공정계획(process planning)이란 제품에 대한 설계정보 및 제한된 가용자원에 대한 정보를 바탕으로 비용, 생산량을 고려하여 원자재를 원하는 형태로 변형시키기 위한 방법의 체계적인 결정과정이라 할 수 있으며, 생산계획(production planning: scheduling)이나 작업계획(operation planning)과 연계하여 설계와 생산을 연결하는 교량 역할을 수행한다. 이러한 공정계획 작업을 컴퓨터에 의해 자동화하기 위한 컴퓨터 원용 공정계획(computer aided process planning : CAPP)은 변환적 방식(variant approach)에서 시작되어 창생적 방식(generative approach)으로 발전되어 왔으며 인공지능 기법을 응용 한 지식기반 CAPP(knowledge based CAPP) 방식에 이르기 까지 CAM-1's CAPP, APPAS, GARE, SIPS, XCUT등 수많은 연구가 행해 졌다. 본 연구에서는 자동차 부품 업체인 K사의 공정계획 사례를 바탕으로 범용성이 있는 개방형 공정계획 시스템의 개발을 목표로 한다. 본 시스템에서 i) 설계정보는 객체지향에 의해 표현된 형상특징을 사용하고 ii) 공정계획은 국부적 공정계 획과 전체적 공정계획 과정(golbal planning)으로 구별하였고 iii) 공정계획을 위한 정보는 지식 베이스(knowledge base : KB) 와 데이타 베이스(data base : DB)로 구분하였다. 또한 iv) 정보의 모듈화를 통하여 임의의 제조라인에 적합하도록 개방형을 추구하였다.
사출금형 공정계획이란 금형설계를 완료한 후에 설계된 금형을 경제적, 효율적으로 생산하기 위하여 수행해야 할 제조공정에 대한 계획이다. 이러한 공정계획은 전문가의 경험에 의존함은 물론 많은 시간이 소요된다. 그리고 사출금형 공정계획은 현장경험을 토대로 완전 수작업에 의존하고 있으므로 공정계획전문가의 경험과 숙련 등에 따른 변동, 공정설계용 데이터의 부정확 등에 의한 공정계획 그 자체가 갖고 있는 부정확도에 따라 많은 문제점이 있다. 이러한 문제점과 함께 공정계획 전문가의 부족현상, CAD/CAM시스템의 보급 및 생산형태의 다품종소량화 현상에 따라 공정계획의 자동화가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 사출금형 공정계획을 자동화하기 위해 사례기반추론(Case Based Reasoning)을 이용하였다. 사출금형의 공정계획은 성형품의 종류에 따라 다양하고 복잡하기 때문에 지식으로서 접근하는데는 한계가 있었다 그래서 본 논문에서는 전문가들의 경험지식을 이용한 사례기반추론을 이용한 공정계획시스템인 IIMPPS(Intelligent Injection Mold Process Planning System)를 개발하였다. 사례기반추론 공정계획 시스템을 개발하기 위해 과거 공정계획을 적합한 사례로서 표현 및 구성하고, 적절한 공정계획을 수립하기 위한 사례의 검색 및 조정방법을 제안하였다. 본 시스템은 차후에 가상생산 에이전트(최형림 등, 2000) 중에서 공정계획 에이전트의 엔진으로서 역할을 수행할 것이다.
컴퓨터통합생산 시스템의 실현을 위한 중요한 분야의 하나의 부품설계도면으로부터 최종제품을 생산 하는데 필요한 공정계획의 자동화, 즉 컴퓨터지원 자동공정계획(Computer Aided Process Planning ; CAPP) 시스템 기술의 개발이다. 국내외적으로 금형가공 부품을 대상으로 한 CAPP 시스템의 개발은 비교적 저조하므로, 본 연구에서는 사출금형 부품을 대상으로 하여 실용성이 있는 공정계획 전문가시스템 개발을 목적으로 한다. 본 연구에서 금형 공정계획전문가의 경험적 지식을 기반으로 한 사출금형부품의 공정계획 전문가시스템인 MOLDCAPP을 개발하였다. MOLDCAPP 시스템은 도면정보로부터 형상정보를 자동적으로 인식하여 공정계획의 기능 중에서 가동공정, 가공공정 순서, 공작기계 및 절삭공구를 자동적으로 결정한다. 개발된 MOLDCAPP 시스템은 실제 사례연구를 통하여 그 타당성을 분석하였다.
