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문제 정의
- 본 연구에서는 리프트카를 이용한 자재 양중작업의 사이클 타임과 높이별 양중시간 및 생산성을 분석한 후, 양중사이클 타임을 단축하고 가동율을 향상시키기 위하여 반복 작업 프로세스를 관리하는 기법의 개선을 통하여 세부작업을 조정하고 양중작업 프로세스를 최적화하는 방법론을 제안하는 것을 목적으로 한다. 또한 기존의 시뮬레이션 도구를 활용하여 개선된 프로세스의 효과를 예측한 후 현장에 적용하여 효용성 을 검증하고자 한다.
- 본 연구에서는 리프트카를 이용한 자재 양중작업의 사이클 타임과 높이별 양중시간 및 생산성을 분석한 후, 양중사이클 타임을 단축하고 가동율을 향상시키기 위하여 반복 작업 프로세스를 관리하는 기법의 개선을 통하여 세부작업을 조정하고 양중작업 프로세스를 최적화하는 방법론을 제안하는 것을 목적으로 한다. 또한 기존의 시뮬레이션 도구를 활용하여 개선된 프로세스의 효과를 예측한 후 현장에 적용하여 효용성 을 검증하고자 한다.
- 이상과 같이 현행 양중작업을 측정하고 분석하여 양중계획 수립과 운영을 위한 기본 데이터로 사용하기 위한 연구는 수행되었으나, 양중작업의 사이클타임 단축이나 가동율 향상에 대한 연구는 진행되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 자재양중작업 프로세스 최적화를 통해 가동율을 향상시키는 방안으로 차별화 하고자 한다.
- 본 연구에서는 초고층 자재양중시 팰릿단위로 양중하는 대표적인 자재인 커튼월 유닛의 팰릿 양중을 대상으로 최적화 방법론을 현장에 적용하고 효과를 분석하고자 한다.
- CYCLONE 모델링 기법과 이후 개선된 모델링 기법들도 반복적인 작업 프로세스를 모델링하고 민감도 분석을 통해 자원 조합에 따른 최적의 자원 조합을 구하는 방식으로 설계되었으나 본 연구에서는 작업 프로세스상의 세부작업 자체를 조정하여 작업 사이클의 평준화를 목표로 한다. 이를 위해 작업 위치별로 구획을 분개하여 모델을 조정하고, 노멀 액티비티(Normal Activity)와 콤비 액티비티(Combination Activity) 등 시간이 소요되는 요소에 작업 시간을 반영하여 모델을 수정한다.
- 단위시간당 생산성을 분석함과 동시에 단위 유닛당 비용을 분석하여 생산성과 원가의 관점에 따른 비교가 가능하다. 또한 현장의 작업 공간과 장비의 추가 투입이 가능한지 여부를 검토하고, 최적화된 프로세스를 적용할 것인지, 또는 이전의 프로세스를 유지하고 자원투입으로 조정할 것인지를 평가한다. 현장 적용성 평가는 다음의 절차로 진행할 수 있다.
- 본 연구에서는 양중작업의 기본단위인 양중사이클타임을 단축하고 가동율을 향상시키기 위하여 작업 프로세스를 분석하여 최적화할 수 있는 방법론을 연구하여 다음과 같이 진행하였다.
가설 설정
- 샘플 모델에서는 Crew B 작업 사이클의 세부 작업 중에서 Work Task C가 작업 구획 C-zone 에서도 가능한 것으로 가정하였다. 작업 순서에는 변함이 없고, 작업팀의 기능도 Crew C가 수행할 수 있는 것으로 볼 때, 세부작업을 이관하여 작업 프로세스를 최적화할 수 있다(Fig.
제안 방법
- 첫째, 반복작업 프로세스를 모델링하고 시뮬레이션할 수 있는 방법론 중 CYCLONE (CYCLic Operation NEtwork)모델을 기본으로하여 작업시간과 작업위치를 반영할 수 있도록 모델링 방법을 개선하고, 세부 작업을 조정하여 프로세스를 최적화 하는 방법론을 제안한다. 둘째, 자재를 패키지화하여 이동 가능한 펠릿(Pallet)으로 양중하는 작업을 분석하고 작업 프로세스를 기존의 CYCLONE 기법에 따라 모델링하고 시뮬레이션한다.
