 고안하고, 평가 결과를 취합하기 위한 가중치를 유전 알고리즘을 이용하여 최적화하는 방안을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안 방안이 낮은 계산 비용으로 실시간 터미널에 적합함을 보이고, 다양한 평가 기준을 통한 작업 할당이 컨테이너 터미널의 효율을 개선시킴을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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