• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.27 no.3
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• pp.37-44
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• 2004

국내 반도체 산업은 불과 20년도 안 되는 짧은 기간동안에 괄목할만한 성장을 하여 전세계 반도체 생산 규모 면에서 3위 국가로 부상하였으며, 기술 경쟁력 면에서도 한국인의 자존심을 그나마 지켜왔다. 하지만, 반도체 제조는 가장 복잡한 제조공정의 하나로 분류되며, 이러한 복잡한 시스템을 통제하기 위해서는, 다양한 시스템 조건 하에서 적절한 생산전략을 마련하는 것이 필요하다. 그러나, 반도체 제조 시스템에 대한 다양한 상황과 관련한 연구는 많지 않다. 반도체 제조공정 시스템에 대한 스케줄은 생산공정의 재진입, 공정의 높은 불확실성, 급속하게 변하는 제품과 기술과 같은 특성 때문에 반도체 제조공정 시스템에 대한 스케줄은 복잡하고 어려운 작업이며, 사이클타임의 절감 및 단위시간당 생산량의 증대와 같은 시스템 목적을 달성하기 위하여, 반도체 제조 시스템에 대한 좋은 방법을 발견하기 위한 많은 연구가 있었다. 반도체 산업의 생산 흐름은 가장 독특한 특징을 가지고 있으며 생산계획과 반도체 제조의 스케줄링과 계획을 어렵게 하고 있다. 현재 반도체 조립공정에서 수행되고 있는 일정계획은 단순 FCFS (First Come First Serve)에 의한 할당규칙에 따른다. 또한 Backlog(예비재고)를 1일 생산량을 기준으로 Buffer로 운영하고 있다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 재고관리와 정확한 스케줄링이 생산의 경쟁력 확보 우위임을 가정하여 다양한 할당규칙(dispatching rule)을 실시간 적용하여 정확한 일정계획 수립의 효과와 결과를 시뮬레이션을 통해 검증하고자 한다. 제시된 방법론을 위하여 시뮬레이션 접근방법이 사용되었다.

• The Optical Journal
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• v.13 no.1 s.71
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• pp.18-23
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• 2001

이번 호는 제조에서 가장 중요한 부분인 공정관리를 다룬다. 공정관리는 품질, 원가, 수량을 잘 조절해 납기 내에 생산하기 위해 사람, 기계, 재료를 가장 경제적으로 운용하는 것을 말한다. 공정관리가 제대로 되지 않으면 생산가동률이 저하되는 동시에 원가는 올라가고 납기일은 지연돼 막대한 손실을 발생시킨다는 것은 현장 근무자들이 심각하게 느끼고 있을 것이다. 제대로 공정 관리가 되기 위해서는 기계배치, 운반계획, 일정계획, 인원계획 등의 기초자료로 사용되는

• The Journal of Bigdata
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• v.9 no.1
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• pp.141-152
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• 2024

In the biopharmaceutical contract manufacturing organization (CMO) business, establishing a production schedule that satisfies the due date for various customer orders is crucial for competitiveness. In a CMO process, each order consists of multiple batches that can be allocated to multiple production lines in small batch units for parallel production. This study proposes a meta-heuristic algorithm to establish a scheduling plan that minimizes the total delivery delay of orders in a CMO process with identical parallel machine. Inspired by biological evolution, the proposed algorithm generates random data structures similar to chromosomes to solve specific problems and effectively explores various solutions through operations such as crossover and mutation. Based on real-world data provided by a domestic CMO company, computer experiments were conducted to verify that the proposed algorithm produces superior scheduling plans compared to expert algorithms used by the company and commercial optimization packages, within a reasonable computation time.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.19 no.1
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• pp.73-82
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• 2010

Productivity improvement is considered as one of hot potato topics in international shipyards by the increasing amount of orders. In order to improve productivity of lines, shipbuilders have been researching and developing new work method, process automation, advanced planning and scheduling and so on. An optimization approach was accomplished on short-term scheduling of subassembly lines in this research. The problem of subassembly line scheduling turned out to be a non-deterministic polynomial time problem with regard to SKID pattern’s sequence and worker assignment to each station. The problem was applied by simulated annealing algorithm, one of meta-heuristic methods. The algorithm was aimed to avoid local minimum value by changing results with probability function. The optimization result was compared with discrete-event simulation's to propose what pros and cons were. This paper will help planners work on scheduling and decision-making to complete their task by evaluation.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1586-1591
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• 2006