- 둘째, 자재를 패키지화하여 이동 가능한 펠릿(Pallet)으로 양중하는 작업을 분석하고 작업 프로세스를 기존의 CYCLONE 기법에 따라 모델링하고 시뮬레이션한다. 셋째, 분석된 양중 작업 프로세스에 최적화 방법론을 적용하여 개선한 후 CYCLONE 시뮬레이션을 통하여 양중 높이별 양중시간과 생산성을 향상 효과를 예측한다. 넷째, 패키지화하여 양중하는 자재 중 대표적인 커튼월 유니트의 양중작업을 대상으로 최적화 프로세스를 현장에 적용 하고 기존의 작업 프로세스와 개선 후의 작업 프로세스, 현장 적용 후 측정한 데이터를 비교하여 이 방법론의 효용성을 검증한다.
- 셋째, 분석된 양중 작업 프로세스에 최적화 방법론을 적용하여 개선한 후 CYCLONE 시뮬레이션을 통하여 양중 높이별 양중시간과 생산성을 향상 효과를 예측한다. 넷째, 패키지화하여 양중하는 자재 중 대표적인 커튼월 유니트의 양중작업을 대상으로 최적화 프로세스를 현장에 적용 하고 기존의 작업 프로세스와 개선 후의 작업 프로세스, 현장 적용 후 측정한 데이터를 비교하여 이 방법론의 효용성을 검증한다.
- 한편 현장에서 리프트 운행시간을 측정하고 가동율을 분석한 연구도 진행되었는데, 시간별 가동율은 출퇴근시간과 점심시간에 현저히 높게 나타나고 자재양중은 비교적 낮게 나타났으나 이를 평균하여 일별 가동율을 분석하였다(Table 2).
- 본 연구에서는 민감도 분석을 통한 최적화 자원조합의 한계를 넘어서 작업 프로세스 자체를 개선하여 최적화할 수 있도록 하였는데, 기존의 CYCLONE 모델링 기법을 변형하여 각각의 세부작업 조정이 용이하도록 방법론을 개선하는 한편, 기존의 시뮬레이션 시스템들 중 Web-CYCLONE을 활용하여 검증할 수 있도록 하였다.
- CYCLONE 모델링 기법과 이후 개선된 모델링 기법들도 반복적인 작업 프로세스를 모델링하고 민감도 분석을 통해 자원 조합에 따른 최적의 자원 조합을 구하는 방식으로 설계되었으나 본 연구에서는 작업 프로세스상의 세부작업 자체를 조정하여 작업 사이클의 평준화를 목표로 한다. 이를 위해 작업 위치별로 구획을 분개하여 모델을 조정하고, 노멀 액티비티(Normal Activity)와 콤비 액티비티(Combination Activity) 등 시간이 소요되는 요소에 작업 시간을 반영하여 모델을 수정한다. 변형된 모델은 각 세부작업의 사이클 별로 소요되는 시간을 구분하기 용이하며, 이를 통해 주공정 사이클 분석과 각 사이클별 유휴시간 파악이 가능하다.
- 변형된 모델은 각 세부작업의 사이클 별로 소요되는 시간을 구분하기 용이하며, 이를 통해 주공정 사이클 분석과 각 사이클별 유휴시간 파악이 가능하다. 민감도 분석 결과에 따른 장비나 인력의 추가 투입에 대한 고려 또한 모델링된 위치별 세부 작업을 참고하여 현장 적용 가능 여부를 평가할 수 있다.
- 기존의 CYCLONE에서는 모델상에서 시간이 표현되지 않고 순차 반복적인 작업의 관계들만 표현되므로 모델링 요소들의 배열 위치는 중요한 사항이 아니었다. 그러나 세부작업의 관계 파악이 용이하도록 본 연구에서는 작업 위치에 따라 스윔레인다이어그램(Swim Lane Diagram)과 유사한 방법으로 구획별로 구분한 후, 그 구획 안에서 이루어지는 세부작업을 작업 순서에 맞추어 순차적으로 배열한다. CYCLONE 모델에 사용하는 요소들 중 시간이 소요되는 노멀 액티비티 요소와 콤비 액티비티(Combi Activity)요소를 작업의 순서에 맞추어 순차적으로 배열하며, 작업시간은 바차트 기법과 동일하게 가로축 방향의 길이로 반영하여 모델링한다(Table 3).
