[논문]다이캐스팅 스케줄링의 결품 방지 기법

박용국; 양정민

doi:10.5762/kais.2011.12.4.1565

다이캐스팅 스케줄링의 결품 방지 기법
A Scheme of Preventing Product Shortage for Die Casting Scheduling 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.12 no.4, 2011년, pp.1565 - 1574

박용국 (대구가톨릭대학교 기계자동차공학부) , 양정민 (대구가톨릭대학교 전자공학과)

초록
AI-Helper

다이캐스팅 스케줄링은 각 쉬프트마다 생산되는 주조제품의 개수를 결정하여 주어진 성능지수를 최적화하는 작업이다. 본 논문은 다이캐스팅 스케줄을 실제 주조공정에 적용할 때 불량주물 등의 이유로 발생하는 결품을 방지하는 새로운 기법을 제안한다. 선형계획법으로 모델링된 기존의 다이캐스팅 스케줄링은 용탕에 대한 용융로의 평균효율을 최대로 하지만 주조공정에서 불량품이 발생하는 문제에는 대처하지 못한다. 제안된 기법에서는 이전 쉬프트에서 불량주물이 발생하는 경우, 이를 대체할 수 있도록 현재 쉬프트에서 주조공정이 끝나고 남은 용탕의 잔여량을 이용하여 추가로 생산한다. 이 방법은 이미 최적화된 투입 용탕의 양이나 스케줄링 결과를 변경하지 않고도 불량이 발생한 주조제품의 생산량을 최대한 보상할 수 있는 장점을 지닌다. 사례 연구를 통하여 새로 제안된 기법의 우수성과 응용 가능성을 검증한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Scheduling of die casting is a procedure of determining quantities of cast products so as to optimize a predetermined performance criterion. This paper presents a novel scheme of preventing product shortage raised by defective castings when die casting scheduling is applied to real casting operations. The previously developed linear programming (LP) model for die casting scheduling maximizes the average efficiency of melting furnaces in regard of the usage of molten alloy. However, the LP model is not able to cope with the problem of defective products occurring in the casting process. The proposed scheme is that whenever defective products are found in a shift, the foundryman produces additional cast products using the residue of molten alloy left at the end of the next shift. Neither the calculated amount of molten alloy nor the scheduling result of the LP model does not have to be altered for this method. The simulation result demonstrates the superiority and applicability of the newly proposed scheme.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

1) 본 연구에서는 스케줄링 결과를 실제 다이캐스팅 공정에 적용할 때 생기는 결품을 방지하는 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 어떤 쉬프트에서 불량주물이 발생하는 경우 이를 대체할 수 있도록 다음 쉬프트에서 생산이 끝나고 남은 용탕의 잔여량을 이용하여 추가로 생산하는 것이다.
본 논문에서는 불량품이 생긴 쉬프트 이후에 일어나는 쉬프트에서 남는 용탕의 잔여량을 이용하여, 불량이 발생한 제품을 추가 생산하는 방법을 제안한다. 선형계획법 스케줄링 결과를 적용한 후 m번째 쉬프트의 용융로 p에서 남는 잔여량을 R_pm이라 하면 R_pm은 아래와 같다.
본 논문에서는 한 쉬프트에서 어떤 주조제품의 불량품이 발생하면, 차후 쉬프트에서 그 제품의 소재가 되는 용탕의 잔여량을 이용하여 불량품의 일부 또는 전부를 추가 생산하여 결과적으로 결품을 방지하는 새로운 기법을 제안한다. 이 기법이 가지는 가장 큰 장점은 선형계획법으로 구한 스케줄링 결과를 전혀 바꾸지 않고 결품을 추가 생산을 할 수 있다는 것이다.
본 논문은 이러한 스케줄링 후-공정에 대한 연구로서, 스케줄링 결과를 실행할 때 발생하는 결품(product shortage)을 방지하는 기법을 다이캐스팅 공정에 대해서 제안한다. 이전 연구와 마찬가지로 다이캐스팅 공정은 선형계획법으로 스케줄링되며, 용탕에 대한 용융로의 평균 효율을 최대로 하는 제품생산량을 쉬프트별로 구한다.

