Computerized Layout Problem 설비배치의 의의 생산에 이용되는 설비 등의 물적 생산수단을 원하는 기능을 만족하도록 공간적으로 배치하는 것 설비배치의 목적 . 운반의 최적화 . 생산공정의 균형화 . 생산공정의 단순화 . 설비공간의 효과적 이용 . 설비변경의 유연성 확보

효율적 설비배치의 효과 . 생산성 증대 . 재공품의 감소 . 설비의 가동율 향상 . 운반작업의 경감 . 생산 유연성 증가 생산리드타임 = 준비시간+가공시간+운반시간 + 대기시간

설비배치의 유형 제품별 배치 (대량생산, 연속생산) 공정별 배치 (다품종소량생산, 주문생산) 고정형 배치 혼합형 배치(GT형, 셀형)

제품별 배치 T M G D 제품 A 라인 D T M G 제품 B 라인

공정별 배치 T G G T T G G D M M D D

배치유형의 비교 특성 제품별배치 공정별배치 생산제품 소품종 대량생산 다품종 소량생산 생산성 높음 낮음 유연성 가동율 설비투자 고가의 전용기계 저가의 범용기계 운반비용 관심점 Line balancing 설비배치의 변경

공정별 배치 방법 : CORELAP, CRAFT 부문 상호간의 관련성 정도에 따라 설비를 배치 기호 A E I O U X 값 6 5 4 3 2 1 출하 서비스 접수 검사 창고 사무실 출하(400) - 서비스(100) U 접수(200) 검사(500) I 창고(1600) A E 사무실(1500) O

부문 단위수 종합근접도 창고 16 21 출하 4 17 검사 5 접수 2 14 서비스 1 13 사무실 15 12 R I W D S O

CRAFT(개선형) 부문간 운반비용을 고려하여 배치 단위거리당 1회 운반비용 : 100원 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 - 10 2 5 - 4 2 - 5 - 부문간 운반횟수 단위거리당 1회 운반비용 : 100원

1) 초기배치안 비용 : 132*100 = 13200 2) 개선배치안 비용 : 108*100 = 10800 1 3 4 2 1) 초기배치안 비용 : 132*100 = 13200 1 3 4 2 1 2 3 4 1 2 3 4 - 6 6 2 - 2 6 - 6 - 2) 개선배치안 비용 : 108*100 = 10800 1 3 2 4 1 2 3 4 1 2 3 4 - 2 6 6 - 6 6 - 2 -

GT(Group Technology)형 배치 제품별 배치와 공정별 배치의 혼합형 공정별 배치에서의 생산성 향상을 위한 배치 각 부품들의 가공흐름을 분석하여 유사한 흐름을 갖는 부품들을 부품군화하고 각 부품군에 대한 기계군을 형성 부품군(부품셀)과 기계군을 형성하는 기법 필요 . ROCA . SLCA

부품에 대한사용설비와 가공순서 M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 P1 P2 P3 P4 P5 2 - - - - - -- - - 1 1 -------- 2 3 --- 2 --- 1 1 --- 2 --- 3 1 --- 2 -------- 3 GT 기법 적용시 부품군 및 기계군 M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 P2 P3 P1 P4 P5 1 -------- 2 3 --- 2 --- 1 2 - - - - - -- - - 1 1 --- 2 --- 3 1 --- 2 -------- 3

P2 M1 M2 M3 P3 P4 M5 M6 P5 M4 M7 P4

Cell Formation Rank Order Clustering Algorithm 1) 2진 가중치를 할당, 각 열과 행에 대해 10진 가중치 계산 i 열에 대한 10진 가중치 = Σbip2m-p j 행에 대한 10진 가중치 = Σbjp2n-p 2) 10진 가중치의 내림차순으로 행을 정렬 3) 10진 가중치의 내림차순으로 열을 정렬 4) 각 열과 행에 대해 더 이상의 교환이 없을 때까지 윗 단계 반복

M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 P1 P2 P3 P4 P5 2 - - - - - -- - - 1 1 -------- 2 3 --- 2 --- 1 1 --- 2 --- 3 1 --- 2 -------- 3 단계1 M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 26 25 24 23 22 21 20 P1 1 1 9 P2 1 1 80 P3 1 1 1 112 P4 1 1 1 7 P5 1 1 1 13

단계 2 M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 26 25 24 23 22 21 20 P3 1 1 1 112 P2 1 1 80 P5 1 1 1 13 P1 1 1 9 P4 1 1 1 7 단계3 M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 26 25 24 23 22 21 20 P3 24 1 1 1 112 P2 23 1 1 80 P5 22 1 1 1 13 P1 21 1 1 9 P4 20 1 1 1 7 24 16 24 6 5 1 7

단계3,4 M1 M3 M2 M7 M4 M5 M6 26 25 24 23 22 21 20 P3 24 1 1 1 112 P2 23 1 1 96 P5 22 1 1 1 14 P1 21 1 1 12 P4 20 1 1 1 11 24 24 16 7 6 5 1 M1 M3 M2 M7 M4 M5 M6 P2 P3 P1 P4 P5 1 1 1 1 1 1 1 1

Single Linkage Clustering Algorithm 유사계수를 사용하여 셀 형성 . 유사계수 : 기계, 공구, 설계 특성 등의 비슷한 정도 1) 가능한 기계들의 조합에 대해 유사계수 계산 Sij = Σ Xijk / Σ (Yik + Zjk – Xijk) Xijk : 부품 k 가 기계 i 와 j 에서 가공 Yik : 부품 k 가 기계 i 에서 가공 Zjk : 부품 k 가 기계 j 에서 가공 2) 단계 1)에서 유사계수가 가장 큰 기계 선정 3) 임계값 보다 큰 유사계수를 갖는 기계를 셀에 포함 4) 셀이 모두 형성될 때까지 단계3)을 반복

P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 M1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 M2 1 1 1 1 1 M3 1 1 1 1 M4 1 1 1 1 1 1 M5 1 1 1 1 1 1 1 1 조합 M1 M2 M3 M4 M5 유사계수 0.55 0.30 0.67 0.70 0.00 0.83 0.50 0.40 M4 M2 M5 M1 M3 (M4,M2),(M5),(M1),(M3) 0.83 0.70 (M4,M2),(M5,M1), (M3) 0.67 0.50