디스패칭 룰 기반의 Advanced Planning and Scheduling (APS) 시스템 활용 사례연구 A Case Study on Application of Dispatching Rule-Based Advanced Planning and Scheduling (APS) System원문보기
Up-to-date business environment for manufacturers is very complex and rapidly changing. In other words, companies are facing a variety of changes, such as diversifying customer requirements, shortening product life cycles, and switching to small quantity batch production. In this situation, the comp...
Up-to-date business environment for manufacturers is very complex and rapidly changing. In other words, companies are facing a variety of changes, such as diversifying customer requirements, shortening product life cycles, and switching to small quantity batch production. In this situation, the companies are introducing the concept of JIT (just-in-time) to solve the problem of on-time production and on-time delivery for survival. Though many companies have introduced ERP (enterprise resource planning) systems and MRP (material requirement planning) systems, the performance of these systems seems to fall short of expectations. In this paper, the case study on introducing an APS (advanced planning and scheduling) system based on dispatching rules to a machining company and on finding a method to establish an efficient production schedule is presented. The case company has trouble creating an effective production plan and schedule, even though it is equipped with an MRP-based ERP system. The APS system is applied to CNC (computer numerical control) machines, which are key machines of the case company. The overall progress of this research is as follows. First, we collect and analyze the master data on individual products and processes of the case company in order to build a production scheduling model. Second, we perform a pre-allocation simulation based on dispatching rules in order to calculate the priority of each order. Third, we perform a set of production simulations applying the priority value in order to evaluate production lead time and tardiness of pre-defined dispatching rules. Finally, we select the optimal dispatching rule suitable for work situation of the case company. As a result, an improved production schedule leads to an increase in production and reduced production lead time.
Up-to-date business environment for manufacturers is very complex and rapidly changing. In other words, companies are facing a variety of changes, such as diversifying customer requirements, shortening product life cycles, and switching to small quantity batch production. In this situation, the companies are introducing the concept of JIT (just-in-time) to solve the problem of on-time production and on-time delivery for survival. Though many companies have introduced ERP (enterprise resource planning) systems and MRP (material requirement planning) systems, the performance of these systems seems to fall short of expectations. In this paper, the case study on introducing an APS (advanced planning and scheduling) system based on dispatching rules to a machining company and on finding a method to establish an efficient production schedule is presented. The case company has trouble creating an effective production plan and schedule, even though it is equipped with an MRP-based ERP system. The APS system is applied to CNC (computer numerical control) machines, which are key machines of the case company. The overall progress of this research is as follows. First, we collect and analyze the master data on individual products and processes of the case company in order to build a production scheduling model. Second, we perform a pre-allocation simulation based on dispatching rules in order to calculate the priority of each order. Third, we perform a set of production simulations applying the priority value in order to evaluate production lead time and tardiness of pre-defined dispatching rules. Finally, we select the optimal dispatching rule suitable for work situation of the case company. As a result, an improved production schedule leads to an increase in production and reduced production lead time.
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문제 정의
본 논문에서는 디스패칭 룰(dispatching rule)에 기초한 APS 시스템을 사례기업에 도입 및 적용하고, 실제 사례 기업의 마스터 데이터를 수집하여 실제 제품 생산라인에서의 효율적인 계획 수립과 운영을 도모한다. 궁극적으로는 시뮬레이션을 통해 기존 시스템과의 비교분석을 실시한다.
본 연구는 CNC(computer numerical control) 선반을 이용하여 자동차 및 전자식 계량기 관련 초정밀 샤프트를 개발하고 제작하는 중소 제조기업을 사례기업으로 선정하여 수행되었다. 사례기업은 국내 완성차 제조기업의 3차 협력업체로서 납기준수를 생산관리의 핵심 기준으로 삼고 있으며, 다량의 안전재고를 운용하고 있다.
본 연구는 디스패칭 룰 기반의 APS 시스템을 사례기업에 도입 적용함으로써 계획의 정합성과 작업할당의 효율성 제고를 목표로 한다. 특히 사례기업이 보유한 핵심 설비인 CNC 선반의 효율적인 일정계획수립 문제를 다룬다.
