카캐리어선에 화물을 선적하기 위해서는 각 화물의 선적 순서와 위치를 결정해야 하며, 이를 선적 계획이라 한다. 선적 계획은 선박의 무게 중심과 공간 손실률, 화물 재취급(re-handling) 횟수를 최소화하도록 수립된다. 최적의 선적 계획을 수립하기 위해서는 여러 후보 선적 계획들을 평가하여 적합도(fitness)가 가장 높은 것을 탐색하여야 한다. 하지만 화물 종류의 수와 도착지의 수가 증가할수록 후보 선적 계획의 수가 증가하게 되어, 탐색 시간과 계산 비용이 커지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 탐색 공간이 매우 큰 환경에서 최적의 선적 계획을 효율적으로 탐색하기 위해 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 사용한다. 또한, 선박의 무게 중심과 공간 손실률, 화물 재취급 횟수로 목적 함수(objective function)를 구성하여 최적 선적 계획을 탐색한다. 실험 결과, 휴리스틱(heuristic) 방식보다 공간 손실률과 재취급 횟수가 향상되었으며, 특히 재취급 횟수는 70% 감소하였다.
국내 자동차운반선 운영 선사 중 일부 선사에서 컴퓨터에 설치하여 실행되는 선적계획시스템을 도입하여 운영 중이며, 대다수 선사는 Excel 등의 문서로 선적계획을 수행 중이다. 자동차운반선 대상 화물 선적계획 과정을 다수 사용자가 더 효율적으로 계획시스템을 활용할 수 있도록 웹서비스 기술을 활용한 연구이다.
컨테이너 터미널에서는 효율적인 선적 작업을 위해 선박이 입항하기 전 선적 계획을 수립한다. 하지만 실제 선박의 적재 상태가 계획 시점에서의 적재상태와 다른 경우, 또는 선적계획이 실제로 불가능한 경우 등의 상황으로 인해 즉각적인 대응 필요성을 가진다. 본 연구에서는 위에서 언급한 예기치 못한 상황에 대해 정리하고, 상황에 맞는 합리적이고 즉각적으로 활용이 가능한 실시간 선적계획모델을 제시하였다.
적부계획은 화물, 선적/양하지 및 본선의 정보를 토대로 합리적인 적부와 고박 방법을 사전에 수립하고, 합의하여 계획적으로 시행함으로써 안전하게 적재하기 위해 필수적인 과정이다. 또한, 계획에 따라서 배 1척당 약 14% 이상의 적부량의 차이가 발생할 수 있으며, 이로 인하여 공차율이 발생하고 해상 운송료의 증가로 이어진다. 본 연구에서는 철강 코일 선적의 작업환경과 공정의 기준과 철강 코일 선적 관련 선급 규정 및 지침을 분석하였다. 그리고 실적 데이터 기반 선적 밸런싱 및 안정성 분석을 통하여 최적의 적부계획을 도출하는 철강 코일 선적 및 배치 자동화 시스템을 개발하였다.
컨테이너 터미널에서는 효율적인 선적 작업을 위해 선박이 입항하기 전 선박정보를 통해 선적 계획을 수립한다. 하지만 실제 선박이 터미널에 입항하여 안벽에 접안후의 실제 적재 상태가 계획 시점에서의 적재상태와 다르거나, 사전에 수립된 계획이 실행 불가능한 경우 등의 상황이 발생한다. 이에 따라 기존에 수립했던 계획을 즉각적으로 재수정 해야 하며, 이를 위한 해법의 연구가 필요하게 되었다. 이점에 착안하여 본 연구에서는 위에서 언급한 예기치 못한 상황에 대해 정리하고, 상황에 맞는 합리적이고 즉각적으로 활용이 가능한 실시간 선적계획 모델을 제시하였다.
