Actually mixed assembly line is mixed with open and close type workstation. This workstation is called hybridworkstation. The propose of this paper is to determine the sequencing of model that minimize line length for actual(hybridworkstation) mixed model assembly line. we developed three mathematical formulation of the problem to minimize the overall length of a line with hybrid station. Mathematical formulation classified model by operato schedule. Mixed model assembly line is combination program and NP-hard program. Thus computation time is often a critical factor in choosing a method of determining the sequence. This study suggests a tabu search technique which can provide a near optimal solution in real time and use the hill climbing heuristic method for selecting initial solution. Modified tabu search method is compared with MIP(Mixed Integer Program). Numerical results are reported to demonstrate the efficiency of the method.
The main objective of this study is to simulate the design and operational policies of the assembly shop of an automotive plant for planning purposes and to find possible improvements. The simulation study was used to answer the following questions: How does the sequence affect the daily throughput\ulcorner What are the bottlenecks to the assembly lines in a given scenario\ulcorner A Simulation model was developed in accordance with the objective of this study. The model incorporates detailed workstation logic to accurately model downtime results through the use of a pull cord system. It is written with SIMAN. The discrete event feature of SIMAN does not adequately model the conveyor systems of the asembly shop. As a result, a few subroutines were added to the SIMAN modeling structures to mimic the operations of the assembly shop. Use of the model uncovered attractive improvement opportunities, such as a tremendous gain in annual volume if four additional spaces were added to a between-line buffer.
본 논문에서는 LED 생산 조립 공정에서의 시뮬레이션 분석모델을 제안한다. 모델의 목적은 LED 공정설계에 있어서의 여러 대안의 성능에 대해 평가하는 것이다. 시뮬레이션 모델을 개발하기 위하여 먼저 시간연구가 수행되었다. 동시에 ARENA 시뮬레이션 도구를 이용하여 공정분석을 수행하였다. 이 결과 LED 공정에 있어서의 문제점이 적시되었고 이를 개선하기 위한 대안이 논의되었다.
A magnet assembly is a critical element of a nuclear magnetic resonance(NMR) based sensor. Magnetic flux density and homogeneity are essential to its optimum performance. Geometry and magnet material properties determine the magnetic flux density and homogeneity of the assembly. This study was carried out to develop the design for a magnet assembly. A 2-D finite element model for the magnetic assembly was developed using ANSYS and evaluated the effects of adding shimming frames and steel bars in the corners of the rectangular steel cover which surrounded the magnet. The assembly was manufactured and evaluated. According to the ANSYS model, modified pole frames increased magnetic flux density by 8.3% and increased homogeneity by 83%. Addition of steel bars in the corners increased the magnetic flux density by 1%, and improved homogeneity up to three times. The difference between simulated and measured magnetic flux densities at the center point of the air gap was within 2.4%.
The application of the theoretical model to real assembly lines has been one of the biggest challenges for researchers and industrial engineers. There should be some realistic approach to achieve the conflicting objectives on real systems. Therefore, in this paper, a model is developed to synchronize a real system (A discrete event simulation model) with a theoretical model (An optimization model). This synchronization will enable the realistic optimization of systems. A job assignment model of the assembly line is formulated for the evaluation of proposed realistic optimization to achieve multiple conflicting objectives. The objectives, fluctuation in cycle time, throughput, labor cost, energy cost, teamwork and deviation in the skill level of operators have been modeled mathematically. To solve the formulated mathematical model, a multi-objective simulation integrated hybrid genetic algorithm (MO-SHGA) is proposed. In MO-SHGA each individual in each population acts as an input scenario of simulation. Also, it is very difficult to assign weights to the objective function in the traditional multi-objective GA because of pareto fronts. Therefore, we have proposed a probabilistic based linearization and multi-objective to single objective conversion method at population evolution phase. The performance of MO-SHGA is evaluated with the standard multi-objective genetic algorithm (MO-GA) with both deterministic and stochastic data settings. A case study of the goalkeeping gloves assembly line is also presented as a numerical example which is solved using MO-SHGA and MO-GA. The proposed research is useful for the development of synchronized human based assembly lines for real time monitoring, optimization, and control.
