오늘날 4차 산업혁명의 파고가 밀려오는 가운데 제조기업들은 장기적인 경기 침체와 노동자 인건비 및 재료비 상승 등의 이유로 공장을 가동하고, 제품을 생산하는데 어려움이 많다. 그리고 과거에 비해 고객들의 요구사항수준이 다양해짐에 따라 점점 빠르게 제품들의 수명주기가 단축되고, 다품종 소량생산체제를 넘어 개인맞춤형 제품생산체제로 전환되는 등 생산 환경이 급격히 변화되고 있다. 이에 대응하기 위해 2017년부터 한국 정부는 민·관이 공동으로 참여하는 대통령 직속 4차 산업혁명위원회를 설치하였고, 산업통상자원부를 통해 2,200개 이상의 ...
오늘날 4차 산업혁명의 파고가 밀려오는 가운데 제조기업들은 장기적인 경기 침체와 노동자 인건비 및 재료비 상승 등의 이유로 공장을 가동하고, 제품을 생산하는데 어려움이 많다. 그리고 과거에 비해 고객들의 요구사항수준이 다양해짐에 따라 점점 빠르게 제품들의 수명주기가 단축되고, 다품종 소량생산체제를 넘어 개인맞춤형 제품생산체제로 전환되는 등 생산 환경이 급격히 변화되고 있다. 이에 대응하기 위해 2017년부터 한국 정부는 민·관이 공동으로 참여하는 대통령 직속 4차 산업혁명위원회를 설치하였고, 산업통상자원부를 통해 2,200개 이상의 스마트공장 보급 및 확산 사업계획을 확정 공고하였다. 그리고 첨단 제조로봇 개발, 3D프린팅 기반 제조서비스 플랫폼 구축 등 제조 산업의 지능화 혁신을 이루기 위해 정부가 905억원, 민간이 203억원, 총 1,108억원을 투입하고 있다. 그러나 이러한 정부의 지원 노력에도 불구하고 영세한 중소제조기업들은 대기업과 달리 IT(information technology) 활용 및 정보관리 능력이 매우 부족하여 지원정책의 효과적인 추진이 어려운 실정이다. 특히 기본 생산정보수집 능력부족으로 생산이력 및 불량제품 관리와 효율적인 생산스케줄링 수립에 어려움을 겪고 있다. 또한 JIT(just-in-time) 시스템을 도입 운영하는 많은 원청업체의 납기준수를 우선적으로 고려하다 보니 기계가동율과 생산성 저하를 초래, 기업의 채산성이 크게 악화되고 있다. 이밖에도 새로운 시스템이나 기술도입에 많은 비용부담을 느끼고 있어 아직도 공장운영이 수작업과 종이문서에 의존하는 등 비효율적인 측면이 많아 대기업과의 생산성 격차가 지속적으로 확대되고 있다. 이러한 상황에서 영세한 중소제조기업이 생산성 향상을 통해 경쟁력을 확보하기 위해서는 무엇보다도 효율적인 생산스케줄링 시스템의 도입이 필요하다고 본다. 그러나 기존의 상용 스케줄링 시스템은 시스템의 도입 구축에 소요되는 시간과 비용이 과다하고 기업의 자체 인력으로 시스템에 대한 유지 및 보수가 어렵다는 단점을 가지고 있다. 또한 체계화된 정보화 시스템과의 인터페이스를 전제로 구축되어야 하므로 영세한 중소제조기업에서 도입 활용하기에는 매우 어렵다. 따라서 국내 중소제조기업의 생산성 제고 및 시장 경쟁력 확보를 위해 중소제조기업용 스마트 스케줄링 시스템의 개발이 절실히 요구된다. 즉, 이는 기존 업무프로세스의 변경 최소화, 구축비용 및 시간의 최소화, 운용의 용이성, 결과의 신속한 도출이 가능한 스케줄링 시스템을 의미한다. 이에 본 논문에서는 생산 데이터 수집 및 관리체계가 전무하고, 기본적인 생산관리시스템과 이를 활용할 수 있는 전문적인 능력이 부족한 영세 중소제조기업을 대상으로 기존 상용 솔루션 시스템과 다른 중소기업용 생산 스케줄링 시스템을 구축하였다. 본 논문에서 제안한 중소제조기업용 스마트 생산스케줄링 시스템은 기존 상용화된 스케줄링 시스템과 다르게 다음과 같은 차별성을 갖는다. 첫째, 시스템의 도입 및 구축에 대한 비용 및 시간 소모가 매우 적다. 