A hybrid algorithm for production scheduling under Make-to-Order environment: a case study from the transformer industry

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 산업공학과, 2014. 8. 박진우.주문자의 요구 사항을 기반으로 한 다품종 소량 생산 시장에서, 기계적인 사양의 만족과 주문한 제품의 납기 준수 여부는 매우 중요한 요소이다. 하지만 생산 품목의 종류와 수량이 매우 다양하고 제품의 종류에 따라 소요 시간이 달라지는 주문형 생산 시스템에서는, 주문의 완료 시간 및 납기일을 예측하기가 쉽지 않다. 또한 하나의 일정계획을 수립하기 위해서는 수많은 제약 조건들을 고려해야 한다. 현실의 제약 조건들은 작업 내 각 공정의 선행 및 후행 조건과 특정 작업에 대한 기계의 처리 가능 여부, 작업반 배치에 따른 소요 시간 변화 등이 존재한다. 이러한 제약 조건들은 문제를 복잡하게 만들어 빠른 시간 안에 최적의 스케줄을 찾기 어렵게 만든다. 실제 생산 현장에서는 새로운 주문의 추가와 같은 다양한 상황 변화에 따라 빠른 시간 안에 새로운 일정계획을 구해야 한다. 따라서 적당한 시간 내에 좋은 해를 찾는 효과적인 일정계획 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 변압기 생산 사례를 통해 주문형 생산 문제를 정의하고, 효율적인 일정 계획을 수립하기 위한 유전알고리즘과 지역 탐색을 기반으로 한 알고리즘을 제안할 것이다. 또한 시뮬레이션 실험을 통해 다양한 상황 하에서 기존 일정계획 알고리즘들과 새로운 일정계획 알고리즘의 성능을 평가할 것이다.The industrial transformer market has a characteristic of flow shop production system by specific requirements such as due date, voltage, and capacity. In this Make-to-Order production environment, on-time delivery has a major influence on the competitiveness of company. From the manufacturing factory’s standpoint, it is also important to minimize the production cost like work-in-process inventory holding cost and transporting cost between stages by the due date that a company promised their clients. Therefore deriving a schedule to minimize both tardiness and production cost is essential for improving business competition. However the complexity of flow shop problem and a lot of constraints in the real world make it harder to solve these problems within a reasonable time. This paper presents a hybrid flow shop scheduling problem with real-world constraints, and develops a hybrid genetic algorithm for its solution. We first discuss the characteristics of the hybrid flow shop problem under the constraints of nighttime and simultaneous work. A hybrid genetic algorithm is then formulated to minimize the total tardiness. This algorithm incorporates both Nawaz– Enscore–Ham (NEH) and local search algorithms. The performance of our proposed approach with those of heuristic algorithms is compared. The results show that the proposed algorithm outperforms the NEH algorithm, a simple genetic algorithm, and five existing dispatching rules in terms of a total tardiness performance measures.목 차 1. 서론 4 1.1 연구의 배경 및 목적 6 1.2 연구의 범위 9 1.3 논문의 구성 10 2. 문제 정의 11 2.1 변압기 생산 공정 11 2.2 중신 공정의 야근 작업 17 2.3 건조 공정의 동시 건조 19 2.4 스케줄링 문제 예시 20 3. 배경 이론 및 관련 연구 25 3.1 Hybrid Flow Shop 스케줄링 문제 25 3.1.1 hybrid flow shop 스케줄링 문제 정의 25 3.1.2 Hybrid flow shop 스케줄링 문제 관련 연구 30 3.2 HFSP 기존 해법 39 3.2.1 Exact approach 39 3.2.2 Heuristic approach 40 3.2.3 Hybrid approach 42 3.2.4 Simulation & Decision Support System (DSS) 42 3.2.5 Hybrid flow shop 스케줄링 해법 관련 연구 42 3.3 변압기 생산공정 관련 연구 46 4. 알고리즘 제안 48 4.1 전체 알고리즘 구조 48 4.2 NEH 알고리즘 단계 49 4.3 유전 알고리즘 단계 51 4.3.1 Earliest due date (EDD) 규칙 51 4.3.2 Modified due date (MDD) 규칙 51 4.3.3 Critical ratio (CR) 규칙 51 4.3.4 Cost over time (COVERT) 규칙 52 4.3.5 Slack-based(SLK) 규칙 52 4.3.6 변이(Mutation) 연산 53 4.3.7 교차(Crossover)연산 53 4.3.8 선택(Selection) 연산 54 4.3.9 정지 조건 (Stopping criterion) 54 4.4 지역 탐색 단계 55 4.5 기계 배정 단계 56 5. 