[논문]공급사슬네트워크에서 시뮬레이션과 유전알고리즘을 이용한 통합생산분배계획에 대한 연구

임석진

doi:10.12812/ksms.2020.22.4.065

공급사슬네트워크에서 시뮬레이션과 유전알고리즘을 이용한 통합생산분배계획에 대한 연구
Study of Integrated Production-Distribution Planning Using Simulation and Genetic Algorithm in Supply Chain Network 원문보기

대한안전경영과학회지 = Journal of the Korea safety management & science, v.22 no.4, 2020년, pp.65 - 74

Abstract ▼ AI-Helper

Many of companies have made significant improvements for globalization and competitive business environment The supply chain management has received many attentions in the area of that business environment. The purpose of this study is to generate realistic production and distribution planning in the supply chain network. The planning model determines the best schedule using operation sequences and routing to deliver. To solve the problem a hybrid approach involving a genetic algorithm (GA) and computer simulation is proposed. This proposed approach is for: (1) selecting the best machine for each operation, (2) deciding the sequence of operation to product and route to deliver, and (3) minimizing the completion time for each order. This study developed mathematical model for production, distribution, production-distribution and proposed GA-Simulation solution procedure. The results of computational experiments for a simple example of the supply chain network are given and discussed to validate the proposed approach. It has been shown that the hybrid approach is powerful for complex production and distribution planning in the manufacturing supply chain network. The proposed approach can be used to generate realistic production and distribution planning considering stochastic natures in the actual supply chain and support decision making for companies.

주제어

표/그림 (25)

그림 [Figure 1] Example of Supply Chain Network
그림 [Figure 2] Studies of Supply Chain Network
그림 [Figure 3] Concept of Production Planning
그림 [Figure 4] Concept of Distribution Planning
그림 [Figure 5] Concept of Production-Distribution Planning
그림 [Figure 6] Representation of GA
그림 [Figure 7] Crossover of GA
그림 [Figure 8] Mutation of GA
그림 [Figure 9] Example of Simulation Modeling
그림 [Figure 10] Solution Procedure of Hybrid Approach
표 Summary of the experimental design
그림 [Figure 11] Gantt Chart of Test Problem 1
그림 [Figure 12] Chart of Test Problems's Completion Time
표 Summary of the size of test problems
표 GA parameters of experiment
표 Result schedules of test problem 1
표 Results of the test problem 1
그림 [Figure 13] Gantt Chart of Test Problem 1
그림 [Figure 14] Flow Chart of Test Problems's Completion Time
표 Result schedules of test problem 1
표 Results of the test problem 1
표 Result schedules of test problem 1
표 Results of the test problem 1
그림 [Figure 15] Flow Chart of Test Problems's Completion Time
표 Result schedules of test problems

