Although shop floor inventory control and material handling decisions are closely interrelated, they are rarely considered together in the design stage of material handling systems. The purpose of this paper is to develop a design methodology for automated material handling systems in an assembly production system with an emphasis on shop floor inventory control policies. The problem considered is to determine the reorder point and quantity for an automated guided vehicle which delivers assembly parts to each workstation from an automated storage/retrieval system. At each workstation, a continuous review policy is assumed for the control of the parts. We develop the model of the asynchronous assembly production system based on a recursive optimization and simulation procedure. With the recursive procedure, the dynamic nature of the asynchronous assembly production system can be integrated into the optimization model. The optimal value of optimization model is found that minimizes the total cost while complying with the desired service level of the system.
오늘날과 같이 경쟁적인 경영 환경하에서 제조시스템의 생산성을 높이기 위해서는 시스템내의 물류를 효율적으로 관리할 수 있는 방법론이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 개별공정(job shop) 형태의 비동기화된 각 조립생산시스템에서의 무인운반차에 대한 경제적인 (s, q) 재고정책을 결정하는 문제를 다루었다.
본 연구에서의 설계 과정은 최적화/시뮬레이션 반복기법(Recursive Optimization/Simulation Approach)을 적용한다. 우선, 최적화 기법을 활용하여 무인운반차의 운영비용과 각 조립생산시스템의 재고비용을 최소화 하여 주어진 문제를 비선형계획법으로 수리모형화 한 후, 경제적 주문량(EOQ) 모델을 이용하여 얻어낸 초기 값을 실제 상황을 고려한 시뮬레이션 시스템에 입력하여 각 조립생산시스템에서의 서비스 레벨과 같은 성능척도의 값을 추정하였다. 회귀분석을 통하여 시뮬레이션 모델의 결과들을 각 조립생산시스템에서의 무인운반차의 단위운반량과 운반시점와 성능 척도간의 관계식으로 유도하였고, 이를 최적 디자인 모형의 제약식에 추가하였다. 새로운 제약식이 포함된 모형에서 얻어진 새로운 해를 적용했을 시 발생될 수 있는 여러 가지 문제점들을 다시 실제 상황을 고려한 시뮬레이션을 수행하여 각 시스템의 성능척도의 값을 추정하였다. 모든 평가척도가 만족될 때까지 최적화/시뮬레이션 과정을 반복 수행함으로써 최적의 해를 얻을 수 있었다. 또한, 예제를 통하여 개발된 해법의 성능을 평가하였다.
