본 연구에서는 코아제품의 일정계획시스템을 개발한 사례연구를 다룬다. 각 제품의 납기를 준수하기 위하여 작업배정과 작업처리순서의 결정을 하는 일정계획 알고리즘과 일정계획시스템을 개발하였다. 개발된 일정계획시스템은 클라이언트/서버 환경에서 작동되며, 중요한 정보는 필요할 때마다 사용할 수 있도록 데이터베이스로 저장되었다. 대상업체에 대한 일정 계획시스템의 개발로 수작업의 배제, 생산계획과 관련된 업무처리시간의 단축, 재고량의 감축 둥과 같은 성과를 얻을 수 있었다.
FMS를 포함한 다양한 형태의 생산 시스템에 있어서 일정계획문제는, 고가의 생산 설비를 효율적으로 운영한다는 의미에서 점점 더 중요해지고 있다. 일정 계획문제를 해결하 기 위하여 많은 방법들이 제시되었고 지금 현재도 다양한 방법들이 시도되고 있다. 이런 많 은 방법중에서 최적해를 구하는 수리계획법이 가장 우수한 대안을 제시하는 것으로 알려져 있지만, 최적해를 구하는 데 상당히 많은 시간이 필요한 것으로 알려져 있다. 다음으로 우 선 순위 규칙을 제공하는 방법은 짧은 시간을 이용하여 어느 정도 효율적인 일정계획을 제 시하지만, 생산 시스템의 구성과 상황에 따라서 가장 적합한 우선 순위 규칙이 변한다고 알 려져 있다. 이런 상황에 대응하여 시스템의 구성과 상황에 가장 적합한 규칙을 제안하는 전 문가시스템들이 연구되고 있다. 본 연구는 일정계획을 실시간에 수립하는 스케쥴러를 위한 지식을 획득하는 Intelligent Simulator 개발에 관한 연구이다. 일정계획을 위한 인공지능형 스케쥴러를 구축하는데 있어서 가장 큰 난관은 지식을 어떻게 획득할 것인가 하는 점이다. 이런 지식획득의 방법으로 주로 사용되는 벙법은 인간 전문가의 지식을 추출하는 방법이 있 다. 그러나 인간 전문가가 없거나 인간전문가의 지식으로는 부족한 경우에는 기계학습을 통 하여 지식을 추출한다. 기계학습을 위하여는 반드시 많은 case들을 통하여 지식을 획득하 게 되는 데 이런 case의 축적을 위하여는 실제의 시스템을 운영해본다는 것은 많은 비용을 필요로 한다. 이때 필요한 경험의 생성을 위하여 시뮬레이션은 그 중요한 효용성이 있어서 많은 연구자들이 사용하였다. 그러나 경험을 다 생성한 후 그 경험으로부터 지식을 획득하 다보니 서로 다른 방법의 사용에 의하여 동일한 경험으로부터 서로 다른 지식이 생성되는 가능성이 있다. 본 논문은 시뮬레이션이 계속 수행되는 상황하에서 일정계획에 관련된 지식 을 획득하여 축적할 수 있는 Intelligent Simulator의 개발에 관한 연구이다.
본 연구에서는 공정계획과 일정계획을 순차적으로 수행하는 기존의 방법과는 달리, 공정계획의 선정과 일정계획의 동시적 접근을 통하여 생산시스템의 효율을 향상시키기 위한 통합방법론을 제시하고자 한다. 공정계획과 일정계획기의 순차적 접근방법에서는 공정계획과 일정계획이 각각 지역적 판단근거(local criteria)에 의해 순차적으로 선정되어 생산 시스템의 전역적 판단근거(global criteria)와 상충(conflicts)되는 경우가 자주 발생하여 시스템의 폭주(congestion)나 새 계획 등의 원인이 되고 있다. 이와 같은 문제점들을 극복하기 위해 본 연구에서는 통합적 접근을 통해 전역적 판단근거에 의한 공정계획과 일정계획의 동시접근방법을 제시하고 한다.