The purpose of this paper is to describe the design of the decision support system for container terminal ship planning and to introduce the implemented system. The ship planning in container terminals consists of three major decision processes -the working schedule of gantry cranes the discharging sequence of inbound containers the loading position and sequence of outbound containers. For making these decision the proposed system can provide two ship planning modes the interactive planning mode with user-friendly GUI and the automated planning made. To implement the automated planning routine we acquired the planning rules from the expert planner in container terminals and developed an expert system based on the rules. Finally we evaluated the system developed and the potential for commercialization by using container terminal data.
물류 산업은 기업과 소비자에게 필요한 상품과 자원을 저장하고 운송하기 때문에 우리의 생활과 밀접하게 연관되어 그 중요성은 더욱 더 커지고 있다. 중요성에 커짐에 따라 물류 산업은 혁신과 변화를 통해 효율적이고 지속 가능한 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 기술적 혁신과 인공지능을 활용하여 물류 네트워크 최적화, 친환경적인 운송 등 다양한 영역에서 연구와 개선이 이루어지고 있으나 여전히 물류 산업의 일부 측면에서 미흡한 연구가 있다. 특히, 다양한 요소를 고려하여 차량 운반선의 최적화된 선적 계획을 효과적이고 신속하게 계획을 수립하는 것은 다양한 복잡성을 내포하고 있어 이 분야의 연구는 부족한 상태이다. 본 논문에서는 다양한 고려사항과 차량 운반선의 선적 계획 수립 규칙을 반영하여 작업자가 신속하고 효율적으로 선적 계획을 수립할 수 있도록 하는 선·하적 알고리즘에 관하여 연구하였다.
컨테이너 터미널의 수출 장치장은 수출될 컨테이너들이 지속적으로 반입되어 해당 선박에 선적되기까지 일시적으로 보관되는 장소이다. 장치장의 공간 활용도를 높이면서 선적 시 작업의 능률을 극대화하기 위해서는 여러 가지 제약조건과 장치 규칙에 따라 컨테이너들의 장치 위치를 결정해야 할 뿐 아니라, 소정의 기간을 대상으로 그 동안 반입 예정인 전 컨테이너들에 대한 적절한 공간할당 계획을 미리 수립해 두어야 한다. 본 논문에서는 수출 장치장 계획 문제를 제약조건만족 문제로 보고 이를 효과적으로 해결하기 위한 탐색 기법을 제시하고 있다 대규모의 탐색공간으로부터 효율적으로 해를 찾기 위해 dependency-directed backtracking 기법을 적용하였고, 탐색 중에 제약조건을 만족하는 해를 찾기 어렵다고 판단될 경우에는 일부 제약조건을 완화하여 해를 재 탐색하는 제약조건 완화 기법을 적용하였다. 실제 부산 신선대 컨테이너 터미널의 데이터를 이용한 실험 결과 만족할 만한 수준의 계획을 빠른 시간 내에 수립할 수 있음을 확인하였다
고객 서비스를 향상시키는데 있어서 컨테이너 터미널의 운영 효율성은 중요하다. 그러므로 하역 속도를 높이고 정박시간을 줄이기 위해 사전에 효율적인 선적 계획을 세우고 실행한다. 그러나 항만 환경은 바뀔 수 있고 사전 계획만으로는 항만을 운영하는 것에는 한계점이 있으므로 실시간 계획이 필요하다. 본 연구에서는 돌발 상황에서 총 작업 시간을 최소화하기 위해 크레인의 작업을 재할당하는 문제를 정의하고 해결책을 제시한다.
완성차의 빠르고 안전한 납기를 위해 자동차 업계는 많은 노력을 기울여 왔다. 생산 후 선적까지 완성차가 조립공장내에 체재하는 시간의 감축을 통해 총 주문시간을 줄일 수 있음과 동시에 총수송비용 또한 줄일 수 있다. 전통적인 선적계획법들은 조립공장내에서 발생하는 동적인 사건들을 다루는데 한계가 있다. 본 논문은 이러한 선적과정중에 발생할 수 있는 동적 사건들을 해결하는 다중 에이전트 기반 선적 방법을 제시하고 있다. 시뮬레이션을 이용한 실험 결과를 통해 이러한 방법이 주문시간, 작업효율, 품질 및 수송효율의 증진을 가져올 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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