생산공정 혁신 방안에 관한 연구: Physical Programming을 이용하여 (A Study on Production Process Innovation Using Physical Programming)

서지정보

· 발행기관 : 경성대학교 산업개발연구소
· 수록지 정보 : 산업혁신연구 / 26권 / 1호 / 51 ~ 76페이지
· 저자명 : 차명수

초록

본 논문은 Physical programming을 사용하여 열화(deteriorating)하는 공정에서 초기 공정 평균과 생산주기를 결정하는 두 가지 모델을 다루고 있다. 내용물의 양이 규격하한을 만족하지 못하는 경우 이를 불량으로 간주하는 문제를 canning 문제라 한다. canning 문제는 많은 사람들에 의해 연구되어 왔으나 품질과 비용을 동시에 고려하는 모델은 거의 연구된 바가 없다. 대부분의 연구들은 품질을 비용으로 변환시켜 단목적 함수의 문제로 다루었다. 그러나, 현실적으로 품질을 비용으로 정확히 변환시키는 것이 매우 어렵거나, 불가능한 경우가 일반적이다. 본 연구에서는 품질과 비용을 두 개의 목적함수로 하고 Physical programming을 사용하였다. Physical programming은 다목적 최적화를 다루는 비교적 최신의 기법으로 다목적 최적화에 있어서 목적함수의 선호도를 가중치로 변환시키는 유용한 도구이다. 본 연구에서 사용하는 design metric은 불량률과 생산비로 두 개 모두 값이 적을수록 좋은 척도이다. 결정변수는 초기 공정평균과 생산주기이다. 품질특성은 정규분포를 따르며, 열화가 시작되는 시점은 지수분포를 따른다고 가정한다. 열화에 의해 공정평균이 일정하게 변화하는 경우와 공정평균이 시간에 대해 선형적으로 변화하는 경우의 두 가지에 대한 모델을 제시하였다. 각 모델에 대한 수치 예제도 다룬다.

영어초록

This paper deals with two mathematical models which determine initial process mean and cycle length in a deteriorating process using Physical programming. In canning problems, if the amount of ingredient of a product fails to meet lower specification limit, it is considered defective product. Although canning problem has been studied by many authors, little attention has been given to the problem considering quality and cost simultaneously. Most of the studies deal it as one objective problem by converting quality to cost. Practically, it is very hard or impossible to convert quality to cost accurately. In this paper, the quality and cost are used as two objectives of Physical programming. Physical programming which is a relatively new multiobjective optimization technique is an effective tool that can be used to transform design preference to specific weighted objectives. Design metrics are the fraction defective and production cost and decision variables are initial process mean and cycle length. It is assumed that the quality characteristic follows a normal distribution and the deterioration starting point in time follows an exponential distribution. Numerical examples are given.

참고자료

· 없음