본 연구는 국내 300mm 웨이퍼를 이용하여 반도체 제품의 제조라인을 대상으로 수행 되었던 자동화 생산을 위한 일정계획 시스템 재 구축 프로젝트에 관한 내용이다. 본 프로젝트의 주요 목적은 반도체 제조라인 내의 세정, 확산, 포토, 증착과 같은 주요공정들을 대상으로 효율적인 일정계획 수립 알고리듬을 개발하고 그것을 실시간 일정계획 시스템에 구현함으로써 반도체 제조라인의 자동화 생산률을 향상시키는 것이다. 본 논문에서는 여러가지 주요 공정들 중 제한된 대기시간 제약과 배치공정의 특성이 존재하는 세정과 확산으로 이루어진 연속공정 구간을 대상으로 개발된 일정계획 알고리듬과 실시간 일정계획 시스템의 개발에 대한 내용에 초점을 두었다. 일정계획 시스템 재 구축 프로젝트가 시작 될 시점에 세정과 확산 공정의 자동화 생산률은 각각 50%와 10% 정도 였으나, 프로젝트 수행 완료 후에는 각각 91%와 83% 까지 자동화 생산률이 향상 되었다. 자동화 생산률의 향상은 작업자의 인건비 절감, 생산성의 향상, 지속적이고 편차 없는 생산을 의미한다.
생산 시스템에 있어서 일정계획은 많은 비용이 투자된 생산설비 및 기계를 효율적으로 운영한다는 의미에서 매우 중요하다. 계획과 실행에서 오는 차이를 줄이기 위한 생산 시스템인 제조실행 시스템(Manufacturing Execution System : MES)의 효율성을 높이기 위해서 일정계획은 대상이 되는 작업의 특성에 적합한 일정계획 할당규칙 (Dispatching rule)에 대한 선정방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 공정계획의 데이터에서 얻어지는 작업특정을 기반으로 시뮬레이션 (Simulation)을 진행하여 일정계획 할당규칙을 선정한다. 시뮬레이션을 통해 얻어진 정보를 지식기반 사례추론 방법론의 하나인 온톨로지(Ontology)로 구성함으로써 작업할당규칙 선정에 의한 적응형 일정계획 플랫폼을 개발한다. 구현하는 플랫폼은 특정 작업장에만 국한되지 않고 다양한 작업장에 적용시킬 수 있는 일정계획 시스템이라는 장점이 있다. 본 시스템 개발을 위해 온톨로지 추론 부분은 RacerPro와 Prot$\acute{e}$g$\acute{e}$를 이용하였으며, 일정계획 시뮬레이션은 JAVA와 FlexChart를 사용하였다.
생산현장은 생산일정을 실천하는 과정에서 생산일정수립시에 이용하는 정보의 부정확성과 작업장내의 동적특성 때문에 기존에 수립했던 일정을 더 이상 수행하기 어려운 상황에 놓이게 되는 경우가 잦다. 따라서 변화된 방황에 맞게끔 재일정을 신속하게 수립해 주어야 한다. 일정에 동적인 상황을 반영하기 쉽게 하고 일정에 대한 사용자의 이해를 도와서 좋은 일정을 빠른 시간내에 수립하기 위해 생산통제시스템을 사용자 편의의 일정편집기능과 일정수립기능을 제공하는 의사결정 지원시스템으로 설계하였다. 일정편집기능은 규칙기반 시스템으로 구현되었으며 사용자가 편집작업을 수행했을 경우 일저으이 국소적인 변화가 전체에 파급시키는 효과를 추적하여 생산일정의 실행가능성을 유지시켜 준다. 이를 통해 사용자가 일정에 대한 이해와 확신을 가지고 일정을 실천에 옮기게 할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자의 의사를 적극 반영할 수 있어서 좀 더 현실적인 일정운영이 가능하다. 한편 일정수립기능을 위해 2단계 일정계획 방법을 고안하였다. 단계 1에서는 우선순위 규칙으로 일정을 수립하고 단계 2에서는 단계 1에서 수립된 일정을 makespan 측면에서 개선시켜 일정을 향상시키는 방법을 취하므로서 우선순위 규칙만을 사용하는 근시안적인 방법보다는 수행도가 좋으면서 타당한 시간내에 일정을 수립할 수 있도록 하였다.
