Kim, Kwan-Woo;Mitsuo Gen;Hwang, Rea-Kook;Genji Yamazaki
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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pp.187-190
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2003
Many manufacturing companies consider the integrated and concurrent scheduling because they need the global optimization technology that could manufacture various products more responsive to customer needs. In this paper, we propose an advanced scheduling model to generate the schedules considering resource constraints and precedence constraints in make-to-order (MTO) manufacturing environments. Precedence of work- in-process(WIP) and resources constraints have recently emerged as one of the main constraints in advanced scheduling problems. The advanced scheduling problems is formulated as a multiobjective mathematical model for generating operation schedules which are obeyed resources constraints, alternative workstations of operations and the precedence constraints of WIP in MTO manufacturing. For effectively solving the advanced scheduling problem, the multi-objective hybrid genetic algorithm (m-hGA) is proposed in this paper. The m-hGA is to minimize the makespan, total flow time of order, and maximum tardiness for each order, simultaneously. The m-hGA approach with local search-based mutation through swap mutation is developed to solve the advanced scheduling problem. Numerical example is tested and presented for advanced scheduling problems with various orders to describe the performance of the proposed m-hGA.
This paper presents a systematic approach for design of timely and proper layouts of a manufacturing system facilitating reconfigurability, referred to as a reconfigurable manufacturing system. A proper methodology for design of a system layout is required for reconfiguration planning - adding or removing machines for supplying the exact capacity needed to fulfill market demands, as well as minimizing the cost of adding new machines. In this paper, theory of constraints is used to make reconfiguration manufacturing systems more cost-effective and efficiency. The proposed approach is validated by using a real industrial case. This paper suggests that the proposed study should be performed concurrently with the design of a new manufacturing system.
There are few factors like a due date observance of the customer's order, reducing the manufacturing lead time, and minimizing the inventory investment to successfully run the manufacturing system. It is difficult for corporation and a person concerned to be offered indicators to achieve few factors mentioned above from complex manufacturing systems having much fluctuations. Simplified-DBR based on TOC(Theory of Constraints) is a management paradigm which can offer indicators to effectively face with fluctuating market's needs when market's demand is smaller than a capacity of manufacturing system. This paper is offering a core indicator and management model which is needed to successfully run the manufacturing system for corporation and a person concerned who have short experience and knowledge and newly construct Sinplified-DBR manufacturing system. Thus, this paper provides a systemic guidance in the offered model through the simulation.
The body of an excavator, one sort of the construction equipment, consists of mainframe part, track frame part, boom part and arm part. The all parts are manufactured in the body welding operation. The scheduling in the body welding operation of a construction equipment manufacturing is to take all the various constraints into consideration. The offset time, due date, daily capacity of operations, daily jig's capacity, precedence relation, outsourcing, alternative resource and all of the shop floor environment should be considered. An APS(Advanced Planning & Scheduling) system is a proper and efficient system in such circumstance. In this paper, we present an APS system, the optimal scheduling system for the construction equipment manufacturing specifically for the body welding operation, using ILOG Solver/Scheduler. ILOG Solver/Scheduler is a general purposed commercial software which supports to find a feasible or optimal solution using object oriented technique and constraints satisfaction programming, given constraints and objectives.
Vehicle manufacturing plant is a typical mixed-model production system. Generally it consists of three main shops including body shop, painting shop and assembly shop in addition to engine shop. Each shop contains diverse manufacturing processes, all of which are integrated in a form of flow line. Due to the high pressure from the market requesting small-volume large variety production, production planning becomes very critical for the competitiveness of automotive industry. In order to save costs and production time, production planning system is requested to meet some designated requirements for each shop: to balance the work load in body and assembly shops, and to minimize the number of color changes in painting shop. In this context, we developed a sequencing module for a vehicle production planning system using the ILOG Solver Library. It is designed to take into account all the manufacturing constraints at a time with meeting hard constraints in body shop, minimizing the number of soft constraints violated in assembly shop, and minimizing the number of color changes in painting shop.
