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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 문덕희, 신양우
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 창원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
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The estimation of production rate (or throughput) is the major concern in the phase of manufacturing system design. Two approaches have been used for estimating the performance measures, and they mathematical models using stochastic processes such as queuing network models, and simulation. Although mathematical model is better, it is difficult to develop when the system becomes complex. On the contrary, simulation is easy to apply for the complex system, but simulation has demerits when used for the optimization problem of the system due to the large number of experiments and simulation run time. Therefore, meta-model based on simulation results becomes another alternative.
In this study, an approach for developing meta-model is introduced in a complex assembly system which consists of multiple sub-lines with no buffer and finite buffer between the two sub-lines. Body shop in an automotive factory is the one of examples of the system considered. We also consider that two types of cars are produced and the rate of product-mix can be varied. The factors considered for meta-model are product mix, process times, isolated efficiency of unreliable station and the number of buffers between sub-lines in a given layout and transfer strategy. The accuracy of meta-model are within 3% relative to the simulation results. Thus, developed meta-model can be used for the optimization problem.
In this study, an approach for developing meta-model is introduced in a complex assembly system which consists of multiple sub-lines with no buffer and finite buffer between the two sub-lines. Body shop in an automotive factory is the one of examples of the system considered. We also consider that two types of cars are produced and the rate of product-mix can be varied. The factors considered for meta-model are product mix, process times, isolated efficiency of unreliable station and the number of buffers between sub-lines in a given layout and transfer strategy. The accuracy of meta-model are within 3% relative to the simulation results. Thus, developed meta-model can be used for the optimization problem.
목차
1. 서 론1.1 연구배경 및 목적1.2 연구의 범위1.3 논문의 구성2. 배경 이론 및 관련 연구 현황2.1 시스템 모델링2.2 시뮬레이션 기반 메타모델링2.2.1 메타모델의 형태(Shape) 선택2.2.2 실험설계 및 데이터 샘플링2.3 버퍼할당문제 (Buffer Allocation Problem, BAP)2.3.1 버퍼할당문제 연구에 대한 구분2.3.2 버퍼할당문제의 Formulation2.3.3 버퍼할당문제를 해결하기 위한 접근법3. 메타모델을 활용한 차체공장 버퍼할당 최적화3.1 차체조립공장 제조시스템 구성3.2 메타모델링 방법3.2.1 메타모델의 형태 결정3.2.2 실험설계에 의한 샘플링3.2.3 회귀분석을 통한 계수추정3.2.4 메타모델의 검증3.3 메타모델을 활용한 최적화3.4 메타모델링 방법의 효율성4. 결 론4.1 요약 및 연구의 의의4.2 한계점 및 향후 연구 과제참고문헌ABSTRACT
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