선형 공정계획 방법은 1929년 엠파이어 스테이트 빌딩에서 그래픽한 용도로 사용되면서 현재는 다양한 작업 공간, 현장 작업과 조립 작업에 적용되고 있다. 선형 공정계획 상에 동시적인 크리티칼 패스가 발생하면 자원 관리는 작업흐름의 최적화 문제로 연결되어 유연한 작업생산성과 지속적인 자원의 할당을 하기 위해 적용되고 있다. 그러나 선형 공정계획 모델 연구에서 간과하고 있는 선형 공정계획 모델의 작업 관계성을 고려하는 것이 필요하다. 이에 본 연구는 선형 공정계획 모델에 관한 기존 연구를 분석하여 네트워크 공정표의 관계성을 선형 공정표에 적용할 수 있는 방법을 제시한다. 네트워크 공정표를 선형공정표로 변환 시에 발생하는 작업의 관계성을 고찰하고 건축물의 물리적 층수 변화와 같이 작업공간의 변화에 따라 선형 공정표에 반영되어야 할 선형 공정표상의 액티비티의 이동 문제를 고찰하여 네트워크 공정표를 선형 공정표로 호환할 수 있는 시스템 개발을 위한 기초연구를 제공하는 것이 본 연구의 목적이다.
국내 일부 건설사는 초고층 건축공사와 같이 반복 공종이 많은 건축물에 일종의 선형 공정계획인 택트 공정계획을 수립하고 수행하고 있다. 선형 공정계획 모델(Linear Scheduling Model: LSM)은 작업 공간과 시간의 정보를 제공하는 시각적 도구로써 연구가 되어왔다. CPM 네트워크 공정표의 구속조건(종료 후 종료, 시작 후 종료, 종료 후 시작, 시작 후 시작)과 마찬가지로 선형계획모델 또한 작업간의 관계간의 구속조건이 발생한다. 특히, 네트워크 공정표를 호환하기 위하여 작업간의 중요 속성간의 관계성의 경계 조건을 정의하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구는 선형 공정계획을 수립 시 발생하는 액티비티간의 공간상의 경계조건을 분석한다. 또한 선형 공정계획의 액티비티 간의 관계성을 고려하여 현재 일부 건설회사를 중심으로 사용하고 있는 택트 공정계획에 제안한 경계조건을 반영하여 택트 공정계획 수립과 관리를 위해 고려해야 하는 주요 사항을 제시하는 것이 본 연구의 목적이다.
기존의 선형 공정계획은 마스터 스케쥴과 같이 작업분류체계의 대분류 레벨의 작업을 사선의 형태로 표현하는 데 국한하고 수작업으로 작성하였다. 즉, 네트워크 공정표의 정보를 활용하지 못하고 독립적으로 선형 공정표를 작성하여 보고용 또는 전체 공정계획 확인용으로 사용하고 있는 실정이다. 따라서 기존에 축적된 자료가 많은 네트워크 공정표를 기반으로 선형 공정표를 자동으로 생성할 수 있는 시스템 개발이 필요하다. 이에 본 연구는 선형 공정표 구현을 위한 데이터 프로세스 모델, 데이터 플로 다이어그램, 데이터모델을 구축하고 시스템 프로토 타입의 시스템 솔류션 구조, 클래스 다이어그램, 데이터 타입스키마를 개발하고자 한다. 즉, 네트워크 공정표를 선형 공정표로 변환하기 위한 시스템 프로토타입 개발의 선행 연구를 수행하는 것이 본 연구의 목적이다.
As linear scheduling method has been used since 1929, Empire State Building linear schedule, it is being applied in various fields such as construction and manufacturing. When addressing concurrent critical path occurring on linear schedule of construction, the empirical researches stress the resource management which should be applied for optimizing work flow, flexible work productivity and continuos resource allocation. However, work relationships has been usually overlooked for making the linear schedule from existing network schedule. Therefore, this research analyze the previous researches related to linear scheduling model and then propose the method that can be applied for adopting the relationships of network schedule to the linear schedule.
본 연구는 반도체 생산에서 제조공기 단축과 생산 능력의 극대화를 동시에 추구하는 스케줄링에 관한 연구이다. 반도체 공정에서의 생산능력은 사진 공정 안에 있는 병목 설비에 의존한다. 본 연구는 사진 공정의 병목 설비인 스테퍼의 효율적인 스케줄링을 생성하여 제조 공기의 단축과 생산량의 최대화를 위한 선형 계획법 모델을 제시하였다.
본 논문은 전력 효율을 고려한 다이캐스팅 공정의 스케줄링 기법을 제안한다. 시프트(shift)마다 반복 작업하는 다이캐스팅 공정의 스케줄링 문제는 각 제품의 시프트별 생산량을 의사결정변수로 정의하여 용탕 효율을 최대화 시키는 선형계획법으로 표현 가능하다. 본 연구에서는 주조 공장의 전력 사용에 대한 제한 조건까지 고려하는 새로운 선형계획법 모델을 제시한다. 제안된 모델은 다이캐스팅 공정의 한 시프트가 소비하는 전력 사용량이 주어진 한계 전력량 범위를 넘지 않도록 하는 스케줄링 결과를 유도한다. 사례 연구를 통하여 제안된 모델의 우수성과 응용가능성을 검증한다. 본 논문은 스마트 그리드 환경에서 지능형 소비자로 분류되는 주조 공장이 전력 사용 제한 조건을 만족시켜야 하는 문제에 대한 기초 연구의 역할을 할 것이다.
