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문제 정의
- 본 연구는 데크플레이트에 관한 선행연구 고찰을 통하여, 데크플레이트의 종류별 특징 및 시공사례등을 살펴보았다. 그리고 데크플레이트가 시공된 사례 분석 및 전문가 면담을 통하여, 데크플레이트의 프로세스와 데이터를 수집하였다.
- 따라서 본 연구에서는 시뮬레이션 기법을 이용하여, 철골조 데크플레이트 공사의 프로세스를 기반으로 투입자원의 변화에 따른 생산성 분석을 수행하였다. 이러한 분석을 통해 최적의 생산성을 도출하는 데 본 연구의 목적이 있다.
- 투입되는 작업조의 변화에 따른 생산성의 변화를 살펴보았다. 큰 영향을 미치지 않을 것이라 판단되는 양중 작업조를 제외한 나머지 6개의 작업조를 대상으로, 판개작업조와 내화피복 뿜칠작업조의 변화 범위를 1~3, 용접, 볼트설치, 철근배근과 콘크리트 타설 작업조의 변화 범위 1~2로 하여, 투입자원의 변화에 따른 생산성 및 작업시간을 표 11.
제안 방법
- 7) 본 연구에서는 'C'社의 자문 및 데이터 결과를 기준으로 확률론적인 방법의 일종인 삼각분포(triangle distribution)를 사용하여 일정 데이터를 입력하였다.
- 시뮬레이션의 생산성 정보는 실제적인 데이터를 기반으로 도출된 결과물이지만 여기에서 도출된 생산성이 이론적으로 최적이라고 할 수 없다. 그래서 자원의 다양한 변화를 통해 다양한 시나리오 상에서 최적의 생산성을 도출하기 위하여 다음과 같은 민감도 분석을 실시하였다.
- 본 연구는 데크플레이트에 관한 선행연구 고찰을 통하여, 데크플레이트의 종류별 특징 및 시공사례등을 살펴보았다. 그리고 데크플레이트가 시공된 사례 분석 및 전문가 면담을 통하여, 데크플레이트의 프로세스와 데이터를 수집하였다. 분석된 프로세스 및 데이터를 기반으로 건설시뮬레이션분야에서 생산성 분석 및 기간 예측에 효율적이라 알려진 CYCLONE기법을 이용하여, 생산성 분석을 실시하였다.
- 따라서 본 연구에서는 시뮬레이션 기법을 이용하여, 철골조 데크플레이트 공사의 프로세스를 기반으로 투입자원의 변화에 따른 생산성 분석을 수행하였다. 이러한 분석을 통해 최적의 생산성을 도출하는 데 본 연구의 목적이 있다.
- 또한 투입자원에 따른 민감도분석을 실시하여, 최적의 생산성을 도출하였다.
- 수집된 데이터는 1000㎡ 단위기준으로 작업량, 작업시간 및 투입자원 등을 분석하였다. 사용된 장비 및 노무량은 단위면적당 투입량을 분석하였다.
- 앞서 “연구의 방법”에서 설명한 바와 같이, 철골조 데크플레이트의 공법 및 데이터를 수집하기 위하여, 이 연구에서는 사례분석 및 전문가 면담을 동시에 진행하였다. 수집된 데이터는 1000㎡ 단위기준으로 작업량, 작업시간 및 투입자원 등을 분석하였다. 사용된 장비 및 노무량은 단위면적당 투입량을 분석하였다.
- 시뮬레이션 결과를 세부적으로 설명하면, 우선 표 7.에서 설명한 각각의 작업에 투입되는 작업조들의 상태를 분석하였다. 데크플레이트 판개 (노드 7), 용접(노드 10), 스터드볼트 조립 (노드 13), 철근 배근 (노드 22), 콘크리트의 작업조(노드 29)의 유휴상태는 전체 시뮬레이션 시간에 대해 각각 91.
- 앞서 “연구의 방법”에서 설명한 바와 같이, 철골조 데크플레이트의 공법 및 데이터를 수집하기 위하여, 이 연구에서는 사례분석 및 전문가 면담을 동시에 진행하였다.
- 기존의 연구들은 건설 프로세스 등의 연구나 기존 재래식공법과의 비교 분석을 통한 생산성만을 분석하였다. 이에 본 논문에서는 데크플레이트공사의 프로세스를 구축하고, 투입자원의 분석을 기반으로 시뮬레이션 기법을 이용하여, 건설프로세스에 보다 집중된 생산성을 분석하였다.
- 표의 결과는 각각의 큐 노드에서 발생하는 유휴시간(idle time)을 시뮬레이션이 수행되는 과정에서 산정한 것이다. 즉, 투입된 자원의 유휴상태를 측정함으로써, 구축된 프로세스의 생산성을 분석할 수 있다.
