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유전 알고리즘을 활용한 생산일정계획 자동화 시스템 구현

Design and Implementation of Process Scheduling System using Genetic Algorithm

초록/요약

최근 금융 위기로 전세계 제조 기업들의 경쟁력 약화는 물론, 범국가 차원의 문제로 대두되고 있다. 국내 제조기업 역시 치열한 시장경제 구조 속에서 생존을 위한 다각적인 방안을 연구하고 있다. 이에 본연의 업무에서 얼마나 좋은 성과를 보일 수 있느냐는 것이 제조기업의 생존에 달려 있다고 할 수 있다. 특히 경영관리 기능의 처음이자 마지막인 계획 기능은 기업의 장단기적 성과를 좌우하게 되는 매우 중요한 기능이라 할 수 있다. 자동차 제조업과 같이 2만여개가 넘는 수많은 부품의 조립이 요구되는 기업에 있어서, 계획의 수립은 기업의 성과와 직결된 의사결정으로써 쉽게 해결할 수 없는 난해한 문제라 할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 제조업의 형태들 중 일정한 수의 부분품으로 이루어진 조립품을 생산하는 일반적인 공정의 스케쥴링 문제를 연구의 대상으로 하고 있다. 일반적으로 기존의 제조 기업들은 자재소요계획에 의한 일정계획 수립방식을 채택하고 있지만, 최근 시장의 여건이 생산중심에서 고객중심으로 바뀜에 따라서 주문형 조립 생산방식의 도입과 추진이 점점 늘어가고 있는 추세이다. 그에 따라, 생산계획 관리는 비용을 최소화하고 생산량을 극대화하기 위하여 주문계획을 중심으로 재고, 설비, 자재, 배송, 공정 등의 수많은 정보를 다루게 되었다. 그 중, 설비의 기준 정보들은 생산일정계획의 핵심이 되어 주문과 작업자 사이의 연결고리를 만들어준다. 그러나 생산관리 차원에서 이러한 정보들을 통합적으로 다루고 있는 연구는 전무하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 기업의 최종 목표인 “이윤 극대화”를 달성하기 위하여 다양한 형태의 여러가지 목표들, 즉 KPI를 설정하고 이를 통합적으로 달성하기 위한 최적의 설비 기준 정보를 탐색하여 생산일정계획에 적용한다. 다시말해, 의사 결정자가 수많은 정보중에 핵심 정보들을 선택하고 우선순위를 손쉽게 설정할 수 있도록 AHP 알고리즘을 사용한다. 이 결과들을 이용하여 통합적인 목표들의 값을 탐색하고 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 설비 SET 정보를 제시한다. 본 연구를 통하여 기업에게 원활한 생산 현장과 생산량-비용의 합리적인 관계를 제시함으로써, 이윤 극대화의 이점을 가지는데 도움이 되었으면 한다.

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초록/요약

As a result of the recent financial crisis, not only is competiveness of manufacturing companies all over the world being weakened, it is also becoming a national crisis. Domestic manufacturing companies are conducting multifaceted studies for survival in the fierce market economy structure. Therefore, it can be said that how well a company performs in their tasks determines the survival of a manufacturing company. Especially the task of planning which is the beginning and the end of administrative management can be considered a very important function that can determine the long term performance of a company. In a company such as an automobile manufacturer that requires more than 20 thousand different parts and components, establishing a plan is a difficult task that cannot be easily solved based on decisions that are directly related to performance. Among the many types of manufacturing companies, this study uses as the subject of study scheduling of a general process of assembling a product that is composed of a fixed amount of components. Generally, many manufacturing companies employ scheduling based on material requirement plan but as conditions of today’s market is shifting from production oriented to customer oriented, built to order production is introduced more and more and is becoming the latest trend. Through this method, production planning management can minimize expenses, and in order to maximize production level, many different information such as inventory, equipment, materials, distribution, and process based on order plan are being handled. Among these, standard information of equipments become the core of production schedule and creates a link between orders and workers as the core of production schedule plan. However, it can be said that there is close to no studies that address such integrated information from the aspect of production management. Therefore in this study, in order to reach the ultimate corporate goal of “profit maximization”, various forms of various goals or KPI is set and optimal standard information for reaching these goals in integration are identified and applied in the production schedule. In other words, AHP algorithm is used so that decision makers can easily choose essential information among the many presented and easily prioritize the information. Using these results, value for integrated goals are identified and by using the genetic algorithm, optimum equipment set information are presented. Through this study, by presenting to corporations a logical relationship between production sit and production level-expense, this study will perhaps contribute in finding advantages in profit maximization.

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