이 논문에서는 보다 효율적인 단조 재공 관리를 위한 새로운 시스템을 제안한다. 지금까지 효율적인 재공 또는 재고 관리 통해 생산성을 향상시키기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 특히 바코드, RFID 기술, 영상 인식 기술 등 다양한 IT 기술을 접목을 시도해 왔다. 그러나 단조 재공관리 시스템의 특성상 이러한 접근 방법을 적용하는데 많은 문제점을 야기한다. 열악한 환경으로 인환 높은 훼손 가능성, 특정 단말기에 대한 종속성과 높은 관리 비용, 부정확한 적재 위치 관리 및 최적의 적재 위치 파악이 어렵다는 문제점을 지닌다. 따라서 이 논문에서는 기존 접근 방법의 한계를 극복하고 단조 재공 관리 환경에 적합한 새로운 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 스마트폰과 GIS 시스템을 이용하며 앞서 언급한 많은 문제점을 해결 및 보완할 수 있다는 장점을 지닌다.
현대의 생산환경에서 널리 사용되고 있는 생산시스템의 형태는 FMS(Flexible Manufacturing System, 유연생산 시스템)로, FMS 는 다품종 소량생산과 생산성 향상이라는 두 가지 목표에 가장 적합한 형태라고 할 수 있다. 하지만 FMS에는 시스템의 효율을 저하시키는 blocking, starving, deadlock 등이 존재하며 이들의 영향을 줄이고자 재공재고의 일시적 저장공간인 버퍼를 설치하게 된다. 시스템내의 제약으로 인해 버퍼의 총 용량은 제한적이므로, 효율적인 버퍼관리는 시스템 성능 향상을 가능하게 할 수 있다. 본 연구에서는 FMS의 각 Workstation의 작업량을 고려한 버퍼 할당을 통해 시스템 효율 향상을 추구하고, 시뮬레이션 과정을 통해 검증해 보고자 한다.
FMS(Flexible Manufacturing System, 유연생산 시스템)는 1960년대 최초로 소개된 이후, 뛰어난 Throughput과 Flexibility로 지금까지 다양한 생산 현장에서 널리 활용되고 있다. 하지만 복잡한 Part의 흐름, 충분하지 못한 AGV(Automated Guided Vehicle) 등으로 인한 성능 저하는 가장 큰 장애물이라 할 수 있다. 이에 대한 대비책으로 시스템 내에 설치하는 버버는 일시적인 WIP(Work In Process, 재공재고)의 저장공간으로써 Blocking, Starving 등의 발생을 최소화하는 역할을 수행한다. 따라서 이러한 버퍼의 적절한 배치는 시스템 성능에 큰 영향을 미치게 되며, 이에 본 연구에서는 각 Workstation의 Workload를 고려해 각 버퍼의 적절한 Capacity를 결정하는 과정을 소개하며, 제시된 방법론의 실효성을 시뮬레이션을 통해 검증하고자 한다.
가교 발포 공정을 거치는 대부분의 단열재의 생산 제조 공정은 혼합$\longrightarrow$압출$\longrightarrow$성형$\longrightarrow$발포$\longrightarrow$권취$\longrightarrow$포장 과 같은 공정을 거치게 된다. 생산방식에 있어서는 크게 두가치 공정에 따라 대별된다. 하나는 "인-라인" 방식의 제조공정이며 다른 하나는 "오프-라인" 방식의 제조공정이다. "인-라인"의 생산방식은 공정불량의 감지가 용이하고 재공품의 재고가 적은 장점이 있는 반면에 생산수율은 높지 못한편이다. 반면에 "오프-라인"의 생산방식은 생산수율은 상대적으로 매우 높지만 공정불량에 대한 위험이 크며 재공품의 재고가 증가하는 경향이 있다. 본 연구에서는 "인-라인" 생산방식과 "오프-라인" 생산방식의 장\ulcorner단점을 분석하여 생산되는 제품에 따라서 적절한 생산방식을 채택하여 줌으로써 회사 전체의 생산성 향상을 제고 할 수 있는 방법론을 개발하고자 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 먼저 공정의 분석을 통한 수학적 모델을 제시하고 그 해법을 연구하며, 사례를 들어 설명한다.