강바닥판 교면포장의 고정하중 감소와 내구성 확보를 위해 사용되는 에폭시 아스팔트 콘크리트는 2액 반응형 재료로서 온도와 시간에 따라 강도가 발현되는 특징을 갖는다. 교통개방과 공정계획 수립을 위해서는 에폭시 아스팔트 콘크리트의 강도를 정확하게 예측할 수 있어야 하며 이를 위해 에폭시 아스팔트 콘크리트의 교통개방 시점 예측 모델을 개발하였다. 현장 시공 사례에 적용 하였을 때 기존 화학반응속도론에 기초한 모델의 R2가 0.806이었으나 비선형 커브피팅을 통해 개발한 예측모델은 R2가 0.943로 보다 높은 예측 정확도를 나타내었다. 포장체의 온도데이터가 보다 많을 경우에는 예측모델과 실측값의 차이를 더 줄일 수 있었다.
의약 중간체 제조 공장을 포함한 정밀 화학 산업에서 생산 계획 및 전사적 자원 관리(enterprise resource planning) 관한 의사 결정은 기업 운영 효율성 최적화에 매우 주요한 연구 주제이다. 기존의 의사 결정 시스템은 공장 간의 자원관리와 공장내 생산 계획이 분리되어, 전사적 관점에서의 전역 해를 도출하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 무선 식별 시스템(Radio Frequency Identification; RFID) 기반의 실시간 물류 관리 시스템을 이용하여 의약품 중간체 산업의 전사적 자원 관리와 최적 생산 계획 수립을 동시에 수행할 수 있는 의사결정 플랫폼을 개발하고, 실제 제조 공정에 적용하여 그 효과를 분석한다. 기존의 분리된 운영 체제와는 달린 본 연구에서 제안하는 통한 의사결정 플랫폼은 원료 주문 및 운송 시간에 관한 정보가 RFID 기술을 통해 제조 공정 생산 계획 수립의 핵심 데이터로 사용됨으로써, 별도의 재고 관리 시설 없이 공장간 물류 현황에 대응하여 최적 생산 계획이 수립된다. 이를 위하여 제품 생산 시간 최소화를 목적 함수로 설정하고, 마감 기한 및 주문량에 대한 제약조건 등을 포함한 혼합정수선형계획 모델을 개발하였다. 이후 개발된 최적화 모델을 실제 의약품 중간체 생산 문제로 적용함으로써, 제안한 통합 의사결정 플랫폼의 효용성을 입증하였다. 본 연구 결과로 생산 시간 최적화를 위해 단순한 공정 조합을 필요로 하는 생산물이 먼저 제조되고 복잡한 공정 구조를 가진 생산물이 순차적으로 생산되는 생산 일정이 최적임을 확인하였다.
ZnO 바리스터는 다결정구조를 가지는 반도체 소자로 결정립과 입계의 미세구조 제어를 통해 비선형적인 전류/전압 특성을 가지기 때문에 서지(surge)전압으로부터 회로를 보호하는 역할을 한다. 이러한 ZnO 바리스터에서 원하는 전기적 물성을 얻기 위해서는 소결 공정에서 미세구조의 제어가 중요하다. 따라서 소결 공정에서 중요한 변수들과 소결체의 전기적 물성인 유전율로 구성된 데이터셋을 정의한 후 실험계획법 기반으로 데이터를 수집했다. 수집된 실험데이터셋을 기계학습 알고리즘에 학습하여 메타모델을 개발했고, 개발된 메타모델에 수치기반 최적화 알고리즘인 HMA(Hybrid Metaheuristic Algorithm)를 적용하여 최대 유전율을 가질 수 있는 공정조건을 도출했다. 이러한 메타모델 기반의 최적화를 다변수 시스템인 세라믹공정에 적용한다면 최소한의 실험만으로 최적 공정조건 탐색이 가능할 것으로 판단된다.
이 논문에서는 비선형계획법(非線型計劃法)에 의해 파티클보드 생산공정을 분석하여 생산비용을 최소화하기 위한 전산(電算)모델을 제시하였다. 의사결정변수(意思決定變數)는 파티클보드의 생산비용 및 품질과 밀접한 관련이 있는 생산공정상의 요소로써 파티클보드의 비중(比重), 접착제 첨가량 및 매트함수율로 설정하였으며, 휨강도 및 박리강도와 같은 파티클보드의 최저 품질기준은 제약조건(制約條件)으로써 이러한 의사결정변수(意思決定變數)들의 비선형함수(非線型函數)로 수식화되었다. 또한 전산(電算)모델을 시나리오에 따른 가상적인 생산여건들에 적용하여 봄으로써, 칩가격, 접착제 가격 및 열압속도와 같은 경영인자(經營因子)들의 변동(變動)이 생산비용에 마치는 영향력을 분석(分析)하여 전산모델의 적용례(適用例)를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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