선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 즉, 중일정, 소일정, 작업계획 등과 같은 엄밀한 생산계획정보는 초기 조선소 설계 시에는 주어지지 않기 때문에 선표계획만을 이용한 생산물량 추정이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 선표계획에 포함된 전략선종의 변화에 따른 물량예측모델을 이용하고, 생산성예측을 위해 필요한 제품생산량, 공정 및 설비 정보와 연관관계를 이용하여 설비계획의 평가과정을 제시하고자 한다.
- 본 연구는 신규조선소의 설비계획단계에서 가변적인 대일정 생산계획을 적절하기 반영하기 위한 방법으로 확률적인 모델을 이용한 이산 사건 시스템 시뮬레이션을 적용하고자 한다. 이를 통해 각 공정 별 처리물량에 따른 생산능력을 평가하고 적절한 설비계획 수립방안을 제시하고자 한다.
- 본 연구는 조선소 설비계획의 초기단계에서 설비부하평가를 위한 확률모델기반의 이산 사건 시스템 시뮬레이션 절차를 소개하였다. 조선소의 초기설비계획 및 시뮬레이션에 필요한 제품, 공정, 설비 기반의 데이터 모델링 방법과 관계사상, 공정시간 등의 정보를 제시하였다.
- 이를 통해 각 공정 별 처리물량에 따른 생산능력을 평가하고 적절한 설비계획 수립방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 선표 대일정 계획 평가를 위한 생산물량정보, 공정정보, 설비정보의 모델링 방법을 제시하였으며 이를 확률론적 이산사건 시뮬레이션 모델로 활용하기 위한 절차와 예제를 제시하고자 한다.
- 본 연구에서는 신규 조선소 설비배치계획 시 물량정보에 대한 설비용량의 적절성을 분석하기 위해 가상의 물량정보에 대하여 공정 별 시뮬레이션 모델을 통해 설비 및 운송장비의 적절성을 분석하였다. 앞서 언급한 전처리 공정과 절단공정 이외에도 소조립, 조립, 탑재 등의 공정에 대한 설비 적정성을 분석하였으며 물량이동 및 처리시간을 확률분포함수를 기반으로 모델링하였다.
- 따라서 선표계획에 따른 시뮬레이션을 위해서는 ① 공정(공법) 정보, ② 각 공정에 해당하는 하위제품의 생산량정보, ③ 각 공정 별 생산설비에 대한 정보가 필요하다. 본 장에서는 이러한 각 정보를 PPR(Product, Process, Resource)로 분류하여 활용하기 위한 방안을 제시하고자 한다.
- 이들 정보는 작업장 내의 정확한 물류시스템을 표현하기 어려우므로, 향후 지리정보를 이용하여 물량이동에 따른 이동거리 및 경로 등에 대한 자세한 정보가 보강되어야 한다. 본 절에서는 앞서 정의한 각 공정 별 시뮬레이션모델 중에서 강판에 대한 간략한 몇 가지의 예제모델을 소개하고자 한다.
- 본 연구는 신규조선소의 설비계획단계에서 가변적인 대일정 생산계획을 적절하기 반영하기 위한 방법으로 확률적인 모델을 이용한 이산 사건 시스템 시뮬레이션을 적용하고자 한다. 이를 통해 각 공정 별 처리물량에 따른 생산능력을 평가하고 적절한 설비계획 수립방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 선표 대일정 계획 평가를 위한 생산물량정보, 공정정보, 설비정보의 모델링 방법을 제시하였으며 이를 확률론적 이산사건 시뮬레이션 모델로 활용하기 위한 절차와 예제를 제시하고자 한다.
가설 설정
- 앞서 언급한 바와 같이 각 공정 별 생산량 및 작업소요시간은 확률분포함수(Probability Distribution)로 가정하였다. 각 공정 별 생산량 및 소요시간에 대한 확률분포함수를 지정하는 절차는 ① 각 공정 별 사건 발생빈도를 히스토그램으로 표현한 다음에 ② 표현된 히스토그램에 해당하는 확률분포함수를 가정한다. 그리고 ③ 앞서 가정된 확률분포함수에 대한 적합도(Kolmogorov-Simirnov or X2)를 검증하는 절차를 거쳐 가정된 확률 분포함수에 대한 적절성을 분석하였다.
- 그리고 귀무가설(H0)은 ‘Poisson 분포이다’, 대립가설(H1)은 ‘Poisson 분포가 아니다’로 지정하였다.
- 본 시뮬레이션 모델에서의 강재이동은 지게차(Forklift) 및 컨베이어(Conveyor)를 통해 이동된다고 가정하였으며, 녹제거 및 페인팅공정을 가지는 전처리공정라인(Line)은 2개로가정하였다(Fig. 9).
- 앞 절의 전처리 공정 후에 강재는 첫 번째 가공 공정인 절단공정에서 향후 성형(Forming), 소조립(Sub-assembly), 조립(Assembly), 탑재(Erection) 공정에 필요한 부재(Part)로 가공되게 된다. 본 시뮬레이션모델에서의절단공정은 NC-Cutting, Flat bar, Built-up 등의 3가지 가공공정으로 정의하여 시뮬레이션 모델을 구성하였으며 각 하위공정에서의 설비는 1대씩 구성되었다고 가정하였다. 또한 가공 이후 성형 또는 소조립 공정으로 이동하기 위하여 분류(Sorting)공정을 추가하여 시뮬레이션 모델을 구성하였다.
