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셀 생산방식에서 자기조직화 신경망과 K-Means 알고리즘을 이용한 기계-부품 그룹형성
Machine-Part Grouping in Cellular Manufacturing Systems Using a Self-Organizing Neural Networks and K-Means Algorithm

이상섭   (한양대학교 산업공학과UU0001519  ); 이종섭   (한양대학교 산업공학과UU0001519  ); 강맹규   (한양대학교 산업공학과UU0001519  );
  • 초록

    One of the problems faced in implementing cellular manufacturing systems is machine-part group formation. This paper proposes machine-part grouping algorithms based on Self-Organizing Map(SOM) neural networks and K-Means algorithm in cellular manufacturing systems. Although the SOM spreads out input vectors to output vectors in the order of similarity, it does not always find the optimal solution. We rearrange the input vectors using SOM and determine the number of groups. In order to find the number of groups and grouping efficacy, we iterate K-Means algorithm changing k until we cannot obtain better solution. The results of using the proposed approach are compared to the best solutions reported in literature. The computational results show that the proposed approach provides a powerful means of solving the machine-part grouping problem. The proposed algorithm Is applied by simple calculation, so it can be for designer to change production constraints.


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    8. 1993 "열(列) 생성(生成) 기법(技法)에 의한 항공기(航空機) 운항계획(運航計劃) 문제(問題)의 최적해법(最適解法)" 대한산업공학회지 = Journal of Korean institute of industrial engineers 19 (4): 13~22    
    9. 1995 "동일하지 않는 병렬기계 시스템에서 지연작업수를 최소화하는 Tabu Search 방법" 經營 科學 = Korean management science review 12 (3): 177~185    
    10. 1995 "동일한 병렬기계 일정계획에서 평균지연시간의 최소화를 위한 Tabu Search 방법" 공업경영학회지 = Journal of the Society of Korea Industrial and Systems Engineering 18 (35): 107~114    

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