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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 한준희
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 동아대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수23
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제조업의 스케줄링(Scheduling)은 제품 생산일정과 납기에 중요한 역할을 하는 의사결정의 한 형태이며, 이를 위해서 기업은 생산 프로세스의 구조와 설비에 대한 분석이 선행되어 그에 맞는 방식의 스케줄링을 하는 것이 상당히 중요하다. 다양한 고객들의 요구사항이 다르고, 설비조건과 공정의 제약조건을 만족해야 하는 Job-Shop 스케줄링은 각 작업 간의 순서가 존재하므로 Jop-Shop 스케줄링 문제가 발생한다. 이는 문제의 크기가 증가할수록 가능한 작업순서 조합의 개수가 기하급수적으로 증가하는 NP-hard 문제로 알려져 있으며 최적해에 가까운 해를 찾는 목적으로 다양한 탐색 방법이 시도되는 조합 최적화 문제이다. 이러한 Job-Shop 스케줄링 생산구조를 가지는 판금(Sheet Metal) 산업은 제품마다 공정이 다를 뿐 아니라, 제품들이 배열(Nesting) 단위로 혼합되는 특징으로 인해 후속 공정의 개시가 연기되거나 반복되는 문제를 일으킨다. 그리고 판금 제품의 원자재가 되는 철판(Sheet)의 재료값을 아끼기 위해 배열 효율성을 올리고 잔재(Scrap)를 최소화한 배열 결과물 또한 후속 공정의 개시시간을 연기하고 전체적인 스케줄링 효율을 어지럽혀 총 가중 납기지연일(Total Weighted Tardiness)을 상승시킨다.
본 논문에서는 판금 산업의 스케줄링에서의 제약을 고려하여 총 가중 납기지연일을 최소화하는 Job-Shop 스케줄링 최적화 알고리즘 개발을 목표로 한다. 선행되는 절단 공정에서 우선순위규칙(Dispatching Rules)을 통해 작업 순서가 결정되고, 각 워크센터(Workcenter)별 작업 스케줄링 최적해를 찾기 위해 메타휴리스틱(Metaheuristic)기법인 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)의 적합도(Fitness), 교차(Crossover), 변이(Mutation)연산법의 수식을 도출하여 근사 최적해를 도출하는 유전 알고리즘 계산법을 제안한다. 이 계산에는 작업의 공정순서, 배열 효율성이 가장 중요한 변수로 지정된다. 이후 판금 산업에 현행되고 있는 스케줄링 계산법과 비교하여 제안한 알고리즘 계산법의 효과를 검증하였으며, 판금 산업 외 배치단위의 선행 공정 순서로 인해 후행 Job-Shop 스케줄링에 영향을 미치는 모든 산업에도 적용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 판금 산업의 스케줄링에서의 제약을 고려하여 총 가중 납기지연일을 최소화하는 Job-Shop 스케줄링 최적화 알고리즘 개발을 목표로 한다. 선행되는 절단 공정에서 우선순위규칙(Dispatching Rules)을 통해 작업 순서가 결정되고, 각 워크센터(Workcenter)별 작업 스케줄링 최적해를 찾기 위해 메타휴리스틱(Metaheuristic)기법인 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)의 적합도(Fitness), 교차(Crossover), 변이(Mutation)연산법의 수식을 도출하여 근사 최적해를 도출하는 유전 알고리즘 계산법을 제안한다. 이 계산에는 작업의 공정순서, 배열 효율성이 가장 중요한 변수로 지정된다. 이후 판금 산업에 현행되고 있는 스케줄링 계산법과 비교하여 제안한 알고리즘 계산법의 효과를 검증하였으며, 판금 산업 외 배치단위의 선행 공정 순서로 인해 후행 Job-Shop 스케줄링에 영향을 미치는 모든 산업에도 적용될 것으로 기대된다.
목차
I. 서론 11. 연구의 배경 및 목적 12. 연구의 방법과 범위 3Ⅱ. 관련이론 51. Job-Shop 스케줄링 52. 유전 알고리즘 73. 우선순위 규칙 14Ⅲ. 연구방법 171. 문제 정의 171.1. 문제 및 제약조건 171.2. 수리 모델 202. 설계 및 구현 21Ⅳ. 실험 및 결과 분석 241. 파라미터 정의 242. 실험 결과 253. 기존 알고리즘 비교 분석 30Ⅴ. 결론 331. 결론 및 향후 연구 33참고문헌 35Abstract 39
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