둘째, 기존시스템과의 변경점이 적고, 시스템이 가볍고 적용이 쉽다. 셋째, 중소제조기업의 열악한 상황과 특성에 맞는 주요 핵심 기능만을 구현한다. 넷째, 기업의 자체인력으로 시스템에 대한 운용이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 중소제조기업용 스마트 생산스케줄링 시스템의 주요 구축 내용은 다음과 같다. 첫째, 중소제조기업의 열악한 정보인프라를 감안한 기준정보 관리체계를 활용하였다. 즉, 스케줄링 시스템 구동을 위해 필수적으로 요구되는 생산 데이터를 기준정보(master data), 입력정보(input data), 출력정보(output data)로 분류 및 정형화하고, 시간 및 동작연구를 수행하여 수집된 현장의 생산데이터들을 엑셀기반의 규격화된 포맷(format)을 기준으로 모듈화하여 기준정보저장소(MDS; master data storage)를 통해 신속하게 입출력이 가능토록 했다. 둘째, 현장생산관리자의 경험적 지식과 다양한 제약들을 동시에 고려할 수 있는 작업우선순위 선정 알고리즘을 개발하였다. 즉, 기존연구와는 달리 기준정보저장소의 생산 데이터를 고객사들의 신뢰수준 및 주문제품별 단위비용, 납기지연비용, 재고관리비용, 납기신뢰성, 셋업시간 및 제품 불량률 외에도 현장생산관리자의 경험적 지식을 핵심 기준요인으로 설정하고, 그동안 성능이 입증된 TOPSIS(technique for order performance by similarity to ideal solution)방법론과 PROMETHEE(preference ranking organization method for enrichment evaluation) 방법론을 활용하여 급변하는 생산 환경에서 신속하게 작업우선순위를 설정할 수 있도록 하였다. 셋째, 도출된 작업우선순위를 토대로 SPT, LPT, FIFO 등 다양한 스케줄링 알고리즘의 적용결과에 대한 비교분석이 가능한 시뮬레이션 기반의 생산 스케줄링 시스템을 개발하였다. 즉, 긴급한 상황에 대한 신속한 의사결정 지원과 다양한 시나리오 모델에 대한 검증 및 분석이 가능하며 도출된 스케줄링 결과들에 대해 제조리드타임 및 납기지연시간 등의 종합적인 생산성 분석이 가능하도록 연계하였다. 넷째, 본 시스템을 검증하고자 실제 사례기업의 생산 데이터를 수집 및 모듈화하고, 현장생산관리자의 경험적 지식이 반영된 작업우선순위를 설정하여, SPT, LPT, FIFO 등 다양한 스케줄링 알고리즘을 적용한 결과에 대한 총 납기지연시간 비교 분석을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 활용할 경우 FIFO, SPT, LPT 규칙보다 약 176.54(분)의 납기지연시간이 감소되는 것으로 나타나 사례기업에서 어려움을 겪고 있는 재고수량관리 문제를 해결하는데 큰 도움이 될 것으로 기대된다. 따라서 본 논문에서 제안하는 스케줄링 시스템은 정부의 지원정책 수립 시나 영세한 타 중소기업의 생산스케줄 수립에 유용한 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 논문의 한계로는 다양한 업종별로 표준화된 생산 데이터 관리 템플릿(template)을 개발하지 못하였고, 단일 사례기업을 대상으로 사례연구를 수행하여 연구범위에 대한 제한이 있다. 향후에는 다양한 업종별로 표준화된 데이터 템플릿을 개발하는 연구와 동시에 업종별로 수집된 생산 데이터를 통해 업종별로 특화된 스케줄링 알고리즘 개발 연구가 필요할 것으로 사료된다. 부가적으로는 웹(web)이나 모바일(mobile) 환경에서 스케줄 수립 결과를 확인할 수 있는 유저 인터페이스 확장 연구가 필요할 것으로 판단된다.