본 연구는 주문별 납기지연과 제조리드타임 단축을 목적으로 하며, 이를 위해 경험적 해법을 통해 총 셋업시간(Skj)을 감소시키는 일정계획을 탐색한다. 일정계획 수립절차는 주문별 우선순위 산출을 위한 선할당 시뮬레이션과 주문별 우선순위를 반영한 디스패칭 룰 기반의 작업 할당 과정으로 구성된다.
본 연구는 주문생산 방식을 기반으로 배치(batch)생산 형태의 제조 공정을 다룬다. 작업의 단위배치는 제품의 단위공정을 처리하기 위한 묶음단위를 의미하며, 배치단위를 기준으로 셋업시간(sij)이 발생한다.
그 동안 국내외 많은 기업들은 ERP 시스템이나 MRP 시스템을 도입하여 사용하고 있으나, 그 성과는 기대에 미치지 못하고 있는 것으로 보인다. 이에 본 논문에서는 디스패칭 룰에 기초한 APS 시스템을 절삭가공업체인 사례기업에 도입, 적용해봄으로써 효율적인 생산일정계획을 수립하는 방법을 제시하였다.
최적의 디스패칭 룰을 선정하기 위해 주문별 우선순위 값을 적용한 일정계획 수립 시뮬레이션을 실시한다. 특히 APS 시스템을 통한 일정계획 수립 체계 구축의 효용성을 평가하기 위해 사례기업의 현행 생산관리 모형을 개발하여 분석한다. 현행(as-is) 모형과의 비교분석을 통해 기존의 생산관리 체계에서 반영하지 않던 다양한 시간기반 기준정보들이 추가적인 제약요소로 반영됨으로써 계획의 성능이 오히려 저하되는 착시효과를 배제하기 위함이다.
본 연구는 디스패칭 룰 기반의 APS 시스템을 사례기업에 도입 적용함으로써 계획의 정합성과 작업할당의 효율성 제고를 목표로 한다. 특히 사례기업이 보유한 핵심 설비인 CNC 선반의 효율적인 일정계획수립 문제를 다룬다.
가설 설정
1) 직관적인 룰을 바탕으로 결과물에 대한 이해도가 높다. 2) 빠른 연산을 통해 상황에 따른 리스케줄링(rescheduling)이 용이하다. 3) 다양한 성능평가 인자를 통해 생산 스케줄을 평가함으로 상황에 맞는 디스패칭 룰을 설정할 수 있다.
∙ 공정흐름도를 기준으로 단위공정간에 선후행 관계가 존재한다.
∙ 단위작업은 하나의 단위공정을 처리한다.
∙ 동일한 단위공정도 제품에 따라 처리시간이 다르다.
∙ 모든 설비는 상이한 원자재를 동시에 투입할 수 없고, 작업이 완료되기 전까지 중단하지 않는다.
∙ 일정계획 시점 이후에 발생하는 긴급발주는 고려하지않는다.
∙ 일정계획 시점 이후에 발생하는 설비의 고장은 고려하지 않는다.
이때 사례기업의 특성을 반영하기 위해 몇 가지 가정을 추가 적용한다. 먼저 일정계획 수립시점에 모든 제품의 재공과 재고는 없는 것으로 가정한다. 이를 통해 연산을 단순화할 뿐만 아니라 재공과 재고의 정확한 수량 관리가 어려운 한계를 해소한다.
그 이유는 대부분의 ERP 시스템은 생산과정을 통제하는 생산관리 프로세스로 기존의 MRP 시스템을 그대로 사용하고 있는데 MRP 시스템을 통해 도출되는 계획은 여러 가정으로 인해 현장 적용에 한계가 있기 때문이다. 실제로 MRP 전개과정에서 설비능력이 무한하다고 가정하며, 리드타임(lead time)이 고정되어 있고, 고객, 자재 및 제품들이 중요성 측면에서 모두 동일하다고 가정한다[13]. 따라서 MRP 시스템이 수립한 생산계획은 자원의 실제 능력을 반영하지 않고 있으므로 실제 현장의 상황을 충분히 반영하지 못한다.