AI 본문요약
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문제 정의

기존의 많은 연구들은 공급사슬의 복잡함으로 생산과 분배에 대하여 각각 독립적 모델로 정의하고 이를 최적화하는 연구를 수행하였다. 본 논문의 목적은 복잡하고 불확실성을 가지고 있는 공습 사슬에 대하여 고객주문에 대한 납기에 대응할 수 생산과 생산배송스케줄을 동시에 수립하고자 한다. 생산스케줄을 고객의 주문에 따른 작업순서의 결정과 고객에 배송하는 운송스케줄의 선정까지 생산부터 배송까지 전 과정을 동시에 고려하는 방법으로 시뮬레이션과 유전알고리즘을 이용한 하이브리드방법을 제안한다.
본 연구는 기존연구의 한계인 확정적 모형을 개선하고 실제 공급사슬네트워크에서 발생하는 확률적 요소를 반영한 실제와 유사한 환경의 모델링과 분석이 가능한 시뮬레이션과 계산시간을 줄이기 위한 유전알고리즘을 동시에 적용하는 연구를 수행한다. [Figure 2]는 공급사슬 네트워크와 관련된 연구를 정리한 것이다.
또한, 기존 공급사슬 네트워크와 관련된 많은 연구들이 생산과 분배계획이구성요소들간 활동이 독립적인 아닌 상호 관련되어 있음에도 여러가지 제약과 어려움으로 독립적 계획 운영되게 설계되어있어 생산계획과 분배계획의 통합연구가 필요하다. 본 연구에서는 생산공장과 DC에 초점을 맞춰 생산계획, 분배계획, 통합생산분배계획 모델의 개발과 통합방안을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 이러한 글로벌 시장에서의 변화에 대응하고자 원재료 및 부품의 수급, 생산과 판매를 위한 공급사슬 네트워크의 효율적이고 신뢰성 있는 생산과 수송을 위한 계획수립에 대한 연구를 수행한다. 중요한 의사결정 지원을 신속하게 수행하기 위하여 유전알고리즘(Genetic Algorithm)과 시뮬레이션(Simulation)을 적용하고 이를 동시에 적용하는 하이브리드(Hybrid)방법론을 제시하며 이의 유효성을 검증하기 위하여 실험예제를 설계하고 실험을 실시하고 검증하고자 한다.
분배계획문제는 재고조정, 위치 및 할당, 분배네트워크 설계 등이 있으며 본 연구에서는 Transportation vehicle (truck)의 idle time, breakdown, repair time등을 고려하여 제품운반을 위한 Transportation vehicle 과 DC의 결정과 운송계획에 대한 것이다. 개발한 분배계획을 위해 개발한 수학적 모델은 다음과 같다.
이러한 성과를 위하여 연구되어진 많은 방법중에 글로벌생산 및 판매를 위한 공급사슬 네트워크(Supply Chain Network)의 구성과 운영을 위한 공급망관리(Supply Chain Management, SCM)에 대한 많은 연구가 이루어졌다. 원거리 조달, 글로벌 생산 및 판매, 다양한 고객의 요구사항에 대한 신속한 응답을 위한 해결방법에 대한 연구와 개발이 진행되었다. 전 세계 산재해 있는 저가의 우수한 원재료 및 부품확보, 생산과 판매를 위한 원거리 운송체계 수립 및 관리 그리고 국가별 법률과 회계방식의 다양성 등에 대한 다각적인 조사･분석과 해결방안의 개발이 진행되었다.
통합생산분배계획문제는 수송계획, 재고조정, 위치 및 할당, 분배네트워크 설계 등이 있으며 본 연구에서는 Machine과 Transportation vehicle (truck)의 idle time, breakdown, repair time 등을 고려 등을 고려한 생산분배계획에 대한 연구이다. 본 연구에서 개발한 통합생산분배계획을 위해 개발한 수학적 모델은 다음과 같다.