오늘날 4차 산업혁명의 파고가 밀려오는 가운데 제조기업들은 장기적인 경기 침체와 노동자 인건비 및 재료비 상승 등의 이유로 공장을 가동하고, 제품을 생산하는데 어려움이 많다. 그리고 과거에 비해 고객들의 요구사항수준이 다양해짐에 따라 점점 빠르게 제품들의 수명주기가 단축되고, 다품종 소량생산체제를 넘어 개인맞춤형 제품생산체제로 전환되는 등 생산 환경이 급격히 변화되고 있다. 이에 대응하기 위해 2017년부터 한국 정부는 민·관이 공동으로 참여하는 대통령 직속 4차 산업혁명위원회를 설치하였고, 산업통상자원부를 통해 2,200개 이상의 스마트공장 보급 및 확산 사업계획을 확정 공고하였다. 그리고 첨단 제조로봇 개발, 3D프린팅 기반 제조서비스 플랫폼 구축 등 제조 산업의 지능화 혁신을 이루기 위해 정부가 905억원, 민간이 203억원, 총 1,108억원을 투입하고 있다. 그러나 이러한 정부의 지원 노력에도 불구하고 영세한 중소제조기업들은 대기업과 달리 IT(information technology) 활용 및 정보관리 능력이 매우 부족하여 지원정책의 효과적인 추진이 어려운 실정이다. 특히 기본 생산정보수집 능력부족으로 생산이력 및 불량제품 관리와 효율적인 생산스케줄링 수립에 어려움을 겪고 있다. 또한 JIT(just-in-time) 시스템을 도입 운영하는 많은 원청업체의 납기준수를 우선적으로 고려하다 보니 기계가동율과 생산성 저하를 초래, 기업의 채산성이 크게 악화되고 있다. 이밖에도 새로운 시스템이나 기술도입에 많은 비용부담을 느끼고 있어 아직도 공장운영이 수작업과 종이문서에 의존하는 등 비효율적인 측면이 많아 대기업과의 생산성 격차가 지속적으로 확대되고 있다. 이러한 상황에서 영세한 중소제조기업이 생산성 향상을 통해 경쟁력을 확보하기 위해서는 무엇보다도 효율적인 생산스케줄링 시스템의 도입이 필요하다고 본다. 그러나 기존의 상용 스케줄링 시스템은 시스템의 도입 구축에 소요되는 시간과 비용이 과다하고 기업의 자체 인력으로 시스템에 대한 유지 및 보수가 어렵다는 단점을 가지고 있다. 또한 체계화된 정보화 시스템과의 인터페이스를 전제로 구축되어야 하므로 영세한 중소제조기업에서 도입 활용하기에는 매우 어렵다. 따라서 국내 중소제조기업의 생산성 제고 및 시장 경쟁력 확보를 위해 중소제조기업용 스마트 스케줄링 시스템의 개발이 절실히 요구된다. 즉, 이는 기존 업무프로세스의 변경 최소화, 구축비용 및 시간의 최소화, 운용의 용이성, 결과의 신속한 도출이 가능한 스케줄링 시스템을 의미한다. 이에 본 논문에서는 생산 데이터 수집 및 관리체계가 전무하고, 기본적인 생산관리시스템과 이를 활용할 수 있는 전문적인 능력이 부족한 영세 중소제조기업을 대상으로 기존 상용 솔루션 시스템과 다른 중소기업용 생산 스케줄링 시스템을 구축하였다. 본 논문에서 제안한 중소제조기업용 스마트 생산스케줄링 시스템은 기존 상용화된 스케줄링 시스템과 다르게 다음과 같은 차별성을 갖는다. 첫째, 시스템의 도입 및 구축에 대한 비용 및 시간 소모가 매우 적다. 둘째, 기존시스템과의 변경점이 적고, 시스템이 가볍고 적용이 쉽다. 셋째, 중소제조기업의 열악한 상황과 특성에 맞는 주요 핵심 기능만을 구현한다. 넷째, 기업의 자체인력으로 시스템에 대한 운용이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 중소제조기업용 스마트 생산스케줄링 시스템의 주요 구축 내용은 다음과 같다. 첫째, 중소제조기업의 열악한 정보인프라를 감안한 기준정보 관리체계를 활용하였다. 