$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

다종제품 동적로트사이징에 관한 연구
A Study on Multiple Product Dynamic Lot-sizing 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.13 no.7, 2012년, pp.2955 - 2963  

강용하 (노스캐롤라이나 주립대학교 산업시스템공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문은 다품종 동적 로트사이징 문제를 풀기 위하여 열생성 기법에 기반한 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 기본 개념은 한정된 생산 용량을 주문제를 통하여 n개의 제품에 할당하고, 주문제에 의하여 할당된 생산용량을 기반으로 하여 각각의 제품에 대하여 최적화된 로트사이징 문제를 반복적으로 풀어나감으로써 해를 구해나가는 것이다. 부문제를 풀기 위해 본 논문은 로트사이즈, 재공재고 그리고 생산량 간에 존재하는 비선형관계를 기반으로 한 M/G/1모델 기반의 최적화 로트사이징 모델을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘이 비교적 짧은 시간안에 좋은 해를 생성함을 보여준다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study presents a column generation approach for multiple product dynamic lot-sizing problem. The basic idea of this approach is to have a master problem which allocates limited capacity among n different products and a sub-problem that performs the optimal lot sizing for each product subject to...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 이러한 셋업의 효과는 시간에 따른 시스템의 특성에 따라 변하게 되므로 대기행렬 모델에 기반한 셋업의 효과를 추정할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 방식처럼 고정된 셋업 비용을 목적함수에 사용하는 것이 아니라 큐잉이론에 따라 셋업을 CF에 반영한 수리적 모델을 제안한다.
  • 하지만 아직까지 이러한 비선형 관계를 동적로트사이즈결정문제에 적용한 연구는 찾아보기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 비선형 동적로트사이즈결정 문제에 관한 해법을 제시하고자 한다.
  • 본 논문은 단일 기계를 대상으로 한 알고리즘 개발에 초점을 두고 있다. 따라서 추후 연구로 목표 시스템을 다 기계로 확장한 모형 개발로 연장할 수 있을 것이다.
  • 본 연구에서 제시한 열생성기법 기반 휴리스틱 알고리즘의 효과를 검증하기 위하여 동일한 실험 환경 상태에서 모의실험을 실시하였다. 알고리즘의 성능을 비교하기 위한 척도로는 목적함수 값과 전체 cpu 시간이 사용된다.
  • 본 연구에서는 생산현장에서 존재하는 생산량, 리드타임과 재공재고 간에 존재하는 비선형관계를 수리적으로 표현한 CF를 유도하였고, 이를 토대로 다품종 비선형 동 적로트사이징모델을 제안하였다. 마지막으로 해당 모델에 대하여 현실적으로 비교적 빠른 시간 안에 합리적인 해를 찾을 수 있도록 하는 열생성기법 기반 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다.
  • 본 장에서는 유도된 CF를 기반으로 한 다품종 단일기계에서의 비선형 동적 로트사이징 모형에 관하여 다룰 것이다.
  • 동적로트사이즈결정문제와 관련된 기존 연구 대부분은 선형계획모델을 기반으로 한 것으로 실제 현장에서 존재하는 재공재고, 생산량과 리드타임간의 비선형관계를 반영한 모델은 찾기가 힘들다. 이러한 비선형 관계를 반영한 수리적 모델을 개발하는 것은 효과적인 생산계획을 수립하는데 있어서 매우 중요하며, 따라서 본 논문에서는 비선형관계가 존재하는 동적로트사이즈 결정 문제에 관한 효율적인 방법론을 개발하고자 한다.

가설 설정

  • 이는 생산자원의 가동률이 1에 도달하기 전부터 발생하며, 그 시점 이후에는 비선형적으로 대기행렬과 리드타임이 폭발적으로 증가하게 된다. 하지만 기존의 선형계획모델들은 그림 1의 1처럼 재공재고와 리드타임과는 상관없이 항상 일정량의 생산이 이루어진다고 가정하거나 그림 1의 2처럼 재공재고와 생산량이 선형관계를 이루고 있다고 가정 한다(고정 리드타임).
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
로트 사이즈가 커서 제품들간의 발생하는 셋업의 수가 작아지면 생기는 장단점은 무엇인가? 만일 로트 사이즈가 클 경우 제품들 간에 발생하는 셋업의 수가 작아진다. 따라서 주어진 생산능력을 생산에 집중해서 사용할 수 있는 장점이 있지만, 때로는 완제품 재고가 증가하여, 재고유지비용의 증가를 초래한다. 반대로, 로트사이즈가 작을 경우에는 개별 주문에 대해 효과적으로 빠른 대응이 가능하고, 재공재고의 수를 줄일 수 있는 장점이 있지만, 빈번한 셋업으로 인해 상당한 양의 생산능력의 손실이 발생하고, 결과적으로 리드타임이 증가하여 시스템 내에 적체현상(congestion)을 초래시킨다.
동적로트사이즈 결정문제는 어떤 문제인가? 동적로트사이즈 결정문제는 재고비용을 최소화하거나 생산에 따른 이익을 최대화하기 위한 어느 시점에 얼마의 로트사이즈로 생산을 진행할지를 결정해주는 것으로 생산계획에서 가장 중요하면서 가장 해결하기 어려운 문제 중의 하나로 알려져 있다 (karimi et al. [9]).
생산계획이란 무엇인가? 오늘날 글로벌 시장 환경에서 치열한 경쟁, 짧아진 제품수명주기 그리고 높아진 고객의 기대 수준 등으로 인해 제조업체들은 생산관리에 많은 관심을 가지고 있으며, 생산관리 알고리즘 개발에 투자를 늘리고 있다. 생산계획은 생산비용 혹은 재고비용의 최소화나 이익의 극대화 같은 기업의 목표달성을 위해 주어진 계획구간에서 가용한 생산자원을 좀 더 효율적으로 사용할 수 있도록 도와주는 역할을 하는 것으로 기업들이 치열한 경쟁 환경에서 살아남기 위해서는 효율적인 생산관리가 필요함은 누구나 공감하는 사실일 것이다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (25)