제안 방법

본 연구에서는 개발된 LP-based 수학적 모형을 GA 모듈을 통해 신속하게 생산분배계획을 수립하고 이를 시뮬레이션 모듈을 통해 simulation completion time 산출하며 종료조건을 만족하지 못할 시 Simulation 모듈에서의 simulation completion time을 이용 GA procedure의 제약조건으로 이용하여 반복 수행하게 하여 최적해를 찾는 과정으로 반복하여 진행하는 Hybrid Approach 방법론을 개발하였다. 다음 [Figure 10]은 본 연구에서 개발한 Hybrid Approach에 대한 것이다.
본 연구에서는 교체되는 포지션은 임의로 쉽게 선택이 가능한 Swapping mutation operator를 적용하였으며 이에 대한 내용은 다음 [Figure 8]과 같다.
본 연구에서는 부모인자들의 상대적 순서를 보존되는 성질이 있어 순서정보가 중요시 사용되고 정수값으로 표현 시 생성된 자손중 비가능해 존재가능성을 해결하고자 Order crossover operator를 적용하였으며 이에 대한내용은 다음 [Figure 7]과 같다.
본 연구에서는 제시된 3개의 Mathematical 모형에 대하여 Evaluation을 실시하였고 Termination condition 은 주어진 최대 Generation에 도달하거나 주어진 computation time동안 해의 개선이 없을 때 다음과 같은 조건에서 종료하였다.
본 연구에서는 초기에 수렴하는 것을 방지하는데 유한 Ranking operator를 적용하였으며 이에 대한 수식은 다음과 같다.
본 논문의 목적은 복잡하고 불확실성을 가지고 있는 공습 사슬에 대하여 고객주문에 대한 납기에 대응할 수 생산과 생산배송스케줄을 동시에 수립하고자 한다. 생산스케줄을 고객의 주문에 따른 작업순서의 결정과 고객에 배송하는 운송스케줄의 선정까지 생산부터 배송까지 전 과정을 동시에 고려하는 방법으로 시뮬레이션과 유전알고리즘을 이용한 하이브리드방법을 제안한다. 개발된 하이브리드 방법론의 유효성을 검증하기 위하여 실험적 예제를 설계하고 이를 컴퓨터 실험하였으며 이에 대한 결과를 분석하였다.
인 Arena를 이용하여 모델링하였다. 시뮬레이션 모델링을 위하여 기계와 트럭의 Breakdown, Repair time 을 고려하였으며 고장이 발생하는 상황에 대하여는 MTBF, MTTR의 경우 Exponential distribution을 이용하여 모델링하였다. 다음 [Figure 9]는 본 연구에서 개발한 시뮬레이션 모델중 생산계획에서의 변수 및 모델링에 대한 것이다.
0을 사용하였다. 실험조건으로는 각기 다른 size를 가진 3개의 Test problem을 구성 수행도 평가와 독립요소 등을 고려하였으며 시뮬레이션초기화에 따른 영향문제와 장시간 진행과정을 분석하기 위해 10회 이상 실시한 후 종료 조건을 만족하는 Iteration에서 종료도록 하였다.
많이 소요되는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 빠른 시간에 최적해를 도출하는 방법으로 알려진 GA를 적용하였다. 하지만 GA 또한 실제에 존재하는 불확실성 요소에 대한 고려를 배제한 제약조건 적용하는 문제점을 가지고 있어 해결방법으로 실제상황을 잘 반영하고 불확실성의 표현이 가능하여 현실에 가까운 해를 구하고자 시뮬레이션을 적용하였다.
계획수립에 대한 연구를 수행한다. 중요한 의사결정 지원을 신속하게 수행하기 위하여 유전알고리즘(Genetic Algorithm)과 시뮬레이션(Simulation)을 적용하고 이를 동시에 적용하는 하이브리드(Hybrid)방법론을 제시하며 이의 유효성을 검증하기 위하여 실험예제를 설계하고 실험을 실시하고 검증하고자 한다.
이러한 문제를 해결하고자 빠른 시간에 최적해를 도출하는 방법으로 알려진 GA를 적용하였다. 하지만 GA 또한 실제에 존재하는 불확실성 요소에 대한 고려를 배제한 제약조건 적용하는 문제점을 가지고 있어 해결방법으로 실제상황을 잘 반영하고 불확실성의 표현이 가능하여 현실에 가까운 해를 구하고자 시뮬레이션을 적용하였다.

데이터처리

생산스케줄을 고객의 주문에 따른 작업순서의 결정과 고객에 배송하는 운송스케줄의 선정까지 생산부터 배송까지 전 과정을 동시에 고려하는 방법으로 시뮬레이션과 유전알고리즘을 이용한 하이브리드방법을 제안한다. 개발된 하이브리드 방법론의 유효성을 검증하기 위하여 실험적 예제를 설계하고 이를 컴퓨터 실험하였으며 이에 대한 결과를 분석하였다. 실험결과 3가지의 예제를 설계하고 이를 실험한 결과 생산 및 분배계획에 대하여 각각 수행시보다 적은 계산 시간과 비용으로 가능해(feasible solution) 발견하는결과를 도출하였다.

이론/모형

본 연구에서는 잘 알려진 상용화 시뮬레이션 모델링 Tool 인 Arena를 이용하여 모델링하였다. 시뮬레이션 모델링을 위하여 기계와 트럭의 Breakdown, Repair time 을 고려하였으며 고장이 발생하는 상황에 대하여는 MTBF, MTTR의 경우 Exponential distribution을 이용하여 모델링하였다.
본연구와 관련된 최적생산-분배모형과 관련된 연구로는 Dhaenens‐Flipo 등은 다지역, 다품종제품 그리고 다 기간의 산업적인 문제를 다루기 위한 통합모델에 대한 연구를 수행하였다. 통합모델에 대하여는 기간사이의 제약조건의 연결을 위한 방법으로 0-1 변수를 이용한 Network Flow Problem에 대한 연구를 수행하였다[4]. Choi등은 Multi Stage 공급망의 최적화에 대한 연구에 대하여 새로운 통합모델을 제시하며 연구를 수행하였다[5].

