The TOC and Six Sigma are the most attention-getting concepts for managing manufacturing companies. Using the ideas and methods of the TOC, companies can achieve a large reduction of work-in-process and finished good inventories, significant improvement in scheduling performance, and substantial earnings increase. The six sigma approach derives the overall process of selecting the right project based on their potential to improve performance metrics and selecting and training the right people to get the business results. These two concepts have different backgrounds and different viewpoints for production systems. so, if the two concepts integrate each other, the synergy effects to innovate production systems can be expected. The purpose of this paper suggest that integration strategy between Six Sigma and TOC for profit maximization.
종래의 단순 조립 시스템과는 달리 유연한 조립 시스템의 단기 생산계획 수립시에 는 작업 순서, 작업할당, 라우팅, 실시간 제어등을 복합적으로 고려해야 유연한 시스템 의 장점을 최대한 활용할 수 있다. 그러나 이러한 복합적인 스케듈링 문제의 최적해는 구하기가 매우 어려울 뿐 아니라 최적해를 알고 있다. 하더라도 조립기기의 고장등과 같은 교란에 적절히 대응할 수 없다. 본고에서는 유연한 조립 시스템을 위해 단기 생산계획과 조립 작업의 순서, 그리고 manipulator에 대한 작업의 할당을 미리정하지 않고 순간 순간의 FAL의 상태에 따라 동적으로 결정함으로써 FAL의 효율을 높이는 동시 에 복잡한 단기 생산계획 수립을 배제할 수 있는 실시간 제어 방법을 제안한다., 이 방법은 어떤 manipulator에서 작업이 끝난 반제품의 다음 작업을 위한 목적 manipulator 는 두 manipulator 사이의 거리, 목적 manipulator 의 작업 수행시간과 당시의 부하, 그리고 필요한 부품의 유무등을 종합하여 manipulator들 사이의 부하를 균등하게 배분함 으로써 주어진 양의 제품을 가능한한 빠른 시간내에 조립할 수 있게 한다. 본고에서는 조립 공정의 특성과 FAL의 모델에 대해 서술한 후 실시간 제어를 위한 heuristic알고 리즘을 제시 하였으며 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘을 검증하였다. 시뮬레이 션 결과, 제안하는 동적 파일로팅을 통하여 복잡한 단기 생산 계획수립 없이도 FAL을 최적의 상태로 제어할수 있을 뿐 아니라 기기의 고장등의 같은 생산 환경의 변화에 잘 적용할 수 있음을 알수 있었다.
To schedule a Reconfigurable Manufacturing Cell (RMC), reconfiguration and setting decisions should be made first. Those decisions, together with characteristics of production orders, affect attainable performance of a system. So an integrative approach is required considering all decisions and characteristics rather than dealing with each of them separately. Pallet-fixture allocation, as a decision problem in setting, which determines the number of pallets to be equipped with each fixture type to produce different types of products, has rarely been investigated. In this study, several pallet-fixture allocation rules are proposed including both simple and novel ones. Then system performance is investigated through various combinations of setting and scheduling decisions (rules) for given system configurations and production orders, via simulation. The result shows that one of proposed pallet-fixture allocation rules which considers both configuration and order characteristic outperforms the others, justifying the necessity of an integrative approach in the RMC operation.
In general, since the types and types of ships, so complex and various variables are included to measure the amount of construction work. In addition, it is mot easy to predict the schedule or the number of working hours before ship construction, and it is also mostly inaccurate. As a result, the master plan is manually drawn up by the expert's experience, but there are limitations due to various factors. Medium and large shipyards are operating APS(Advanced Planning and Scheduling) system that reflects industrial characteristics to improve productivity in the planning stage, and utilize information from systems such as ERP(Enterprise Resource Planning) system and MES (Manufacturing Execution System). On the other hand, small shipyards rely mostly on manual work such as Excel work based on the experience of the workers. Therefore, this study intends to develop a master plan management system that can efficiently manage the production process from the business planning stage in consideration of the characteristics of small shipyards.
기존의 많은 논문에서는 병렬휴리스틱법(Parallel Heuristics) 또는 몇 개의 휴리스틱법을 결합하는 하이브리드 시스템(Hybrid system)이 보다 양질의 탐색 결과를 얻을 수 있음을 보고하고 있다. 그러나 단일 프로세스를 가진 범용 컴퓨터상에서의 병렬화와 하이브리드화는 지나치게 많은 탐색시간을 요구한다. 이러한 경우 탐색의 고속화를 위해서는 탐색법간의 보다 적절한 결합법이 요구된다. 이를 위한 방법론으로서 병렬프리스틱법의 고속화모델(Fast Model of Parallel Heuristics : FMPH)을 제안하고 있다. 유전적 알고리즘(Genetic algorithms)의 섬모델(Island Model)에 의거, 다양한 탐색 공간에서 선택된 우수한 엘리트해에 대해서만 선택적으로 국소탐색(local search)의 능력이 뛰어난 타부 탐색법을 도입한다. 본 논문에서는 NP-hard문제 중에서도 가장 어려운 문제로 평가되는 잡숍 스케쥴링 문제(Job-Shop scheduling Problem)에 대해 적용한 병렬프리스틱법의 고속화 모델을 소개하며 모델의 범용성을 입증하기 위해 유명한 벤치마크 문제에 적용하여 얻은 뛰어난 결과를 보고한다.
