In this thesis, we consider a tool provisioning problem in a flexible manufacturing system (FMS) with an automatic tool transporter. The tool provisioning problem is to determine the number of tool copies for each tool type which should be purchased for producing parts. Since too few tools in the system increase tool waiting time and too many tools increase tool purchasing costs, it is important to determine an appropriate number of tool copies for each tool type considering the system performance and tool purchase costs simultaneously. We propose three heuristic algorithms (algorithm 1, algorithm 2 and algorithm 3), which are based on the tool grouping, a bounded variable knapsack problem and greedy search method. To test the performance of the proposed algorithms, computational experiments are done on a number of randomly generated test problem. Results of the computational experiments show that the algorithm 3 gave the better solution than the others.
본 논문은 공구 이송이 가능한 유연제조시스템(FMS)에서 복제 공구수를 결정하는 문제를 다루고 있다. 복제 공구수 결정 문제란 생산에 들어가기에 앞서 필요한 공구 타입별 복제 공구수를 몇 개를 가지고 있어야 하는가를 결정하는 문제이다.
본 논문에서는 공구 이송이 가능한 유연제조시스템을 기반으로 하고 있기 때문에 가공 부품이 물류의 주체가 되는 것이 아니라 공구가 물류의 주체가 된다. 따라서 공구와 관련된 여러 가지 문제가 발생하게 된다.
그 중에 하나가 바로 본 논문에서 다루고자 하는 복제 공구수 결정문제라 하겠다. 일반적으로 시스템 안에 너무 적은 공구가 있으면 공구 이송이 가능한 유연제조시스템의 특성상 필요로 하는 공구를 제때 이용하지 못함으로 인해서 생산이 지연될 가능성이 높아진다. 따라서 시스템 성능에 좋지 못한 영향을 미친다. 반대로 시스템 안에 쓸데없이 너무 많은 공구가 존재한다면 그로 인한 공구 구입 비용이 상당히 클 것이다.
따라서 시스템 성능과 공구 구입 비용을 감안해 유연제조시스템에서 product mix가 바뀔때마다 공구 타입별로 적절한 복제 공구수를 결정하는 것이 상당히 중요한 문제라 할 수 있겠다.
본 논문에서는 공구 구입 예산 제약이 있을 때 시스템 성능의 최대화(makespan을 최소화)와 총공구 구입 비용을 줄이는 것을 동시에 고려하여 공구 타입별로 적절한 복제 공구 수를 결정하는 문제를 다루었다.
본 논문에서는 위 문제에 대한 해결 방법으로 세 개의 휴리스틱 알고리즘(algorithm 1, algorithm 2, algorithm 3)을 제시하였다.
제시한 휴리스틱 알고리즘에는 공구 그룹핑, 배낭 문제, Greedy search 기법을 이용하였다. 작은 문제 사이즈에 대해서는 최적해와 비교를 하였으며 큰 문제 사이즈에 대해서는 위에서 제시한 세 개의 유리스틱 알고리즘끼리 비교를 하였다. 실험결과 시스템 성능면에서 algorithm 3이 가장 좋은 해를 주었으며 공구 그룹핑과 한계값이 존재하는 배낭문제를 이용한 algorithm 1 방법 또한 시스템 성공면에서는 algorithm 3 보다 약간 뒤떨어지지만 총공구 구입비용 측면에서 좋은 결과를 주었다.