- 그러나 세부작업의 관계 파악이 용이하도록 본 연구에서는 작업 위치에 따라 스윔레인다이어그램(Swim Lane Diagram)과 유사한 방법으로 구획별로 구분한 후, 그 구획 안에서 이루어지는 세부작업을 작업 순서에 맞추어 순차적으로 배열한다. CYCLONE 모델에 사용하는 요소들 중 시간이 소요되는 노멀 액티비티 요소와 콤비 액티비티(Combi Activity)요소를 작업의 순서에 맞추어 순차적으로 배열하며, 작업시간은 바차트 기법과 동일하게 가로축 방향의 길이로 반영하여 모델링한다(Table 3).
- 기존 연구들과 동일한 방법으로 CYCLONE 모델을 구성하고 민감도 분석을 실시하는 과정이다. 연구 대상으로 하는 공종의 작업 프로세스를 모델링하기 위하여, 현장에서 각각의 세부 작업을 정의하고 작업 시간을 측정한다. 세부 작업들 간의 순서와 인력, 장비 등 자원투입의 논리관계를 파악하고 CYCLONE 모델을 구성한 후 시뮬레이션을 실행하여 총 작업 시간과 생산성 등을 분석하고 민감도분석을 통해 자원의 추가투입에 따른 생산성 변화를 검토한다.
- 연구 대상으로 하는 공종의 작업 프로세스를 모델링하기 위하여, 현장에서 각각의 세부 작업을 정의하고 작업 시간을 측정한다. 세부 작업들 간의 순서와 인력, 장비 등 자원투입의 논리관계를 파악하고 CYCLONE 모델을 구성한 후 시뮬레이션을 실행하여 총 작업 시간과 생산성 등을 분석하고 민감도분석을 통해 자원의 추가투입에 따른 생산성 변화를 검토한다. 최적화 방법론의 과정을 설명하기 위하여 가상의 작업 프로세스를 샘플로 구성하여 세부 작업 시간을 설정하였다(Table 5).
- 세부 작업들 간의 순서와 인력, 장비 등 자원투입의 논리관계를 파악하고 CYCLONE 모델을 구성한 후 시뮬레이션을 실행하여 총 작업 시간과 생산성 등을 분석하고 민감도분석을 통해 자원의 추가투입에 따른 생산성 변화를 검토한다. 최적화 방법론의 과정을 설명하기 위하여 가상의 작업 프로세스를 샘플로 구성하여 세부 작업 시간을 설정하였다(Table 5).
- 이는 관리자가 현장 여건을 반영하여 추가 팀의 투입 가능 범위 판단과 작업팀 간에 세부작업을 조정할 수 있는지 여부를 파악하기 쉽도록하여 작업 프로세스 개선을 용이하도록 하기 위함이다. 구획별로 분개된 노멀 액티비티와 콤비 액티비티등 모델링 요소에 작업 시간을 반영하여 가로축 방향의 길이를 변형한다. 이를 통해 인원 또는 장비 등 투입되는 자원별 작업 사이클의 시간이 시각화되며, 주공정 사이클을 파악하여 추후 작업 프로세스 개선시 세부 작업의 조정에 직관적 판단이 가능하다.
- 현장에 자재를 실은 차량이 도착하는 시점부터 양중이 완료되어 리프트가 1층으로 되돌아오는 시점까지 각 세부 작업 시간을 측정하였으며 PERT기법과 같이 최소시간, 최빈시간, 최장시간의 삼각분포로 정리하였다(Table 6).
- 지게차가 팰릿을 하역하여 리프트 주변에 배치하는 시간은 JIT (Just in time)를 적용하여 하역 후 리프트 앞의 임시야적장에서 바로 양중하는 기준으로 반영하였으며, 야적장에 야적 후, 양중 시간에 맞추어 리프트 앞으로 팰릿을 이동시키는 별도의 세부 작업 시간은 포함하지 않았다. 리프트 케이지가 상승 및 하강하는 시간은 리프트의 사양과 양중 높이에 따른 차이가 크므로 별도로 입력하도록 하였다.
- 지게차가 팰릿을 하역하여 리프트 주변에 배치하는 시간은 JIT (Just in time)를 적용하여 하역 후 리프트 앞의 임시야적장에서 바로 양중하는 기준으로 반영하였으며, 야적장에 야적 후, 양중 시간에 맞추어 리프트 앞으로 팰릿을 이동시키는 별도의 세부 작업 시간은 포함하지 않았다. 리프트 케이지가 상승 및 하강하는 시간은 리프트의 사양과 양중 높이에 따른 차이가 크므로 별도로 입력하도록 하였다.
