[논문]화학 산업에서 수학적 최적화 기법을 적용한 사례

김은용; 허순기; 이규황; 이호경

doi:10.9713/kcer.2020.58.2.209

화학 산업에서 수학적 최적화 기법을 적용한 사례
Applications of Mathematical Optimization Method for Chemical Industries 원문보기

Korean chemical engineering research = 화학공학, v.58 no.2, 2020년, pp.209 - 223

김은용 (LG화학 기술연구원 미래기술연구센터) , 허순기 (LG화학 기술연구원 미래기술연구센터) , 이규황 (LG화학 기술연구원 미래기술연구센터) , 이호경 (LG화학 기술연구원 미래기술연구센터)

초록
AI-Helper

석유화학 제품, 컴파운드(Compound), 전지, IT 소재, 첨단소재, 제약 등 다양한 제품 군의 사업을 보유하고 있는 화학 회사에서 각 사업 부분에 있어 수요 예측, 물류, 생산, 재고, 원재료 공급의 SCM (Supply Chain Management)은 사업의 손익과 직접적으로 연결되기 때문에 그와 관련된 최적화와 시스템 역량 수준은 매우 중요하다. 본 연구는 다양한 사업 군에서 각각의 SCM이나 비효율적 영역을 개선하는 등의 역량을 고도화하기 위해 원재료를 공급하고, 제품을 생산하기 위한 공급/생산 계획 등에 있어서 수학적 최적화 방법을 적용한 사례에 관하여 다룰 것이다. 그리고 학술적인 연구에 그치는 것이 아니라 계획 수립 담당자가 실제로 자신의 일부 업무에 활용하는 것이 중요하므로 이를 위해 추가적으로 필요한 사항들을 서술하였고 각각의 적용 성과를 표현하였다. 소개가 될 사례의 첫 번째에서는 편광판 생산에 있어서 원재료 로스(Loss)를 최소화하는 것을 기반으로 하는 공급계획 최적화, 최적 손익 사업 운영계획, 편광판 연신 생산 공정의 스케줄(Schedule) 최적화를 다룰 것이다. 두 번째 사례로는 PO (Poly Olefin) 공정의 생산성 극대화를 위한 생산/포장계획 최적화에 관하여 다룰 것이고, 세 번째 사례로는 전지 생산에 있어서 전극 모델 교환을 최소화 시키는 생산계획 최적화에 대해 다룰 것이다. 네 번째로는 석유화학 특성상 선박으로 대부분의 원료 입하 및 제품 출하를 하기 때문에 한정된 부두에 여러 가지 원료 입고와 제품 출하를 위한 선박이 접안 하는 일정을 최적화 한 사례를 다룰 것이며, 마지막으로 ABS (Acrylonitrile Butadiene Styrene) 반제품 생산에 있어서 제품 Change를 최소화 하는 생산계획 최적화를 다룰 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

Executions of SCM in a chemical company of which divisions produce petrochemicals, compounds, batteries, IT material and medicine directly affect their own profit. Execution level of SCM or optimization is very important. This work presents activities of SCM and optimization of inefficient issues in several industrial divisions using mathematical optimization method. The meaning is not only academic research but also making a useful tool which active partner deals with in his work. It is explained how to do beforehand and afterward optimization problem. The benefits are mentioned in the sections. The first of examples would be cover supply plan optimization, optimal profit business plan, and scheduling of a stretching process of polarizer based on minimizing raw material loss in polarizer production. The second example would be cover the optimization of production/packaging plans to maximize productivity of Poly Olefin processes, and the third example is minimization of transition loss in the production of battery electrodes. The fourth example would be cover scheduling of vessel approaching to berth. Because transportation of large portion of raw material and products of petrochemical industry is dealt with vessel, scheduling of vessel approaching to berth is important at the shore of large difference of tide. The final example would be scheduling problem to minimization of change over time of ABS semi products.

주제어

표/그림 (23)

그림 Fig. 1. Polarizer Manufacturing Process.
그림 Fig. 2. Raw material Loss in Polarizer Cutting Process.
그림 Fig. 4. Changes in Raw Material Loss Before and After Applying the System.
그림 Fig. 3. Example of Supply Planning Optimization UI.
그림 Fig. 5. Example of Stretching Plan Optimization.
그림 Fig. 6. Result of Stretching Plan Optimization.
그림 Fig. 7. Changes in Profit According to the Demand Ratio.
그림 Fig. 8. Plant-Mix between Pre-process and Post-process.
그림 Fig. 9. Analysis of Perform. vs Optimal Operation through Program.
그림 Fig. 10. Poly Olefin Manufacturing Process.
그림 Fig. 11. Packaging Plan PSI Result.
그림 Fig. 12. Polymer Battery Manufacturing Process.
그림 Fig. 13. Shipping Decision Logic for Electrode Transfer Plan.
그림 Fig. 14. Algorithm for Electrode Transfer Planning Algorithm.
그림 Fig. 15. Inventory Balance through Electrode Transfer Planning.
그림 Fig. 16. Additional production time by optimizing production plans.
그림 Fig. 17. Productivity Analysis by Optimizing Production Planning.
그림 Fig. 18. Available Vessel Approaching time according to daily tide.
그림 Fig. 19. Cases of Tank Emergency.
그림 Fig. 20. Estimated Tank Level Profiles.
그림 Fig. 21. Production scheme of ABS Product.
그림 Fig. 22. DP Requirement from Sales Plan and Inventory.
그림 Fig. 23. Gantt Chart of ABS DP Production Plan.

참고문헌 (5)

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