The manufacturing paradigm has shifted dramatically over the past decade from “push” or mass production mode to “pull” or customer-driven, order-based manufacturing mode, as multitudes of customers now demand mass customization of configurable products. As a means to achieve such rapidly responsive manufacturing system, Advanced Planning System (APS) has become an essential software tool for achieving modern “build-to-order” and “configure-to-order” manufacturing environment. APS enables manufacturers to respond to variety of customer demands In real time by instantly configuring manufacturing processes based on specifications described in each purchase orders and providing capable-to-promise information directly to customer by performing rapid “what-if” manufacturing simulated scenarios. This paper discusses the working of such system as well as the business processes that incorporate such systems to enable efficient “build-to-order” environment.
4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.
Build-to-Order (BTO) capabilities enable manufacturing firms to design, produce, and deliver a high volume of differentiated products that meet specific customer needs in timely manner as well as at close to mass-production prices. Aim of BTO is to simultaneously achieve customer responsiveness, cost efficiency, and high volume production. This paper attempts to define the BTO system and suggests the critical components for its realization. A case study is also described to show the impact of a successful BTO implementation.
정보기술을 활용하여 의상결정에 꼭 필요한 정보만을 걸러내는 작업의 중요성이 점점 증가하고 있다. 이러한 상황에서 정보필터링(information filtering)이란 말은 정보를 필요로 하는 사람에게 정보를 선별, 배포하는 다양한 과정을 표현하기 위해 사용되어 왔다. 이 글에서는 전자정보의 폭발적인 증가와 함께 주로 인터넷과 같은 정보생산 및 전달공간에서 시스템을 통해 자동으로 수행되고 있는 정보필터링에 대해서 이론적으로 정리하고, 최근 활발하게 개발 활용되고 있는 정보필터링을 이용한 주문형 정보서비스에 대해서 조사 분석해 보았다.
골판지 포장산업은 내수산업 특성을 지닌 주문생산 산업으로 과당경쟁이 심한 저부가가치 산업으로 부피가 커 수요지 중심 분산분포형의 전형적인 중소기업형 산업이다. 특히 골판지 포장산업은 폐지를 95%이상 재활용하는 대표적인 친환경 소재산업이며 국내 종이 생산 최다지종(35%)으로 대표적 제지분야이다. 본고에서는 한국골판지포장공업협동조합이 올해 발표한 자료를 토대로 국내 경기 전망을 살펴보고 골판지 포장생산 현황과 시장동향 등에 대해 살펴보도록 한다.
골판지 포장산업은 내수산업 특성을 지닌 주문생산 산업으로 과당경쟁이 심한 저부가가치 산업으로 부피가 커 수요지 중심 분산분포형의 전형적인 중소기업형 산업이다. 특히 골판지 포장산업은 폐지를 95% 이상 재활용하는 대표적인 친환경 소재산업이며 국내 종이 생산 최다지종(35%)으로 대표적 제지분야이다. 본 고에서는 한국골판지포장공업협동조합이 올해 발표한 자료를 토대로 국내 경기 전망을 살펴보고 골판지 포장생산 현황과 시장동향 등에 대해 살펴보도록 한다.
SCM(Supply Chain Management)는 생산의 전후방 프로세스를 하나의 일관된 프로세스로 보고 통합된 관리를 통하여 고객만족을 달성하려는 새로운 흐름이다. 반도체 산업은 생산프로세스가 타 산업보다 복잡하고 사이클 타임이 길며 또한 생산과정도 다른 여러 프로세스의 연결과정으로 구성되어 타 산업의 SCM 모델링과 다르게 정의되어야 한다. 본 연구에서는 주문침투점을 기준으로 반도체 Push 형 SCM 모델과 Pull 형 SCM 모델로 구분하여 각각에 대한 수리적 모형을 제시함으로 생산에서 1차 소비자까지의 SCM 네트워크에 대한 정형화를 시도하였다. Push형 모델에서는 생산량 극대화를, Pull형 모델에서는 납기만족을 전제로 한 이익의 최대화를 목표로 한다.
Companies of Build-to-Order(BTO) strive to achieve customer responsiveness and cost efficiency simultaneously. The success of BTO depends upon the high volume production based on product plat form and delayed differentiation principle on the one hand, and upon the rapid estimation of delivery and cost for the customer orders on the other hand. Expeditious processing of a specific order requires the rearrangement of production resources and the schedule, which results in increased cost. This paper describes a cost estimation method using activity-based costing depending on the schedule change caused by urgent customer orders.
선박을 건조하는 조선산업은 서로 다른 부품을 순서에 따라 하나씩 조립하여 생산하는 주문형 조립 산업이다. 선박 한척을 건조하는데 필요한 부품의 수는 십여 만개 이상으로 수천에서 수만톤의 강재가 필요하며 보통 선박의 수주에서 인도까지 2년이 소요된다. 조선산업에 쓰이는 부품 등은 국내 외 외주업체를 통해 주문형 생산방식으로 공급받기 때문에 건조과정에서 필요한 부품을 적기에 공급받지 못한다면 물류비용이 증가하고, 작업 및 공정관리의 혼란이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 선박부품의 관리를 위한 자재관리시스템의 구축 방안을 제안한다.
Leading companies have embraced the new economy with new and innovative BTO models. Instead of conventional company-oriented manufacturing scheduling, customer-oriented scheduling method attracts more and more attention. To evaluate the delivery of customer order in advance, the real production capacity as well as procurement lead time should be taken into account. This paper describes a quasi-real-time order delivery estimation system using TOC(Theory of Constraints) based scheduling method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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