가설 설정

2) 발생한 불량품을 여러 쉬프트에서 나누어서 추가 생산하지 않는다.
결품 추가 생산 알고리듬을 적용하기 위해서 실제 다이캐스팅 공장에서 표 3의 스케줄링 결과대로 주물제품을 생산한 후 표 4와 같이 불량품이 발생하였다고 가정하자. 먼저 표 3의 스케줄링 결과를 이용하여 각 쉬프트에서 사용된 용융로가 남기는 잔여량 R_pm을 모두 구한다.

결품 추가생산 알고리듬을 서술하기 위해 m번째 쉬프트에서 제품 n의 생산품 중 θnm개 불량주물이 발생하였다고 다시 가정하자.

>0이라고 하자. 또 제품 n은 용융로 p가 용융하는 용탕으로 만들어진다고 가정한다. 즉 n ∈{p(1),.

제안 방법

2) 이를 위하여 추가 생산할 주물의 종류와 쉬프트를 결정하고 추가 생산할 주물의 우선순위를 정하는 경험적 방법(heuristic method)을 제안하였다. 이 방법은 이미 최적화된 투입 용탕의 양이나 스케줄링 결과를 변경하지 않고도 불량이 발생한 주조 제품의 생산량을 최대한 보상할 수 있는 장점을 지닌다.
3) 실제 사례연구를 통하여 새로운 기법의 우수성과 실용성을 검증하였다.
[6]에서 제안된 혼합주조 공정 모델과 [9]에서 제안된 저압주조 공정 모델을 확장하여 다이캐스팅 공정을 위한 선형계획법 모델을 유도한다. 먼저 다이캐스팅 공정을 정확히 모델링하기위해 다음과 같은 매개변수들을 정의한다.
다른 쉬프트에서 발생한 불량품에 대해서도 위의 절차와 동일하게 알고리듬 1을 구동하여 추가 생산 계획을 구 한다. 한편 한 쉬프트에서 제품 1과 제품 3에 동시에 불량품이 발생했을 경우는 본 논문에서 제안한 대로 단위 무게가 더 무거운 제품에 알고리듬 1을 먼저 적용한다.

다이캐스팅 주조공장의 데이터를 이용하여 용융로 효율 최적화 스케줄링과 결품 추가 생산 알고리듬에 대한 사례 연구를 실시한다. 본 논문에서는 [13]의 실제 주조 공장과 다이캐스팅 공정의 스케줄링 문제를 벤치마크(benchmark)로 사용한다.
직하다. 본 논문에서는 이러한 특성을 감안하여 아래와 같이 세 가지의 다이캐스팅 불량품 추가 생산 원칙을 세운다.
통상 단위 무게가 무거운 주물이 가벼운 제품보다 고가인 경우가 많다. 이러한 특성에 따라서 본 논문에서는 한 쉬프트에서 동시에 불량품이 발생했을 경우 단위 무게가 무거운 순서대로 알고리듬 적용 우선순위를 정하기로 한다. 쉬프트 m에서 동시에 발생한 제품 n과 제품 l의 불량품 θ_nm과 θ_lm도이 순서를 따른다.
법을 제안하였다. 제안된 기법은 어떤 쉬프트에서 불량주물이 발생하는 경우 이를 대체할 수 있도록 다음 쉬프트에서 생산이 끝나고 남은 용탕의 잔여량을 이용하여 추가로 생산하는 것이다.
,p(r_p)}이다. 제품 n의 불량품을 추가 생산하기 위해서 m번째 쉬프트 이후에 오는 쉬프트에서 소비되고 남을 로 p의 용탕 잔여량을 조사한다. 이 잔여량이 제품 n의 단위 무게 w_n보다 크거나 같으면 최소한 1개 이상의 제품 n을 추가 생산할 수 있다.
다. 한편 한 쉬프트에서 제품 1과 제품 3에 동시에 불량품이 발생했을 경우는 본 논문에서 제안한 대로 단위 무게가 더 무거운 제품에 알고리듬 1을 먼저 적용한다. 표 2를 보면 제품 1의 단위 무게 w₁=17.

