This paper is concerned with the integrated problem of line balancing and model sequencing in mixed model assembly lines(MMALBS), which is important to efficient utilization of the lines. In the problem, we deal with the objective of minimizing the overall line length To apply the GAs to MMALBS problems, we suggest a GA representation which suitable for its problems, an efficient decoding technique for the objective, and genetic operators which produce feasible offsprings. Extensive experiments are carried out to analyze the performance of the proposed algorithm. The computational results show that our algorithm is promising in solution quality.

This paper is concerned with the integrated problem of line balancing and model sequencing in mixed model assembly lines(MMALBS), which is important to efficient utilization of the lines. In the problem, we deal with the objective of minimizing the overall line length To apply the GAs to MMALBS problems, we suggest a GA representation which suitable for its problems, an efficient decoding technique for the objective, and genetic operators which produce feasible offsprings. Extensive experiments are carried out to analyze the performance of the proposed algorithm. The computational results show that our algorithm is promising in solution quality.

This paper presents a new method that can efficiently solve the integrated problem of line balancing and model sequencing in mixed-model U-lines (MMULs). Balancing and sequencing problems are important for an efficient use of MMULs and are tightly related with each other. However, in almost all the existing researches on mixed-model production lines, the two problems have been considered separately. A genetic algorithm for balancing and sequencing in mixed-model U line is proposed. A presentation method and genetic operators are proposed. Extensive experiments are carried out to analyze the performance of the proposed algorithm. The computational results show that the proposed algorithm is promising in solution quality.

본 연구는 U자형 생산라인(U라인)에서의 라인밸런싱 문제를 해결하기 위한 유전알고리즘을 제시한다. U라인에서는 사이클 타임 내에 제품이 들어가는 방향과 나오는 방향의 작업을 한 작업자가 수행 할 수 있어서, 재공품 수량을 일정하게 유지한다거나 작업부하를 평활화 하는 등의 라인관리가 기존 직선라인에 비해 용이하다. U라인은 JIT(Just-ln-Time)생산 시스템에서 흔히 볼 수 있다. 본 연구는 U라인에서 사이클 타임이 고정되었을 때 작업장 또는 작업자의 수를 최소로 하면서 동시에 작업장에 할당된 작업들 간의 관련성을 최대화하는 라인밸런싱 문제를 다루었다. 라인밸런싱에 관한 기존 연구는 대부분 직선라인에 관한 것으로 U라인의 장점을 충분히 활용하지 못한다. 특히, 라인의 작업장의 수를 최소화하는 문제는 많은 대안해가 있음에도 불구하고, 작업관련성을 고려하여 해를 구하는 기법에 관한 연구는 아직 미미한 실정이다. 실제 조립라인에서는 가능한 한 관련된 작업들을 동일한 작업자에 할당하는 것이 바람직하며, 이러한 작업편성은 작업자의 작업능률을 향상시킬 수 있다. 유전알고리즘은 자연계의 적자생존과 생물학적 진화과정을 모방한 탐색기법으로 조합최적화 문제에 효과적인 기법으로 널리 알려져 있다. 본 연구는 유전알고리즘을 이용하여 U라인에서 작업관련성을 고려한 라인밸런싱 문제를 해결하기 위한 기법을 개발하였다. 문제의 목적에 적합한 개체의 평가함수가 제시되었으며, 개체의 형질을 효과적으로 자손에 유전할 수 있고 유전 연산이 용이한 개체의 표현방법과 개체의 해석방법이 제시되었다. 컴퓨터 실험을 통하여 개발한 알고리즘의 성능을 보였다.

기업의 정보가 방대해지고 이러한 정보에 대한 효율적이 관리의 필요성에 의해 현재 제조업, 유통서비스업, 금융업등 일반기업은 물론 공공기관에서도 ERP의 도입은 경영에 있어서 피할 수 없는 꼭 필요한 것이 되어지고 있다. 하지만, 소규모 중소기업은 초기도입비용, 업무 프로세스의 재설계에 따른 업무 부담, 전산능력 보유자의 미비등의 문제로 ERP 도입의 필요성은 인식 하지만, 도입은 결정을 쉽게 내리지 못하고 있는 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 소규모 중소기업의 ERP 보급확산을 위한 SERP(Small Enterprise Resource Planning)를 제안한다.

Multiple U-typed production lines are increasingly accepted in modern manufacturing system for the flexibility to adjust to changes in demand. This paper considers multiple U line balancing with the objective of minimizing cycle time considering of moving time of workforce given the number of workstation. Like the traditional line balancing problem this problem is NP-hard. In this paper, we show how genetic algorithm can be used to solve multiple U line balancing. For this, an encoding and a decoding method suitable to the problem are presented. Proper genetic operators are also employed. Extensive computational experiments are carried out to show the performance of the proposed algorithm. The computational results show that the algorithm is promising in solution quality.