This thesis deals with a heterarchical manufacturing system which consists of the autonomous objects such as automated guided vehicles (AGVs) and machine centers (M/Cs). It is known that dispatching rule of AGVs is closely related to the system efficiency. In this study, a new AGV dispatching algorithm is proposed utilizing the bidding concept. To determine an appropriate bidding price, the algorithm utilizes the relevant information such as the level of work-in-process (WIP) at the incoming buffer and outgoing buffer of M/C, elapsed blocking and shortage time of M/C, required travel distance from AGV to M/C. In M/C dominated situation, M/C chooses an AGV which comes up with the highest bidding price for the part it holds at its outgoing buffer. The bidding price from AGV is determined based on the purchase price of part at the corresponding destination M/C and vehicle's operating cost. In AGV dominated situation, AGV selects a pair of M/C based on profit comparing the bidding price of source M/C and purchase price of the corresponding destination M/C. Using simulation studies, the proposed dispatching algorithm is compared with several well-known dispatching rules in a hypothetical job shop environment in terms of the system throughput. The experiments are carried out varying the number of buffers and AGVs. The results show that the algorithm gives better performances compared to the others.
이 논문은 무인운반차, 그리고 기계와 같은 자치적 객체들로 구성된 헤테라키칼 제조 시스템을 다루고 있다. 무인운반차의 배치 알고리즘은 시스템의 효율과 밀접한 관련이 있는 것으로 알려져 있다. 이 연구에서는, 입찰 개념을 활용한 새로운 무인운반차 배치 알고리즘을 제안하였다. 적절한 입찰가를 결정하기 위해서, 알고리즘에서는 기계의 입력 및 출력 버퍼의 재공재고 수준, 기계의 작업 지연 시간 및 부품 결여 시간, 무인운반차로 부터 기계까지의 운행 거리 등의 관련된 정보를 활용한다. 기계 중심의 상황에서, 기계는 기계의 출력 버퍼에 있는 부품에 대해서 가장 높은 입찰가를 제시하는 무인운반차를 고른다. 무인운반차의 입찰가는 대응하는 목적 기계의 구입가와 무인운반차의 운영 비용을 기준으로 결정된다. 무인운반차 중심의 상황에서는 무인운반차가 판매하려는 기계의 입찰가와 목적 기계의 구입가를 비교하여 이윤을 기준으로 기계 쌍을 선택한다. 모의실험을 통해서, 가상의 혼류 생산 환경 속에서 시스템의 처리율을 기준으로 제안된 배치 알고리즘을 몇몇 잘 알려진 배치규칙들과 비교하였다. 실험은 버퍼의 용량과 무인운반차의 대수를 변화시키면서 수행되었다. 결과적으로 제안된 알고리즘은 다른 규칙들과 비교하여 더 나은 성과를 보이는 것으로 밝혀졌다.