- 트럭이 현장에 진입 후, 신호수의 안내에 따라 하역 준비를 하고, 지게차가 팰릿을 옮겨 리프트 앞에 배치하면, 양중팀이 리프트로 양중하는 작업 프로세스를 CYCLONE 모델로 구성하였다(Fig. 7).
- 양중 높이에 따른 소요시간과 생산성을 산출하기 위해 양중횟수 20회를 기준으로 시뮬레이션 하였다. 소요시간 증가와 함께 생산성은 높이가 증가할수록 점점 하락하는데(Table 9), 이는 리프트 케이지의 이동 시간 증가로 인한 것이다.
- 하역 작업은 신호수의 안내에 따라 트럭이 대기하고 고정장치들을 해제하는 세부 작업이 진행되는 구획과, 지게차가 팰릿을 하역하여 리프트 앞의 임시 야적장으로 이동시키는 구획으로 구분하고, 작업 시간을 반영하여 모델을 변형하였다. 양중 작업은 리프트 케이지에 팰릿을 싣는 작업과 리프트가 이동하는 작업은 하나의 구획으로 구성하였고, 시공층에 팰릿을 내려놓는 작업 구획은 분리하였다.
- 케이지 외부에서 이루어지는 세부 작업은 층 내 팰릿 이동과 리 프트로 돌아오기 이다. 이 작업을 분리하여 사이클을 조정한 후, 유휴시간을 확인하기 위해 CYCLONE 모델을 복사하여 후속사이클로 배치하였다(Fig. 11). 이때, 층 내 이동 작업을 담당하는 작업 인원을 늘릴 것인지 여부를 판단해야 하는데, 기존에 3명으로 구성되었던 리프트 양중팀 인원 중 2명이 리프트 케이지에서 이루어지는 작업을 진행하고 1명이 케이지 외부에서 팰릿을 이동시키는 작업을 1명이 수행하고자 할 때에는 전동 잭 등의 장비를 사용하여 작업 인원의 증가 없이 세부 작업 프로세스 조정이 가능하다.
- 따라서 최적화 전과 후의 프로세스별로 양중팀을 1팀 또는 2팀 투입을 기준으로 100M∼400M까지의 양중시간을 시뮬레이션하였다(Table 14).
- 양중 작업 프로세스의 최적화 전과 후의 양중 시간과 생산성을 양중 높이별로 구분하여 20회 양중을 기준으로 시뮬레이션하여 비교하였다(Table 12). 최적화 후 100M 양중시 시간은 68.
- 작업 프로세스 최적화 전과 후, 그리고 각각의 양중팀 증가에 따라 높이 100M양중을 기준으로 민감도 분석을 실시하였다(Table 13). 하역 작업은 조기에 종료되고 양중작업에 미치는 영향이 적으며, 임시야적장에 대기하고 있는 팰릿의 수량 관리가 중요하므로 신호수와 지게차에 대한 자원 추가는 제외하는 것으로 판단하였다.
- 양중 작업의 소요시간과 단축비율은 높이별로 상이하고, 양중시간이 중요한 사항이기 때문에 현장 적용성 평가에 높이별 검토를 추가하여 시뮬레이션을 실시하였다.
- 공사용 리프트카는 자재양중용으로 외부에 트윈형 2대를 배치하였으며 최대양중 중량 3,000kgf, 양중속도는 100m/min 이다. 인승용 리프트카는 코어 내부에 별도로 배치하여 자재 양중과의 간섭이 없도록 하였다(Table 15).
- 상차 및 하차 작업시간을 단축하기 위하여 바퀴가 부착된 양중용 팰릿을 사용하여 커튼월유닛, 경량벽체용 스터드, 석고보드, 커튼박스 등 다양한 자재들을 양중하였다. 본 연구에 서는 높이에 따른 양중시간 비교검증이 용이하도록 층별 양중물량에 큰 차이가 없는 자재인 커튼월을 대상으로 하였다.
- 현장에 입고되는 팰릿수량은 통상 1일에 16~24개의 팰릿이 입고되었고, JIT를 적용하여 리프트카 앞에 바로 하역하여 양중하는 계획을 수립하였으나, 공장여건에 따라 설치순서에 맞지 않는 팰릿이 섞여있는 경우 1층 야적장에 따로 보관하였다가 다음날 입고되는 팰릿과 순서를 맞추어 양중하였으며, 패스너와 앵커클립 등의 부자재도 1층 야적장에 보관하였다가 설치순서에 맞추어 시공작업 전일에 양중하였다. 설치층에는 과도한 양중으로 작업공간이 부족하지 않으면서도 자재양중 지연으로 설치가 지연되지 않도록 1∼2일 설치물량의 여유를 두고 양중하였다.