사례기업이 보유한 CNC설비는 둥근 막대 형태의 원재료를 가공하여 제품을 생산한다. 원재료의 종류에 따라 셋업시간이 결정되며, 동일한 원재료가 계속 사용될 경우와 그렇지 않은 경우의 셋업시간을 각각 1시간과 2시간으로 가정한다. 하나의 원재료에서 가공되는 수량은 제품에 따라 다르며, 그 수량이 하나의 배치를 구성한다.
제안 방법
현행 모형은 주문별 납기준수만을 목적으로 관리하는 현장의 특성을 반영하여 주문별 우선순위는 특정하지 않고 EDD룰을 통해 일정계획을 수립한다. 각각의 디스패칭 룰을 적용해 수립한 일정계획은 제조리드타임과 납기지연 관점에서 분석, 평가한다. 이는 사례기업이 납기준수를 생산관리의 핵심 기준으로 삼고 있으며, 긴급사건에 대한 납기 대응력 제고를 위해서는 리드타임감소가 필요하기 때문이다.
선할당 시뮬레이션을 통해 주문별 우선순위가 산출되면, 우선순위를 기준으로 디스패칭 룰에 따라 전체 공정에 대한 작업할당을 수행한다. 구체적으로는 우선순위가 높은 주문부터 재공과 재고를 차감한 생산수량을 산출하고 이를 기준으로 단위작업을 생성한다. 모든 단위작업은 작업가능시점과 납기 등의 시간제약을 가지며, 디스패칭 룰에 따라 가용 생산자원에 순차적으로 할당된다.
본 논문에서는 디스패칭 룰(dispatching rule)에 기초한 APS 시스템을 사례기업에 도입 및 적용하고, 실제 사례 기업의 마스터 데이터를 수집하여 실제 제품 생산라인에서의 효율적인 계획 수립과 운영을 도모한다. 궁극적으로는 시뮬레이션을 통해 기존 시스템과의 비교분석을 실시한다. 본 논문의 이후 구성은 다음과 같다.
첫째, 효율적인 일정계획을 구축하기 위해 대상 기업의 각 제품별 및 공정별 마스터 데이터를 수집하고, 각 데이터들의 환산 및 모듈화 작업을 실시한다. 둘째, 각 주문별 작업우선순위 산출을 위해 디스패칭 룰을 적용한 선할당 시뮬레이션을 실시한다. 셋째, 최적의 디스패칭 룰을 선정하기 위해 대상 기업의 각 주문별 우선순위 값을 적용한 일정계획 수립 시뮬레이션을 실시한다.
POP가 구축되지 않은 이외 공정에 대해서는 현장에서 실측한 값을 반영한다. 또한 BOP 구축을 위해 사례기업에서 기존에 관리하던 BOM(bill of material) 정보를 기준으로 공정간 연계 관계를 분석 적용한다. [Table 2]는 2013년 9월 생산실적을 기준으로 추출한 CNC 공정의 시간 기반의 주요 기준정보를 보이고 있다.
이를 통해 연산을 단순화할 뿐만 아니라 재공과 재고의 정확한 수량 관리가 어려운 한계를 해소한다. 또한 핵심 병목공정으로 CNC선반 가공을 설정하며, CNC 설비의 기구적 특성에 따라 셋업시간과 배치구성을 조정한다. 사례기업이 보유한 CNC설비는 둥근 막대 형태의 원재료를 가공하여 제품을 생산한다.
모든 단위작업은 작업가능시점과 납기 등의 시간제약을 가지며, 디스패칭 룰에 따라 가용 생산자원에 순차적으로 할당된다. 본 논문에서 제시된 APS 시스템은 주문별 우선순위 값을 관리자의 판단에 따라 편집할 수 있는 기능을 제공한다.
이는 2013년 9월 기준 실제 주문을 대상으로 다양한 디스패칭 룰에 따라 산출한 것이다. 본 연구에서는 EDD룰을 SPT, LPT 그리고 LBPT룰과 조합하여 적용하였다. 기본적으로 납기준수가 매우 중요한 상황인데 주문별 납기가 동일한 경우가 많기 때문이다.
본 연구에서는 제시된 APS 시스템에 사례기업 환경에 최적인 디스패칭 룰을 적용함으로써 효과적인 일정계획수립 체계를 구축한다. 이를 위해 다양한 디스패칭 룰에 대한 시뮬레이션 분석을 실시한다.
