Make-to-order manufacturers with multiple plants at multiple sites need to have the ability to quickly determine which plant will produce which customer order to meet the due date and minimize the transportation cost from the plants to the customer. Balancing the work loads and minimizing setups and make-span are also of great concern. Solving such scheduling problems usually takes a long time. We propose a new approach, which we call 'preprocessing', for resolving such complex problems. In preprocessing scheme, a 'good' a priori schedule is prepared and maintained using unconfirmed order information. Upon the confirmation of orders. the preprocessed schedule is quickly modified to obtain the final schedule. We present a preprocessing solution algorithm for multi-site constraint scheduling problem (MSCSP) using genetic algorithm; and conduct computational experiments to evaluate the performance of the algorithm.
Conventionally injection molds & dies are manufactured through an order-oriented manner. This brings unexpected orders into the shop floor such as hot order, re-work, and new types of mold & dies. Thus, there needs appropriate resource assignment plans considering the available times of machines and workers. Further, a scheduling system is required that can create work schedules periodically or by customers' requests. Yet, in small & medium sized mold & die makers, production schedules usually depend on the shop floor workers' experience and their manual preparation. Hence, developed in this study is a scheduling management system (SMS) based on order release and review (ORR) in small and medium sized mold & die companies. The proposed SMS considers delivery dates as well as flexible work schedules, so as to meet frequent changes of customers' order. The system can provide effective resource assigning and work scheduling plans, securing standard data associated with shop floors. Furthermore, the system pursues economical schedules for companies' needs, equipped with an available to promise (ATP) function that can effectively accommodate the changes of production plans.
We consider a supply chain model with a make-to-order production facility and a single supplier. The model we treat here is a special case of a two-echelon inventory model. Unlike classical two-echelon systems, the demand process at the supplier is affected by production process at the production facility as well as customer order arrival process. In this paper, we address that how the demand variability impacts on the optimal replenishment policy. To this end, we incorporate Erlang and phase-type demand distributions into the model. Formulating the model as a Markov decision problem, we investigate the structure of the optimal replenishment policy. We also implement a sensitivity analysis on the optimal policy and establish its monotonicity with respect to system cost parameters.
The main objective of this research is to develop the optimal control method for a Distribution Center - multi Branch inventory distribution system. With the continuous review policy, the distribution center places an order for specific order quantity to an outside supplier, and the order quantity is replenished after a certain lead time. Also, each branch places an order for particular order quantity to the distribution center to satisfy the customer demands, and receives the replenishment after a lead time. When an out of stock condition occurs during an order cycle, a backorder is placed to the upper level to fill the unfilled demands. With these situation, variable demand and variable lead time are used for better industrial practice. Futher, actual lead times with a generic lead time distribution are used in developing the control model. Under the actual lead time model, the customer service measures actually attained for the distribution center and each branch are explained as the effective customer service measures. Thus, throughout the optimal control (using computer search procedures), we can set the desired service levels for the distribution center and each branch to produce the effective service level for each branch which is consistent with the goal level of service for each branch. At the same time, the entire distribution system keeps minimum inventories.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제10권1호
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pp.111-125
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2003
This paper proposes a product data model that can express and enforce integrity constraints on product structure during engineering changes (ECs). The model adopts and extends an active object-oriented database model in order to Integrate IC data and their integrity constraints. Tightly integrated with product structure, It will enable designers to maintain and exchange consistent EC data throughout the product life cycle. In order to properly support operations for ECs, the model provides the data, operations, and Event-Condition-Action rules for nested ECs and simultaneous EC applications to multiple options. in addition, the EC objects proposed In the model integrate the data and Integrity constraints into a unified repository. This repository enables designers to access all EC data and integrity constraints through the product structure and relationships between EC objects. This paper also describes a prototype product data management system based on the proposed model In order to demonstrate its effectiveness.