CAPP는 매우 광범위한 활동과 목적을 포함하는 주제이다. CAPP 연구의 목적은 우선 공정계 획의 기능을 분석하여 각 공정계획 기능의 자동화(function automation)를 이룩하고 이러한 기 능을 통합(system integration)하는 것이다. 그리고 나아가 수작업에 의한 공정계획 과정이 필 요없도록 설계와 생산을 바로 연결시키는 것이다. 형상특징(feature)과 동시공학(concurrent engineering) 등이 이러한 관점에서 이루어지고 있는 연구들이다. 자동화와 통합화를 위해서는 각종 기술적 데이터와 정보의 표준화가 필여하다. 이러한 데이터의 표준화 없이는 각종 소프 트웨이간에 호환성이 있을 수 없으며, 전체적인 통합화는 불가능하다. 그러므로 전체적인 관점 에서 각종 정보와 설계와 생산 과정에 관한 정보 표준화가 이루어지고 전체적인 통합화, 자동 화가 이루어져야 한다.
열간 자유 단조는 고온으로 가열한 강피에 압력을 가하여 원하는 형상을 빚는 공정이다. 가열로에서 여러 개의 강피를 동시에 가열하며 목표 온도에 도달하면 꺼내어 다음 공정을 진행한다. 이때 가열로에 투입하는 소재의 조합과 후단 공정을 위해 소재를 꺼내는 순서가 가열로의 에너지 효율에 영향을 끼친다. 본 논문에서는 열간 자유 단조의 에너지 효율을 높이기 위한 비용 예측 모형 기반 작업 계획 최적화 방안을 제안한다. 유전 알고리즘을 이용하여 가열로 강피 조합을 최적화하며 각 설비별 작업 할당 규칙에 따라 전체 작업 계획을 수립한다. 시뮬레이션 기반으로 후보 작업 계획을 평가하여 계획을 최적화 하며 이를 위해 각 설비별 공정 소요 시간 및 에너지 사용량 예측 모형을 이용한다. 예측 모형은 공정 데이터를 기반으로 기계 학습 알고리즘을 적용하여 학습한다. 또한 주기적인 재계획을 통해 예측의 불확실성으로 인해 작업의 진행이 계획대로 이루어지지 않는 문제점을 해결하고자 한다.
사출금형 공정계획이란 금형설계를 완료한 후에 설계된 금형을 경제적, 효율적으로 생산하기 위하여 수행하는 제조공정에 대한 계획이다. 이러한 공정계획은 전문가의 수작업에 의한 수립에 의한 문제, 전문가의 양성과 부족현상, CAD/CAM 시스템 보급 및 생산형태의 다품종소량화 현상에 의해 자동화가 필요하다. 본 연구에서는 사례기반추론(Case-Based Reasoning)을 이용하여 IIMPPS(Intelligent Injection Mold Process Planning System)라는 사출금형 공정계획시스템을 개발하였다. 사출금형 공정계획을 자동화하기 위해서 사례기반 추론을 사용한 이유는 사출금형이라는 제품은 금형의 종류와 구조 등에 따라 공정계획이 매우 다양하게 수립되지만, 성형품의 용도나 품명이 같은 경우에는 공정이 거의 유사하여, 과거에 수립된 공정계획이 새로운 금형의 공정 계획에 매우 유용하게 사용될 수 있기 때문이다. 그리고 본 연구에서는 IIMPPS의 타당성을 평가하기 위하여 전문가의 정성적인 평가와 공정계획의 정확도 평가를 수행하였다.
