Automated Guided Vehicle Systems(AGVSs) have emerged as an important part of material handling in Flexible Manufacturing Systems(FMSs). This is due to the fact that AGVS provides the flexibility and adaptability required from material handling systems in FMS environment.
This thesis deals with dispatching algorithms which are recognized as a key element for efficient operations of AGVS. This thesis develops a new AGV dispatching algorithm based on a bidding concept and data envelopment analysis(DEA). In the suggested algorithm, the information of work-in-process(WIP) in incoming and outgoing buffers of each workstation, and the travel time to the workstation of an AGV become input parameters of mathematical functions. These functions will be called "bidding functions". To integrate the values coming from these bidding functions, "dispatching function" is suggested which provides a basis for the selection of the most urgent among competitive move requests. Without pre-assigning weights to performance measure , DEA evaluates the efficiency of each dispatching function relative to the other functions.
The performance of the new dispatching algorithm with DEA weight is compared with some well-known existing rules in terms of the system throughput through simulation on a hypothetical job shop type manufacturing system.
DEA(data envelopment analysis)기법이란, 다수의 투입량(input)과 산출량(output)의 존재로 인해 비교가 어려운 조직 단위에 대한 상대적 효율성을 측정하는 기법을 근거로 한 선형계획법(linear programming)이다. 즉 여러 가지 목적에 비추어 상대적인 효율성이 가장 좋은 단위를 찾아내어 그 단위에 대해 비교가 되는 다른 단위들의 위치를 알아볼 수 있는 장점이 있다. 이 기법을 무궤도 무인반송차 시스템분야에 적용해 장점을 취하고자 한다.
무궤도 무인반송차 시스템은 하드웨어의 형태로 설치된 통로대신에 controller의 memory상에 기억되어 있는 통로를 따라 운행하는 무인반송차 시스템으로서 운반수요의 형태가 변하거나 설비배치가 변할 때 쉽게 운행통로를 변경할 수 있다는 장점이 있다.
무인운반차량 시스템의 운영을 위해 필수적인 급송규칙(dispatching algorithm)은 시스템의 생산성을 좌우하는 핵심적인 요소로서 효율적인 급송규칙의 개발은 매우 중요한 문제이다. 여기서 급송규칙이라는 것은 각 단위시간마다 현재 시스템의 상태를 근거로 해서 작업을 선택해 어떤 무인운반차에 할당하는가에 대한 규칙이다.
본 논문의 제 2장에서는 입찰개념을 이용하여 생산시스템의 구성형태에 보다 유연하게 적용할 수 있는 급송규칙을 개발하였다. 이 급송규칙은 입고대(Incoming Buffer)와 출고대(Outgoing Buffer)에 있는 재고품 재고량에 관한 정보와 무인운반차의 주행시간에 관한 정보를 사용하며, 이들 정보는 입찰함수(Bidding Function)를 통해 수치로 환산된다. 또한 이들 수치를 통합하여 DEA 모델에 적용하였으며, 이 결과로서 급송기준을 제공하는 급송함수(Dispatching Function)를 개발하였다.
제 3장에서는 시뮬레이션을 통하여 기존의 규칙들과 수행도를 비교하였으며 본 논문에서 개발한 급송규칙의 우월성을 통계적으로 검증하였다.
