전체적인 조선 생산일정계획을 수립하기 위해서 계층적 구조를 채택하였다. 이 구조에 의하면 도크의 상위 일정계획 생성기는 탑재 일정계획을 생성하고, 조립공정의 하위 일정계획 생성기는 상위 일정계획 생성기가 요구하는 범위 내에서 각각 세부적인 조립 일정계획을 세우게 된다. 그런데 하위 일정계획 생성기가 아무리 노력하여도 상위 일정계획 생성기로부터의 제약조건을 만족시킬 수 없는 상황이 발생하면, 일정계획 수정기에 통보하여 초기 탑재 일정계획을 수정해야 한다. 하위 일정계획 생성기로부터의 조정요청을 반영하기 위해서 부분 수정을 통해 충격을 최소화시키는 일련의 휴리스틱으로 구성된 알고리즘을 제시하였다. 각각의 휴리스틱은 여유시간 제거, 버퍼 제거, 작업시간 축소, 다단계 여유시간 제거, 과부하 자원 공유블럭 조정, 자원 제약조건 완화 등이고, 흡수되지 않은 일부의 충격은 주변으로 전파된다. 이와같은 방법론을 대우조선의 상황에 적용하여, 조선일정계획 수정 시스템인 DAS-REACT를 개발하였다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1993.10a
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pp.165-173
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1993
생산일정계획 수립 시스템을 통하여 수립된 생산계획을 현장에서 실천하고자 할 때, 일반적으로 계획수립 후 얼마 지나지 않아 계획수립시 고려할 수 없었던 기계고장 또는 자재조달 지연, 작업 지체, 주문 취소 등과 같은 요인으로 생산일정을 계획대로 실천할 수 없는 경우가 발생한다. 이런 상황에서는 기존의 생산계획을 계속 실행할 수 없으므로 손쉽게 대처할 수 있는 방안이 필요하다. 본 연구에서는 일정계획편집기를 이러한 문제점을 해결할 수 있는 대안으로 제시한다. 일정계획편집기를 GUI, 객체지향적 설계를 통해 구현하므로서 이상상황과 일정변동에 효과적으로 대처할 수 있다. GUI환경을 통해, 수립된 생산일정과 이상상황, 작업진척, 수행도 등을 화면에 Gantt 도표로 표시해 주어 현장 파악을 용이하게 하고 작업추가, 삭제, 작업시간 변경, 대체공정으로의 이동 등의 편집을 mouse와 icon을 이용, 편리하게 수행할 수 있다. 편집작업시 자동으로 생산일정의 타당성을 만족시켜 줄 수 있는 지능화를 위한 기초 단계로서 객체지향설계를 이용한 규칙기반 일정계획 편집기를 설계한다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2002.05a
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pp.158-162
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2002
본 논문에서는 선박의 평블록을 조립하는 공장의 월/주간 일정계획을 수립하는 과정에서 계획의 정도를 향상시키기 위해 시뮬레이션을 적용하는 방안에 대해 다루고 있다. 조선 평블록 조립의 일정계획 수립은 표준 데이터를 근간으로 계획을 수립하므로 일정계획의 정도가 낮을 수 있다. 그리고 공장의 제반 여건 및 운영 방안을 일반적인 일정계획 기법에 반영하여 정도가 높은 일정계획을 수립하는 것은 매우 어려운 일이다. 하지만 시뮬레이션에서는 공장의 제반 여건을 상세하게 묘사 가능하고, 시뮬레이션 수행 후 해당 일정계획의 정도 및 여러 사항에 대해 많은 정보를 얻을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 수립된 일정계획에 대해 시뮬레이션을 통해 평가하고, 해당 일정계획의 문제점을 사전에 발견하여 조치함으로써 일정계획의 정도를 한층 높이고자 한다.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1998.10a
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pp.73-77
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1998