대상 데이터

본 모의실험에서 설정한 불량품 발생 총 개수를 표 4의 맨 마지막 행으로부터 구하면 35개이다. 또 표 5에서는 9개, 표 6에서는 6개의 제품이 각각 생산되므로 다이 캐스팅 스케줄링 결과에 결품 추가 생산 알고리듬을 적용한 결과, 총 15개의 제품이 추가 생산된다는 것을 알 수 있다.

이론/모형

례 연구를 실시한다. 본 논문에서는 [13]의 실제 주조 공장과 다이캐스팅 공정의 스케줄링 문제를 벤치마크(benchmark)로 사용한다. 이 문제에서 주물 제품 종류 및 주조 공정 데이터는 표 2와 같이 정의된다.

성능/효과

이 기법이 가지는 가장 큰 장점은 선형계획법으로 구한 스케줄링 결과를 전혀 바꾸지 않고 결품을 추가 생산을 할 수 있다는 것이다. 또 제안하는 기법은 이번 연구에서 다루는 다이캐스팅 공정 스케줄링뿐만 아니라 기존의 저압주조 공정[9]이나 혼합주조 공정[6] 스케줄링에도 수정이 필요 없이 바로 적용 가능하다.
맨 마지막 행으로부터 구하면 35개이다. 또 표 5에서는 9개, 표 6에서는 6개의 제품이 각각 생산되므로 다이 캐스팅 스케줄링 결과에 결품 추가 생산 알고리듬을 적용한 결과, 총 15개의 제품이 추가 생산된다는 것을 알 수 있다. 즉, 제안된 결품 추가 생산 알고리듬은 본 모의실험에서 가정한 스케줄링 문제에서 발생하는 불량품에 대해서 약 43%의 추가 생산율을 가진다.
과를 구한 것이다. 생산 계획의 전체 평균 효율은 E=93.4%로서 비교적 우수한 수치가 나왔다. 또 각 쉬프트별 제품 생산량 x_nm은 표 1의 제한 조건들을 모두 만족시킨다.
즉, 제안된 결품 추가 생산 알고리듬은 본 모의실험에서 가정한 스케줄링 문제에서 발생하는 불량품에 대해서 약 43%의 추가 생산율을 가진다. 이 결과는 제안된 기법이 용탕을 추가로 녹이거나 선형계획법으로 구한 최적 스케줄링 결과를 전혀 바꾸지 않으면서 불량품에 대한 결품 방지 기능을 구현한다는 사실을 입증한다.
또 표 5에서는 9개, 표 6에서는 6개의 제품이 각각 생산되므로 다이 캐스팅 스케줄링 결과에 결품 추가 생산 알고리듬을 적용한 결과, 총 15개의 제품이 추가 생산된다는 것을 알 수 있다. 즉, 제안된 결품 추가 생산 알고리듬은 본 모의실험에서 가정한 스케줄링 문제에서 발생하는 불량품에 대해서 약 43%의 추가 생산율을 가진다. 이 결과는 제안된 기법이 용탕을 추가로 녹이거나 선형계획법으로 구한 최적 스케줄링 결과를 전혀 바꾸지 않으면서 불량품에 대한 결품 방지 기능을 구현한다는 사실을 입증한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	주조란 무엇인가?	주조란 용융금속을 주형에 주입한 후 응고시켜 여러 가지 형상을 가진 제품을 성형하는 제조공법을 통칭한다. 주조는 액체금속을 사용해서 복잡한 형상이라도 한 번에 성형할 수 있기 때문에 몇 천 년 전부터 현재까지도 인류의 주요한 제조기법으로 널리 쓰이고 있다.
	다이캐스팅이란 무엇인가?	주조는 액체금속을 사용해서 복잡한 형상이라도 한 번에 성형할 수 있기 때문에 몇 천 년 전부터 현재까지도 인류의 주요한 제조기법으로 널리 쓰이고 있다. 여러 주조공법 중 다이캐스팅은 응고된 주물을 쉽게 취출할 수 있도록 두 개 이상으로 분리되어 제작된 금속주형 즉 금형에 용탕을 가압 주입하여 고속으로 주조하는 방법이다. 일반적으로 다이캐스팅은 타 주조공법에 비해 미세조직이 치밀하고 치수정밀도가 높은 주물생산에 적합하며, 단가가 싸고 생산속도가 큰 동시에 복잡한 모양의 주물생산이 가능하다는 장점을 지닌다[1,2].
	다이캐스팅 공정의 고온챔버공정과 저온챔버공정에서 주로 사용하는 물질은 무엇인가?	다이캐스팅 공정은 다시 구즈넥과 노즐을 사용하여 약 15∼35[MPa]의 압력으로 주입하는 고온챔버공정, 그리고 샷슬리브를 사용하여 약 20∼150[MPa]의 압력으로 주입하는 저온챔버공정으로 분류할 수 있다. 전자는 아연, 주석, 납 등의 낮은 용융온도 금속을 주로 사용하며, 후자는 비교적 높은 용융점을 가진 알루미늄, 구리, 마그네슘, 등의 비철금속과 합금을 사용한다[8,10].