  1. Asmundsson, J., Rardin, R. L., & Uzsoy, R., "Tractable nonlinear production planning models for semiconductor wafer fabrication facilities", IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 19(1), 95-111, 2006. 

  2. Bitran, G.R. and Yanasse, H.H., "Computational complexity of the capacitated lot size problem", Management Science, 28(10), 1174-86, 1982. 

  3. Byun, J. I., Lee, K.S., Park, S.S. and Kang, S. Y., "An Integer Programming Approach to the Subway Daily Crew Scheduling Problem", Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society, 27(4), 67-87. 2002. 

  4. Chen, H.D., D.W. Hearn and C.Y. Lee, "Minimizing the Error Bound for the Dynamic Lot Size Mode"l, Operations Research Letters, 17, 57-68. 1995. 

  5. Chen, W.H. and Thizy, J.M., "Analysis of relaxations for the multi-item capacitated lot-sizing problem". Annals of Operations Research, 26, 29-72. 1990. 

  6. Cho, G., "A Study for a Capacitated Facility Location Problem on a Tree Structured Network", Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, 27(3), 250-259, 2001. 

  7. Florian, M., Lenstra, J.K. and Rinnooy Kan, A.H.G., "Deterministic production planning algorithms and complexity", Management Science, 26(7), 669-79, 1980. 

  8. Harris, F. W., Operations and Cost, In Factory Management Series, A. W. Shaw Co., Chicago, 1915. 

  9. Karimi,B., Fatemi Ghomi, S.M.T. and Wilson, J.M., "The capacitated lot sizing problem: a review of models and algorithms", Omega, 31, 365-378, 2003. 

  10. Karmarkar, U. S., "Lot Sizes, lead times and in-process inventories", Management Science, 33, 419-423, 1987. 

  11. Karmarkar, U. S., "Capacity Loading and Release Planning with Work-in-Progress (WIP) and Lead-times.", Journal of Manufacturing and Operations Management, 2, 105-123, 1989. 

  12. Karmarkar, U.S., "Manufacturing Lead times, Order Release and Capacity Loading.", Handbooks in Operations Research & Management Science Vol4:Logistics of Production and Inventory, 287-329, 1993. 

  13. Kim, S. and Uzsoy, R., "Exact and heuristic procedures for capacity expansion problems with congestion". IIE Transactions, 40, 1185-1197, 2008. 

  14. Kim, S. and Uzsoy, R., "Heuristics for capacity planning problems with congestion", Computers and Operations Research, 36, 1924-1934, 2009. 

  15. Kim, Y.M., "An Optimization of Ship Building Mix under N Different Docks", IE interfaces, 22(1), 38-43, 2009. 

  16. Lasdon , L. S. and Terjung , R. C., "An Efficient Algorithm for Multi-Item Scheduling", Operations Research, 19(4), 946-969, 1971. 

  17. Lee, C.Y., Cetinkaya, S. and Wagelmans, A.P.M, "A Dynamic Lot-Sizing Model with Demand Time Windows.", Management Science, 47(10), 1384-1395, 2001. 

  18. Maes, J., McClain, J.O. and Van Wassenhove, L.N., "Multilevel capacitated lot sizing complexity and LP-based heuristics", European Journal of Operational Research, 53(2), 131-48, 1991. 

  19. Missbauer, H. "Aggregate order release planning for time-varying demand", International Journal of Production Research, vol. 40, no. 3, 699-718. (2002) 

  20. Srinivasan A., M. Carey, and T. E. Morton, "Resource Pricing and Aggregate Scheduling in Manufacturing Systems", in Graduate School of Industrial Administration, Carnegie-Mellon University, Pittsburgh, PA, 1988. 

  21. Tempelmeier, H. and Derstroff, M., "A Lagrangean-based Heuristic for Dynamic Multilevel Multiitem Constrained Lotsizing with Setup Times", Management Science, 42, 738-757, 1996. 

  22. Trigeiro, W.W., Thomas, L.J. and McClain, J.O., "Capacitated Lot Sizing with Setup Times", Management Science, 35, 353-366, 1989. 

  23. Upasani, A., & Uzsoy, R., "Integrated production planning and pricing decisions in congestion―prone capacitated production systems", Research report, Laboratory for Extended Enterprises at Purdue, School of Industrial Engineering, Purdue University, West Lafayette, 2005. 

  24. Wagner, H. M., & Whitin, T. M., "Dynamic version of the economic lot size model". Management Science, 5, 89-96, 1958. 

  25. Wilhelm, W.E., "A technical review of column generation in integer programming", Optimization and Engineering, 2, 159-200, 2001. 

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로