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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회지 韓國經營科學會誌 第31卷 第4號
발행연도
2006.12
수록면
69 - 87 (19page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

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This paper proposes an effective approach for the part-machine grouping(PMG) based on the non-binary part-machine incidence matrix in which real manufacturing factors such as the operation sequences with multiple visits to the same machine and production volumes of parts are incorporated and each entry represents actual moves due to different operation sequences. The proposed approach adopts Fuzzy ART neural network to quickly create the initial part families and their machine cells. A new performance measure to evaluate and compare the goodness of non-binary block diagonal solution is suggested. To enhance the poor solution due to category proliferation inherent to most artificial neural networks, a supplementary procedure reassigning parts and machines is added. To show effectiveness of the proposed approach to large-size PMG problems, a psuedo-replicated clustering procedure is designed. Experimental results with intermediate to large-size data sets show effectiveness of the proposed approach.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Failure of Fuzzy ART Algorithm
3. Methodology for Non-Binary PMG
4. Algorithm
5. Illustrative Examples
6. Experiments with Large-Size Data
7. Concluding Remarks
References

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