The PAMS(Parallel Machine Scheduling System) is a rule-based scheduling system for parallel machine scheduling problems. The PAMS adopts status driven scheduling principle to cope with dynamic manufacturing environment. The important characteristics of PAMS include a forward chaining inferencing mechanism, high-level action commands, conflict resolution by meta-rules, coordination of multiple levels of scheduling, use of scheduling heuristics for parallel machine scheduling, and interface with an external data base management system. A prototype of PAMS is developed using C language on a super-micro computer and is applied to the dynamic scheduling problem of a sweater manufacturing company using Jacquard looms.
작업일정(Job Scheduling)계획은 대상 문제의 복잡성(NP- Hardness) 및 동적인 특성으로 문제 해결을 위한 수리적 모형의 개발이 어려운 분야이다. 본 논문에서는 인공 지능(Artificial Intelligence) 기법을 이용하여, 한 작업을 여러 기계에서 처리할 수 있는 일정계획 문제(Parallel Machine Scheduling Problems)를 해결하기 위한 전문가 체제 (Expert System;PAMS)를 구축하고, 그 구성 요소에 관해 서술하였다. PAMS가 갖고 있는 중요 특성은 다음과 같다.
·데이타 중심의 지식 추론 (Staus Driven Forward Chaining System),
·메타 룰 (Rule)을 이용한 실행 룰 선택 (Conflict Resolution by Meta-rules),
·일정 계획 휴리스틱(Heuristic) 이용,
·용도별 일정 계획(Multi-level Scheduling),
·외부 데이타 베이스 (External Data Base)와의 연결.
전문가 체제는 새로운 지식의 추가 및 기존 지식의 변경이 용이하므로 새로운 상황이 발생할 경우, 대응하는 룰을 PAMS의 지식 베이스에 추가함으로써 유사한 작업 일정계획 문제 해결에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.