- 높이에 따른 시뮬레이션 수치와 현장 적용 결과를 비교하기 위하여 100M, 190M, 280M 지점 주변의 세 구간으로 나누고 각 구간별로 3개층씩의 양중작업 시간을 기록하여 분석하였다. 시뮬레이션 값과의 정확한 비교를 위하여 층별 높이에 맞추어 가감속 시간을 각각 계산하고, 각 일자별 양중횟수에 맞추어 다시 시뮬레이션하고 가동율을 산출하였다(Table 16).
- 높이에 따른 시뮬레이션 수치와 현장 적용 결과를 비교하기 위하여 100M, 190M, 280M 지점 주변의 세 구간으로 나누고 각 구간별로 3개층씩의 양중작업 시간을 기록하여 분석하였다. 시뮬레이션 값과의 정확한 비교를 위하여 층별 높이에 맞추어 가감속 시간을 각각 계산하고, 각 일자별 양중횟수에 맞추어 다시 시뮬레이션하고 가동율을 산출하였다(Table 16).
- 양중시간의 현장 측정은 한 사이클당 양중시간으로 측정하지 않고, 일일 양중작업의 총량을 기준으로 G.L.층에서 리프트카 관리원에게서 열쇠를 인수받은 시점부터 시작하여 양중 완료 후 리프트카 관리원에게 열쇠를 인계하는 시점까지로 하여 분단위로 시간을 측정하였다. 가동율은 양중작업을 진행하는 시간동안의 리프트카 운행시간을 전체 양중작업시간으로 나누어 구하였다.
- 층에서 리프트카 관리원에게서 열쇠를 인수받은 시점부터 시작하여 양중 완료 후 리프트카 관리원에게 열쇠를 인계하는 시점까지로 하여 분단위로 시간을 측정하였다. 가동율은 양중작업을 진행하는 시간동안의 리프트카 운행시간을 전체 양중작업시간으로 나누어 구하였다. 또한 각 높이 구간별 분석이 용이하도록 9일씩의 양중작업 평균값과 시뮬레이션 결과의 평균값을 산출하였다.
- 첫째, 반복 작업 프로세스를 모델링하고 시뮬레이션 할 수 있는 방법론들 중 CYCLONE모델을 변형하여 작업시간과 작업위치를 반영할 수 있도록 개선하고, 세부 작업을 조정하여 프로세스를 최적화 하는 방법론을 제안하였다. 둘째, 초고층 현장에서 자재 양중시 많이 활용되고 있는 방식인 패키지화 되고 이동 가능한 팰릿을 사용한 양중 작업 프로세스를 분석하고 CYCLONE기법에 따라 모델링 후 시뮬레이션 하였다.
- 첫째, 반복 작업 프로세스를 모델링하고 시뮬레이션 할 수 있는 방법론들 중 CYCLONE모델을 변형하여 작업시간과 작업위치를 반영할 수 있도록 개선하고, 세부 작업을 조정하여 프로세스를 최적화 하는 방법론을 제안하였다. 둘째, 초고층 현장에서 자재 양중시 많이 활용되고 있는 방식인 패키지화 되고 이동 가능한 팰릿을 사용한 양중 작업 프로세스를 분석하고 CYCLONE기법에 따라 모델링 후 시뮬레이션 하였다. 셋째, 최적화 방법론에 따라 양중작업 프로세스를 개선하고 민감도 분석과 현장 적용성 평가를 실시하였으며, 기존 작업 프로세스와 개선된 작업 프로세스를 양중 높이별로 시뮬레이션하여 양중작업 시간과 임시야적 수량을 산출하여 비교하였다.
- 둘째, 초고층 현장에서 자재 양중시 많이 활용되고 있는 방식인 패키지화 되고 이동 가능한 팰릿을 사용한 양중 작업 프로세스를 분석하고 CYCLONE기법에 따라 모델링 후 시뮬레이션 하였다. 셋째, 최적화 방법론에 따라 양중작업 프로세스를 개선하고 민감도 분석과 현장 적용성 평가를 실시하였으며, 기존 작업 프로세스와 개선된 작업 프로세스를 양중 높이별로 시뮬레이션하여 양중작업 시간과 임시야적 수량을 산출하여 비교하였다. 넷째, 패키지화되고 이동 가능한 팰릿으로 양중하는 자재들 중 층별 양중수량에 큰 변화가 없는 커튼월 자재 양중 작업을 대상으로 하여 최적화 프로세스를 현장에 적용한 후, 높 이를 세 구간으로 나누어 일별 양중작업 데이터와 시뮬레이션 값을 비교 분석하여 본 연구에서 제안한 양중작업 최적화 방법론의 효용성을 검증하였다.
