개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 송길태
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 부산대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수5
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
제조업체에서 효율적인 생산을 위한 작업 스케줄링은 매우 중요한 문제이다. 특히 4차 산업혁명과 함께 스마트 팩토리에 대한 관심이 뜨거워지면서 제조업체에서도 생산성을 증가시키기 위한 많은 방법들을 고려하고 있다. 그 중 효율적인 스케줄링을 통해 생산성을 증가시키는 방법이 있으며 여러 가지 메타 휴리스틱 기법들을 통한 최적화 연구가 진행되었다. 하지만 모든 생산 환경에 잘 동작하는 최적화 기법은 존재하지 않기 때문에 본 논문에서는 특정 제조업체의 생산 환경에 초점을 두었다.
수치 제어 공작기계를 이용하여 금속제품을 생산하는 제조업체의 경우 이전에 생산했던 제품에 따라 설정 시간이라는 변수가 존재하여 작업들의 생산 순서에 따라 동일한 기간 동안 최종 생산되는 금속제품의 양은 상당히 큰 차이가 있을 수 있다. 또한 규모가 작은 중소기업의 같은 경우 자체적인 스케줄링 프로그램을 개발 및 관리하는 IT 인력도 부족하므로 생산 현장에 투입되는 인력의 감각 혹은 경험에 의존하여 생산이 이루어지고 있다. 이러한 비효율적인 생산 작업 스케줄링으로 인해 발생하는 손해를 최소화하고자 본 논문에서는 해당 업체에 적합한 반복 개선 기법을 사용하여 생산 작업 스케줄링의 개선 방법을 제안한다. 최적화 진행 방향은 납기일을 어기지 않는 경우에서 모든 작업 처리 시간을 최소화하는 것이며 모든 수치 제어 공작기계가 비슷한 시간대에 작업을 마치는 지표로 최적화 정도를 측정할 수 있다.
최적화를 진행하는 흐름은 먼저 유전 알고리즘을 통해 설정 시간을 최소화하며 납기일이 급한 작업부터 처리되도록 1차원 작업 순서를 구성하고 탐욕 알고리즘 방식으로 빠르게 초기 스케줄링을 생성한다. 그 후 반복 개선 기법을 통해 설정 시간 및 납기일은 유지하고 모든 기계의 총 작업 처리 시간이 최소화되도록 더 진행할 수 없을 때까지 반복한다. 최종적으로 결과 스케줄링을 쉽게 알아볼 수 있도록 시각화를 통해 표현하며 기계별 작업 처리 시간을 통해 최적화 정도를 검증한다.
수치 제어 공작기계를 이용하여 금속제품을 생산하는 제조업체의 경우 이전에 생산했던 제품에 따라 설정 시간이라는 변수가 존재하여 작업들의 생산 순서에 따라 동일한 기간 동안 최종 생산되는 금속제품의 양은 상당히 큰 차이가 있을 수 있다. 또한 규모가 작은 중소기업의 같은 경우 자체적인 스케줄링 프로그램을 개발 및 관리하는 IT 인력도 부족하므로 생산 현장에 투입되는 인력의 감각 혹은 경험에 의존하여 생산이 이루어지고 있다. 이러한 비효율적인 생산 작업 스케줄링으로 인해 발생하는 손해를 최소화하고자 본 논문에서는 해당 업체에 적합한 반복 개선 기법을 사용하여 생산 작업 스케줄링의 개선 방법을 제안한다. 최적화 진행 방향은 납기일을 어기지 않는 경우에서 모든 작업 처리 시간을 최소화하는 것이며 모든 수치 제어 공작기계가 비슷한 시간대에 작업을 마치는 지표로 최적화 정도를 측정할 수 있다.
최적화를 진행하는 흐름은 먼저 유전 알고리즘을 통해 설정 시간을 최소화하며 납기일이 급한 작업부터 처리되도록 1차원 작업 순서를 구성하고 탐욕 알고리즘 방식으로 빠르게 초기 스케줄링을 생성한다. 그 후 반복 개선 기법을 통해 설정 시간 및 납기일은 유지하고 모든 기계의 총 작업 처리 시간이 최소화되도록 더 진행할 수 없을 때까지 반복한다. 최종적으로 결과 스케줄링을 쉽게 알아볼 수 있도록 시각화를 통해 표현하며 기계별 작업 처리 시간을 통해 최적화 정도를 검증한다.
목차
1. 서론 12. 관련 연구 33. 대상 문제 53.1. 작업 스케줄링 정의 53.1.1. 수치 제어 공작기계 53.1.2. 작업 63.1.2.1. 납기일 63.1.2.2. 작업 처리시간 73.1.2.3. 설정 시간 73.1.3. 작업 배분 73.1.4. 스케줄링 시 고려사항 및 제약사항 83.2. 스케줄링 최적화 목표 93.2.1. 설정 시간 최소화 93.2.2. 모든 작업의 납기일 만족 93.2.3. 모든 작업 처리 시간 104. 제안하는 방안 124.1. 최적화 전체 흐름도 124.2. 유전 알고리즘 134.2.1. 설정 시간을 고려한 적절한 초기 스케줄 전처리 134.2.2. 유전 알고리즘 연산 154.2.2.1. 선택 연산자 154.2.2.2. 교배 연산자 164.2.2.3. 변이 연산자 164.3. 탐욕 알고리즘 174.3.1. 탐욕 알고리즘을 통한 작업 분배 184.3.2. 탐욕 알고리즘 결과의 최적화 필요성 194.4. 반복 개선 기법 204.4.1. 최적화 진행 단위 214.4.2. 목적함수 224.4.3. 지역 최소점과 전역 최소점 234.4.4. 지역 최소점 해결 방안 244.4.5. 반복 개선 기법 종료 시점 255. 실험 275.1. 실험 환경 275.1.1. 시뮬레이션 데이터 생성 275.2. 실험 결과 296. 토의 387. 결론 40
최근 본 자료
댓글(0)
0