This paper introduces a simulation study regarding the operation of the Painted Body Storage (PBS) in an automobile factory. In the paint shop of the factory, same colored bodies are grouped together in order to increase the effectiveness of process, for example decrease the loss of cleaning the painting-gun when the color of body changes from one to another. However the production of automobiles in the assembly shop is a typical example of the mixed model assembly production. Therefore PBS locates between the paint shop and the assembly shop for control the input sequence of bodies to the assembly shop, and it enables to meet the smoothing requirement of assembly sequence. There are highly restricted constraints on the assembly sequence in a assembly shop. Those are spacing restriction and smoothing restriction. If such restrictions are violated, conveyor-stop or utility work will be necessary. Thus the major objective of PBS is to control the assembly sequence in a way to meet the two restrictions. In this paper a case study of PBS in an automotive factory is introduced. The storage/retrieval algorithms are suggested and the proposed system is verified using simulation models. Sensitivity analysis for operating factors is also conducted.
This study aimed to develop a seismic retrofit technique using a steel frame which can be easily transported and assembled on site. This enables the retrofit steel frame to be easily attached to an existing structure minimizing the unwanted gap between the structure and the steel frame assembly. A one-story one-bay RC frame was tested with and without seismic retrofit using the proposed steel frame to verify the seismic retrofit effect of the proposed system, and an analysis model was developed in Opensees for seismic performance evaluation of a case study soft first-story model structure retrofitted with the developed steel frame assembly. Seismic performance of the model structure was also evaluated considering soil structure interaction effect. The experimental study confirmed that the proposed seismic retrofit system can be applied effectively to improve the seismic performance of framed structures. Time history analysis results of the model structure showed that the proposed steel frame assembly was effective in increasing the seismic load resisting capacity of the soft first-story structure. However more steel frame assemblies were required to satisfy the given performance limit state of the model structure located on weak soil due to the negative soil-structure interaction effect.
This paper concerns with the problem of mixed model assembly sequencing using neural net. In recent years, because of two characteristics of it, massive parallelism and learning capability, neural nets have emerged to solve the problems for which more conventional computational approaches have proven ineffective. This paper proposes a method using neural net that can consider line balancing and grouping problems simultaneously. In order to solve the mixed model assembly sequencing of the motor industry, this paper uses the modified ART1 algorithm.
The top and bottom nozzles of PWR fuel assembly are connected by guide thimbles and an instrumentation tube that are connected with spacer grids. The fuel rods are inserted into the each cell of spacer grids. The loads acting on the fuel assembly are transmitted to the guide thimbles through the flow plate of top nozzle The axial loads applied to the fuel assembly are not equally distributed among the guide thimble due to the geometry of the top nozzle flow plate and spacer grid. In this study, the load concentration factors for the $17\times17$ fuel assembly were calculated. The analytical model fur the calculation of the load concentration factor of top nozzle flow plate was developed using ANSYS 5.6. The finite element analyses were performed using the model composed of top nozzle, guide thimble, and spacer grid. And, the analysis results were compared with the test results.
This paper improves the autonomy for supplier's schedule and the flexibility of the final assembly line. The final assembly line is a single work station and each product taking different assembly time is considered. In the assembly schedule, the heuristic method based on the goal chasing method is used. Consequently, suppliers can independently determine their output rates and thus, change their workload pattern according to their needs and priorities. Moreover, this flexibility can help to avoid expensive final-assembly-line stoppages in case of sudden part supply disruptions. The sequencing method can be easily implemented into an existing just-in-time system. In addition, the mathematical model was formulated and the algorithm was explained through the flow chart. The numerical example was given and the efficiency of this method is shown through the analysis of computational results of that example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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