즉, 스케줄링 시스템 구동을 위해 필수적으로 요구되는 생산 데이터를 기준정보(master data), 입력정보(input data), 출력정보(output data)로 분류 및 정형화하고, 시간 및 동작연구를 수행하여 수집된 현장의 생산데이터들을 엑셀기반의 규격화된 포맷(format)을 기준으로 모듈화하여 기준정보저장소(MDS; master data storage)를 통해 신속하게 입출력이 가능토록 했다. 둘째, 현장생산관리자의 경험적 지식과 다양한 제약들을 동시에 고려할 수 있는 작업우선순위 선정 알고리즘을 개발하였다. 즉, 기존연구와는 달리 기준정보저장소의 생산 데이터를 고객사들의 신뢰수준 및 주문제품별 단위비용, 납기지연비용, 재고관리비용, 납기신뢰성, 셋업시간 및 제품 불량률 외에도 현장생산관리자의 경험적 지식을 핵심 기준요인으로 설정하고, 그동안 성능이 입증된 TOPSIS(technique for order performance by similarity to ideal solution)방법론과 PROMETHEE(preference ranking organization method for enrichment evaluation) 방법론을 활용하여 급변하는 생산 환경에서 신속하게 작업우선순위를 설정할 수 있도록 하였다. 셋째, 도출된 작업우선순위를 토대로 SPT, LPT, FIFO 등 다양한 스케줄링 알고리즘의 적용결과에 대한 비교분석이 가능한 시뮬레이션 기반의 생산 스케줄링 시스템을 개발하였다. 즉, 긴급한 상황에 대한 신속한 의사결정 지원과 다양한 시나리오 모델에 대한 검증 및 분석이 가능하며 도출된 스케줄링 결과들에 대해 제조리드타임 및 납기지연시간 등의 종합적인 생산성 분석이 가능하도록 연계하였다. 넷째, 본 시스템을 검증하고자 실제 사례기업의 생산 데이터를 수집 및 모듈화하고, 현장생산관리자의 경험적 지식이 반영된 작업우선순위를 설정하여, SPT, LPT, FIFO 등 다양한 스케줄링 알고리즘을 적용한 결과에 대한 총 납기지연시간 비교 분석을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 활용할 경우 FIFO, SPT, LPT 규칙보다 약 176.54(분)의 납기지연시간이 감소되는 것으로 나타나 사례기업에서 어려움을 겪고 있는 재고수량관리 문제를 해결하는데 큰 도움이 될 것으로 기대된다. 따라서 본 논문에서 제안하는 스케줄링 시스템은 정부의 지원정책 수립 시나 영세한 타 중소기업의 생산스케줄 수립에 유용한 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 논문의 한계로는 다양한 업종별로 표준화된 생산 데이터 관리 템플릿(template)을 개발하지 못하였고, 단일 사례기업을 대상으로 사례연구를 수행하여 연구범위에 대한 제한이 있다. 향후에는 다양한 업종별로 표준화된 데이터 템플릿을 개발하는 연구와 동시에 업종별로 수집된 생산 데이터를 통해 업종별로 특화된 스케줄링 알고리즘 개발 연구가 필요할 것으로 사료된다. 부가적으로는 웹(web)이나 모바일(mobile) 환경에서 스케줄 수립 결과를 확인할 수 있는 유저 인터페이스 확장 연구가 필요할 것으로 판단된다.
Today, as the wave of the fourth industrial revolution comes to the fore, manufacturing companies have difficulty in manufacturing and producing products because of the long-term recession, rising labor costs and material costs. In addition, as the demand level of customers has become more diversifi...
