Analysis of Factory Automation Based on the Stochastic Simulation

확률적 시뮬레이션을 이용한 공장자동화의 도입 효과 분석

This paper forcuses on the measurement of increased work efficiency expected from the factory automation through random interactions of the organizational behavioral factors whose attributes can be changed with the implementation of the factory automations. Specifically the work reported here is concerned with modeling and analyzing the random interrelationships among the organizational behavioral factory which factory automation will have impact on throughout the time horizon of its implementation in terms of productivity. In addition, it is also concerned with developing a stochastic continuous simulation model to be used to assess the impact of factory automations.

우리의 생산현장은 정보화 및 자동화 혁명을 통해 큰 변혁을 맞이하고 있다. 첨단의 생산시설과 최적의 생산방법을 통한 품질의 향상 및 생산비의 절감이 기업의 성패를 좌우할 수 있다는 전제아래 경쟁기업을 능가하는 생산성제고가 무한경쟁시대의 기업 최고의 목표가 되고 있다. 세계화, 국제화, 정보화 추세 속에서 소비자들의 소비 욕구는 점점 다양해지고 세분화되며 고객은 정확한 상품 정보와 신속한 제품의 인도를 요구하고 있다. 따라서 기업은 생존을 위한 전략으로 공장 자동화 시스템을 도입하여 제품의 질적 향상을 도모하면서 최적 생산을 통해 다양한 고객의 욕구에 대응하고 있다. 본 연구는 몬테칼로법에 기초한 확률적 접근방법을 통한 연속적 시뮬레이션 모델을 이용하여 기업이 공장자동화시스템을 도입하기 전, 그 효과를 사전에 측정. 평가함으로써 합리적으로 도입방법. 도입규모 도입내용 등을 결정할 수 있는 방법을 제시한다. 즉 시뮬레이션 모델을 통해 기업이 공장자동화를 추진함에 있어 이에 수반되는 비용과 이로 인한 효과를 생산성 향상 측면에서 분석하여 최적의 공장자동화 도입수준을 결정하고 자동화에 대한 투자효율을 각대화시키기 위한 하나의 척도를 제공하게 된다.