[논문]제조라인 통합 설계 및 분석(I) - 디지털 가상생산 기술 적용을 위한 모델링 & 시뮬레이션 자동화 시스템

최상수; 현정호; 장용; 이범기; 박양호; 강형석; 전찬모; 정진우; 노상도

doi:10.7315/cadcam.2014.138

제조라인 통합 설계 및 분석(I) - 디지털 가상생산 기술 적용을 위한 모델링 & 시뮬레이션 자동화 시스템
The Integrated Design and Analysis of Manufacturing Lines (I) - an Automated Modeling & Simulation System for Digital Virtual Manufacturing 원문보기

한국CAD/CAM학회논문집 = Transactions of the Society of CAD/CAM Engineers, v.19 no.2, 2014년, pp.138 - 147

최상수 (삼성전기 생산기술연구소 공장최적화그룹) , 현정호 (삼성전기 생산기술연구소 공장최적화그룹) , 장용 (삼성전기 생산기술연구소 공장최적화그룹) , 이범기 (삼성전기 생산기술연구소 공장최적화그룹) , 박양호 (성균관대학교 공과대학 시스템경영공학과) , 강형석 (성균관대학교 공과대학 시스템경영공학과) , 전찬모 (성균관대학교 공과대학 시스템경영공학과) , 정진우 (성균관대학교 공과대학 시스템경영공학과) , 노상도 (성균관대학교 공과대학 시스템경영공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

In manufacturing companies, different types of production have been developed based on diverse production strategies and differentiated technologies. The production systems have become smart, factories are filled with unmanned manufacturing lines, and sustainable manufacturing technologies are under development. Nowadays, the digital manufacturing technology is being adopted and used in manufacturing industries. When this technology is applied, a lot of efforts, time and cost are required and training professionals in-house is limited. In this paper, we introduce e-FEED system (electronic based Front End Engineering and Design) that is the integrated design and analysis system for optimized manufacturing line development on virtual environment. This system provides the functions that can be designed easily using library and template based on standardized modules and analyzed automatically the logistic and capacity simulation by one-click and verified the result using visual reports. Also, we can review the factory layout using automatically created 3D virtual factory and increase the knowledge reuse by e-FEED system.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 위에서 언급한 문제점을 해결하기 위해 개발된 최적제조라인 통합설계분석 시스템인 e-FEED(e-Front End Engineering Design) 시스템에 대해 소개한다. e-FEED 시스템은 누구나 쉽게 활용할 수 있고, 데이터 재사용 및 반복 작업을 최소화할 수 있는 시스템으로 이기종 엔지니어링 솔루션을 통합하여 종합적으로 의사결정을 가능하게 한다.
본 논문에서는 최적제조라인 통합설계분석 시스템인 e-FEED 시스템에 대해 소개하였고, 그 적용 사례와 효과에 대해 기술하였다. 제조기업에서 쓰이는 모듈들을 표준화, DB / 라이브러리화 하였고, 게임처럼 편리하게 모델링 할 수 있는 도구를 개발하였으며, 기존에 시뮬레이션 전문가들만 수행하던 시뮬레이션 업무들을 모두 자동화함으로써, 실제 기업에서 쉽고 편리하게 활용할 수 있도록 하였다.