- 선체조립의 경우 주요공정만을 부하평가의 대상으로 가정한다면 작업장 및 세부설비는 공정과 동일한 것으로 간주할 수 있으며, 공정 간 물량의 이송은 각 공장 별 부하와 관련 있기 때문에 운송설비를 포함시켜 고려하여야 한다. 본 연구에서 작업장은 공정과 같은 의미로 정의하였고 작업자와 작업시간은 시뮬레이션 상에서 고정 값으로 가정하였기 때문에 물량 관점에서의 공정에 따른 설비는 해당 공정에서의 물량을 작업하고 운송하는 설비들로 제한하였다(Fig. 3). Table 1은 본 시뮬레이션 모델에서 임의로 가정한 월간 및 1일 작업시간을 나타내고 있다.
- 8). 본 연구에서는 갖춰진 설비에 대한 설비적정성을 평가하는데 초점을 맞추었으므로 물량 이동에 따른 대기시간은 없다고 가정하였다. 이는 향후 작업장(Yard)의 지리정보(GIS) 등을 이용하여 보완하여야 할 사항이다.
- 조선소의 초기설비계획 및 시뮬레이션에 필요한 제품, 공정, 설비 기반의 데이터 모델링 방법과 관계사상, 공정시간 등의 정보를 제시하였다. 본 연구에서의 시뮬레이션 모델에서는 선표 대일정 계획에 부여된 시나리오에 의거하여 생산물량을 가정하였으며, 시뮬레이션 모델을 구현하는데 있어서 강재의 도착시간 및 공정 별 작업시간과 운송장비 가동시간을 확률분포로 가정하여 반영하였다. 특히 전처리 공정을 비롯하여 절단공정에 대한 시뮬레이션 모델을 예시로 언급하였으며, 시뮬레이션 모델을 통해, 주어진 물량이 해당공정에서 처리되는 동안대기행렬 및 대기시간이 발생하는지를 비롯하여 해당설비에 대한 이용률 및 생산부하를 분석하였다.
- 본 연구에서의 시뮬레이션 시나리오는 선표계획에 따라 결정된 각 공정 별로 제품개체(Entity)를 가정하고 해당 공정(Process)을 거쳐서 생산이 완료되는 순차적 과정이다. 앞서 언급한 바와 같이 각 공정 별 생산량 및 작업소요시간은 확률분포함수(Probability Distribution)로 가정하였다.
- 적치장의 강재입고 공정시간의 확률 분포는 지수분포로 가정하였으며, 절단 및 가공공정은 정규분포로 가정하였다. 소조립 공정은 Poisson분포로 가정하였으며, 평블록, 곡블록 및 대블록 조립은 삼각분포로 가정하였다. 다만, 적절한 확률분포함수는 현재 조선소 공정 별 실 계측정보로부터 파악할 필요는 있을 것으로 생각된다.
- 본 연구에서의 시뮬레이션 시나리오는 선표계획에 따라 결정된 각 공정 별로 제품개체(Entity)를 가정하고 해당 공정(Process)을 거쳐서 생산이 완료되는 순차적 과정이다. 앞서 언급한 바와 같이 각 공정 별 생산량 및 작업소요시간은 확률분포함수(Probability Distribution)로 가정하였다. 각 공정 별 생산량 및 소요시간에 대한 확률분포함수를 지정하는 절차는 ① 각 공정 별 사건 발생빈도를 히스토그램으로 표현한 다음에 ② 표현된 히스토그램에 해당하는 확률분포함수를 가정한다.
- 예를 들어 ‘A’라는 공정의 일간 처리물량이 시간에 따라 Fig. 7과 같이 예측되었다면, 예측된 히스토그램을 통해 확률분포함수를 Poisson분포로 가정한다.
- 선박을 제품관점에서 분석해보면 크게 선체와 엔진이나 배관 등의 의장품으로 나눌 수 있다. 의장품은 선행의장 공법에 의하여 선체의 부품으로 간주되어 선체블록 조립계획에 반영되기 때문에, 본 연구에서는 선체블록 조립만을 고려한 WBS를가정하였다. 선체의기본단위는블록(Block)으로 구성되며, 블록들은 각 생산공정 별로 선행탑재블록, 중대형블록(Unit Block)과 이들을 구성하는소블록(Sub Block)을비롯하여곡블록(Curved Block) 및 평블록(Panel Block), 그리고 최종적으로는 형강재(Profile) 및 판재(Plate)로 표현될 수 있다(Fig.
- 위에서 정의한 각 공정 별 생산량과 물량 처리시간에 대한 확률분포 추출과정에 의거하여 각 공정 별 물량 도착과 공정시간의 확률분포함수를 Table 6과 Table 7에 정리하였다. 적치장의 강재입고 공정시간의 확률 분포는 지수분포로 가정하였으며, 절단 및 가공공정은 정규분포로 가정하였다. 소조립 공정은 Poisson분포로 가정하였으며, 평블록, 곡블록 및 대블록 조립은 삼각분포로 가정하였다.
- 앞서 언급한 바와 같이 본 연구는 조선소 초기설비 계획 및 생산능력 평가를 목표로 예상되는 대일정 생산 계획인 선표계획에 근거하여 대공정 별로 생산 물량을 예측하고 그에 따른 각 공정의 부하를 평가하는 과정으로 수행하였다. 평가에는 이산 사건 시스템(Discrete Event System) 시뮬레이션 방법을 이용하였으며, 실제로 각 공정 별 생산량은 확정적이라기 보다는 가변적이기 때문에 생산량 및 각 공정 별 소요시간은 확률모델로 가정하였다.
- 1). 한편, 선표단계의 생산량정보는 일반적으로 중량을 기준으로 표현할 수 있기 때문에 생산량의 단위를 중량(Ton)으로 가정하였다. 물론 이러한 생산량은 이를 처리할 각 공정과 설비를 지정함으로써 생산계획이 완성된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.