성능/효과

적어졌다. Iteration 수는 각 계획마다 납득할 만한 횟수에서 종료조건을 만족하였고 GA와 Simulation간의 Simulation completion timee 일정한 범위내에서 진동함을 보였다. 또한, 구성요소의 size는 종료조건과 performance measure에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 보였다.
Iteration 수는 각 계획마다 납득할 만한 횟수에서 종료조건을 만족하였고 GA와 Simulation간의 Simulation completion timee 일정한 범위내에서 진동함을 보였다. 또한, 구성요소의 size는 종료조건과 performance measure에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 보였다.
본 연구에서 개발된 생산 및 분배계획에 대한 수학적 모형과 GA모듈, 시뮬레이션모듈을 컴퓨터 실험을 통하여 실시한 결과 Simulation completion timee Iteration 진행되어 가는 동안 일정한 값으로 수렴하였으며 Simulation completion time 간의 Difference rate도 진동하지만 진동 폭이 적어졌다. Iteration 수는 각 계획마다 납득할 만한 횟수에서 종료조건을 만족하였고 GA와 Simulation간의 Simulation completion timee 일정한 범위내에서 진동함을 보였다.
개발된 하이브리드 방법론의 유효성을 검증하기 위하여 실험적 예제를 설계하고 이를 컴퓨터 실험하였으며 이에 대한 결과를 분석하였다. 실험결과 3가지의 예제를 설계하고 이를 실험한 결과 생산 및 분배계획에 대하여 각각 수행시보다 적은 계산 시간과 비용으로 가능해(feasible solution) 발견하는결과를 도출하였다.
총 18번의 iteration을 수행하고 종료조건을 만족하였으며 iteration이 진행됨에 따라 Completion time이 점점 줄어든 것을 볼 수 있다.

후속연구

“계획대로 생산가능하다”와 “Resource의 항상 이용 가능하다” 등과 같은 비현실적인 가정과 공급자 및 고객들 구성요소가 많은 경우 Np-Hard이거나 과다한 계산 시간이 소요되는 문제와 같은 어려움이 있다. 또한, 기존 공급사슬 네트워크와 관련된 많은 연구들이 생산과 분배계획이구성요소들간 활동이 독립적인 아닌 상호 관련되어 있음에도 여러가지 제약과 어려움으로 독립적 계획 운영되게 설계되어있어 생산계획과 분배계획의 통합연구가 필요하다. 본 연구에서는 생산공장과 DC에 초점을 맞춰 생산계획, 분배계획, 통합생산분배계획 모델의 개발과 통합방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서 개발한 방법론을 이용하여 복잡성과 불확실성이 존재하는 공급사슬네트워크에서 배송시간을 최소화하며 동시에 설비의 효율적인 운영과 납기준수 등을 통한 고객의 만족도를 높이기 위한 생산계획과 배송계획의 수립이 가능할 것이다.
향후 공급사슬 네트워크에서 Inventory의 통제, 공급사슬 내의 요소들에 대한 용량결정, 공급자 선정문제 등에 대한 연구를 통하여 최종적으로 공급사슬 전체에 대한 추가적인 연구를 수행할 계획이다.

참고문헌 (6)

C. DhaenensFlipo, G. Finke(2001), "An integrated model for an industrial productiondistribution problem." IIE Transactions, 33:705-715.

상세보기
D. J. Thomas, P. M. Griffin(1996), "Coordinated supply chain management." European Journal of Operational Research, 94:1-15.

상세보기
G. H. Choi, H. J. Lee, H. M. Kwak(2000), "Integrated supply chain optimization models." IE Interfaces, 13(3):320-327.
L. M. Ellram, M. C. Cooper(1990), "Supply chain management, partnership, and the shipper-third party relationship." The International Journal of Logistics Management, 1(2):1-10.

상세보기
R. G. Ingalls(1998), "The value of simulation in modelling supply chain." Proceedings of the 1998 Winter Simulation Conference, 1371-1375.
S. S. Erenguc, N. C. Simpson, A. J. Vakharia(1999), "Integrated production/distribution planning in supply chains: An invited review." European Journal of Operational Research, 115:219-236.

상세보기

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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