실험 및 결과 58 5.1 실험 설계 58 5.1.1 주문 정보 생성 58 5.1.2 공정 및 기계 데이터 설정 59 5.1.3 성능 평가 59 5.1.4 알고리즘 구현 60 5.2 실험 환경 요약 61 5.3 실험 결과 62 5.3.1 Small size 실험 결과 62 5.3.2 Medium size 실험 결과 64 5.3.3 Large size 실험 결과 66 6. 결론 및 추후 연구 과제 69 6.1 결론 69 6.2 한계점 71 6.3 추후 연구 과제 72 참고 문헌 73 부록 1. 주요 용어 정리 79 Abstract 80 표 목차 [표 2- 1] 생산 공정 별 소요시간 비율 14 [표 2- 2] 처리 가능 조건 21 [표 2- 3] 공수 및 소요 일수 21 [표 2- 4] 작업반 인원 설정 22 [표 3- 1] 제약 조건 요약 27 [표 3- 2] 목적 함수 요약 29 [표 3- 3] 선행 연구 정리 (2010~2013) 30 [표 3- 4] 병렬 기계 특성 별 비율 34 [표 3- 5] 목적 함수 별 선행 연구 분포 36 [표 3- 6] 해법 접근방식 별 선행 연구 분포 43 [표 5- 1] 실험 및 알고리즘 관련 Parameter 61 [표 5- 2] Small size 실험 결과 62 [표 5- 3] Medium size 실험 결과 64 [표 5- 4] Large size 실험 결과 66 그림 목차 [그림 2- 1] 변압기의 구조 11 [그림 2- 2] 변압기 생산 공정 요약도 12 [그림 2- 3] 생산 주요 공정의 특징 14 [그림 2- 4] 변압기 생산 문제 정리 15 [그림 2- 5] 야근반 배정 17 [그림 2- 6] 야근 배정 결과 17 [그림 2- 7] 건조 공정의 동시 작업 19 [그림 2- 8] 예시 문제 요약 20 [그림 2- 9] 작업반 배정 예시 20 [그림 2- 10] 동시 건조 예시 21 [그림 2- 11] 동시 건조 고려 스케줄 22 [그림 2- 12] 기계 배정 결과 (동시 건조 고려) 23 [그림 2- 13] 동시 건조를 고려하지 않은 스케줄 23 [그림 2- 14] 기계 배정 결과 (동시 건조 미고려) 23 [그림 3- 1] 병렬 기계 특성 별 분포 35 [그림 3- 2] 목적 함수 별 선행 연구 비율 37 [그림 3- 3] 스케줄링 문제 해법의 접근방식 39 [그림 3- 4] 해법의 접근 방식 별 분포 44 [그림 4- 1] 전체 알고리즘 구조 48 [그림 4- 2] 교차 연산 54 [그림 4- 3] 이웃 생성 기법 55 [그림 4- 4] 기계 배정 순서도 56 [그림 5- 1] Small size 실험 결과 비교 62 [그림 5- 2] Small size 실험의 95% CI Interval plot 63 [그림 5- 3] Medium size 실험 결과 비교 64 [그림 5- 4] Medium size 실험의 95% CI Interval plot 65 [그림 5- 5] Large size 실험 결과 비교 66 [그림 5- 6] Large size 실험의 95% CI Interval plot 67Maste

Systems Engineering-Based Architecture Development for Converter Process Calculation Software

MasterThis Study introduces “Converter Process Calculation Software” Architecture developed by System Engineering process. “Converter Process Calculation Software” is an important function of calculating static and dynamic control for converter automation operations. The design structure of these software is depending on past design structures developed by overseas engineering companies. Due to these past design structures, there are some problem of design and development in the software development industry for converter control. To solve the problem this thesis developed the architecture and specification of system through basic design model based on the international SE process as ISO/IEC 15288, ISO/IEC 12208. In this thesis, “Converter Process Calculation Software” Architecture are shown in system specification document(SSD) developed by basic design model on SE process. The basic design model focuses on design steps. The step of the requirement definition focuses on defining customer needs and required functionality early in the development cycle, documenting requirements, then the step of solution definition proceeding with design synthesis and system validation while considering the complete problem. In this thesis, the following effects were obtained. First, Improve the level of understanding of the “Converter Process Calculation Software” for efficient communication with stakeholders. Second, Improved “Converter Process Calculation Software” capabilities through the high technology. Third, Efficient, Effective “Converter Process Calculation Software” Developmen