The core activities of a bicycle manufacturer are design, engineering analysis, and manufacturing. Therefore, it is important to develop a configuration design system for bicycles in order to automate the design process and facilitate the use of design data in engineering analysis and manufacturing. In this paper, we present a method to develop a bicycle configuration design system based on the part-shape information model. The proposed method enables the construction of a CAD library using modeling functions with equations and parameters that are common to most 3D mechanical CAD systems. Furthermore, the part-shape information model ensures the independence between the configuration design system and the library, making it possible to extend the CAD library flexibly without changing the system architecture.
In this paper, we propose an efficient search algorithm for finding an optimal schedule to minimize makespan, while avoiding deadlock situation in Flexible Manufacturing Systems (FMS) with finite capacity, in which each job needs to be processed in several job stages for completion. The proposed algorithm uses a modeling and control method based on Petri-net. Especially, we improve the efficiency of the search algorithm by using a priority rule and an efficient bounding function during the search procedure. The performance of the proposed algorithm is evaluated through a numerical experiment, showing that it holds considerable promise for providing an optimal solution efficiently comparing to past work.
Most of the planing models for automated manufacturing systems are based on the assumption that for each part there is only one process method available Really. for a part to be manufactured in an automated manufacturing system, a number of different process methods can be generated, each of which may require specific types of tools and auxiliary devices such as fixtures, grippers and feeders. In this paper, An optimal algorithm for the selection of a set of process methods with the minimum corresponding manufacturing cost and minimal number of tools and auxiliary devices Is proposed. The proposed optimal algorithm is based on branch and bound method which is one of the optimal solution methods.
A cell formation approach based on cluster analysis is developed for the configuration of manufacturing cells. Cell formation, which is to group machines and parts into machine cells and the associated part families, is implemented to add the flexibility and efficiency to manufacturing systems. In order to develop an efficient clustering procedure, this paper proposes a cluster analysis-based approach developed by incorporating and modifying two cluster analysis methods, a hierarchical clustering and a non-hierarchical clustering method. The objective of the proposed approach is to minimize intercellular movements and maximize the machine utilization within clusters. The proposed approach is tested on the cell formation problems and is compared with other well-known methodologies available in the literature. The result shows that the proposed approach is efficient enough to yield a good quality solution no matter what the difficulty of data sets is, ill or well-structured.
Purpose Recently, much attention in building smart factory has dramatically increased with an emergence of the Industry 4.0. As we noted a connectivity gap between main concerns of MIS and the automated manufacturing systems such as POP and MES, it is recommended that CPS (Cyber-Physical System) can be an important building block for the smart factory and enrich the depth of MIS knowledge. Therefore, first, this study attempted to identify the connectivity gap between the traditional field of MIS (ERP, SCM, CRM, etc.) and the automated manufacturing systems, and then recommended CPS as a technical bridge to fill the gap. Secondly, we studied concepts and research trend of CPS that is believed to be a virtual mechanism to manage manufacturing systems in an integrated manner. Finally, we suggested research and educational opportunities in MIS based on the CPS perspectives. Design/methodology/approach Since this paper introduced relatively new idea of CPS originally discussed in the field of engineering, traditional MIS research method such as survey and experiment may not fit well. Therefore this research collected technical cases through literature survey in engineering fields, video clips from Youtube, and field references from various ICT Exhibitions and Conventions. Then we analyzed and reorganized them to highlight the necessity of CPS and draw some insight to share with MIS academia. Findings This paper introduced CPS to bridge the connectivity gap between the traditional MIS and automated manufacturing system (smart factory), a concern far away from the MIS academia. Further, this paper suggested future research subjects of MIS such as developing software to share big production data and systems to support manufacturing decisions, and innovating MIS curricula including smart and intelligent manufacturing technology within the context of traditional enterprise systems.
A POP system, which collects manufacturing data from the shop floors and supply them to higher level systems, should be maintained and upgraded according to the change of production environment such as new product introduction. This situation leads to the need of a cost-effective system development methodology. In this paper, a methodology based on the classification and the similarity comparison of manufacturing processes is proposed. In this, a new product is classified according to the similarity of its manufacturing processes, which enables recycling of existing system modules. The proposed methodology has been tested in the case of an electronics parts manufacturing company, where a POP system is implemented. The result shows that the proposed methodology can save time and efforts for system implementation.
A manufacturing/remanufacturing system is investigated with the consideration of required minimum quality of end-of-used products. A constant demand is satisfied by remanufacturing end-of-used products and manufacturing raw materials outsourced from outside. It is assumed in this system that the buyback price and remanufacturing cost are related to the different quality level of end-of-used products. For remanufacturing, only the used products that satisfy a required minimum quality level will be recycled. Thus, the returning rate is a function of the required minimum quality level. Functions of returning rate, buyback price and remanufacturing cost, which are closely connected to the quality level of end-of-used products, are investigated here. Treating the required minimum quality level of end-of-used products, the length of a cycle, the number of manufacturing lots and remanufacturing lots in a cycle as decision variables, the mathematical models with the objective of minimizing the average total cost are constructed. Through construction of a solution process based on Tabu Search algorithm and calculating examples, the validity of the models is illustrated.
Parallel lines are often used to increase production rate in many manufacturing systems where the main line splits into several lines in parallel, and after some operations, they merge into a main line again. Queueing networks with finite buffers have been widely used for modeling and analyzing manufacturing systems. This paper provides an approximation technique for multi-server two-stage networks with merge configuration and blocking which will be a building block for analysis of general manufacturing systems with parallel lines and merge configuration. The main idea of the method is to decompose the original system into subsystems that have two service stations with multiple servers, two buffers and external arrivals to the second stage are allowed. The subsystems are modeled by level dependent quasi-birth-and-death (LDQBD) process.
As the global market becomes more competitive, manufacturing industries face relentless pressure caused by a growing tendency of greater varieties of products, shorter manufacturing cycles and more sophisticated customer requirements. Efficient and effective supplier selection and order allocation decisions are, therefore, important decisions for a manufacturer to ensure stable material flows in a highly competitive supply chain, in particular, when customers are willing to accept products with less desirable product attributes (e.g., color, delivery date) for economic reasons. This paper attempts to solve optimally the challenging problem of supplier selection and order allocation, taking into consideration the customer flexibility for a manufacturer producing multi-products to satisfy the customers' demands in a multi period planning horizon. A new mixed integer programming model is developed to describe the behavior of the supply chain. The objective is to maximize the manufacturer's total profit subject to various operating constraints of the supply chain. Due to the complexity and non-deterministic polynomial-time (NP)-hard nature of the problem, an improved genetic approach is proposed to solve the problem optimally. This approach differs from a canonical genetic algorithm in three aspects: a new selection method to reduce the chance of premature convergence and two problem-specific repair heuristics to guarantee feasibility of the solutions. The results of applying the proposed approach to solve a set of randomly generated test problems clearly demonstrate its excellent performance. When compared with applying the canonical genetic algorithm to locate optimal solutions, the average improvement in the solution quality amounts to as high as ten percent.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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