4차 산업혁명이 진행되면서 제조업에서 사물인터넷(IoT), 머신러닝과 같은 지능정보기술을 적용하는 사례가 증가하고 있다. 반도체/LCD/타이어 제조공정에서는 납기일(due date)을 준수하면서 작업물 종류 변경(Job change)으로 인한 작업 준비 비용(Setup Cost)을 최소화하는 일정계획을 수립하는 것이 효과적인 제품 생산을 위해 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 병렬기계에서 딥러닝 기반의 납기 지연과 작업 준비 비용 최소화를 달성하는 일정계획 생성 모델을 제안한다. 제안한 모델은 과거의 많은 데이터를 이용하여 고려되어지는 주문에 대해 작업 준비와 납기 지연을 최소화하는 패턴을 학습한다. 따라서 세 가지 주문 리스트의 난이도에 따른 실험 결과, 본 연구에서 제안한 기법이 기존의 우선순위 규칙보다 성능이 우수하다는 것을 확인하였다.
In any large heavy industry like that of ship building, there exist a lot of complications for the arrangement of building blocks optimally for the minimal space consumption. The major problem arises at yard because of laxity in space for arranging the building blocks of ship under construction. A standardized erection sequence diagram is generally available to provide the prioritised erection sequence. This erection sequence diagram serves as the frame work. In order to make a timely erection of the blocks a post plan has to be developed so that the blocks lie in the nearest possible vicinity of the material handling devices while keeping the priority of erection. Therefore, the blocks are arranged in the pre-erection area. This kind of readiness of blocks leads to a very complex problem of space. This arises due to the least available space leading to an urgent need of an availability of intelligent spatial schedule without compromising the rate of production. There exists two critical problems ahead namely, the spatial occupation layout of pre-erection area and the emptying pattern in the spatial vicinity. The block shape is assumed be rectangular. The related input data's are the dates of erection (earliest as well as the latest), geometrical parameters of block available on pre-erection area, slack time and the like.
Unlike other mass production in small variety, shipbuilding process is a project-based method in single variety, which causes unpredictable volatility in the planning system. In shipyards, series of manufacturing processes from fabrication to erection is sequentially carried out. In order to predict unfavorable changes such as overload or low load of working volume, computerized simulation has been being gradually adopted. The data used in the simulation are processed from the database of the main scheduling and planning system. Thus the quality of those data is very crucial for the meaningful results. Unfortunately, research on the verification of data quality is very rare and hardly known to the authors. In this work, using the database of scheduling and product information system of a large domestic shipyard, the data required for the simulation are qualitatively analyzed and verified.
도로 공사의 시공계획을 위해서는 설계, 공법, 물량, 단가, 생산성 등에 대한 다양한 형태의 많은 정보가 필요하다. GIS와 같은 통합된 환경의 매개체를 이용하면 공간 및 비-공간 정보의 효율적인 통합 관리가 가능할 수 있다. 이에 본 논문에서는 시공계획 시 설계 단계에서 생성된 정보의 활용을 극대화 하고자 GIS를 적용하였다. 특히 GIS가 제공하는 설계된 도로 및 주변 환경에 대한 공간 분석(Spatial Analysis)과 시각화(Visualization)의 기능을 이용하면, 도로 공사 시공계획 시 계획자의 판단에 큰 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서 제안하는 도로 공사 시공계획 시스템의 두 가지 중요한 특징은 설계와 시공 정보에 대한 통합기능과 GIS상에서 도로 시설물에 대한 설계 데이터의 실시간 모듈화 기능에 근거한 계획자와의 상호 작용식 계획 기능으로, 도로 사업을 구성하는 도로, 교량, 터널 시설물 중 도로부의 시공에 대해 적용해 보았다.
A shop floor control system(SFCS) performs the production activities required to fill orders. In order to effectively control these activities, the autonomous agent-based heterarchical shop floor control architecture is adopted where a supervisor does not exist. In this paper, we define functional perspective of the heterarchical shop floor control using planning, scheduling, and execution modules. In particular, we focus on an execution module that can coordinate the planning and scheduling modules and a general execution module that easily can be modified to execute the other equipment. The execution module can be defined informally as a module that downloads and performs a set of scheduled tasks. The execution module is also responsible for identifying and resolving various errors whether they come from hardware or software. The purpose of this research is to identify all the execution activities and solving techniques under the assumptions of the heterarchical control architecture. And we model the execution module in object-oriented modelling technique for generalization. The execution module modeled in object-oriented concept can be adopted to the other execution module easily. This paper also proposes a classification scheme for execution activities of the heterarchical control architecture. Petri-nets are used as a unified framework for modeling and controlling execution activities. For solving the nonexistence of a supervisor, a negotiation-based solution technique is utilized.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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