고가의 생산장비를 효율적으로 운영하기 위한 방법을 제시하는 방법으로 일정계획은 중요한 역할을 담당한다. 일정계획을 수립하기 위한 방법으로 많은 방법이 적용되고 있지만 시뮬레이션은 일정계획의 수행도 분석에 중요한 기능을 담당한다. 그러나 일정계획의 분석에 있어서 적용되는 기존의 시뮬레이션 방법에는 대상 시스템을 모형화하기 위해 적지 않은 노력이 필요하고, 사용하는 시뮬레이션 프로그램의 사용 방법 및 모형 작성 방법에 대한 학습이 필요한 경우도 적지 않다. 본 논문은 일정계획을 시뮬레이션하기 위한 일정계획 시뮬레이터 개발에 대한 연구이다. 기존의 시뮬레이션 프로그램이 가지는 이벤트 개념 대신 상태 개념을 이용하여 시뮬레이터를 개발하는 방법을 제시하였다. 생산시스템에 대한 모형을 작성하고자 할 경우 특별한 프로그래밍 작업없이 대상시스템의 모형을 작성하도록 하여 보다 편리하게 모형을 작성하였다. 대상시스템에 대한 프로그램없이 대상시스템의 구성 정보와 주문 정보를 입력하여 우선 순위규칙에 의한 다양한 일정계획의 수행도를 분석하는 일정계획 시뮬레이터를 개발하였다.
Scheduling problems can be classified into offline and online ones. This paper considers an online scheduling problem to minimize makespan on the identical parallel machines. For dynamically arrived jobs with their ready times, we show that the sequencing order according to the ERD (Earliest Ready Date) rule is optimal to minimize makespan. This paper suggests an algorithm by using the MIP(Mixed Integer Programming) formulation periodically to find a good periodic schedule and evaluates the required computational time and resulted makespan of the algorithm. The comparition with an offline scheduling shows our algorithm makes the schedule very fast and the makespan can be reduced as the period time reduction, so we can conclude that our algorithm is useful for scheduling the jobs under online environment even though the number of jobs and machines is large. We expect that the algorithm is invaluable one to find good schedules for the smart factory and online scheduler using the blockchain mechanism.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2014.06a
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pp.229-231
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2014
조선 프로젝트는 일반적으로 많은 블록 공정들을 거쳐 완성된다. 하나하나의 블록들이 일정에 따라 완성되면 다음 단계의 공정을 위한 플랜트로 이동하게 되는데 이러한 공정에 따른 블록 수송을 원활하게하기 위해 블록 수송계획을 세운다. 블록 트랜스포터는 블록 수송을 위한 주요 장비인데 트랜스포터의 일정 계획은 계획된 조선 프로젝트 완성을 위한 전체적인 일정 관리에 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 트랜스포터의 일정계획 문제를 0-1 정수계획 모형으로 정식화하여 최적일정계획을 수립하는 방법을 제안하였다.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.19
no.39
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pp.1-8
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1996
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.