둘째, 각 주문별 작업우선순위 산출을 위해 디스패칭 룰을 적용한 선할당 시뮬레이션을 실시한다. 셋째, 최적의 디스패칭 룰을 선정하기 위해 대상 기업의 각 주문별 우선순위 값을 적용한 일정계획 수립 시뮬레이션을 실시한다. 끝으로, 제조리드타임과 납기지연 관점에서 대상 기업의 작업상황에 적합한 최적의 디스패칭 룰을 선정한다.
즉 디스패칭 룰에 따라 주문별 우선순위를 산출하고, 이를 기반으로 일정계획을 수립한다. 수립된 일정계획은 평균 리드타임과 납기지연 수준을 기준으로 평가하여 최적의 일정계획을 도출한 디스패칭 룰을 시스템에 적용한다. [Figure 2]는 전반적인 일정계획 시스템 구축 과정을 보이고 있으며, 주요 과정은 다음 4단계로 구분할 수 있다.
시뮬레이션 결과를 바탕으로 사례기업 환경에 최적인 디스패칭 룰을 선택한다. [Table 5]는 디스패칭 룰별로 평균 제조 리드타임과 평균 납기지연시간을 나타내고 있으며, [Figure 4]는 현행 모형에서의 결과를 기준으로 산출한 디스패칭 룰들의 제조리드타임 감소율과 납기지연시간 감소율을 보이고 있다.
우선순위 산출을 위해 선할당 시뮬레이션을 수행한다. 이때 사례기업의 특성을 반영하기 위해 몇 가지 가정을 추가 적용한다.
본 연구에서는 제시된 APS 시스템에 사례기업 환경에 최적인 디스패칭 룰을 적용함으로써 효과적인 일정계획수립 체계를 구축한다. 이를 위해 다양한 디스패칭 룰에 대한 시뮬레이션 분석을 실시한다. 즉 디스패칭 룰에 따라 주문별 우선순위를 산출하고, 이를 기반으로 일정계획을 수립한다.
그러나 POP에서 수집된 정보가 계획시스템으로 자동 연계되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 POP를 통해 수집된 생산 이력정보를 분석함으로써 공정별 작업시간과 택트타임, 셋업시간 등을 추출한다. POP가 구축되지 않은 이외 공정에 대해서는 현장에서 실측한 값을 반영한다.
이를 위해 다양한 디스패칭 룰에 대한 시뮬레이션 분석을 실시한다. 즉 디스패칭 룰에 따라 주문별 우선순위를 산출하고, 이를 기반으로 일정계획을 수립한다. 수립된 일정계획은 평균 리드타임과 납기지연 수준을 기준으로 평가하여 최적의 일정계획을 도출한 디스패칭 룰을 시스템에 적용한다.
첫째, APS 시스템의 개발 분야 연구로는 정남기 외[10]가 DBR(drum-buffer-rope)기반의 APS 시스템을 상세히 설명하고, 모델링 내용을 제시하는 연구를 진행하였다. 주철민[9]은 유전알고리즘을 적용하여 일정계획문제의 해를 구하고 실제 자동 및 수동 생산일정계획을 위한 APS 시스템을 개발하는 연구를 하였다.
본 연구를 통해 제안한 APS 시스템의 도입 과정은 다음과 같다. 첫째, 효율적인 일정계획을 구축하기 위해 대상 기업의 각 제품별 및 공정별 마스터 데이터를 수집하고, 각 데이터들의 환산 및 모듈화 작업을 실시한다. 둘째, 각 주문별 작업우선순위 산출을 위해 디스패칭 룰을 적용한 선할당 시뮬레이션을 실시한다.
최적의 디스패칭 룰을 선정하기 위해 주문별 우선순위 값을 적용한 일정계획 수립 시뮬레이션을 실시한다. 특히 APS 시스템을 통한 일정계획 수립 체계 구축의 효용성을 평가하기 위해 사례기업의 현행 생산관리 모형을 개발하여 분석한다.
이론/모형
본 연구에서 제시하는 APS 시스템은 시간제약(timing constraints)을 기반으로 작업을 할당하는 디스패칭 알고리즘을 탑재하고 있다. 제품의 공정경로를 기준으로 시작가능 시점 및 납기를 단위작업에 순차적으로 전파(propagation)하고, 각각의 단위작업을 주어진 시간제약에 따라 생산자원에 할당한다.