- 셋째, 최적화 방법론에 따라 양중작업 프로세스를 개선하고 민감도 분석과 현장 적용성 평가를 실시하였으며, 기존 작업 프로세스와 개선된 작업 프로세스를 양중 높이별로 시뮬레이션하여 양중작업 시간과 임시야적 수량을 산출하여 비교하였다. 넷째, 패키지화되고 이동 가능한 팰릿으로 양중하는 자재들 중 층별 양중수량에 큰 변화가 없는 커튼월 자재 양중 작업을 대상으로 하여 최적화 프로세스를 현장에 적용한 후, 높 이를 세 구간으로 나누어 일별 양중작업 데이터와 시뮬레이션 값을 비교 분석하여 본 연구에서 제안한 양중작업 최적화 방법론의 효용성을 검증하였다.
- 현장에 양중작업 최적화 프로세스를 적용하기 위하여 리프트카 앞에 임시야적장을 운영하여 양중팀의 팰릿 상차시간을 단축하였다(Fig.
- 13 b), 양중팀은 시공층의 리프트카 문 앞에 팰릿을 하역한 후 바로 리프트 케이지를 가지고 야적층으로 돌아올 수 있도록 하였다. 이를 통해 양중팀이 팰릿을 이동시키는 동선이 야적층과 시공층에서 모두 축소되어 양중사이클타임이 단축되도록 하는 최적화 프로세스에 맞추어 양중작업을 진행하였다.
- 리프트카 배정 및 양중팀 투입은 임시야적장 사용 면적과 리프트카 사용 시간등에 관하여 타공종과의 간섭 여부를 검토하고 공정회의시 협의를 통해 결정하였다. 공사초기부터 종료시까지 1일 1대를 배정하여 1팀이 양중작업을 수행하도록 하였고, 리프트카 사용 시간은 1일당 1시간에서 3시간까지 양중 높이와 수량에 맞추어 다르게 배정하였다.
- 리프트카 배정 및 양중팀 투입은 임시야적장 사용 면적과 리프트카 사용 시간등에 관하여 타공종과의 간섭 여부를 검토하고 공정회의시 협의를 통해 결정하였다. 공사초기부터 종료시까지 1일 1대를 배정하여 1팀이 양중작업을 수행하도록 하였고, 리프트카 사용 시간은 1일당 1시간에서 3시간까지 양중 높이와 수량에 맞추어 다르게 배정하였다.
대상 데이터
- 초고층 건축물에서 리프트카를 이용한 자재 양중작업 중 초고층 양중작업 특성에 맞도록 패키지화하여 이동 가능한 펠릿(Pallet)으로 양중하는 자재를 대상으로 하였으며, 양중의 기본 단위인 사이클타임 단축과 가동율 향상으로 연구의 범위를 한정하였다.
- 작업 프로세스 개선을 위하여 주공정 사이클에 있는 세부 작업들 중, 다른 작업 사이클로 이관 가능한 세부 작업을 선정한다. 작업 구획이나 작업 순서에 따른 간섭이 없는지를 먼저 확인하고, 필요한 장비나 자재, 작업팀의 기능 등을 검토하여 조정이 가능한 작업을 이관하여 개선한다.
- 사례 적용 현장은 높이 300M, 80층 주상복합 건축물이다. 공사용 리프트카는 자재양중용으로 외부에 트윈형 2대를 배치하였으며 최대양중 중량 3,000kgf, 양중속도는 100m/min 이다.
- 상차 및 하차 작업시간을 단축하기 위하여 바퀴가 부착된 양중용 팰릿을 사용하여 커튼월유닛, 경량벽체용 스터드, 석고보드, 커튼박스 등 다양한 자재들을 양중하였다. 본 연구에 서는 높이에 따른 양중시간 비교검증이 용이하도록 층별 양중물량에 큰 차이가 없는 자재인 커튼월을 대상으로 하였다.
