This thesis proposes a hierarchical divisive algorithm for the machine-component grouping problem whose objective is to identify the part families requiring similiar manufacturing operations and form the associated groups of machines.
First part of this thesis is devoted to developing a hierarchical divisive algorithm based on graph theory to find the natural part families.
The objective is to form components into part families such that the degree of interrelations is high among components within the same part family and low between components of different part families. From the machine-component matrix, the components similarity graph is derived. By separating a graph into two subgraphs iteratively, the part families are found. Since finding a set of optimal part families through total enumeration is prohibitive in terms of time and effort even for problems with a moderate number of components, a heuristic algorithm is proposed. A characteristic of the proposed algorithm is that the number of the part families and constituent parts of each family are determined naturally. It needs neither human judgment nor any specification of the number of the part families in advance. The algorithm is illustrated with numerical examples.
Second part of this thesis focuses on establishing cell design procedures. The aim is to create cells in which the most expensive and important machines-called key machine-have a reasonably high utilization and the machines should be allocated to minimize the intercell movement of machine loads. To fulfil the above objectives, 0-1 integer programming model is developed and the solution procedures are found. To illustrate the machine allocation procedures, a hypothetical example is considered.
Finally an attempt is made to show the validity of the proposed algorithm. Several problems appearing in the literature are solved by the proposed method. The results are compared with those of the other approaches.
배치 생산(Batch Production)에서 각 부품은 설계, 공정계획, 생산관리, 공구설계/준비및 가공이 개별적으로 행해져 왔다. 그러나 특정회사에서 생산되는 부품형태에 관한 상세한 통계조사에 의하면, 소량생산시에도 부품 형태는 안정적인 분포를 보이고 있다. Group Technology(G.T)는 부품들 사이의 유사성을 찾고, 이에 의해 유사한 부품을 모아 생산함으로써 흐름 생산에서와 같은 경제적인 이익을 얻으려는 기법이다. 특정한 형태나 일정한 칫수범위의 유사한 부품들을 부품군이라고 하며 이를 가공하기 위한 기계들이 물리적으로 그룹 레이아웃 형태나 논리적으로 결합되어 셀을 구성 하게 된다.
본 논문은 생산중인 다양하고 많은 부품중에서 유사한 제조공정을 거치는 부품군을 식별하고, 관련된 기계들을 셀로 구성하는 '기계-부품 그룹핑' 문제를 다루고 있다.
첫부분에서는 동일한 부품군내의 부품사이의 관련도는 높고, 다른 부품군에 속하는 부품사이의 관련도는 낮게 되도록 자연적인 부품군을 식별하기위해 그래프 이론에 근거한 계층 분리적 클러스터링 방법이 개발되었다. 모든 가능한 부품군을 매거하는 방법에 의해 최적해를 찾을 수 있으나, 이는 부품수가 증가하면 시간과 노력이 기하급수적으로 증가하게 되어 바람직하지 않으므로 효율적인 발견적 기법을 제안하였다. 제안된 방법과 종전의 방법들과의 주된 차이점은 부품군의 수를 미리 정할 필요가 없으며, 부품군 형성 과정을 판단하여 적합한 부품군을 식별하지 않는다는 점이다. 제안된 방법을 명확히 하기 위한 몇가지 예가 설명되었다.
두번째 부분에서는 구해진 부품군을 가공하기 위한 셀을 작성하는 방법을 다루었다. 셀 구성시 고려해야 할 중요 사항인 중요 기계 완전 가동 원칙(Key machine concept)과 셀 사이의 기계부하 이동 최소화 원칙이 준수 될 수 있도록, 셀 구성을 위한 0-1 정수계획법을 사용한 모델을 작성하였고, 해를 구하는 방법이 제시되었다.
세번째 부분에서는 제안된 방법의 효용성을 평가하기 위해 문헌상에 나타난 10개 이상의 문제에 대해 문헌상의 기법에 의한 부품군과 본 논문에서 제시한 방법에 의한 부품군의 비교결과가 부품군의 계층분리 과정과 함께 제시되었다.