단조는 강괴를 고온으로 가열하고 원하는 형상으로 만드는 공정이다. 가열로에 강괴를 장입하여 가열하고, 고온의 강괴에 프레스, 절단 공정을 적절히 반복하여 원하는 형상으로 만든다. 형상이 완성된 강괴의 경도 및 강도를 조절하기 위해 열처리 공정을 진행한다. 열처리로에 여러 개의 강괴를 장입하여 가열하기 때문에 에너지 비용이 많이 소모된다. 열처리 공정 비용은 열처리 공정의 종류와 장입되는 강괴들의 특성 및 수량 등에 따라서 결정된다. 열처리로에 장입할 강괴 조합을 최적화함으로써 비용을 최소화시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비용 예측 모형을 이용하여 열처리로 작업 계획을 최적화하는 방안을 제안한다. 비용 예측 모형은 IoT 인프라를 기반으로 수집한 공정 데이터를 이용하여 학습한다. 다양한 열처리로 작업 계획은 학습한 모형 기반의 시뮬레이션을 통해 평가하여 유전 알고리즘을 기반으로 최적화한다. 최적의 열처리로 작업 계획을 수립함으로써 공정 비용을 최소화하고 에너지 효율을 극대화할 수 있다.
생산공정 스케줄링 시스템(GPSS)에서 그레이팅(grating)이라는 금속제품을 생산하는데 있어 절단계획을 생성하기 위해 생산공정 단계 중의 하나인 절단계획 단계에서 자재 손실율을 비교하고 있다. 그러나 태스크나 그룹을 병합하여 절단계획을 생성한다고 해서 태스크나 그룹을 병합하지 않고 절단계획을 생성한 것보다 잔재의 손실율이 낮다고 볼 수 없기 때문에 잔재의 손실율을 반복적으로 비교해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 언어 변수를 사용한 공정 전문가의 지식을 기반으로 각 룰을 병렬로 1회만 적용하여 잔재 손실율이 가장 작은 것을 찾아 낼 수 있는 퍼지전문가 시스템 적용으로 절단계획을 생성하고자 한다.
건설 프로젝트의 단위작업을 기반으로 발생되는 노무자의 작업시간은 진행된 실적물량 정보와 연계되어 생산성 정보로 가공되고 이는 다시 해당 단위작업의 공정관리와 연계됨으로써 프로젝트의 계획 대비 실적을 비교 및 분석할 수 있는 근거자료로 활용 될 수 있다. 또한 이러한 작업정보(노무자의 작업시간 및 실적물량 정보)는 잔여 작업 일정에 대한 예측 및 작업조 운영계획 조정 등 공정관리와 관련된 다양한 원천데이터로 제공될 수 있으며, 실적자료로 축적되어 향후 유사 프로젝트의 공사계획 수립에 유용하게 재활용될 수 있다. 본 연구의 목적은 PDA, 바코드, 웹 기술 등을 활용하여 단위작업을 기반으로 발생되는 작업정보를 효과적으로 수집하고 이를 생산성 정보로 가공하여 공정 및 공사관리 업무를 지원하는 전산화 시스템을 개발하는 것이다. 개발 시스템을 통해 분석 및 축적된 생산성 정보는 단위작업의 공정과 연계되어 잔여작업 일정 예측 및 작업조 조정 등 다양한 공정 지원데이터를 제공할 수 있으며 지식관리 차원에서 향후 유사 프로젝트의 공정계획 수립시 매우 유용한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
EPC 플랜트 프로젝트는 규모와 복잡성 측면에서 시공 이전 단계의 계획 업무가 프로젝트 성패에 큰 영향을 미치기 때문에 프로젝트에 참여하는 주체간의 긴밀한 협력과 의사소통이 필수적이다. 본 연구는 이러한 필요성을 기반으로 플랜트 프로젝트에서 자산데이터를 활용하여 공정계획의 요소정보를 추출하고, 이를 패키지로 구성하여 초기 공정계획을 수행하는 방법론을 상호계획 (IAP, Interactive Planning)의 개념을 통해 제시한다. 프로젝트 초기단계에서 효과적인 IAP를 수행하기 위하여 자산 데이터로부터 공정요소정보를 추출하고 작업 패키지 단위의 공정 계획을 작성하며 작성된 공정계획을 평가하는 세 가지 단계를 제시하였으며 이를 샘플 프로젝트 사례에 적용하였다. 제시된 IAP 방법론을 통해 자산 데이터 활용성 증진과 공정 리스크 사전식별 및 대응책 개발을 도모할 수 있으며 이는 프로젝트를 성공적으로 완료하기 위한 공정 전략 수립의 기반이 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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