This thesis is concerned with the cell formation problem which requires the identification of machine-cells and part-families. One of the well known mathematical programming approach for forming machine cells is the p-median model which utilizes similarity coefficients.
In this thesis, a new similarity measure, adherence coefficient, is proposed. With the adherence coefficient, an extended p-median formulation is presented introducing constraints on the number of machine cells and the number of machines in each cell. A user-controlled algorithm for the cell formation problem is developed based on the extended model.
The performance of the adherence coefficient is examined through a comparative study with some existing solution methods in terms of grouping efficiency. Also, the proposed algorithm is illustrated with several example problems.
제조 기업들 간의 경쟁이 극심하여지고 이에 대처할 수 있는 방안의 하나로 다양한 소비자의 욕구를 충족할 수 있는 소비자 지향적 제품의 공급이 필요하게 됨에 따라 많은 제조기업들이 다양한 품종을 소량으로 생산하게 되고 이에 적합한 셀 생? 시스템(Cellular Manufacturing System)이 확산일로에 있다. 본 연구에서는 셀 생산시스템을 설계하는 데 있어서 가장 중요한 문제인 기계 및 부품군 형성문제를 다루었다.
기계 및 부품군 형성에 관한 많은 논문들이 있었고, 대표적인 해법으로는 유사성 계수(Similarity coefficient)를 이용한 피미디언 모형(p-median model)이 있었다. 피미디언 모형에서의 적절한 유사성 계수를 찾아보려는 많은 기존 연구들이 있었지만, 2장에서는 피미디언 모형의 구조적인 문제점과 그를 해결할 수 있는 새로운 유사성 계수인 흡착 계수(Adherence coefficient)를 개발하고 이에 대해 설명하였다. 더불어 유사성 계수의 표준화(normalize)에 대해서도 설명하였다.
또한, 흡착계수의 파라메타(parameter) 값에 따른 경향을 토대로 사용자가 원하는 대로 기계 및 부품군 형성문제를 풀 수 있도록 이완된 피미디언 모형(revised pmedian model)을 이용한 알고리즘을 개발하고, 개발한 알고리즘의 초기해의 타당성을 검증하기 위해서 이전 방법들의 해와 비교 분석하였다.