성능/효과
제시된 APS 시스템의 주요 특징은 다음과 같다. 1) 직관적인 룰을 바탕으로 결과물에 대한 이해도가 높다. 2) 빠른 연산을 통해 상황에 따른 리스케줄링(rescheduling)이 용이하다.
4) 공정흐름도의 편집 기능과 다양한 공정 라우팅(routing)에 대한 시뮬레이션 분석기능을 제공한다. 5) 해당 단위 작업을 처리하는 생산자원이 복수일 경우에는 최적의 자원을 선택할 수 있다.
86%) 감소되는 효과를 보였으며, 이는 각각의 측면에서 가장 우수한 개선효과다. 따라서 EDD(LBPT) 룰이 사례기업의 2013년 9월 환경에서 가장 적합한 것으로 결론지을 수 있다. 이는 기본적으로 EDD룰 고유의 납기준수 지향성을 바탕으로 하며, 셋업시간을 포함하는 총 배치 처리시간이 짧은 작업을 우선 처리함으로써 셋업시간을 최소화하기 때문으로 분석된다.
이때 주문별 시간당 평균 작업처리량은 각 주문들의 작업처리수량을 주문별 제조리드타임으로 나누어서 산출하였다. 따라서 각 주문별로 시간당 평균 작업처리개수가 현행 모형 대비 약 17.87개(7.36%) 증가되는 것으로 나타났다.
둘째, 각종 자재의 가용여부, 가공 및 처리를 통한 고객의 수요를 충족시켜주는 과정에서 작업장의 설비능력과 여러 제약요건들을 동시에 고려할 수 있다[11]. 셋째, 인공지능형 최적화 알고리즘 등이 탑재되어 생산현장의 기초 현황 정보를 기반으로 복잡한 생산계획 시나리오를 실시간 비교분석 할 수 있는 what-if 시뮬레이션 기능을 갖추고 있다[12]. 이러한 APS 시스템은 다음과 같은 환경에 효과적이다[11].
끝으로, 제조리드타임과 납기지연 관점에서 대상 기업의 작업상황에 적합한 최적의 디스패칭 룰을 선정한다. 이러한 진행과정을 통해 최종적으로 선정된 EDD(LBPT)룰을 대상 기업의 제품생산에 적용할 경우 각 주문별 평균 작업처리량이 7.36% 상승할 것으로 기대되며, 제조리드타임과 납기지연시간의 감소가 기대된다. 또한 잔업시간 및 재고유지비 감소 등을 통해 연간 약 4,464만 원의 비용이 절감될 것으로 기대된다.
[Table 5]는 디스패칭 룰별로 평균 제조 리드타임과 평균 납기지연시간을 나타내고 있으며, [Figure 4]는 현행 모형에서의 결과를 기준으로 산출한 디스패칭 룰들의 제조리드타임 감소율과 납기지연시간 감소율을 보이고 있다. 적용한 모든 룰에서 현행 모형 대비 제조 리드타임 측면의 개선효과가 확인되었으며, 납기지연 측면에서는 SPT, LPT, LBPT, EDD(SPT), EDD(LBPT) 5개의 룰을 적용하였을 경우 현행 모형 대비 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 특히 EDD(LBPT) 룰은 제조리드타임과 납기지연 측면에서 각각 6.
적용한 모든 룰에서 현행 모형 대비 제조 리드타임 측면의 개선효과가 확인되었으며, 납기지연 측면에서는 SPT, LPT, LBPT, EDD(SPT), EDD(LBPT) 5개의 룰을 적용하였을 경우 현행 모형 대비 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 특히 EDD(LBPT) 룰은 제조리드타임과 납기지연 측면에서 각각 6.74시간(8.53%)과 1.00시간(6.86%) 감소되는 효과를 보였으며, 이는 각각의 측면에서 가장 우수한 개선효과다. 따라서 EDD(LBPT) 룰이 사례기업의 2013년 9월 환경에서 가장 적합한 것으로 결론지을 수 있다.
