To realize the mass customization entails the optimized supply chain design for efficiently producing and delivering the various products. In this study, we considered the problem obtaining the optimized production policy under the situation wherein the multiple products are apportioned into multiple parallel production facilities. More specifically, the production set-up costs incurs according to whether the production facilities are utilized or not. The facility-dependent set-up costs increase the problem complexity in solving the production apportioning problem for multiple products. This problem can be formulated as concave minimization problem, which is known as NP-hard problem. In this paper, a heuristic algorithm is proposed to solve two conjoint problems : one is to select the cost-effective facilities from alternative multiple production facilities and the other is to apportion the production lot to those selected facilities.
경쟁력을 유지하기 위해 기업은 다양한 신제품들을 동시 다발적으로 개발해야 한다. 이런 제품들은 시장에 출시되기 전에 품질, 안정성, 내구성 등 다양한 시험(test)들을 거쳐야 한다. 여러 시험 수행 일정을 조정함으로 그로 인한 전체 발생 비용을 고려한 신제품의 순현재 가치(NPV, net present value)가 변하게 되며 이를 최대로 하기 위한 시스템적 방법이 필요하다. 이러한 필요성에 따라서 본 연구에서는 현실적 자원 제약이 고려된 상황에서 다제품(multiple products)들의 최적 시험 순서를 결정할 수 있는 모델을 제시하였다. 또한 수학적 예제를 통해서 테스트 수행 시간이 확률적으로 주어진 경우에도 적용할 수 있다는 것을 검증하였다.
한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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pp.240-243
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2000
An apparel products retrieval system was proposed in which users can refer to products using Kansei evaluation values. The system adopts relevance feedback using history of the retrieval to learn the tendency of user evaluation. The system is based on a vector space retrieval model using products images expression as semantic scales. The system makes a query from user inputting information and retrieves closest products from the database. Revising algorithms of the difference method. linear multiple regression performed to investigate the effectiveness and criteria of the search. As a result of evaluation of the accuracy, it was found that the linear multiple regression and the neural network models are effective for the retrieval considering the individual Kansei.
We establish a new approach for the sums of products of the Euler numbers by using the relation of values at non-positive integers of the representation of the multiple Hurwitz-Euler eta function in terms of the Hurwitz-Euler eta function.
Recent research has examined how changing a buyer's purchasing policy can improve the efficiency of buyer-seller transactions for a single product. This paper extends the analysis to consider transactions involving multiple products. We show that under certain conditions, coordinating purchases across products is more efficient for the buyer and the seller than maximizing transctions efficiency for each separate product. In contrast to the single product case, the original prices of the products sometimes can support efficient, coordinated transactions across products. Mechanisms like quantity discounts, which are necessary to enforce efficient transactions for a single product, are therefore not always necessary for efficient, coordinated transactions of multiple products. When such mechanisms are required, we show that product bundling by the seller can be used to maximize transactions efficiency across products.
Remanufacturing used, end-of-life products is a complex problem involving multiple types of products that may share common parts. Recovery targets assigned by market demand and environmental legislation add more difficulty to the problem. Manufacturers now need to achieve specified take-back and recovery rates while fulfilling demands for remanufactured products. To assists in the demand- and legislation-driven remanufacturing of a family of products (i.e., multiple products that share common parts), this paper introduces a bi-objective mixed integer linear programming (MILP) model for optimizing remanufacturing. The model identifies optimal remanufacturing plans for a product family, whereby, the remanufacturer can achieve demand and recovery targets more profitably and in an environmentally-friendly manner. The model can also be used to quantify and justify the economic and environmental benefits of a product family from a remanufacturing perspective. A case study is presented for remanufacturing an alternatorfamily of products.
In the early phases of the product life cycle, Life Cycle Assessment (LCA) is recently used to support the decision-making for the product concepts, and the best alternative can be selected based on its estimated LCA and benefits. Both the lack of detailed information and time for a full LCA for a various range of design concepts need a new approach for the environmental analysis. This paper explores a new approximate LCA methodology for the product concepts by grouping products according to their environmental characteristics and by mapping product attributes into environmental impact driver (EID) index. The relationship is statistically verified by exploring the correlation between total impact indicator and energy impact category. Then, a neural network approach is developed to predict an approximate LCA of grouping products in conceptual design. Trained learning algorithms for the known characteristics of existing products will quickly give the result of LCA for newly designed products. The training is generalized by using product attributes for an EID in a group as well as another product attributes for the other EIDs in other groups. The neural network model with back propagation algorithm is used, and the results are compared with those of multiple regression analysis. The proposed approach does not replace the full LCA but it would give some useful guidelines for the design of environmentally conscious products in conceptual design phase.
To meet rapidly changing market demands, manufacturers strive to increase both of productivity and diversity at the same time. As a part of those effort, they are applying flexible manufacturing systems that produce multiple types and/or options of products at a single production line. This paper studies such flexible manufacturing system with multiple types of products, multiple Bernoulli reliability machines and dedicated buffers between them for each of product types. As one of the prevalent control policies, priority based policy is applied at each machines to select the product to be processed. To analyze such system and its performance measures exactly, Markov chain models are applied. Because it is too complex to define all relative transient and its probabilities for each state, an algorithm to update transient state probability are introduced. Based on the steady state probability, some performance measures such as production rate, WIP-based measures, blocking probability and starvation probability are derived. Some system properties are also addressed. There is a property of non-conservation of flow, which means the product ratio at the input flow is not conserved at the succeeding flows. In addition, it is also found that increased buffer capacity does not guarantee improved production rate in this system.
It is a fundamental requirement for the medium-sized manufacturing company with multiple-types of products and mixed process flows to have a real time feedback system for systematic production scheduling and process control to maximize the productivity and delivery achievement. However it is very inferior in actual condition to make infrastructure for a systematic production scheduling and process control in middle-sized manufacturing company, Proposed in this paper is an MES implementation approach for the successful construction of MES infrastructure, implementation and operation in medium-sized manufacturing companies with multiple-types of products and mixed process flows.
The computation of a terminal-pair reliability is started with a Boolean sum of products expression corresponding to simple paths of the pair of nodes. This expression is then transformed into another equivalent expression to be a Sum of Disjoint Products form. The terminal reliability can then be obtained in a straightforward manner from the Sum of Disjoint Products form. In this paper, we proposed an efficient method to obtain reliability expressions for calculating multiple K terminal-pairs reliability between terminal-pairs of nodes of computers of complex networks. Actual programming results show that the new method is superior with regard to computational efficiency, especially for computing the reliability of multiple terminals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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