데이터처리
- 가동율은 양중작업을 진행하는 시간동안의 리프트카 운행시간을 전체 양중작업시간으로 나누어 구하였다. 또한 각 높이 구간별 분석이 용이하도록 9일씩의 양중작업 평균값과 시뮬레이션 결과의 평균값을 산출하였다.
이론/모형
- 첫째, 반복작업 프로세스를 모델링하고 시뮬레이션할 수 있는 방법론 중 CYCLONE (CYCLic Operation NEtwork)모델을 기본으로하여 작업시간과 작업위치를 반영할 수 있도록 모델링 방법을 개선하고, 세부 작업을 조정하여 프로세스를 최적화 하는 방법론을 제안한다. 둘째, 자재를 패키지화하여 이동 가능한 펠릿(Pallet)으로 양중하는 작업을 분석하고 작업 프로세스를 기존의 CYCLONE 기법에 따라 모델링하고 시뮬레이션한다. 셋째, 분석된 양중 작업 프로세스에 최적화 방법론을 적용하여 개선한 후 CYCLONE 시뮬레이션을 통하여 양중 높이별 양중시간과 생산성을 향상 효과를 예측한다.
- 세부 작업의 순서와 투입되는 자원들의 논리관계에 따라 CYCLONE 모델을 구성한다(Fig. 2).
성능/효과
- CYCLONE 모델 순차 배열을 통해 시각화 된 유휴시간은 시뮬레이션 결과 값을 통해 각 자원별 평균 유휴상태(Average Units Idle), 유닛당 최대 유휴(Maximum Idle Units), 유휴시간(Times not empty), 유휴비율(% Idle), 평균 대기시간(Average Wait Time) 등을 수치로 확인할 수 있다. 유휴 관련 값이 가장 적은 자원의 작업 사이클이 주공정 사이클이며, 작업 시간이 다른 팀에 비하여 많고 대기시간이 적으므로 작업 프로세스 개선이 필요한 것으로 판단할 수 있다.
- 최적화 후의 프로세스를 두 사이클이 연속되어 진행하는 것으로 이어 붙이면 변형된 CYCLONE 모델을 통해 유휴시간이 줄어들고 세부 작업이 고르게 분포하는 것을 시각적으로 판단할 수 있으며(Fig. 6), 시뮬레이션을 실시하여 작업팀 별 유휴시간을 정확한 수치로 비교할 수 있다. 이를 통해 작업 사이클의 평준화가 이루어졌음을 판단할 수 있다.
- 시뮬레이션을 통해 민감도를 분석한 값을 보면, 단위시간 당 생산성은 리프트와 리프트 양중팀의 증원이 있는 경우에 효과가 있다는 것을 확인할 수 있다.
- 하역을 위한 신호수(Crew A)와 지게차는 수치상 생산성 향상에 영향이 있는 것으로 보이나, 시뮬레이션 결과 중 트레이스 차트(Trace Chart)를 확인하면 리프트 앞에 양중 대기 중 인팰릿이 계속 증가하고 있으므로(Fig. 8), 전체 프로세스의 생산성에 도움을 주는 것은 아니라고 판단할 수 있다. 신호수에 의한 트럭의 하역 준비작업과 지게차에 의한 하역작업 사이클만을 다시 분석하면 42.
- 구획별로 구분되고 시간이 반영된 CYCLONE 모델을 복사하고 후속사이클로 배치하여, 연속되는 작업시간이 가장 긴 작업 사이클을 보면 양중작업 사이클임을 확인할 수 있다 (Fig. 10). 또한 양중작업 사이클과 하역작업 사이클은 실제 작업이 이루어지는 노멀 액티비티나 콤비 액티비티 요소로 연결되지 않고 자원을 의미하는 큐 노드 요소로만 연결되어 있어, 야적장 문제만 없다면 유휴시간 없이 별도의 사이클로 진행이 가능하다.
- 양중 작업 프로세스의 최적화 전과 후의 양중 시간과 생산성을 양중 높이별로 구분하여 20회 양중을 기준으로 시뮬레이션하여 비교하였다(Table 12). 최적화 후 100M 양중시 시간은 68.9% 수준으로 단축되고, 생산성은 45.2% 향상되었다. 양중 높이가 높아질수록 시간단축 비율은 줄어들고, 생산성 향상 비율도 감소하였다.
- 2% 향상되었다. 양중 높이가 높아질수록 시간단축 비율은 줄어들고, 생산성 향상 비율도 감소하였다. 이는 리프트 운행 시간의 증가에 따른 다른 세부 작업의 영향이 감소하기 때문으로 판단된다.