후속연구
이와 같이 디스패칭 룰 기반의 APS 시스템을 중소 제조기업에 도입 및 적용하게 되면 각 기업들의 생산환경을 자세히 분석할 수 있으며, 특히 기업의 목적에 맞게 여러 디스패칭 로직을 설계하고, 시뮬레이션 비교분석을 통한 최적의 룰을 선정할 수 있다. 다만 디스패칭 룰은 주어진 환경에 따라 적용 결과가 다르므로 향후 연구를 통해 다양한 주문 특성에 대한 비교분석이 필요하다. 또한 중소기업의 특성상 생산현장의 모든 상황을 전산화하여 관리하기 어려운 실정이므로 향후 연구주제로서 APS 시스템과 기존의 생산계획시스템(ERP 등)과의 연계를 통한 적정재고 수준 결정, APS 시스템 관련 데이터 입력양식 개발, CNC 설비 인력배치관리, 셋업시간 감소 방안 연구가 필요하다.
36% 상승할 것으로 기대되며, 제조리드타임과 납기지연시간의 감소가 기대된다. 또한 잔업시간 및 재고유지비 감소 등을 통해 연간 약 4,464만 원의 비용이 절감될 것으로 기대된다.
다만 디스패칭 룰은 주어진 환경에 따라 적용 결과가 다르므로 향후 연구를 통해 다양한 주문 특성에 대한 비교분석이 필요하다. 또한 중소기업의 특성상 생산현장의 모든 상황을 전산화하여 관리하기 어려운 실정이므로 향후 연구주제로서 APS 시스템과 기존의 생산계획시스템(ERP 등)과의 연계를 통한 적정재고 수준 결정, APS 시스템 관련 데이터 입력양식 개발, CNC 설비 인력배치관리, 셋업시간 감소 방안 연구가 필요하다.
본 연구를 통해 사례기업에 가장 적합한 것으로 판단된 EDD(LBPT)룰을 적용할 경우 각 주문별로 제조 리드타임이 감소됨에 따라 현재보다 시간당 작업 처리량이 증가할 것으로 기대된다. 실제로 주문별 시간당 평균 작업처리량은 현행 모형 기준의 일정계획에서는 242.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
MRP시스템에서 가정하는 것은?
그 이유는 대부분의 ERP 시스템은 생산과정을 통제하는 생산관리 프로세스로 기존의 MRP 시스템을 그대로 사용하고 있는데 MRP 시스템을 통해 도출되는 계획은 여러 가정으로 인해 현장 적용에 한계가 있기 때문이다. 실제로 MRP 전개과정에서 설비능력이 무한하다고 가정하며, 리드타임(lead time)이 고정되어 있고, 고객, 자재 및 제품들이 중요성 측면에서 모두 동일하다고 가정한다[13]. 따라서 MRP 시스템이 수립한 생산계획은 자원의 실제 능력을 반영하지 않고 있으므로 실제 현장의 상황을 충분히 반영하지 못한다.
enterprise resource planning이나 material requirement planning시스템을 도입해도 성과가 기대에 미치지 못하는 이유는?
또한 ERP(enterprise resource planning)시스템이나 MRP(material requirement planning)시스템과 같은 계획시스템을 도입함으로써 기업운영에 대한 통찰적 시각을 제공하고 있지만 그 성과는 기대에 미치지 못하고 있다. 그 이유는 대부분의 ERP 시스템은 생산과정을 통제하는 생산관리 프로세스로 기존의 MRP 시스템을 그대로 사용하고 있는데 MRP 시스템을 통해 도출되는 계획은 여러 가정으로 인해 현장 적용에 한계가 있기 때문이다. 실제로 MRP 전개과정에서 설비능력이 무한하다고 가정하며, 리드타임(lead time)이 고정되어 있고, 고객, 자재 및 제품들이 중요성 측면에서 모두 동일하다고 가정한다[13].
APS 시스템이란?
APS 시스템은 1990년대 전통적 MRP 시스템의 한계점을 보완해 주는 대안적 도구로서 등장하였다 APS 시스템은 전체적인 재고수준의 감축 및 재고회전율 향상을 도모하고, 기업의 비용절감 및 생산성 증대를 목적으로 하는 자동화된 의사결정도구라고 할 수 있다[15]. APS 시스템의 주요 기능은 다음과 같다.
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