[동시공학]Group Technology

소개

[동시공학] A+자료입니다.
"Group Technology"에 대한 내용입니다.

목차

1. Rank order algorithm(ROC).
2. Direct cluster algorithm(DCA).
3. Bond energy algorithm(BEA).
4. Compare the grouping efficiency of (1), (2), and (3).

본문내용

위의 결과를 종합해 보면 ROC 알고리즘과 와 DCA알고리즘은 동일한 결과로 GE순위가 1순위이며, BEA알고리즘은 79.7736%으로 ROC와 DCA Algorithm에 비해 낮은 GE를 얻을 수 있었다. ROC 알고리즘과 BEA 알고리즘은 비록 같은 결과를 보였지만, 알고리즘을 수행하는 방법론은 ROC 알고리즘은 더 간편하게 Matrix를 재배치하고 그룹화 할 수 있다는 장점이 있었다.
반면 DCA 알고리즘은 휴리스틱하게 임의로 행과 열을 재배치하여 마지막 Step 3과정 뒤의 Column과 Row들을 어떻게 배치하느냐에 따라 다른 결과값이 나올 수 있다. 그러므로 적절한 재배치가 이루어지지 않을 경우에는 알고리즘 자체의 최적 Group Technology 솔루션을 얻을 수 없다는 단점이 있다.
BEA 알고리즘 역시 ME값이 같을 경우 다음 Column과 Row를 선택함에 따라 다른 결과를 얻어지기 때문에 BEA알고리즘 역시 최적의 GT를 얻기 위해서 여러 번 시도해야하며 DCA 알고리즘과 마찬가지로 최적의 GE값을 갖는 솔루션을 찾을 수 없다는 단점이 있다. 뿐만 아니라 BEA알고리즘은 얻고자하는 Matrix가 복잡하고 커질수록 각 행과 열의 ME값을 구하는 세부 Matrix를 구하기가 힘들어진다. 즉, 컴퓨터가 아닌 사람이 직접 수행할 경우 ME를 구할 때의 어려움이 있고 많은 시간이 소모된다는 단점이 존재한다.
위의 세 가지의 알고리즘은 그 방법마다의 장점과 단점이 존재하였으며, 그 방법론을 자세히 살펴보면 모든 알고리즘은 Similarity Coefficient 즉 유사성 계수를 최대화 하여 Clustering 할 수 있도록 진행된다.
ROC 알고리즘에서는 각 열의 가중치를 주어 그 값을 이용하여 비유사성을 최소화 하는 방법으로 구성되어 있고, DCA 알고리즘은 각 기계, 공정의 빈도수 즉 incidence의 합을 이용하여..

<중 략>

참고자료

· Avkiran, N.K., 2006. Developing foreign bank efficiency models for DEA grounded in finance theory. Socio-Econ. Plann. Sci., 40: 275-296.
· Allwein, E.L., R.E. Schapire and Y. Singer, 2001. Reducing multiclass to binary: A unifying approach for margin classifiers. J. Mach. Learn., Res., 1: 113-141.
· A New Approach Using Data Envelopment Analysis for Ranking Classification Algorithms 1A. Bazleh, 1P. Gholami and 2F. Soleymani
· Charnes, A., W.W. Cooper and E. Rhodes, 1978. Measuring the efficiency of decision making units. Eur. J. Operat. Res., 2: 429-444.
· http://www.ielm.ust.hk/dfaculty/ajay/courses/ieem513/GT/GT.html