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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유우식 (인천대학교) 서주혁 (인천대학교) 이동훈 (인천대학교) 김다희 (VMS solutions) 김관호 (인천대학교)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제24권 제3호
발행연도
2019.8
수록면
99 - 110 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

기계 제약과 작업준비시간이 있는 병렬기계에서 Deep Neural Network 기반의 일정계획
유우식 ,  김관호 ,  김병희 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2019.11 학술대회자료
납기와 작업준비비용을 고려한 병렬기계에서 딥러닝 기반의 일정계획 생성 모델
유우식 ,  서주혁 ,  이동훈 외 2명 한국전자거래학회지 2019.08 학술저널

초록· 키워드

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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 생성모델을 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.
#일정계획 #심층신경망 #납기 #작업준비용 #머신러닝 #Scheduling #Deep Neural Network #Due Date #Setup Cost #Machine Learning

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 딥러닝 기반의 일정계획 생성모델
3. DNN모델의 일정계획 성능평가
4. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Chung, B. S. / 2014 / Setup change scheduling for semiconductor packaging facilities using a genetic algorithm with an operator recommender / IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing 27(3):377~387 google schola Gabel, T / 2012 / Distributed policy search reinforcement learning for job-shop scheduling tasks / International Journal of Production Research :41~61 google schola Huh, J. S. / 2018 / Learning to Dispatch Operations with Intentional Delay for Re-Entrant Multiple-Chip Product Assembly Lines / Sustainability 10(11):1~21 google schola Jeong, H. S. / 2018 / An Neural Network Approach to Job-shop Scheduling based on Reinforcement Learning / Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference :47~48 google schola 강장하 / 2017 / 강화학습기법의 동적일정계획에의 적용가능성에 대한 소고 / 공학기술논문지 10(4):453~456 dbpia

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