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문제 정의
- 본 논문에서는 디지털메뉴팩쳐링 기법의 일종인 QUEST를 이용한 제조 라인의 이산 사건 시뮬레이션 작업에 있어서 최적의 라인 설계안을 도출하기 위한 방법론으로서 유전자 알고리즘을 적용하는 방법을 제안하였다.
- 기본 모델은 다수 스테이션 수동 셀 모델로 가정하였고, 스테이션의 수는 4개로 가정하였다. 이 모델에서 유전자 알고리즘의 최적화 목표는 각 스테이션의 변수인 작업자 수 조정을 통하여 정해진 기간 동안의 최대 이윤 값을 얻어내는데 있다.
- 이에 본 논문에서는 디지털 매뉴팩처링 분야의 한 갈래인 이산 사건 시뮬레이션에 최근 다양한 분야에 많은 적용 연구가 행해지고 있는 유전자 알고리즘을 적용하여 최적의 물류 시나리오를 도출하는 기법을 제시하고자 한다. 또한 개발된 기법을 두 가지 사례에 적용하여 그 효용성을 검증해보고 체계적인 방법론의 하나로서 유전자 알고리즘이 제시될 수 있음을 확인해보려 한다.
가설 설정
- 그림에서와 같이 기본 모델은 2개의 source와 4개의 병렬-직렬 스테이션으로 이루어져 있다. 각각의 스테이션에서의 작업은 정해져 있으며 각 스테이션에 배치할 수 있는 작업자는 총 4명까지 가능하다고 가정하였다. 각 스테이션에서의 인원별 파트 작업 시간은 Table 1과 같이 주어져 있고 제품 한 개당 이윤은 2만원, 작업자 1명당 인건비는 200만원/월로 설정하였다.
- 본 논문에서 기본 모델이란 유전자 알고리즘을 이산 시뮬레이션에 적용하였을 때, 타당한 결과 값을 도출할 수 있는지의 여부를 검증하기 위하여 인위적으로 가정한 모델을 지칭한다. 기본 모델은 다수 스테이션 수동 셀 모델로 가정하였고, 스테이션의 수는 4개로 가정하였다. 이 모델에서 유전자 알고리즘의 최적화 목표는 각 스테이션의 변수인 작업자 수 조정을 통하여 정해진 기간 동안의 최대 이윤 값을 얻어내는데 있다.
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