- 철골조 데크플레이트의 건설사례분석과 전문시공업체인 ‘C’社와의 자문을 통하여, 세부작업별 작업시간과 투입자원에 대한 데이터를 수집하였으며, 이를 바탕으로 시뮬레이션 모델을 개발하여 생산성 분석을 수행하였다.
- 01484(cycle/hour)로 나타났다. 투입장비의 변화에 따른 생산성의 변화를 살펴보기 위하여, 민감도 분석을 실시하였으며, 결과는 표 10.과 같다. 타워크레인수를 1~2, 펌프카수를 1~2, 렌탈수를 1~2으로 변경하며, 수량변화에 따른 민감도를 분석한 결과 0.
대상 데이터
- 이 연구에서는 앞서 연구의 방법에서 기술한 바와 같이, 철골조 데크플레이트의 전문 시공 및 개발업체인 'C ‘社의 자문을 통하여, 시뮬레이션을 위한 데이터를 수집하였다. 면담을 수행한 자문가는 3명이었으며, 그들의 평균 경력은 17년이었다.
- 본 연구는 최근 들어 수요가 증가하고 있는 철골조 데크플레이트 설치공사를 대상으로 생산성 분석을 실시하였다. 철골조 데크플레이트의 건설사례분석과 전문시공업체인 ‘C’社와의 자문을 통하여, 세부작업별 작업시간과 투입자원에 대한 데이터를 수집하였으며, 이를 바탕으로 시뮬레이션 모델을 개발하여 생산성 분석을 수행하였다.
- 본 연구에서는 국내에서 가장 많이 시공되고 있으며, 데크플레이트 시공시 비용이 저렴하고, 적은 인원으로 작업이 가능한 일반 데크플레이트를 생산성 분석 대상으로 선정하였다.
- 이 연구에서는 앞서 연구의 방법에서 기술한 바와 같이, 철골조 데크플레이트의 전문 시공 및 개발업체인 'C ‘社의 자문을 통하여, 시뮬레이션을 위한 데이터를 수집하였다.
이론/모형
- 그리고 데크플레이트가 시공된 사례 분석 및 전문가 면담을 통하여, 데크플레이트의 프로세스와 데이터를 수집하였다. 분석된 프로세스 및 데이터를 기반으로 건설시뮬레이션분야에서 생산성 분석 및 기간 예측에 효율적이라 알려진 CYCLONE기법을 이용하여, 생산성 분석을 실시하였다.
성능/효과
- 1) `개발된 모델을 바탕으로 CYCLONE 시뮬레이션 수행에 따른 결과를 보면, 단위유닛 시간당 생산성 (productivity per time unit)은 0.01484 (cycle/hour)로 그때의 작업시간은 67.4 hour로 나타났다.
- 2) 시뮬레이션 수행을 통해 통계량을 살펴보면, 각각의 작업조와 투입된 장비에 대하여 유휴상태를 파악할 수 있다. 결과 작업조와 투입장비에서 높은 유휴시간이 나타났으며 이를 바탕으로 현장에 투입할 장비와 인원의 재검토가 필요함을 알 수 가 있었다.
- 3) 개발된 시뮬레이션 모델을 기반으로, 투입자원의 변화에 따른 민감도 분석을 통하여 데크플레이트 공사에 대한 최적의 조합을 제시할 수 있었으며, 그때의 생산성은 0.0150 (cycle/hour)이었고, 작업시간은 66.66667 hours가 소요되는 것으로 나타났다.
- 0150의 생산성의 변화가 나타났다. 결과 중 타워크레인 2대, 펌프카 1대, 그리고 렌탈 2대를 사용하였을 경우, 생산성이 0.0150 (cycle/hour)로 다른 조합에 비해 높게 나타났다. 이때의 평균 작업시간은 66.
- 에서 설명한 각각의 작업에 투입되는 작업조들의 상태를 분석하였다. 데크플레이트 판개 (노드 7), 용접(노드 10), 스터드볼트 조립 (노드 13), 철근 배근 (노드 22), 콘크리트의 작업조(노드 29)의 유휴상태는 전체 시뮬레이션 시간에 대해 각각 91.16%, 81.28%, 86.37%, 82.84%, 63.27%의 유휴상태를 나타내는 것으로 나타났다. 즉, 철골조 데크플레이트 설치공사의 후반부에 투입되는 작업자들의 유휴시간이 상대적으로 적은 것으로 나타났다.
- 66667(hours)로 나타났다. 따라서 장비의 투입량을 변경하면, 생산성 및 작업시간 측면이 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 한편, 비용 측면을 고려할 때, 장비 투입량의 변화는 비용측면에서 매우 불리하기 때문에, 실제적으로 장비의 투입량을 변경하는 것은 불가능하다.