참고문헌 (13)

B. H. Amstead, P. F. Ostwald, and M. L. "Begeman, Manufacturing Processes", 8th ed., Wiley, Singapore, pp. 104-109, 1987.
S. Kalpakjian and S. Schmid, "Manufacturing Processes for Engineering Materials", 5th ed., Prentice Hall, New Jersey, pp. 188-189, 2008.
K. Deb, A. R. Reddy, and G. Singh, "Optimal scheduling of casting sequence using genetic algorithms", Materials and Manufacturing Processes, vol. 18, no. 3, pp. 409-432, 2003.

상세보기
박용국, 양정민, "잉곳 무게 제한 조건을 고려한 job-shop형 주물공장의 스케줄링", 산업경영시스템학회지, 제31권, 제3호, pp. 17-23, 2008.
박용국, 양정민, "적시 생산 방식에서의 주조공정 스케줄링", 산업경영시스템학회지, 제32권, 제3호, pp. 40-48, 2009.
Y. K. Park and J.-M. Yang, "Optimization of mixed casting processes considering discrete ingot sizes", Journal of Mechanical Science and Technology, vol. 23, no. 7, pp. 1899-1910, 2009.

원문보기 상세보기
신현준, 유재필, '비안정적인 Rework 확률이 존재하는 제조공정을 위한 적응형 스케줄링 알고리즘", 한국산학기술학회논문지, 제11권, 제11호, pp. 4174-4181, 2010.

원문보기 상세보기
A. Kaye and A. Street, "Die Casting Metallurgy", pp. 1-9, Butterworths and Co., London, 1982.
박용국, 양정민, 김진곤, "Permanent Mold를 이용한 저압주조공정의 스케줄링", 한국경영공학회지, 제14권, 제1호, pp. 99-109, 2009.
S. Kalpakjian, "Manufacturing Engineering and Technology", 3rd ed., Addison-Wesley, U.S.A., pp. 313-316, 1995.
J. A. Schey, "Introduction to Manufacturing Processes", 2nd ed., McGraw-Hill, U.S.A., pp. 171-172, 1987.
D. G. Luenberger, "Linear and Nonlinear Programming", 2nd ed., Addison-Wesley, 1989.
Y. K. Park and J.-M. Yang, "Enhancing the efficiency of a die casting process using scrap recycling and ingot adjustment", Proceedings of IMechE, Part B: Journal of Engineering Manufacture, vol. 224, 2011, in press.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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