As production automation proceeds to higher degrees, the subsidiary facilities supporting the main facilities (including machines and work stations) during job processing and the part handling devices transferring parts from a machine to another become important factors to be considered more seriously in designing and operating their associated production system.
This thesis considers two problems of computing performance measures for systems with subsidiary facilities and another problem of operation scheduling under operation restrictions on subsidiary facilities, where finite number of subsidiary facilities are involved.
In the first problem, a single machine (main facility) with subsidiary facilities is considered, under the assumptions that job interarrival times and service times are exponentially distributed and that each subsidiary facility assisting the main facility during job processing requires post-processing (such as cleaning, maintenance, etc.) after its own service. In addition, post-processing times are assumed to be exponentially distributed. A computation procedure for system throughput and average system size is developed for both delay and loss cases.
In the second problem, a flow shop with subsidiary facilities, where any intermediate buffer between successive machines is not allowed, is considered. In the problem, each subsidiary facility works as a job holder and it is assumed that job interarrival times are exponentially distributed and processing times at each machine are deterministic. A computation procedure for system throughput is developed for both delay and loss cases.
Finally, a deterministic environment, different from the two problems, is considered. That is, the flow shop problem with no intermediate queue is considered. The objective of the problem is to determine the optimal sequence of a given set of jobs so as to minimize makespan. Each subsidiary facility also works as a job holder, holding single job at a time. Job ready times are assumed to be zero and processing time at each machine is assumed to be deterministic.
For the first two problems, solution procedures are developed by introducing respectively the equivalent tandem type queueing system, while for the third problem, a heuristic algorithm is developed for a case with two subsidiary facilities. These procedures are illustrated with numerical examples.
본 논문은 작업을 수행하는 데 있어서 치공구, 자동운반장치등의 보조설비가 필요한 생산시스템의 생산률을 평가하는 문제들을 다룬다. 자동화의 정도가 높아짐에 따라 생산 시스템의 설계 및 운용을 위한 제 문제들을 분석하는 과정에서 보조설비의 존재는 주요한 요소로 등장하였다. 본 논문에서는 이와같이 보조설비의 역할이 중요한 상황에서 먼저 작업의 도착이 확률과정을 따르는 두 유형의 문제를 다루고, 또한 생산시스템을 구성하는 제반상황이 확정적인 하나의 문제를 다룬다. 모든 문제에 있어서 보조설비의 수는 유한한 갯수로 한정되어 있다.
첫째로, 단일 단계로 구성된 생산시스템의 생산률을 평가하는 문제를 다룬다. 이 문제에 있어서 작업들의 도착간격 및 주설비에서 소요하는 작업시간은 지수분포를 따르고 작업수행을 보조하는 보조설비는 작업후 세척이나 유지보수를 위한 후처리 공정을 거쳐야 새로 작업에 투입될 수 있다. 후처리 소요시간은 역시 지수분포를 따르며 이러한 상황 하에서 작업의 대기공간이 유한한 경우와 무한한 경우에 대한 생산시스템의 생산률 및 평균적으로 생산 시스템 내에 있는 작업의 수를 계산할 수 있는 절차를 제시한다.
둘째로, 외부에서의 작업 도착간격이 지수분포를 따르는 Flow Shop 생산시스템의 생산률을 평가하는 문제를 다룬다. 이 문제에 있어서 Flow Shop을 구성하는 개개의 기계에서의 작업시간은 확정적인 값을 가지며 일단 생산 라인에 투입된 작업은 작업이 완료될 때까지 기계와 기계 사이에서 재공품의 상태로 지체되어서는 안된다. 작업을 보조하는 보조설비는 작업시간 동안 투입된 작업의 운반구 및 움직이는 작업대로서의 역할을 수행한다. 따라서 일단 작업대상을 싣고 생산라인에 투입된 보조설비는 싣고있는 작업이 일련의 작업을 완료한 후에야 새로운 작업을 위해 투입될 수 있다. 이러한 상황 하에서 작업의 대기공간이 유한한 경우와 무한한 경우에 대한 생산시스템의 생산률 을 계산할 수 있는 절차를 제시한다.
세째로, 준비 상태에 있는 한 집단의 작업을 처리하는 Flow Shop 생산시스템에 있어서 작업 전체를 완료하는 시간 즉 makespan을 최소화 하는 작업의 처리순서를 찾는 작업순서 결정 문제를 다룬다. 이 문제에 있어서 Flow Shop을 구성하는 개개의 기계에서의 작업시간은 확정적인 값을 가지며 일단 생산 라인에 투입된 작업은 작업이 완료 될 때까지 기계와 기계 사이에서 재공품의 상태로 지체되어서는 안된다. 작업을 보조하는 보조설비는 작업시간 동안 투입된 작업의 운반구 및 움직이는 작업대로서의 역할을 수행한다. 따라서 일단 작업대상을 싣고 생산라인에 투입된 보조설비는 싣고있는 작업이 일련의 작업을 완료한 후에야 새로운 작업을 위해 투입될 수 있다. 보조설비의 수가 두 대로 한정된 경우에 작업 전체를 완료하는 시간 즉 makespan을 최소화 하는 작업의 처리순서를 찾는 발견적 해법(heuristic algorithm)을 제시한다.
처음 두 종류의 문제를 해결하기 위하여 원문제를 대치할 수 있는 동등한 대기행렬 모형을 도입하고 실시간(real-time)하에서의 의사결정이 가능하도록 생산률의 평가를 위한 근사절차(Approximation Procedure)를 제시한다.
마지막 문제를 해결하기 위하여 하나의 작업순서에 있어서 한 작업의 작업 시간 및 이어서 작업되는 작업의 작업 시간 중 중첩되는 시간을 합한 것이 커질수록 makespan이 작아진다는 성질을 유도하고 이를 이용하여 보조설비의 수가 두 대로 한정된 경우에 작업전체를 완료하는 시간 최소화 하는 작업의 처리순서를 찾는 발견적 해법(heuristic algorithm)을 제시한다.
