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PM 고려를 위한 아이디어

1. 고장률은 와이블 분포를 따른다고 가정했다.

   

2. PM결정 목표에 비용 + 가용성을 사용했다.

   

   • 여기서 C는 Cost, A는 Availability.
     • *는 미분값을 통해 ‘해당 요소’만 고려했을 때의 최적 값이다.
   • 두 요소를 가중치를 두었다. (ω1 + ω2 = 1)

   ---

   → 스케줄링 계획과 접목시켰을 때, PM과 겹치는 구간에서 PM타이밍을 미루거나, 당긴다.

   

   i에는 문제가 없지만, ii~v에는 문제가 생긴다. 이때, 각 경우에 대하여 두 가지를 계산했다.

   • 당겼을 때. (ii → i과 같은 방향)
     1. (+)예상 수리비 절감액 (일찍 보전하여 방지한 고장 확률만큼 수리비용에 반영)
     2. (-)증가한 비용 (더 쓸수 있었는데, 정비하여 날린 비용. 수명을 덜 써버린 셈)
   • 미루었을 때. (iii → iv와 같은 방향)
     1. (-)고장 위험 비용 (기존에 수리 되었어야 했는데, 연장된 시간만큼 고장 날 확률이 높아 발생하는 비용)
     2. (+)절약되는 기회비용 (극한까지 당겨 씀) </aside>

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0. Abstract

• 번역 전문
• 다품종 소량생산 (개인 맞춤형 시장 수요) → 제품 간 빈번한 전환 → 고장 확률 증가
• 불확실한 유지보수 요구사항을 고려
• Assignment, Sequencing, Maintenance(PM) 세 문제를 동시 해결하기 위해, two-stage joint optimization </aside>

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1. Introduction

• 번역 전문
• Flexible Jobshop Scheduling 문제 → PM에 상당한 주의 필요.
• 기존 연구는
  • 단순 결합 최적화(FJSSP-PM)에 초점.
  • NP-hard 문제 (FJSSP-PM 또한 마찬가지)
  • 주로 메타휴리스틱 알고리즘 사용되었지만, 알고리즘을 혼합하는 것이 성능 향상
  • 고빈도 생산 전환 상황에서 고장 + 유지보수 고려. 동적 불확실성 상황 발생
  • DPSO-VNS 알고리즘 설계 </aside>

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3. Problem Description and Formulation

가정

1. 모든 작업, 기계는 계획 시작 지점에 준비되어 사용 가능. 작업들은 상호 독립, 우선순위 x
2. 공정은 단일 기계에서만 처리
3. 각 기계는 한 번에 하나의 공정만 처리
4. PM후 새로운 것으로 교체된다 가정.

Description & Formulation

• Scheduling 계획을 우선 설정. (Stage 1)

• 각 계획에 따라, PM & Failure Rate 고려.

  • Scenario (i ~ v)설정. 최적 PM 타이밍 - Idle이 아닌 경우, Advance or Postpone
  • Scenario에 따른 비용 분석 (Stage 2)

  

• 피드백 업데이트 : 계산된 PM일정과 생산스케줄 평가.

  • Rescheduling → PM 비용까지 최소화하는 통합 스케줄 완성. </aside>

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4. Conclusion

• 번역 전문 </aside>