본 논문의 목적은 생산성 향상을 위한 시뮬레이션 모델의 구축과 활용으로, 자동차 솔레노이드 밸브를 생산하는 국내의 한 중소기업을 대상으로 최적 버퍼 할당 문제를 시뮬레이션을 통하여 해결하였다. 이를 위하여 생산 라인을 구성하고 있는 주요 요소나 운영 정책 등이 변화했을 때 이러한 변화가 생산량에 어떠한 영향을 주는지를 확인 할 수 있도록 생산 라인의 공정과 작업 내용 및 순서, 공정 수행시간, 총 근무 시간, 가동률, 작업 효율, 불량률, 재공재고 등을 주요 입력 변수로 설정하였으며, 실제 생산라인 운영 결과와의 비교를 통해 이를 검증하였다. 본 논문에서 대상으로 한 솔레노이드 생산라인은 공정 중의 버퍼가 지나치게 많은 상황이지만, 버퍼를 줄이게 되면 결품 발생으로 생산이 중단되는 경우가 발생하기 때문에 많은 양의 버퍼를 유지하고 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여, 시뮬레이션 모델을 구성, 검증하고 이를 활용하여 생산에 영향을 미치지 않는 최적의 버퍼 값을 결정 하였다. 본 본문에서 구축된 시뮬레이션 모델은 생산 라인에 영향을 미치는 많은 요소들을 입력 요소로 고려할 수 있도록 구성되었으며, 최적 버퍼 할당 뿐 아니라, 다양한 목적의 분석에 활용이 가능하다.
이 논문에서는 특정 단말기에 대한 독립성을 보장하고 비용의 효율성을 제공하는 새로운 단조 재공 관리 시스템을 제안한다. 지금까지 효율적인 재공 또는 재고 관리를 통해 프로세스 생산성을 향상시키기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔으며, 특히 바코드, RFID, 영상인식과 같은 다양한 IT 기술의 접목이 시도되었다. 그러나 단조 재공 관리 환경의 특성상 이러한 접근방법은 많은 문제점을 야기한다. 따라서 이 논문에서는 기존 접근방법의 한계를 극복할 수 있는 새로운 단조 재공 관리 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 스마트 모바일 기기의 GPS 정보를 이용하여 객체를 식별하고 객체의 위치를 정확하게 관리한다. 따라서 특별한 식별태그가 요구되지 않으며, 식별태그를 판독하기 위한 특정 단말기가 요구되지 않는다. 이를 통해 기존 접근방법의 문제점을 해결하고 전체적인 단조 재공 관리 프로세스의 생산성을 향상시킨다.
본 연구는 건설장비 차량 조립부품을 제작하는 가공공장의 계획 및 운영 시스템 개발에 대한 내용이다. 연구의 대상은 건설장비 차량인 굴삭기, 휠로더, 지게차의 조립부품을 제작하는 공장으로 제작품별 제작라인이 구성되어 있다. 그리고 각 제작라인에는 여러 개의 공정이 있으며, 일부 공정은 작업자에 의해 작업이 이루어지고, 용접 및 가공 등은 자동화된 장비 및 설비에 의해 작업이 된다. 가공공장에서 관리 및 운영의 주요 관점은 이후 공정인 조립공장의 조립 착수일에 늦지 않게 제작된 부품을 공급하는 것이다. 그리고 공장 자체적으로 제작라인 내의 재공재고 감소, 작업일간 작업부하평준화, 자동화 장비 및 설비의 효율 극대화 등이 공장의 주요 관리 사항이다. 따라서 본 연구에서는 가공공장에서 제작되는 조립부품의 납기일 준수, 재고 감소, 부하 평준화, 장비효율의 극대화를 위해 공장을 체계적으로 관리하기 위한 계획 및 운영 시스템을 개발하였다. 개발시스템에는 제작라인별 제작 착수 및 자재발주${\cdot}$입고 관리, 공정별 실적관리, 실시간 작업 진행 관리, 용접 불량 관리 기능 등이 있다. 시스템은 MSSQL 서버, 오라클과 Visual Basic, Visual C# ASP로 개발되었다.