- 하역 작업은 조기에 종료되고 양중작업에 미치는 영향이 적으며, 임시야적장에 대기하고 있는 팰릿의 수량 관리가 중요하므로 신호수와 지게차에 대한 자원 추가는 제외하는 것으로 판단하였다. 최적화 후의 프로세스에서 자원의 조합을 비교해볼 때 생산성 관점에서나 원가관점에서 모두 향상되었으며, 최적화 프로세스를 적용하고 1팀씩 투입했을 때 사이클당 원가 측면에서 가장 우수한 대안이다.
- 최적화 전의 작업 프로세스는 리프트 2대와 양중팀 2팀(1팀당 3명)으로 증원시 생산성이 10.962cycles/hour에서 20.730cycles/hour로 89.1% 향상되었는데, 최적화 후의 생산성이 16.302cycles/hour로 48.7% 향상된 것과 비교할 때, 100M 높이의 양중까지는 리프트와 양중팀의 증원 없이 프로세스 최적화로도 높은 생산성 향상효과를 볼 수 있으며 원가 측면에서도 우수한 것으로 판단할 수 있다.
- 현장 측정된 양중시간은 기존 양중작업 프로세스의 시뮬레이션 수치보다 평균높이 99.6M에서는 75.9분으로 74.44%로 단축, 평균높이 193.7M에서 112.6분으로 80.78%로 단축, 평균높이 276.6M에서는 140.3분으로 82.25% 수준으로 모두 단축되었다. 현장 측정 시간을 최적화 프로세스의 시뮬레이션 값과 비교하면 108.
- 25% 수준으로 모두 단축되었다. 현장 측정 시간을 최적화 프로세스의 시뮬레이션 값과 비교하면 108.09%, 104.81%, 101.43%로 양중작업의 시간이 경과되고 양중 높이가 높아질수록 시뮬레이션 값과 유사한 결과를 나타내었다.
- 리프트의 가동율은 기존 양중작업 프로세스의 시뮬레이션 수치보다 평균높이 99.6M에서는 44.73%에서 60.31%로 향상, 평균높이 193.7M에서는 59.76%에서 74.18%로 향상, 평 균높이 276.6M에서는 67.76%에서 82.25%로 모두 향상되었으며 기존연구들에서 측정된 가동율 25%~57%를 상회하였다. 최적화 프로세스의 시뮬레이션 값과 현장 측정된 가동율을 비교하면 양중시간과 마찬가지로 양중높이가 높아질수록 근접한 결과를 나타내었다.
- 25%로 모두 향상되었으며 기존연구들에서 측정된 가동율 25%~57%를 상회하였다. 최적화 프로세스의 시뮬레이션 값과 현장 측정된 가동율을 비교하면 양중시간과 마찬가지로 양중높이가 높아질수록 근접한 결과를 나타내었다.
- 현장에 적용된 최적화 프로세스의 작업 시간 측정 결과와 시뮬레이션 값을 비교한 결과 기존 양중작업 프로세스보다 양중시간이 단축되었으며, 가동율 또한 향상되었으므로 최적화 프로세스 적용이 효과적인 것으로 판단할 수 있다.
후속연구
- 구획별로 분개된 노멀 액티비티와 콤비 액티비티등 모델링 요소에 작업 시간을 반영하여 가로축 방향의 길이를 변형한다. 이를 통해 인원 또는 장비 등 투입되는 자원별 작업 사이클의 시간이 시각화되며, 주공정 사이클을 파악하여 추후 작업 프로세스 개선시 세부 작업의 조정에 직관적 판단이 가능하다. 이때, 큐 노드는 자원을 반영하는 모델링 요소이며 시간 속성이 없으므로 길이에 반영하지 않는다(Fig.
- 본 연구의 결과는 초고층 건축물에서 리프트카를 이용한 자재 양중 계획 수립시 기본 단위인 양중 사이클타임 및 가동율의 기준 설정에 활용할 수 있을 것이며, 임시야적장 운영과 시공층 내 팰릿 이동장비 사용 등의 사례는 양중 운영시 관리 항목에 사용할 수 있을 것이다.
- 향후 연구에서는 최적화 방법론의 작업 시간과 작업 구역 정보를 포함한 변형된 CYCLONE 모델링 기법을 다른 작업 프로세스에도 적용하여 개선하는 방안을 모색할 것이다.
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