In a increasingly competitive marketplace, the manufacturing companies have no choice but looking for ways to improve productivity to sustain their competitiveness and survive in the industry. Recently cellular manufacturing has been under discussion as an option to be easily implemented without burdensome capital investment. The objective of cellular manufacturing is to realize many aspects of efficiencies associated with mass production in the less repetitive job-shop production systems. The very first step for cellular manufacturing is to group the sets of parts having similar processing requirements into part families, and the equipment needed to process a particular part family into machine cells. The underlying problem to determine the part and machine assignments to each manufacturing cell is called the cell formation. The purpose of this study is to develop a clustering algorithm based on the neural network approach which overcomes the drawbacks of ART1 algorithm for cell formation problems. In this paper, a generalized learning vector quantization(GLVQ) algorithm was devised in order to transform a 0/1 part-machine assignment matrix into the matrix with diagonal blocks in such a way to increase clustering performance. Furthermore, an assignment problem model and a rearrangement procedure has been embedded to increase efficiency. The performance of the proposed algorithm has been evaluated using data sets adopted by prior studies on cell formation. The proposed algorithm dominates almost all the cell formation reported so far, based on the grouping index($\alpha$ = 0.2). Among 27 cell formation problems investigated, the result by the proposed algorithm was superior in 11, equal 15, and inferior only in 1.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.36
no.1
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pp.24-35
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2013
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.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.10a
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pp.299-302
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1996
The purpose of this study is developing scheduling logic and program for machining scheduling of automobile part production line with unbalanced processing time. Three rules are developed to minimize slack and effect on other job. Fourth rule is suggested which considered weighted sum of three factors. schedule is generated totally 1, 000 times and then optimal weight parameter is selected. The program is developed to schedule situation to compare with the performance measure, total finish time of machine and total tardiness of part. As a result, the rule which considered weighted sum of three factors is effective for both measure.
A macro-level CAPP system is proposed to plan the complicated mechanical prismatic parts efficiently. The system creates the efficient machining sequence of the features in a part by analyzing the feature information. Because the planning with the individual features is very complicated, feature groups are formed for effective planning using the nested relations of the features of a part, and special feature groups are determined for sequencing. The process plan is generated based on the sequences of the feature groups and features. When multiple machines are required, efficient machine assignment is performed. A series of heuristic rules are developed to accomplish it.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.19
no.39
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pp.255-264
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1996
This Paper presents a heuristic algorithm for machine-part group formation considering part production information (Production volume, roution sequence, unit operation time, facility size) in cellular manufacturing logistics system. In general, factory space is restricted within limited size when cells are located. A twofold heuristic algorithm is developed for considering factory space restrictions of located cells. The first phase is a aggregation procedure to minimize inter cell movement for satisfactoring space restriction. The second phase is a rearrangement procedure to maximize line balancing efficiency between machines within the cell and non assigned machine during first phase. Numerical example is presented to verify the efficiency of proposed algorithm.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.20
no.43
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pp.163-174
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1997
Development of control model and system for AMS (Automated Manufacturing Systems) has long been interested by researchers. Presented in the paper is a systematic approach to constructing a Petri-nets(PNs) model of AMS and method for design a graphical model of a AMS by using a new modeling tool which is called PNs. So, the procedure of modeling in the AMS is the same as current practice of AMS design and is based on the IOM (Integrated Object-oriented Modeling) paradigm. An AMS, which consists of various machine groups, can produce machine parts in different physical dimensions and lot size. To model such a system, the method which utilizes Sub-PNs are proposed. This enables the models according to part routings. The machine group which causes bottleneck is obtained and modified to relieve the problem. By iterating these steps which consist of modelling, simulation, and performance evaluation, an AMS can e obtained which satisfies the required manufacturing conditions. Finally, the implementation issues of PN modeling are addressed. The approach is the IOM from PN modeling by Sub-PNs and the other is a development of IOM tool for the performance evaluation of AMS.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.13
no.1
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pp.31-38
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1988
This paper presents a methodology for the development of a part classification and coding system suited to each individual company. When coding a group of parts for a specific company by a general purpose part classification & coding system like OPITZ system, it is frequently observed that we use only a small subset of total available code numbers. Such sparsity in the actual occurrences of code numbers implies that we can design a better system which uses digits of the system more parsimoniously. A 2-dimensional fuzzy ISODATA algorithm is developed to extract the important characteristics for the classification from the set of given parts. Based on the extracted characteristics nd the distances between fuzzy clustering cenetroids, a company-unique classification and coding system can be developed. An example case study for a medium sized machine shop is presented.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.16
no.2
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pp.137-137
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1991
This paper compares and evaluates the performances of the two types of mathematical programming models for solving the machine-part cell formation problem in group technology manufacturing : indirect formulation relying on surrogate measure such as similarity coefficient and direct formulation seeking to minimize the number of exceptional elements. New indirect formulation, called the generalized p-median model. is proposed. Unlike existing p-median formulations, proposed formulation includes the classical cell formation problem in which only one process plan exsits for each part as a special case. The proposed new formulation can also deal with the cell formation problem in which alternative process plans exist for a part. The indirect formulation is compared with a new direct formulation which needs much fewer extra variables and constraints than existing direct formulations. Some significant findings from comparative experiment are discussed.
This paper compares and evaluates the performances of the two types of mathematical programming models for solving the machine-part cell formation problem in group technology manufacturing : indirect formulation relying on surrogate measure such as similarity coefficient and direct formulation seeking to minimize the number of exceptional elements. New indirect formulation, called the generalized {{{{ { p}_{ } }}-median model. is proposed. Unlike existing {{{{ { p}_{ } }}-median formulations, proposed formulation includes the classical cell formation problem in which only one process plan exsits for each part as a special case. The proposed new formulation can also deal with the cell formation problem in which alternative process plans exist for a part. The indirect formulation is compared with a new direct formulation which needs much fewer extra variables and constraints than existing direct formulations. Some significant findings from comparative experiment are discussed.
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