Today, as the wave of the fourth industrial revolution comes to the fore, manufacturing companies have difficulty in manufacturing and producing products because of the long-term recession, rising labor costs and material costs. In addition, as the demand level of customers has become more diversified compared to the past, the life cycle of products is getting shorter and faster, and the production environment is changing drastically. To cope with this, the Korean government established the 4th Industrial Revolution Committee, which is directly under the presidency of the government and the Ministry of Commerce, Industry and Energy, and announced plans for spreading and expanding more than 2,200 smart factories from 2017. The government is investing KRW 90.5 billion and the private sector investing KRW 20 billion, totaling KRW 110.8 billion to realize intelligent innovation of the manufacturing industry such as the development of advanced manufacturing robots and 3D printing based manufacturing service platform. However, in spite of the efforts of the government, small and medium sized manufacturing companies are not able to utilize information technology(IT) and information management ability unlike large companies. Especially, due to lack of ability to collect basic production information, it is difficult to establish production history and management of defective products and efficient production scheduling. In addition, considering the fact that many contractors who install and operate JIT (just-in-time) system have priority to observe deadlines, the productivity and productivity of machinery have been decreased. In addition, due to the inefficient aspects such as the fact that factory operation is dependent on manual work and paper documents, the productivity gap with large enterprises is continuously expanding. In this situation, it is necessary to introduce an efficient production scheduling system in order to secure competitiveness by improving the productivity of small and medium sized manufacturing enterprises. However, the commercial scheduling system has a disadvantage that it takes time and expense to construct and install the system excessively, and it is difficult to maintain and repair the system due to the internal manpower of the enterprise. In addition, it is very difficult to utilize it in small and medium sized manufacturing companies because it must be constructed on the premise of interface with systemized information system. Therefore, it is urgently required to develop a smart scheduling system for SMEs in order to enhance productivity and market competitiveness of SMEs in Korea. That is, this means a scheduling system capable of minimizing changes of existing business processes, minimizing the construction cost and time, facilitating the operation, and quickly deriving the results. In this paper, we have constructed a production scheduling system for SMEs, which is different from the existing commercial solution system, for SMEs that have no production data collection and management system and lack basic production management system and professional skills. The smart production scheduling system for SMEs proposed in this paper has the following differences, unlike the existing commercialized scheduling system. In this paper, we have established a production scheduling system for SMEs and other commercial solution systems for SMEs with little or no production data collection and management system. The smart production scheduling system for SMEs has proposed the following differences, unlike the existing commercialized scheduling system. First, there is little cost and time-consuming to introduce and build a system. Second, there are fewer changes with existing systems, and the system is light and easy to apply. Third, it implements only core functions that meet the harsh conditions and characteristics of SMEs. Fourth, the system can be operated by the company's own manpower. The main contents of smart production scheduling system for SMEs proposed in this paper are as follows. First, we utilized a standard information management system that takes into consideration the poor information infrastructure of SMEs. In other words, the production data that is essentially required for the operation of the scheduling system is classified and formatted as master data, input data and output data, and time and motion studies are performed to collect the production data of the collected fields on the basis of an Excel-based standardized format To enable fast input/output through master data storage. Second, we have developed a task prioritization algorithm that can simultaneously consider the experiential knowledge of the field production manager and various constraints. In other words, unlike previous studies, the production data of the standard information store is used as a basis of the experiential knowledge of the field production manager in addition to the trust level of customers, the unit cost per order product, the tardiness penalty cost, the inventory management cost, and set the work priority in the rapidly changing production environment by using the proven TOPSIS(technique for order performance by similarity to ideal solution) and PROMETHEE(preference ranking organization method for enrichment evaluation). Third, we developed a simulation based production scheduling system that can compare and analyze the application results of various scheduling algorithms such as SPT, LPT, and FIFO based on the derived task priority. In other words, it enables rapid decision support for urgent situations, verification and analysis of various scenario models, and linked to the comprehensive scheduling results, such as manufacturing lead time and delivery delay time, for comprehensive productivity analysis. Fourth, to verify the system, we collect and modularize the production data of the actual case company, set the work priority reflecting the experiential knowledge of the field production manager, and apply the various scheduling algorithms such as SPT, LPT, productivity analysis was performed. Using the proposed system, the delivery delay time of about 176.54 (min) is reduced compared to the FIFO, SPT, and LPT rules, which is expected to be a great help in solving the problem of inventory quantity management. Therefore, the scheduling system proposed in this paper can be used as a useful tool for establishing the support policy of the government or establishing production schedules of other small and medium-sized enterprises. As a limitation of this paper, we have not developed a standardized production data management template for various industries, and there is a limitation on the scope of research by carrying out case studies on single case companies. In the future, it will be necessary to study the development of standardized data templates for various types of industries, as well as research on the development of scheduling algorithms that are specific to each industry, based on the data collected by industry. In addition, it is necessary to study the user interface extension that can confirm schedule establishment result in web or mobile environment.