이 연구의 모형은, 자원(기계, 인력), 주문(작업)의 의미를 확정한 "일반화된 job-shop"이다. 이 모형의 제약조건을 파악한 후, 불확정 제약조건의 표현과 추론방법을 연구하였으며, 이를 위하여 일정계획 수립 기능들을 모듈화하였다. 불확정제약조건에 따라 모듈들을 선택적으로 사용하기 위한 추론 과정은, 먼저, 납기만족이 우선이며 제약만족(CSP) 일정계획 모듈을 사용하고 그렇지 않으면 디스패칭 모듈을 사용한다. 그리하여, 납기, 작업시간의 불확정성과 자원의 변동, 새 주문의 추가, 일정계획 목표의 변경등을 반영하는 일정계획 수립방법을 제시하였다. 이 논문은 제약만족 일정계획과 디스패칭 일정계획을 하나의 틀에서 함께 사용함으로써, 일정계획 목표의 변경이나 제조환경이 변화에 대처할 수 있음을 보인다.수 있음을 보인다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.04a
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pp.99-102
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2000
전통적인 job shop 일정계획문제는 NP_hard 문제로 조합최적화 문제이다 일반적인 가정은 job이 방문하는 기계들의 경로가 고정되어 있다는 것이다. 경로 유연성을 가지는 job shop 일정계획문제는 job이 방문하는 기계들의 경로가 고정되어져 있지 않다는 것이다. 이러한 경우에 전통적인 job shop 문제를 복잡하게 만든다. 경로 유연성을 가지는 job shop 문제도 NP-hard 문제이다. 그러므로 휴레스틱이나 AI 기법들을 사용하는 하는 것이 불가피하게 되었다. 유전 알고리즘은 매우 복잡한 조합 최적화문제인 job shop 일정계획문제에 적용되어지고 있다. 이 논문은 최대완료시간(makespan)으로 경로 유연성을 가지는 job shop 일정계획문제를 풀기 위한 유전 알고리즘을 제시하고자 한다. 먼저 경로 유연성을 가지는 job shop 일정계획문제에 대한 정의를 내리고 유전 알고리즘을 구축하기 위한 첫 단계로 유전적 표현 즉, 개체 표현방법에 대해 설명하고 유전 연산자의 소개 그리고 알고리즘 재생과정을 제시하고 수치실험을 통해 알고리즘이 양질의 일정계획을 찾을 수 있다는 것을 보이고자 한다.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2001.05a
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pp.143-143
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2001
조선 산업에서의 이익 극대화를 위해서는, 공기 단축을 통한 매출 증대, 주어진 생산 자원(인력, 설비 등)의 효율적인 이용을 통한 생산비 절감이 필수적인 사안이다. 다시 말하면, 효율적인 자원의 이용으로 선박의 건조 공기를 줄임으로써 조선 산업에서의 이익 극대화를 도모할 수 있고 이는 효과적인 생산 계획과 관리를 통해 얻을 수 있다. 조선 산업에서의 생산 계획과 관리는 내업, 선행, 선내 등 선박 건조의 전 과정에서 이루어지고 있는데, 조선 산업은 타 산업에 비해 환경변화에 따른 단기간의 불확실성은 비교적 적은 반면에, 가공, 절단, 조립, 의장, 도장, 선행탑재, 탑재, 안벽 작업 등 다단계 제조 프로세스가 장기간에 걸쳐 상당히 복잡하게 구성되어 있다. 또한, 유연하게 적용할 수 있는 인적자원과 공정순서, 그리고 각종 시간적 공간적 자원 제약 등으로 인하여 효과적이고 일관된 생산 계획을 신속하게 수립하기가 어려울 뿐만 아니라, 주문 생산 방식이기 때문에 정확한 일정계획 데이터의 생성도 어려운 실정이다. 본 연구는, 조선의 혁신적인 생산관리 능력 향상을 지원하기 위한 "조선 통합 생산계획 시스템 개발" 에 관련된 연구이다. 본 연구에서는 조선 생산계획에 적합한 일정계획 방법론 및 엔진 소프트웨어를 활용하고 총체적인 생산계획 및 일정계획 업무의 개념 재정립을 통하여, 통합 최적화를 실시간에 지원하는 조선 최적 일정계획 시스템 구축에 궁극적인 목적을 두고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 조선 프로세스와 일정계획 업무규칙을 분석하고 이를 바탕으로 "조선 최적 일정계획 시스템"을 개발하였다. 조선 최적 일정계획 시스템은 블록, PE, 탑재, 선내 단계의 일정계획 최적화와 What-if Simulation을 지원하기 위하여 ILOG Solver/scheduler로 구현하였으며, 구현된 시스템에 대해 실제 계획에서 사용하는 데이터를 대상으로 다양한 최적화 기능에 대한 실험을 실시하였다. 실제 데이터를 이용한 실험결과, 풀이시간과 최적해 측면 모두에서 비교적 만족할 만한 결과를 보여주었다.교적 만족할 만한 결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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