• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2001년도 추계학술대회
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• pp.15-19
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• 2001

80년대 골드랫 박사에 의해 이론이 소개된 이후, 북미와 유럽 지역에서 많은 학자와 기업가들에 의해 연구, 현장에 적용되면서 오늘날 경영혁신 기법들을 주도하는 이론으로 자리잡은 제약이론(Theory of Constraints)은 최근에야 비로소 국내에 소개되고 있는 실정이다. 하지만 소개된 대부분의 연구가 TOC를 구성하는 여러 엔진 중 DBR에 국한된 것들이며, DBR 스케줄링 역시 아직은 이론적 연구에 그치고 있다. 본 연구에서는 기존의 여러 DBR 스케줄링 연구에서 보여진 한계, 즉 제약자원을 선정하는 데 있어, 자원이 가진 부하비율(부하/능력)만을 선정의 기준으로 고려하는 것에서 벗어나 실제 생산현장에 존재할 수 있는 여러 요소를 고려한 스케줄링 방법을 제시하였다. 각 제약자원들의 중요도를 고려하는데 있어서, 객관적 요소와 주관적 요소를 분류한 후 여러 전문가가 각각의 주관적 요소에 부여된 값을 다구찌 기법에서 이용하는 SN비로 계산하고 그 값들을 정규화 하였고, 주관적 요소와 객관적 요소를 위한 가중치 또한 SN비로 계산하고 그 값들을 정규화하는 방법을 제시하였다. 이 방법은 여러 요소들을 고려한 제약자원의 결정에 있어서 다른 요소들에 대한 다수의 전문가의 의견 통합을 시도하였고, 동시에 제약자원 결정에 있어서 임의의 요소에 전문가들이 부여한 값들의 평균이 크고 그 값들이 차이가 적은 즉, 거의 일치한 평가를 내리는 자원을 제약으로 선정하고 스케줄링하는 방법을 시도하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.177-190
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• 2021

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.