Today, as the wave of the fourth industrial revolution comes to the fore, manufacturing companies have difficulty in manufacturing and producing products because of the long-term recession, rising labor costs and material costs. In addition, as the demand level of customers has become more diversified compared to the past, the life cycle of products is getting shorter and faster, and the production environment is changing drastically. To cope with this, the Korean government established the 4th Industrial Revolution Committee, which is directly under the presidency of the government and the Ministry of Commerce, Industry and Energy, and announced plans for spreading and expanding more than 2,200 smart factories from 2017. The government is investing KRW 90.5 billion and the private sector investing KRW 20 billion, totaling KRW 110.8 billion to realize intelligent innovation of the manufacturing industry such as the development of advanced manufacturing robots and 3D printing based manufacturing service platform. However, in spite of the efforts of the government, small and medium sized manufacturing companies are not able to utilize information technology(IT) and information management ability unlike large companies. Especially, due to lack of ability to collect basic production information, it is difficult to establish production history and management of defective products and efficient production scheduling. In addition, considering the fact that many contractors who install and operate JIT (just-in-time) system have priority to observe deadlines, the productivity and productivity of machinery have been decreased. In addition, due to the inefficient aspects such as the fact that factory operation is dependent on manual work and paper documents, the productivity gap with large enterprises is continuously expanding. In this situation, it is necessary to introduce an efficient production scheduling system in order to secure competitiveness by improving the productivity of small and medium sized manufacturing enterprises. However, the commercial scheduling system has a disadvantage that it takes time and expense to construct and install the system excessively, and it is difficult to maintain and repair the system due to the internal manpower of the enterprise. In addition, it is very difficult to utilize it in small and medium sized manufacturing companies because it must be constructed on the premise of interface with systemized information system. Therefore, it is urgently required to develop a smart scheduling system for SMEs in order to enhance productivity and market competitiveness of SMEs in Korea. That is, this means a scheduling system capable of minimizing changes of existing business processes, minimizing the construction cost and time, facilitating the operation, and quickly deriving the results. In this paper, we have constructed a production scheduling system for SMEs, which is different from the existing commercial solution system, for SMEs that have no production data collection and management system and lack basic production management system and professional skills. The smart production scheduling system for SMEs proposed in this paper has the following differences, unlike the existing commercialized scheduling system. In this paper, we have established a production scheduling system for SMEs and other commercial solution systems for SMEs with little or no production data collection and management system. The smart production scheduling system for SMEs has proposed the following differences, unlike the existing commercialized scheduling system. First, there is little cost and time-consuming to introduce and build a system. Second, there are fewer changes with existing systems, and the system is light and easy to apply. Third, it implements only core functions that meet the harsh conditions and characteristics of SMEs. Fourth, the system can be operated by the company's own manpower. The main contents of smart production scheduling system for SMEs proposed in this paper are as follows. First, we utilized a standard information management system that takes into consideration the poor information infrastructure of SMEs. In other words, the production data that is essentially required for the operation of the scheduling system is classified and formatted as master data, input data and output data, and time and motion studies are performed to collect the production data of the collected fields on the basis of an Excel-based standardized format To enable fast input/output through master data storage. Second, we have developed a task prioritization algorithm that can simultaneously consider the experiential knowledge of the field production manager and various constraints. In other words, unlike previous studies, the production data of the standard information store is used as a basis of the experiential knowledge of the field production manager in addition to the trust level of customers, the unit cost per order product, the tardiness penalty cost, the inventory management cost, and set the work priority in the rapidly changing production environment by using the proven TOPSIS(technique for order performance by similarity to ideal solution) and PROMETHEE(preference ranking organization method for enrichment evaluation). Third, we developed a simulation based production scheduling system that can compare and analyze the application results of various scheduling algorithms such as SPT, LPT, and FIFO based on the derived task priority. In other words, it enables rapid decision support for urgent situations, verification and analysis of various scenario models, and linked to the comprehensive scheduling results, such as manufacturing lead time and delivery delay time, for comprehensive productivity analysis. Fourth, to verify the system, we collect and modularize the production data of the actual case company, set the work priority reflecting the experiential knowledge of the field production manager, and apply the various scheduling algorithms such as SPT, LPT, productivity analysis was performed. Using the proposed system, the delivery delay time of about 176.54 (min) is reduced compared to the FIFO, SPT, and LPT rules, which is expected to be a great help in solving the problem of inventory quantity management. Therefore, the scheduling system proposed in this paper can be used as a useful tool for establishing the support policy of the government or establishing production schedules of other small and medium-sized enterprises. As a limitation of this paper, we have not developed a standardized production data management template for various industries, and there is a limitation on the scope of research by carrying out case studies on single case companies. In the future, it will be necessary to study the development of standardized data templates for various types of industries, as well as research on the development of scheduling algorithms that are specific to each industry, based on the data collected by industry. In addition, it is necessary to study the user interface extension that can confirm schedule establishment result in web or mobile environment.
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