- 분석결과, 판개, 용접, 볼트설치, 철근배근은 1개의 작업팀이, 콘크리트 타설은 2개의 작업팀이, 그리고 내화피복은 3개의 작업팀이 투입될 경우 생산성이 0.0150 (cycle/hour)로 가장 높은 것으로 나타났으며, 그때의 작업시간도 66.66667 hours로 가장 단축되는 것으로 나타났다.
- 둘째는 경량이므로 다루기 쉽고 설치가 용이하며, 장 스팬의 바닥슬래브 시공을 위한 서포트의 설치가 필요 없어 공사기간이 단축된다. 셋째로는 외부에 노출되도록 사용하는 경우에도 미적인 면에서도 우수하고, 넷째는 지붕시스템의 경우 다른 재료와는 달리 날씨에 관계없이 전천후 시공이 가능하며 기후에 따른 공기지연에 우려가 적다는 것을 들 수 있다. 다섯째는 공장 생산기술로 제작되므로 균질의 품질관리가 가능하며, 마지막으로 규격화된 자재로 공장 생산되고, 지지 서포트가 필요 없으므로 시공현장에서의 폐기물 발생우려가 없으며, 공사현장도 깨끗하게 관리할 수 있다.
- 에서 정의한 작업시간 및 투입자원을 바탕으로 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션을 수행한 결과 (표 8.), 작업 수행에 걸린 총 시간은 673.7 시간으로 나타났으며, 단위유닛 시간당 생산성(productivity per time unit)은 0.01484 (cycle/hour)로 나타났다. 그리고, 1개 층의 데크플레이트 건설을 위해 소요되는 시간은 67.
- 27%의 유휴상태를 나타내는 것으로 나타났다. 즉, 철골조 데크플레이트 설치공사의 후반부에 투입되는 작업자들의 유휴시간이 상대적으로 적은 것으로 나타났다. 그럼에도 불구하고, 각각의 작업조들의 유휴상태(%)가 높은 것은 작업프로세스상의 생산성이 떨어지고 있음을 알 수 있었다.
- 과 같이 산정하였다. 총 144개의 결과(3☓3☓2☓2☓2☓2), 0.0144 부터 0.0150 생산성의 변화를 나타냈다.
- 과 같다. 타워크레인수를 1~2, 펌프카수를 1~2, 렌탈수를 1~2으로 변경하며, 수량변화에 따른 민감도를 분석한 결과 0.0146~0.0150의 생산성의 변화가 나타났다. 결과 중 타워크레인 2대, 펌프카 1대, 그리고 렌탈 2대를 사용하였을 경우, 생산성이 0.
후속연구
- 2) 시뮬레이션 수행을 통해 통계량을 살펴보면, 각각의 작업조와 투입된 장비에 대하여 유휴상태를 파악할 수 있다. 결과 작업조와 투입장비에서 높은 유휴시간이 나타났으며 이를 바탕으로 현장에 투입할 장비와 인원의 재검토가 필요함을 알 수 가 있었다.
- 또한 보다 객관적이며 정확성 있는 연구결과를 위해 다수의 현장을 분석하고, 생산성측면에 영향을 미치는 다양한 조건을 추가로 분석하는 것이 필요하다. 따라서 향후 다양한 현장의 데이터를 기반으로, 투입자원의 비용정보 및 생산성에 영향을 미치는 다양한 조건등을 고려하여 데크플레이트의 생산성 분석에 관한 연구가 필요하다.
- 한편, 연구의 결과가 시간측면의 생산성만을 고려하였고 비용 측면의 요소는 고려하지 않았다. 또한 보다 객관적이며 정확성 있는 연구결과를 위해 다수의 현장을 분석하고, 생산성측면에 영향을 미치는 다양한 조건을 추가로 분석하는 것이 필요하다. 따라서 향후 다양한 현장의 데이터를 기반으로, 투입자원의 비용정보 및 생산성에 영향을 미치는 다양한 조건등을 고려하여 데크플레이트의 생산성 분석에 관한 연구가 필요하다.
- 연구에서 도출된 시뮬레이션 모델 및 분석결과를 이용하면, 철골조 데크플레이트 건설공사를 위한 적절한 투입자원 및 그때의 작업시간을 예측할 수 있기 때문에, 사업초기단계에서 프로젝트 매니저들에게 유용하게 사용될 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서 사용된 개발방법론을 사용하면, 다른 건설공사 프로세스를 대상으로 생산성을 분석하고, 작업 기간을 예측할 수 있다.
- 연구에서 도출된 시뮬레이션 모델 및 분석결과를 이용하면, 철골조 데크플레이트 건설공사를 위한 적절한 투입자원 및 그때의 작업시간을 예측할 수 있기 때문에, 사업초기단계에서 프로젝트 매니저들에게 유용하게 사용될 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서 사용된 개발방법론을 사용하면, 다른 건설공사 프로세스를 대상으로 생산성을 분석하고, 작업 기간을 예측할 수 있다.
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