조선소 병렬 기계 공정에서의 납기 지연 및 셋업 변경 최소화를 위한 강화학습 기반의 생산라인 투입순서 결정

남소현; 조영인; 우종훈

doi:10.3744/SNAK.2023.60.3.202

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 남소현 (서울대학교) 조영인 (서울대학교) 우종훈 (서울대학교)

저널정보: 대한조선학회 대한조선학회 논문집 대한조선학회논문집 제60권 제3호(통권 제249호)

발행연도: 2023.6

수록면: 202 - 211 (10page)

DOI: 10.3744/SNAK.2023.60.3.202

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

The profile shops in shipyards produce section steels required for block production of ships. Due to the limitations of shipyard’s production capacity, a considerable amount of work is already outsourced. In addition, the need to improve the productivity of the profile shops is growing because the production volume is expected to increase due to the recent boom in the shipbuilding industry. In this study, a scheduling optimization was conducted for a parallel welding line of the profile process, with the aim of minimizing tardiness and the number of set-up changes as objective functions to achieve productivity improvements. In particular, this study applied a dynamic scheduling method to determine the job sequence considering variability of processing time. A Markov decision process model was proposed for the job sequence problem, considering the trade-off relationship between two objective functions. Deep reinforcement learning was also used to learn the optimal scheduling policy. The developed algorithm was evaluated by comparing its performance with priority rules (SSPT, ATCS, MDD, COVERT rule) in test scenarios constructed by the sampling data. As a result, the proposed scheduling algorithms outperformed than the priority rules in terms of set-up ratio, tardiness, and makespan.

#Reinforcement learning(강화학습) #Dynamic scheduling(동적 스케줄링) #Parallel machine scheduling problem(병렬 기계 스케줄링) #Tardiness(납기 지연) #Set-up(셋업)

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

남소현

소속기관 서울대학교

주요연구분야 사회과학 > 경영학 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반

논문수 10 이용수 1,409

조영인

소속기관 서울대학교

주요연구분야 사회과학 > 경영학 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반

논문수 13 이용수 1,940

우종훈

소속기관 서울대학교

주요연구분야 공학 > 산업공학 TOP 5% 공학 > 조선해양공학 TOP 5%

논문수 108 이용수 10,559

이 논문과 함께 이용한 논문

강화학습을 활용한 작업 분할이 가능하고 설비 제약이 존재하는 동종 병렬 시스템의 총 납기 지연 최소화

이성태 , 유우식 대한산업공학회지 2023 .12

Deep Q-network Based Resource Allocation for UAV Communication Systems

한동희 , 김주영 , 이상흥 Journal of the Korean Society for Precision Engineering 2025 .03

3차원에서의 Catmull-Rom spline을 이용한 manipulator end effector 경로 계획

이경모 , 임성수 대한기계학회 논문집 A권 2025 .03

지능형 로봇 개발을 위한 로봇 시뮬레이터 기술 동향: 리뷰

우성웅 , 김민지 , 신승태 한국지능시스템학회 논문지 2023 .02

다중에이전트 경로탐색(MAPF) 기반의 실내배송로봇 군집제어 구현

신동철 , 문형일 , 강성규 외 6명 로봇학회 논문지 2022 .12

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-538-001492210

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)