초록

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

생산공정 스케줄링 시스템(GPSS)에서 그레이팅(grating)이라는 금속제품을 생산하는데 있어 절단계획을 생성하기 위해 생산공정 단계 중의 하나인 절단계획 단계에서 자재 손실율을 비교하고 있다. 그러나 태스크나 그룹을 병합하여 절단계획을 생성한다고 해서 태스크나 그룹을 병합하지 않고 절단계획을 생성한 것보다 잔재의 손실율이 낮다고 볼 수 없기 때문에 잔재의 손실율을 반복적으로 비교해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 언어 변수를 사용한 공정 전문가의 지식을 기반으로 각 룰을 병렬로 1회만 적용하여 잔재 손실율이 가장 작은 것을 찾아 낼 수 있는 퍼지전문가 시스템 적용으로 절단계획을 생성하고자 한다.

생산공정 스케줄링 시스템(GPSS)에서 그레이팅(grating)이라는 금속제품을 생산하는데 있어 절단계획을 생성하기 위해 생산공정 단계 중의 하나인 절단계획 단계에서 자재 손실율을 비교하고 있다. 그러나 태스크나 그룹을 병합하여 절단계획을 생성한다고 해서 태스크나 그룹을 병합하지 않고 절단계획을 생성한 것보다 잔재의 손실율이 낮다고 볼 수 없기 때문에 잔재의 손실율을 반복적으로 비교해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 언어 변수를 사용한 공정 전문가의 지식을 기반으로 각 룰을 병렬로 1회만 적용하여 잔재 손실율이 가장 작은 것을 찾아 낼 수 있는 퍼지전문가 시스템 적용으로 절단계획을 생성하고자 한다.

AI 본문요약

엑셀 다운로드 AI-Helper

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

• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 각 룰을 병렬로 1 회만 적용하여 잔재 손실율이 가장 적은 것을 찾아 낼 수 있는 퍼지 전문가 시스템 적용하여 절단계획 생성에 있어서 효율성을 추구하고자 한다.
• 지금까지는 퍼지논리에 근거하고 계산시간을 고려한 퍼지추론을 사용하여 생산공정 그레이팅 절단 계획단계에서 반복적으로 발생하는 잔재 손실율의 비교를 퍼지 전문가 시스템에 적용하는 방법을 제시해 보았다.

제안 방법

• " data-before="한다" data-ocr-fix="">한다. [, 3] 멤버쉽 함수는 연속 또는 이산적인 언어적 값과 모양에 따라 여러가지 형태가 있으나 본 논문에서는 계산이 용이하고 데이터 메모리의 크기를 줄일수 있는 이산적인 삼각형의 멤버쉽 함수를 사용하여 언어적인 값과 대응시켰다.
• 적용할 필요가 없다. 따라서 지금까지 사용해 온 전문가시스템과는 다른, 언어 변수를 사용한 공정 전문가의 지식을 기반으로 각 룰을 병렬로 1 회만 적용하여 잔재 손실율이 가장 작은 것을 찾아 낼 수 있는 퍼지 전문가 시스템 적용을 제시한다.

대상 데이터

• 본 논문에서의 연구대상은, S 회사의 그레이팅(Grating) 생산공정 스케줄링 시스템의 절단계획단계이 다.

후속연구

• 본 논문의 연구 대상인 그레이팅 제조공정 중에서 절단계획 생성의 경우, 단순히 각 수주의 손실율을 비교하여 적은 것을 선택한 후 절단계획을 생성하기 때문에 굳이 복잡하고 많은 룰을 적용한 전문가 시스템을 적용할 필요가 없다. 따라서 지금까지 사용해 온 전문가시스템과는 다른, 언어 변수를 사용한 공정 전문가의 지식을 기반으로 각 룰을 병렬로 1 회만 적용하여 잔재 손실율이 가장 작은 것을 찾아 낼 수 있는 퍼지 전문가 시스템 적용을 제시한다.
• 등에 적용할 수 있다. 이는 애매성을 갖는 인간의 지식을 이용하여 컴퓨터에게 인간에 가까운 추론을 시키고자 하는 시도는 퍼지집합을 이용함으로써 하나의 새로운 분야를 열었다고 할 수 있는 만큼 향후에는 전형적인 퍼지 추론과는 달리, 명제를 퍼지 값이 아닌 보통의 수치를 사용하는 퍼지제어에서의 추론을 사용하여 공정제어 알고리즘에 적용하는 활발한 연구가 필요할 것이다.

본문요약 정보가 도움이 되었나요? 예 아니오 제출

이 논문을 인용한 문헌

더보기