Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2002.11a
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pp.233-238
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2002
The product process is sequence of all the required activities that a company must perform to develop, and manufacture a product. These activities include marketing, research, engineering design, quality assurance, manufacturing, and a whole chain of suppliers and vendors. The process also comprises all strategic planning, capital investments, management decisions, and tasks necessary to create a new product. manufacturing processes must be created so that the product can be produced in the product facility Purchasing new equipment and training workers may be required if new technology is to be used. Tools, fixtures, and the sequence of steps in the manufacturing processes must all be developed to allow rapid, high-quality, cost effective production. Also, it may be needed to be rearrange the production facility to adapt to the new manufacturing processes. Therefore, this study tries to proposed that Scheduling by customer needs group for minimizing the problem and reducing inventory, product development time, cycle time, and order lead time.
This paper describes a real-time manufacturing scheduling system on Internet using DBR(Drum-Buffer-Rope) scheduling method. We intend to change company-oriented manufacturing scheduling, which has been used at most manufacturing companies, to customer-oriented manufacturing scheduling. Customers can not only choose product kinds, quantities and order due dates, but also evaluate optimum order due date by themselves in real-time through internet and then the results will be converted into practical manufacturing scheduling. If the company cannot meet the customer order due date, it will offer reliable and accurate information to the customers by suggesting the earliest order due date. To evaluate the customer order due date in real time, companies should be able to estimate their accurate production capacity. This research uses Goldratt's DBR scheduling method to realize that function. The DBR scheduling does not recognize the production capacity of the whole company, but only of the constraint resources which have a great effect on the company throughput. Thus, it can improve the customer service level as well as the profit by performing more dynamic and reliable scheduling through Internet.
In this paper, scheduling problem is dealt for the minimization of due date penalty for the customer order. Multiproduct batch processes have been dealt with for their suitability for high value added low volume products. Their scheduling problems take minimization of process operation for objective function, which is not enough to meet the customer satisfaction and the process efficiency simultaneously because of increasing requirement of fast adaptation for rapid changing market condition. So new target function has been suggested by other researches to meet two goals. Penalty function minimization is one of them. To present more precisely production scheduling, we develop new scheduling model with penalty function of earliness and tardiness We can find many real cases that penalty parameters are divergent by the difference between the completion time of operation and due date. That is to say, the penalty parameter values for the product change by the customer demand condition. If the order charges different value for due date, we can solve it with the due date period. The period means the time scope where penalty parameter value is 0. If we make use of the due date period, the optimal sequence of our model is not always same with that of fixed due date point. And if every product have due date period, due date of them are overlapped which needs optimization for the maximum profit and minimum penalty. Due date period extension can be enlarged to makespan minimization if every product has the same abundant due date period and same penalty parameter. We solve this new scheduling model by simulated annealing method. We also develop the program, which can calculate the optimal sequence and display the Gantt chart showing the unit progress and time allocation only with processing data.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.4
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pp.1565-1574
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2011
Scheduling of die casting is a procedure of determining quantities of cast products so as to optimize a predetermined performance criterion. This paper presents a novel scheme of preventing product shortage raised by defective castings when die casting scheduling is applied to real casting operations. The previously developed linear programming (LP) model for die casting scheduling maximizes the average efficiency of melting furnaces in regard of the usage of molten alloy. However, the LP model is not able to cope with the problem of defective products occurring in the casting process. The proposed scheme is that whenever defective products are found in a shift, the foundryman produces additional cast products using the residue of molten alloy left at the end of the next shift. Neither the calculated amount of molten alloy nor the scheduling result of the LP model does not have to be altered for this method. The simulation result demonstrates the superiority and applicability of the newly proposed scheme.
Kim, Song-Eun;Park, Seong-Hyeon;Kim, Su-Min;Park, Kyungsu;Hwang, Min Hyung;Seong, Jongeun
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.43
no.4
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pp.23-32
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2020
Many small and medium-sized manufacturing companies process various product types to respond different customer orders in a single production line. To improve their productivity, they often apply batch processing while considering various product types, constraints on batch sizes and setups, and due date of each order. This study introduces a batch scheduling heuristic for a production line with multiple product types and different due dates of each order. As the process times vary due to the different batch sizes and product types, a recursive equation is developed based on a flow line model to obtain the upper bound on the completion times with less computational complexity than full computation. The batch scheduling algorithm combines and schedules the orders with same product types into a batch to improve productivity, but within the constraints to match the due dates of the orders. The algorithm incorporates simple and intuitive principles for the purpose of being applied to small and medium companies. To test the algorithm, two case studies are introduced; a high pressure coolant (HPC) manufacturing line and a press process at a plate-type heat exchanger manufacturer. From the case studies, the developed algorithm provides significant improvements in setup frequency and thus convenience of workers and productivity, without violating due dates of each order.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1993.04a
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pp.36-45
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1993
This paper presents a model and a heuristic procedure to design production planning and transportation scheduling systems of critical items, components and products on the basis of material requirement planning concept and transportation planning model. These systems are stemmed from a multi-site multi-product production company in a international economic zone. An example is provided to validate the heuristic procedure developed.
This paper presents an Economic Lot Scheduling Problem in which controllable production rates are considered. We also take into account the controllable range of production rate (i.e., maximum and minimum production rate) of each product and the mold cost which varies to the production rate. A mathematical model is developed and an iterative solution procedure is suggested. The objective of this problem is to minimize production related cost and the decision variables are common production cycle time and production rate of each product. As a case study, we adapted this model to the press machine of a company.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.17
no.2
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pp.1-8
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2021
This study proposes a systems engineering approach for the development of an advanced planning & scheduling (APS) system for a cosmetic case manufacturing factory. The APS system makes production plans and schedules based on the injection process, which consists of 27 plastic injection machines in parallel to control recommended inventory of products. The system uses machine operation/failure information and defective product/work-in-process tracking information to support intelligent scheduling. Furthermore, a genetic algorithm model is applied to handle the complexity of heuristic rules and machine/quality constraints in this process. As a result of the development, the recommended inventory compliance rate is improved by scheduling the 30-day production plan for 15 main products.
This research is a development of useful S/W program for real industry about optimal product scheduling in real plant for manufacturing polymer products. For this, we used a fine model with total amount of losses in weight(ton) as an objective for optimal scheduling and a genetic algorithm for optimization in this factory they manufacture three different products. Major products are A and B but the product which can be process in the period of products change over. They also sells them as a chap product in market. The major products have several types of packing process-bulk, pack for domestic market, pack for export. The demands of product with each packing type are increased, and frequently they failed keep the deadline for sail. Based on realistic production situation, we composed a fine modeling for optimal scheduling. And we also develop a S/W program for optimal scheduling which can be used by non-specialist in scheduling problem. We used a modified genetic algorithm and it gave us a better solution in process. We can have a result of reducing the total amount of losses in weight by half compared with the losses when existing production schedule.
This paper considers an integrated one-vendor multi-buyer production-inventory model where the vendor manufactures multiple products in lot at their associated finite production rates. In the model, it is allowed for each product to be shipped in lot to the buyers even before the whole product production is not completed yet. Each product lot is dispatched to the associated buyer in a number of shipments. The buyers consume their products at fixed rates. The objective is to the production and shipment schedules in the integrated system, which minimizes the total cost per unit time. The total cost consists of production setup cost, inventory holding cost and shipment cost. For the model, an iterative optimal solution procedure with shipment consolidation policy incorporated. It is then tested through numerical experiments to show how efficient and effective the shipment consolidation policy is.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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