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해양플랜트 의장품 조달관리를 위한 배관 공정 리드타임 예측 모델에 관한 연구
A Study of Piping Leadtime Forecast in Offshore Plant’s Outfittings Procurement Management 원문보기

大韓造船學會 論文集 = Journal of the society of naval architects of korea, v.53 no.1, 2016년, pp.29 - 36  

함동균 (한국해양대학교 조선해양시스템공학과) ,  백명기 (서울대학교 조선해양공학과) ,  박중구 (삼성중공업) ,  우종훈 (한국해양대학교 조선해양시스템공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In shipbuilding and offshore plant construction, pipe-stools of various types are installed. Moreover, these are many quantities but they must be installed in a successive manner. Due to these characteristics the pipe-stool installation processes easily tends to cause the schedule delays in the over...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구는 일련의 배관제작 조달 프로세스의 단계별 소요 기간 예측을 위해 다중 선형회귀분석 및 PLS 회귀분석 기법을 사용하여 예측 모델을 구성하고자 한다.
  • 본 연구는 현재 조선 및 해양플랜트의 공정지연의 원인이 되고 있는 배관 제작 및 설치에 대한 예측모델을 구성하여 납기 지연에 의한 비효율을 최소화하고자 하였다. 예측모델을 구성하기 위해 먼저 전처리 작업을 수행하여 시스템상의 오류 및 결측값을 수정하고 본 연구에서 정의한 공정별로 기간 데이터를 생성하였으며 이 기간 데이터를 종속변수로 두고 다중 선형회귀분석과 PLS 회귀분석을 사용하여 회귀분석을 수행하였다.
  • 위의 분석한 설치 공정에서 가장 이슈가 되는 부분은 설치(install)단계에서 계획된 설치 날짜까지 배관들이 설치되는 장소까지 공급이 되지 않아 공수가 손실되고 계획 지연이 발생하는 부분이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 구획별 설치 계획 시 배관들이 적치되는 날짜를 예측하여 가장 먼저 설치 준비가 되는 구획부터 설치되도록 하여야 하는데, 본 연구를 통해 M/O가 발행되는 시점부터 미리 리드타임을 예측하여 설치 순서를 계획하고 이를 통해 공정 흐름을 최적화하기 위한 목적으로 연구를 수행하였다.
  • 본 연구는 2가지 요인 중 생산적 측면의 관점에서 문제를 다루고자 한다. 특히 의장품 중 후행작업에서 가장 많은 지연이 야기되는 배관 제작 및 설치 공정의 리드타임 예측을 통해 조달관리의 수준을 높이는데 목적으로 두고 연구를 수행하였다.
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참고문헌 (14)

  1. Ha, D.G., 2013. Soft sensor design on fractionation process for LNG plant using PLS and variable selection. Master's Thesis. Seoul National University. 

  2. Im, J.S., 2012. Improvement for individual work order process in manufacturing piping spool of offshore facilities. Master's Thesis. University of Ulsan. 

  3. Jang, Y.J., 2012. Utilizing Big-data’s Technology in Manufacturing Field. Journal of The Korean Institute of Communication Sciences, 29(11), pp.30-36. 

  4. Jung, G.S., 2012. Presumed Influence Factors of Decision-Making of Mega-Projects. Audit and Inspection Research Institue, 19(1), pp.91-124. 

  5. Kim, D.J., 2012. Models of local finance decisions using PLS regression analysis : cities and counties in Gyeongnam. Master's Thesis. Gyeongsang National University. 

  6. Kim, H.J., 2010. A study on forecasting model of in semiconductor device fabrication. Master's Thesis. Korea University. 

  7. Kim, J.S. & Shin, Y.T., 2014. Development Portable Pipe Spool Location-Confirm System Based UHF RFID. KIPS Transactions on Computer and Communication Systems, 3(10), pp.329-336. 

  8. Kim, S.S., 2015. The Three Heavy Industries Operating Loss Sharply. Monthly Marintime Korea, 2015(6), pp.84-87. 

  9. Lee, H.S., 2013. A case study on improvement of pipe outfitting production process using TOC. Master's Thesis. University of Ulsan. 

  10. Lee, H.S. & Im, J.H., 2015. SPSS 22 Manual. 1st Ed. Jyphyuntae: Seoul. 

  11. National Information Society Agency(NIA), 2015. 2015 global big data Casebook. National Information Society Agency: Korea. 

  12. Okumoto Yasuhisa, 2012. Shipbuilding Technology & Production System. Translated by Kim, Y.S. GS-intervision: Seoul. 

  13. Seong, H.G., 2014. A Proposal for Rowth of Offshore Plant Industries. Machinery Industry, 2014(9), pp.41-48. 

  14. Yan, W., 2012. Automatic Generation of Assembly Sequence for the Planning of Outfitting Processes in Shipbuilding. Journal of Ship Production and Design, 28(2), pp.49-59. 

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