초록 ▼

본 연구는 막대한 투자가 소요되는 무인운반차에 의한 물류자동화시스템을 구축하는데 있어서 투자비를 절감하여, 시스템의 생산성을 향상시키고자 다음과 같은 세부 목적을 갖고있다. 1) 무인운반차시스템의 설계 단계에서 주어진 공정설비 배치, 물량흐름의 조건하에 가장 효율적인 AGV의 운반궤도(Paths)를 제시하고자한다. 2) 시스템의 비용, 산출 물동량 등의 성능척도 면에서 가장 적정한 AGV의 댓수를 결정하고자한다. 3) 이와 동시에 AGV의 운행을 원활하게 함으로써 처리 물동량을 극대화시키는 각 P/D Stati

본 연구는 막대한 투자가 소요되는 무인운반차에 의한 물류자동화시스템을 구축하는데 있어서 투자비를 절감하여, 시스템의 생산성을 향상시키고자 다음과 같은 세부 목적을 갖고있다. 1) 무인운반차시스템의 설계 단계에서 주어진 공정설비 배치, 물량흐름의 조건하에 가장 효율적인 AGV의 운반궤도(Paths)를 제시하고자한다. 2) 시스템의 비용, 산출 물동량 등의 성능척도 면에서 가장 적정한 AGV의 댓수를 결정하고자한다. 3) 이와 동시에 AGV의 운행을 원활하게 함으로써 처리 물동량을 극대화시키는 각 P/D Station에서의 저장장소 용량을 결정하고자 한다. 일차적으로 기존의 방법과 유사한 수리계획법에 의거하여 AGV 궤도를 결정하고 실제로 시뮬레이션을 수행하므로써 이의 결과를 보완함과 동시에 시스템의 목적함수를 최적화시키는 AGV 댓수 및 P/D Station 들의 Buffer 용량을 결정하고자 한다. 시뮬레이션을 행하는 이유중의 하나는 AGV System의 중요한 척도가 되고있는 처리물동량은 이 시스템의 복잡성 때문에 분석적으로 알아내기가 불가능하기 때문이다. AGV 궤도 결정에 있어서 일차적으로는 흐름-거리 (flow-distance)를 최소화 시키는 정수계획법으로 문제를 정식화하여 해결하는데 기존의 연구에서 고려하지않은 빈 AGV의 운행과 AGV Traffic을 통제하는 제약조건을 고려한다. 위와같이 구해진 AGV Paths 하에서 적정 AGV 댓수 및 P/D Station의 Buffer 용량을 결정하기 위해서 시뮬레이션 방법을 택하였다.

Abstract ▼

This study deals with the following operating characteristics of Automated Guided Vehicle (AGV) system with the purpose of reducing heavy investment cost and system redesign cost: 1) Design of efficient AGV paths given layout of process facilities and flow requirements 2) Determination of th

This study deals with the following operating characteristics of Automated Guided Vehicle (AGV) system with the purpose of reducing heavy investment cost and system redesign cost: 1) Design of efficient AGV paths given layout of process facilities and flow requirements 2) Determination of the optimal number of AGVs in the sense of total system cost or total throughput 3) Determination of buffer storage capacities at pickup and delivery stations of AGV which reduce congestion of AGV system and maximize throughput. In order to solve above problems we use combination of mathematical programming and simulation. First we propose AGV paths through optimization of problem formulated in mathematical programming. then given AGV paths obtained we determine by simulation the optimal number of AGVs and buffer storage capacities at pickup and delivery stations to maximize system throughput.

목차 Contents

• 1. 서론...6
• 2. AGVS 설계의 개요...7
• 2.1 AGV 댓수의 결정...7
• 2.2 AGV Flow Path 설계...7
• 2.3 AGV 운용 규칙...8
• 2.4 컴퓨터를 이용한 AGVs 설계...9
• 3. AGVS 설계 시스템 - OPTAGV...9
• 3.1 DATA file...10
• 3.2 LINTRA...12
• 3.3 SLAMTRA...15
• 3.4 OPTAGV의 결과...18
• 4. 응용 예제...21
• 4.1 Maxwell-Muckstadt Example...21
• 4.2 Two Stations Two Machines Example...21
• 5. 결론...32
• 인용문헌...39
• 논문발표실적...40