본 연구에서는 웨이퍼 팹공정에서 웨이퍼 로트들이 뱃치공정을 위해 확률적으로 도착되는 상황에서 최적 뱃치크기를 결정하는 뱃칭문제를 다루고 있다. 뱃치공정이란 여러 개의 웨이퍼 로트들을 기계의 용량을 넘지 않는 한도 내에서 하나의 뱃치로 구성하여 한꺼번에 가공하는 공정을 말한다. 목적함수는 생산율을 높이고 재공재고 및 사이클타임을 줄이기 위해 웨이퍼 로트들의 평균 대기시간의 최소화를 채택하였다. 문제의 해결을 위해서, 확률적인 상황변동 하에서 실시간 제어를 위해 많이 활용되고 있는 신경회로망 중 다층 퍼셉트론을 이용한 뱃치크기 결정 모델을 제시하였다. 제시한 모델의 효율성을 확인하기 위해 기존에 잘 알려져 있는 최저뱃치크기(MBS) 규칙과 실험, 비교하였다.
본 연구는 반도체 제조 과정에서 생산 가용 능력이 저하되는 시점을 조기 탐지하기 위한 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 데이터 패턴의 불규칙한 변동이 잦은 환경에서 모델의 재학습 없이 최적의 성능을 유지할 수 있도록 온라인 학습 방식을 활용하였다. Augmented Dicky-Fuller test 를 통해 데이터의 정상성 여부를 검정하고, 데이터에 변화가 있을 경우 학습 모델은 지속적으로 업데이트된다. 특히, 상한 재공재고는 생산량과 직결되는 주요 지표로써, 낮게 예측된 시점에서 주요 원인 변수를 파악하는 것이 중요하다. 따라서 정확도와 효율성 측면에서 다른 모델 대비 가장 우수한 성능을 보였던 제안 기법에 shapley additive explanations(SHAP)을 적용하여 생산 저하 시 문제가 되는 원인 변수를 분석하고자 하였다.
소품종 대량 생산 체제에서 다품종 소량생산 체제로의 변경으로 인해 개별 기업들은 시장 점유율을 지키기 위해서 생산율 극대화, 재공재고의 최소화, 적정 사이클 타임 운영 등 다양한 생산전략을 개발, 이를 적절하게 운영하기 위한 노력을 경주하고 있다. 특히, 복잡한 제조라인의 경우 작업흐름이 특이하고 공정단계가 많으며 매우 복잡한 공정 순서로 인해, 기존의 수리모형이나 대기이론 모형과 같은 분석적 방법을 적용하여 생산전략을 수립하는 데 많은 한계점을 내포하고 있다. 이를 위해 본 논문은 재투입과 병목공정이 혼재된 제조라인을 대상으로 병목공정 앞에서의 자재 투입 통제 문제와 작업장의 생산변경시점 결정 및 배치기계의 배치크기 및 가공순서를 결정하는 휴리스틱 방법을 제안한다. 제안된 방법의 효과를 검증하기 위해 제조환경을 테스트할 수 있는 시뮬레이션 모델을 개발하였으며, 앞서 언급한 세 가지 의사결정 문제에 대해 현재 기업에서 일반적으로 많이 사용되고 있는 기존 방식과 본 연구에서 제안하는 방법들을 비교하는 실험을 하였으며, 실험을 위한 시나리오는 세 가지 의사결정 문제의 휴리스틱 방법을 단일로 적용하는 경우와 휴리스틱 방법을 동시에 적용하는 경우로 나누어 실험하였고, 실험 결과 세 가지 의사결정 규칙을 함께 적용하는 것이 생산율 향상, 사이클 타임 감소, 평균 재공재고 수준 감소에 효과가 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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