조선사는 선주와의 계약에 의한 수주 생산방식으로 계약시 명시된 작업시작일, 도크작업시작일 진수일, 인도일을 지키기 위한 공정별 목표 생산완료일을 결정하게 되고, 각 공장별로 목표 생산완료일을 지키기 위한 일정계획을 수립하게 된다. 생산되는 선박은 선종, 선형에 따라 구성되는 블록의 수가 다르고 그 형태도 매우 다양하다. 그러므로 선박을 건조하기위해 제작되는 블록의 정확한 작업공기와 공수를 예측하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 불확실한 작업공기와 공수를 이용하여 작업장의 공간제약을 고려한 일정계획을 수립하는 문제에 대하여 기존의 공간제약 문제에 대한 연구에서 나아가 실행 단계에서의 운영프로세스를 개선하여 적용하는 연구를 수행하였다. 이번 연구의 결과로 목표 생산계획과 부서계획, 실행 실적을 과거 데이터와 비교분석 하여 개선된 운영프로세스의 효과를 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.111-117
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• 2000

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.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.12 no.11
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• pp.20-26
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• 1995

본 연구는 JIT생산시스템에서 혼합조립라인에 대한 제품순서게획에 대한 연구이다. 본 연구에서 고려하는 조립라인을 효과적으로 수행하기 위해서는 서로 다른 제품들을 조립하기 위한 제품순서가 결정되어야 한다. 필요한 제품을 적시에 적당한 양만큼 생산하는 JIT생산시스템에서의 제품 순서계획의 목적은 라인에서 소비 되는 모든 부품들의 소비율을 일정하게 유지시키는 것이다. 본 연구에서는 부품소비율을 일정하게 유지시키 면서 동시에 순서계획수립시 계획파괴를 줄일수 있도록 그룹개념을 이용하여 순서계획문제를 정식화하고 이 에 대한 해법을 제시하였다. 본 연구에서 개발한 해법의 우수성을 평가하기 위해 총변동과 순서계획의 파괴빈도에 대한 실험을 통하여 기존해법과 비교한 결과 본 연구의 해법이 우수한 결과를 제공하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.9
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• pp.1854-1864
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• 2011

Production planning is one of the most important activities in shipbuilding enterprises. Shop-floor supervisors and planners still do not have enough information to effectively analyze shop operations because of the difference between production planning and shop-floor scheduling. In this paper, process analysis was conducted between production planning and shop-floor control to clarify the difference, and the necessity of the manufacturing execution system(MES) was derived in a shipyard. Therefore, the simulation-based ship production execution system(SPEXS) was defined by analyzing characteristics of MES. The architectural functions of the system were deducted from the process of requirement analysis. The SPEXS' framework was constructed on the basis of the architectural functions. This framework will provide more reliable production schedules and allow engineers to plan and control shop operations in real-time.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.351-352
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• 2016

조선소의 생산계획 담당자가 기존 실적 정보를 이용하여 관심 대상인 미래의 생산계획 상황을 보다 쉽게 예측하여 생산계획의 적중률을 높일 수 있도록 할 예정이다. 2006년에서 2016년의 S조선사의 2차 데이터를 이용하여 요인 분석을 하고 다중회귀분석 모형을 설계하여 활용하는 프로세스를 설계한다. 사례 연구를 통해 연구 모형이 적절한지를 검증할 계획이다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.348-352
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• 2005

본 논문은 조선소에서 계획기간동안 각 플랜트의 생산일정에 따른 블록의 모든 수송요구량이 미리 알려져 있는 정적인(static) 수송환경을 고려한 트랜스포터 일정계획문제를 다룬다. 조선소 내에서 블록들의 수송은 몇 가지 특성을 가진다. 500톤을 초과하는 거대 블록들은 2대 이상이 결합된 새로운 형태의 트랜스포터를 이용하여 운반된다. 운반이 요구되는 블록들 중 일부는 계획기간동안 규정된 출발요구시각에 pick-up되기를 요구하는 반면 나머지 블록들은 계획기간동안 규정된 도착요구시각 전에 delivery되기를 요구한다. 이러한 트랜스포터의 결합 및 시간 제약은 문제를 더욱 복잡하게 하는 요인이 된다. 본 논문에서는 계획기간 내에 모든 블록운반 요구사항들(출발지와 도착지, pick-up과 delivery 시각, 톤수, 결선 등)을 만족시키는 트랜스포터 일정계획문제를 다룬다. 트랜스포터 일정계획문제에서 중요한 주제는 총 로지스틱스 시간 (공차운행시간, delay 시간 및 tardy 시간)을 최소화하기 위해 계획기간 내에 최소의 트랜스포터 운영대수로 각 트랜스포터에 어떤 블록을 할당하고 어떤 순서로 운반할 것인 지를 결정하는 것이다. 이에 본 논문에서는 주어진 트랜스포터 일정계획문제를 해결하기 위해, 1단계에서 최소비용 네트워크 흐름문제를 근간으로 트랜스포터의 최소사용대수를 구하고 이를 기초로 2단계에서 각 트랜스포터에의 블록 할당과 운반순서를 결정하는 2단계 휴리스틱 알고리즘을 제안한다.