제안 방법

제조엔지니어는 Fig. 7의 (a)와 같이 표준화된 DB / 라이브러리를 이용하여 공장 레이아웃을 배치한 후 (b)와 같이 자동으로 생성된 3D 가상 공장을 기반으로 기본 레이아웃에 대해 품평 및 직관적인 공간 분석을 수행하였다. 또한, 관련 제조 물류 정보들을 조사하여 시스템에 입력함으로써 (c)와 같이 흐름, 공간, 형태, 물동, 빈도 / 부하 분석 결과를 확인하여 설계된 제조레이아웃의 문제점을 파악하였다.
기존 전문가들만 수행하던 시뮬레이션 모델링 및 수행을 정형화 / 자동화하여 원클릭 만으로 가능하게 한 것이다. ARENA, QUEST 등 다양한 이산사건 시뮬레이션 소프트웨어들과 연동할 수 있도록 확장성을 고려하여 개발되었다.
e-FEED 시스템을 활용하여 A사의 신규 / 증설 라인설계와 기존 라인재설계를 수행하였다. 신규 제조라인을 개발하기 위한 업무 프로세스는 ①제조라인기획, ② 제조라인기본설계, ③ 제조라인상세설계, ④ 제조라인 셋업 및 최적화이다.
파워포인트를 사용할 수 있는 정도의 능력이면 제조라인 설계를 할 수 있으며, 스마트 서포터즈의 기능을 통해 설계된 제조라인의 오류를 직관적으로 찾을 수 있다. 또한, 분석엔진의 경우 웹서비스를 통한 인터페이스로 연결되어, 유연하게 다수의 엔진을 하나 혹은 이상을 조합하여 사용가능 하도록 설계되었다. 이는 e-FEED 레이아웃 모델러가 특정 시뮬레이션 분석 엔진에 종속적이지 않도록 개발되었기 때문에 가능하다.
시뮬레이션 결과 값을 통해 각 공정별 CAPA를 분석하고, 병목(Bottleneck) 공정을 파악한다. 그리고 각 공정별 적정설비 대수를 산정하고 배치하여 라인밸런스를 맞추게 된다.
본 논문에서는 최적제조라인 통합설계분석 시스템인 e-FEED 시스템에 대해 소개하였고, 그 적용 사례와 효과에 대해 기술하였다. 제조기업에서 쓰이는 모듈들을 표준화, DB / 라이브러리화 하였고, 게임처럼 편리하게 모델링 할 수 있는 도구를 개발하였으며, 기존에 시뮬레이션 전문가들만 수행하던 시뮬레이션 업무들을 모두 자동화함으로써, 실제 기업에서 쉽고 편리하게 활용할 수 있도록 하였다. 또한, 제조라인 설계와 관련하여 발생하는 레이아웃 설계 업무, CAPA 분석 업무, 물류 분석 업무, 제조모듈 설계 업무들을 동시에 수행할 수 있도록 통합함으로써 관련 엔지니어들이 동시에 협업하며, 종합적으로 의사결정 할 수 있게 되었다.
제품의 물류흐름, 제품 이동거리, 제품 취급방법이 최적화된 생산라인 설계가 목표였던 T-프로젝트는 e-FEED 시스템을 활용하여 Job-Shop Flow 라인구성, 공정 내 / 공정간 물류 최적화 분석을 수행하였다. 제조엔지니어는 Fig.
투자된 설비, 생산 CAPA 검증 및 최적 물류레이아웃 설계를 진행한 신공장 K-프로젝트는 eFEED 시스템을 활용하여 비효율적인 물류흐름을 개선하고, 제조 면적의 최적화를 진행하였으며, 투자되는 설비대수를 검증하였다.

데이터처리

0(Samsung Electro-Mechanics Interoperability schema for Simulation Automation), 표준 DB / 라이브러리, 분석 엔진들로 구성된다. 사용자는 Web-Portal을 통해 접속하여 레이아웃 설계, 가상공장을 활용한 설계 품평, 시뮬레이션 자동분석, 분석 결과를 통한 의사결정을 할 수 있다. e-FEED 시스템의 핵심 기술은 ① AFD, ② SISA 1.

성능/효과

제조기업에서 쓰이는 모듈들을 표준화, DB / 라이브러리화 하였고, 게임처럼 편리하게 모델링 할 수 있는 도구를 개발하였으며, 기존에 시뮬레이션 전문가들만 수행하던 시뮬레이션 업무들을 모두 자동화함으로써, 실제 기업에서 쉽고 편리하게 활용할 수 있도록 하였다. 또한, 제조라인 설계와 관련하여 발생하는 레이아웃 설계 업무, CAPA 분석 업무, 물류 분석 업무, 제조모듈 설계 업무들을 동시에 수행할 수 있도록 통합함으로써 관련 엔지니어들이 동시에 협업하며, 종합적으로 의사결정 할 수 있게 되었다.
둘째, 시뮬레이션을 활용하기 위한 사전 데이터 준비와 모델링 작업에 많은 시간과 비용이 발생한다. 셋째, 구축된 시뮬레이션 모델은 레이아웃 변경 등이 발생할 경우 기존 모델의 재활용이 어렵고, 시스템의 현황을 지속적으로 모델에 반영하기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요하다.

