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Ph.D.s' Dissertations Multi-level job scheduling in a flexible discrete-part production environment

2015.08.04 17:33

ultra_admin 조회 수:392

year 2014 
author Hong Bum Na 
Keyword 생산 스케줄링, 다단계 작업구조, 유연 생산시스템, 유전 알고리즘, 데이터 마이닝, 디스패칭 규칙 선택 
Abstract 오늘날 대부분의 생산시스템에서는 효율적인 생산관리를 목적으로 MRP(material requirements planning: 자재소요계획) 시스템을 활용하여 부품의 중단기 생산계획을 수립하고 이후 각 부품에 대한 단기 상세 일정 계획을 생성한다. 이 경우, BOM(bills of material: 자재명세서)의 구조가 복잡해지는 경우에는 모든 레벨에 대하여 자재소요계획을 수립함으로써 생산 리드타임이 지나치게 길어지고 그에 따라 생산자원의 효율적인 사용이 어려워진다.

따라서 효과적인 생산계획을 수립하기 위하여 MRP의 계획 대상을 부분품 단위로 제한하고, 다양한 하위 부품을 가지는 부분품들에 대하여 상세 일정계획을 수립하는 방법을 고려할 수 있다. 이 경우 각각의 스케줄링 대상들은 조립공정을 포함하는 다단계 작업구조를 가질 수 있게 된다. 이와 같이 다단계 작업구조를 고려하여 최적 일정계획을 수립하는 문제는 현실적인 생산관리의 목적상 매우 중요함에도 불구하고 이론적인 연구가 부족한 것이 현실이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하고자 하는 노력의 일환으로 시작되었다.

본 연구에서는 다단계 작업구조에 대하여 효과적인 스케줄을 생성할 수 있도록 적합한 디스패칭 규칙을 선택하는 방법과 유전 알고리즘을 통하여 스케줄을 개선하는 방법을 제안한다. 이러한 문제를 표현함에 있어서, 현실적으로 다양한 작업장의 형태를 고려하기 위하여 유연 생산시스템을 대상으로 전체 스케줄링 문제를 구성한다.

구체적인 스케줄링 방법을 제안하기에 앞서 다단계 작업구조와 유연 생산시스템을 동시에 고려하는 MILP(mixed integer linear programming: 혼합 정수 선형계획법) 모델을 제시하고 IBM ILOG CPLEX를 통하여 수립된 모델이 올바른지 검증한다. 또한, 본 연구에서 제안하는 스케줄링 문제의 경우 높은 복잡성으로 인하여 MILP 모델을 통한 최적해의 도출은 규모 면에서 한계가 있음을 실험 결과를 통하여 확인할 수 있다.
스케줄링 문제에 대한 디스패칭 규칙의 선택과 관련하여 먼저, 다단계 작업구조와 유연 생산시스템으로 인하여 특징적으로 발생할 수 있는 특성변수들을 선별한다. 이러한 특성변수들의 값을 입력변수로 하여 다항 로지스틱 회귀분석을 수행함으로써 본 연구에서 제시하는 10개의 디스패칭 규칙 중에서 문제 상황에 대하여 가장 좋은 성능을 보일 것으로 예상되는 하나의 규칙을 확률적으로 선택하도록 한다. 또한 다항 로지스틱 회귀분석 과정에서 후방제거 방식(backward elimination)으로 입력변수를 선택하게 하여 스케줄링 규칙의 선택에 있어서 보다 의미 있는 변수들을 선별해 내고 이들의 의미를 살펴본다.

본 연구의 대상이 되는 스케줄링 문제에 대해서 유전 알고리즘을 적용하기 위하여 기계 선택, 작업 순서 결정, 공정 우선순위 결정 등의 세 가지 부분 문제를 다룰 수 있도록 복합적인 염색체를 설계한다. 이는 작업의 다단계 구조 및 다양한 대안 라우팅으로 인하여 발생하는 추가적인 제약들을 충분히 반영할 수 있는 형태로 설계되었으며, 이를 활용함으로써 유효한 스케줄을 생성할 수 있도록 한다. 이와 같이 설계된 염색체에 대하여 효과적으로 해를 개선할 수 있는 유전 연산자를 선택하고 구현하는 방법을 이어서 제시한다. 또한, 전체적인 유전 알고리즘의 성능을 높이기 위하여 해집단을 구성하는 단계와 유전 연산 이후 단계에 대하여 추가적인 조치를 제안한다. 먼저, 상대적으로 좋은 스케줄링 성능을 나타내는 초기해를 해집단에 일부 포함시키도록 하고, 유전 연산을 마친 이후에 해를 인위적으로 개선하는 방법을 추가함으로써 최종적인 해의 성능을 보다 빠르게 개선할 수 있도록 한다. 
c PhD 

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