대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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pp.332-341
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1992
본 연구에서는 가동준비 비용과 시간의 특수구조를 갖는 다품종 제품군이 있을때의 생산일정계획을 고려하며, 제품군 가동준비에 있어서의 작업순서간 상호의존성에 따라 일정계획 문제를 분류하고, 그 문제들을 정형화시킨다. 특히, 하나의 제품군만이 생산되어지는 작업환경에 대하여 발견적 기법을 개발하여 이를 적용한 생산계획을 마련한다. 또한, 그 결과를 정수선형 계획에 의한 최적해와 비교.분석한다.
본 연구는 주문형 반도체 생산공장이나 인쇄회로기판 제조공장과 같이 매우 다양한 제품들을 주문에 의해 생산하며 제조공정이 매우 길고 복잡한 생산 시스템에 대하여 다룬다. 이러한 생산 시스템은 그 특성상 APS (Advanced Planning and Scheduling)의 일정계획(scheduling) 모듈로서 시뮬레이션(simulation)이 유일한 대안이 되는 경우가 발생할 수 있다. 시뮬레이션 기법은 복잡한 상황도 대부분 묘사가 가능하기 때문에 사실적이고 실현 가능한 일정계획을 생성할 수 있다는 장점이 있는 반면 수행시간이 상당히 길다는 단점이 있다. 기업이 경쟁력을 가지기 위해서는 고객이 의뢰한 주문에 대하여 가능 납기(가능한 생산완료 시점)를 빠른 시간 내에 정확히 알려주어야만 한다. 따라서, APS 역시 "즉시 납기산정, 정시 납품:(commit now, deliver on time)을 캐치프레이즈(catch phrase)로 한다. 하지만 시뮬레이션은 :정시 납품:이 가능한 납기를 산정할 수 있을지는 모르지만 "즉시 납기산정"이 불가능하다. 따라서, 본 연구에서는 시뮬레이션에 근거한 일정계획 모듈을 가지고 있는 APS 시스템에서 납기산정을 빠르고 정확하게 할 수 있는 방법론을 제시한다. 이 방법론은 기존의 MRP Ⅱ 및 ERP 시스템에서 행하던 ATP (available to promise) 흑은 CTP (capable to promise) 기법과 차별화 되며, 의뢰한 주문의 생산착수 시점과 제조 리드타임을 합리적이고 신속하게 산출한다.
경제적 로트 일정계획 문제(Economic Lot Scheduling Problem : ELSP)는 지난 수십 여 년간 많은 연구가 이루어진 생산일정계획 문제 중의 한 분야이다. 이 문제는 NP-hard 문제이기 때문에 수많은 발견적 기법이 제안되고, 사용되어져 왔다. 그 중에서도 Dobson[1]의 발견적 기법이 그 수행도의 우수성으로 보아 최고의 기법으로 여겨지고 있는데, 본 연구에서는 Dobson[1]의 시변 로트 크기(time varying lot size) 접근방법에 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 발견적 기법을 제안하고, 수치실험을 통해서 새로운 기법이 기존의 Dobson[1]의 기법보다 더 우수하다는 것을 보이고자 한다.
Virtual Manufacturing System(VMS) is a computer model that represents the precise and whole structure of manufacturing systems and simulates their physical and logical behavior in operation. In this paper, a real time simulation for the virtual factory is proposed to integrate a process planning with scheduling under distributed environments. In order to communicate the information under distributed environments, we use a server/client concept using socket program and internet.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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