후속연구

앞으로는제조기업에서 활용하는 PLM, SCM 등 다양한 기반 시스템들과도 연계하여 사람의 개입이 최소화되고 가상의 환경에서 실제 생산과 관련하여 발생할 수 있는 문제점을 실시간으로 예측하여, 해결하는 지능형 생산시스템으로 발전시켜 나갈 것이다.
e-FEED 시스템은 기업별 업종별 DB / 라이브러리만 구축하면 대부분의 제조기업에서 활용 가능한 확장성이 매우 뛰어난 시스템이다. 현재 전기전자 분야에서 활용되고 있으며, 기계 / 자동차, 조선 등 다양한 산업군에 적용하여 그 활용도를 높여가야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	제조 기업에서는 무엇을 기반으로 생산방식을 발전해왔는가?	제조 기업에서는 다양한 제조 전략과 차별화 기술들을 기반으로 생산방식이 발전해왔다. 점차 생산시스템들은 지능화되고, 제조라인은 무인화되고 있으며, 지속 가능한 제조기술들이 적용되고 있다.
	생산시스템은 어떻게 변화하고 있는가?	제조 기업에서는 다양한 제조 전략과 차별화 기술들을 기반으로 생산방식이 발전해왔다. 점차 생산시스템들은 지능화되고, 제조라인은 무인화되고 있으며, 지속 가능한 제조기술들이 적용되고 있다. 디지털 가상생산(Digital Virtual Manufacturing)은 컴퓨터 상에서 디지털 모델과 시뮬레이션을 이용하여 실물이나 시험없이, 가상으로 의사결정과 업무 수행을 가능하도록 하는 기술로써, 양산시 발생할 수 있는 문제들을 가상의 환경에서 사전에 해결할 수 있다.
	디지털 가상생산을 적용한 산업은 무엇이 있는가?	자동차산업에는 조립, 도장, 차체 금형 등 다양한 공장에 적용한 사례가 있으며, 조선분야에서도 시뮬레이션 기반 디지털 조선소 구축 활용 사례, 조립 공장 라인 최적화 사례, 블록 물류 시뮬레이션 사례, 생산 계획 적용사례 등이 있다[1-8]. 전자업계에서도 Automod를 활용한 시뮬레이션 사례들이 있으며, 기계, 철강, 항공 등 다양한 산업군별 적용 사례들이 있다. 기존의 대부분의 연구들은 글로벌 IT 회사들의 제품들을 이용하여 제조기업에 효율적으로 적용하는 부분에 집중되었고, 오픈소스 활용 또는 자체 분석 엔진 개발을 통해 개발된 시스템의 우수성과 적용 사례에 대해 소개하는 연구들이 많았다.

참고문헌 (8)

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Noh, S.D. and Park, Y.-J., 2004, Material Planning and Information Management for Automotive General Assembly using Digital Factory, Transactions of the Society of CAD/CAM Engineers, 9(4), pp.325-333.
Han, S.D., Ryu, C.H., Shin, J.G. and Lee, J.K., 2008, Implementation and Applications of Simulation Based Digital Shipyard, Transactions of the Society of CAD/CAM Engineers, 13(1), pp.18-26.
Jeong, Y.S., Yim, H.J., Jee, H.S. and Lee, K.K., 2008, Manufacturing Line Optimization for Discrete Event Simulation and Genetic Algorithm, Transactions of the Society of CAD/CAM Engineers, 13(1), pp.67-75.
Lee, C.H., Wang, G.N. and Park, S.C., 2009, Design of a Vehicle Assembly Line Using PLC Simulation, Transactions of the Society of CAD/CAM Engineers, 14(5), pp.323-329.
Sub, S.C. and Woo, K.Y., 2009, Simulation of Block Logistics at a Big Shipyard, Transactions of the Society of CAD/CAM Engineers, 14(6), pp.374-381.
Kim, K.S., Hwang, H.J. and Lee, J.H., 2012, Discrete Event Simulation for the Initial Capacity Estimation of Shipyard Based on the Master Production Schedule, Transactions of the Society of CAD/CAM Engineers, 17(2), pp.111-122.

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Son, M.-J. and Kim, T.-W., 2013, High-level Discrete-event Modeling-based Business Process Simulation for the Scheduling of the Ship Hull Production Design, Transactions of the Society of CAD/CAM Engineers, 18(3), pp.224-233.

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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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