중소 PCB 제조업체에서는 외부 생산 환경 변화, 복수개의 제약공정, 많은 공정수, 긴 리드타임, 동일공정 반복생산 등의 특징으로 인하여 효과적인 생산 스케쥴 작성에 많은 어려움을 겪고 있다. 최근 TOC 이론에서 제시하고 있는 DBR기법을 PCB 생산라인에 적용하고자 하는 시도는 진행되고 있으나, 제약공정을 1개만 설정하도록 하는 일반적인 DBR로서는 PCB 생산라인의 특성상 충분한 효과를 기대할 수 없는 현실이다. 따라서 본 논문에서는 PCB 생산라인에서 효과적인 생산스케줄링을 수립하기 위하여 TOC의 DBR기법을 발전시킨 복수 DBR기법을 제시하였다. 또, 실제로 국내 중소 PCB 제조업체에 복수 DBR을 적용하여 제조 리드타임을 20%이상 단축함을 확인하였다.
TOC(Theory of Constraints) - the emphasis of this philosophy was on identifying and eliminating constraints(bottle-necks) in the system. TOC solves this and optimizes whole system by improving manufacturing constraints that limit system result. In this paper, it is shown that the concept of the "delayed differentiation" can be applied for enhancing the efficiency of the time buffer and thus reducing the of the time buffer.
Flexible assembly line (FAL) is a production system that assembles various parts in unidirectional flow line with many constraints and manufacturing flexibilities. In this research we deal with a FAL balancing problem with the objective of minimizing the maximum workload allocated to the stations. However, almost all the existing researches do not appropriately consider various constraints due to the problem complexity. Therefore, this thesis addresses a balancing problem of FAL with many constraints and manufacturing flexibilities, unlike the previous researches. To solve this problem we use a genetic algorithm (GA). To apply GA to FAL, we suggest a genetic representation suitable for FAL balancing and devise evaluation method for individual's fitness and genetic operators specific to the problem, including efficient repair method for preserving solution feasibility. The experimental results are reported.
Process planning (selection and ordering of processes) and material selection for product manufacturing are two key things determined before taking full-scale manufacturing. Knowledge on product design. material characteristics, processes, time and cost all-together are mutually related and should be considered concurrently. Due to the complexity of problem, human experts have got only one of the feasilbe solutions with their field knowledge and experiences. We propose a hierarchical expert system framework of knowledge representation and reasoning in order to overcome the complexity. Manufacturing processes have inherently hierarchical relationships, from top level processes to bottom level operation processes. Process plan of one level is posted in process blackboard and used for lower level process planning. Process information on blackboard is also used to adjust the process plan in order to resolve the dead-end or inconsistency situation during reasoning. Decision variables for process, material, tool, time and cost are represented as object frames, and their relationships are represented as constraints and rules. Constraints are for relationship among variables such as compatibility, numerical inequality etc. Rules are for causal relationships among variables to reflect human expert\`s knowledge such as process precedence. CRSP(Constraint and Rule Satisfaction Problem) approach is adopted in order to obtain solution to satisfy both constraints and rules. The trade-off procedure gives user chances to see the impact of change of important variables such as material, cost, time and helps to determine the preferred solution. We developed the prototype system using visual C++ MFC, UNIK, and UNlK-CRSP on PC.
Available-to-promise (ATP) exhibiting availability of manufacturing resources can be used to support customer order promising. Recently, one advanced function called Capable-to-promise (CTP) is provided by several modern APS (advanced planning system) that checks available capacity for placing new production orders or increasing already scheduled production orders. At the customer enquiry stage while considering the order delivery date and quantity to quote, both ATP and CTP are allocated to support order promising. In particular, current trends of mass customization and multi-side production chain derive several new constraints that should be considered when ATP/CTP allocation planning for order promising - such as customer's preference plants or material vendors, material compatibility, etc. Moreover, ATP/CTP allocation planning would be executed over a rolling time horizon. To utilize capacity and material manufacturing resource flexibly and fulfill more customer orders, ATP/CTP rolling planning should possess resource reallocation mechanism under the constraints of order quantities and delivery dates for all previous order promising. Therefore, to enhance order promising with reliability and flexibility to reallocate manufacturing resource, the ATP/CTP reallocation planning mechanism is needed in order to reallocate material and capacity resource for fulfilling all previous promised and new customer orders beneficially with considering new derived material and capacity constraints.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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