능동규칙의 조건부 처리에 사용되는 데이터베이스 연산들은 처리되는 시간들이 상당히 크기 때문에 능동 데이터베이스 시스템의 성능에 중요한 영향을 미친다. 그래서 조건부에서 발생되는 연산들의 처리 시간을 최소화 시켜야만 시스템의 성능을 높일 수 있다. 기존 연구의 처리 기법들은 기본 데이터베이스 연산과 한정된 일부 집계함수만을 효율적으로 처리하고 있다. 본 연구에서는 릴레이션의 구조화와 상태테이블을 사용한 처리 기법을 제시한다. 릴레이션들을 분류트리로 구조화시키고, 삭제 정보 테이블을 도입함으로써 기본 데이터베이스 연산의 처리시간을 줄일 수 있다. 또한 이진 검출트리와 릴레이션의 상태테이블을도입함으로써 처리비용이 큰 집계함수를 효율적으로 처리할 수 있어 능동 데이더베이스 시스템의 이용을 극대화시킬 수 있다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제12권1호
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pp.43-56
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2011
An integrated system composed of guidance, navigation and control (GNC) system for autonomous proximity operations and the docking of two spacecraft was developed. The position maneuvers were determined through the integration of the state-dependent Riccati equation formulated from nonlinear relative motion dynamics and relative navigation using rendezvous laser vision (Lidar) and a vision sensor system. In the vision sensor system, a switch between sensors was made along the approach phase in order to provide continuously effective navigation. As an extension of the rendezvous laser vision system, an automated terminal guidance scheme based on the Clohessy-Wiltshire state transition matrix was used to formulate a "V-bar hopping approach" reference trajectory. A proximity operations strategy was then adapted from the approach strategy used with the automated transfer vehicle. The attitude maneuvers, determined from a linear quadratic Gaussian-type control including quaternion based attitude estimation using star trackers or a vision sensor system, provided precise attitude control and robustness under uncertainties in the moments of inertia and external disturbances. These functions were then integrated into an autonomous GNC system that can perform proximity operations and meet all conditions for successful docking. A six-degree of freedom simulation was used to demonstrate the effectiveness of the integrated system.
Although shared memory parallel programs are designed to be deterministic both in their final results and intermediate states, the races that occur when different processes access a common memory location in an order not guaranteed by synchronization could result in unintended non-deterministic executions of the program. So, Detecting races, particularly first data races, is important for debugging explicit shared memory parallel programs. It is possible that all data races reported by other on-the-fly algorithms would disappear once the first races were removed. To detect races parallel programs with nested loops and inter-thread coordination, it must guarantee the order of synchronization operations in an execution instance. In this paper, we propose an improved restructuring method that guarantee ordering execution instance and preserve the semantics of original program. This method requires O(np) time and (s + up) space, where n is the number of total operations, s is the number of synchronization operations and p is the number of parallelism in the execution. Also, this method makes on-the-fly detection of parallel program with nested loops and inter-thread coordination more easily in space and time complexity.
대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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pp.403-412
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1992
This note examines a situation where a risk-neutral insurer and a risk-averse individual (prospective insured) negotiate to reach an arbitration point of the price of insurance over the terms of an insurance contract in order to maximize their respective self-interests. The situation is modeled as a Nash bargaining problem. We analyze the dependence of the price of insurance, which is determined by the Nash solution, on the parameters such as the size of insured loss, the probability of a loss, the degree of risk-aversion of the insured, and the riskiness of loss distribution.
A homing torpedo's performance can be expressed a function of many variables, i.e. technical and tactical variables. When designing a homing torpedo, these variables have to be decided upon. The system effectiveness of a homing torpedo can be determined by analyzing of these variables. This paper describes a procedure of simulation metamodelling using a Factor Analysis methodology. A simulation model was used in order to obtain the data base for analyzing detection probability of torpedo. By analyzing the main and interaction effects these variables on the analysis of detection probability, we will show the importance of certain variables, of a homing torpedo.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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