[논문]의약품 중간체 생산 공정의 전사적 자원 관리 및 생산 계획 수립을 위한 최적 의사결정 시스템

정창주; 조설희; 김지용

doi:10.9713/kcer.2020.58.3.346

의약품 중간체 생산 공정의 전사적 자원 관리 및 생산 계획 수립을 위한 최적 의사결정 시스템
RFID-Based Integrated Decision Making Framework for Resource Planning and Process Scheduling for a Pharmaceutical Intermediates Manufacturing Plant 원문보기

Korean chemical engineering research = 화학공학, v.58 no.3, 2020년, pp.346 - 355

정창주 (인천대학교 산업경영공학과) , 조설희 (인천대학교 에너지화학공학과) , 김지용 (인천대학교 에너지화학공학과)

초록
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의약 중간체 제조 공장을 포함한 정밀 화학 산업에서 생산 계획 및 전사적 자원 관리(enterprise resource planning) 관한 의사 결정은 기업 운영 효율성 최적화에 매우 주요한 연구 주제이다. 기존의 의사 결정 시스템은 공장 간의 자원관리와 공장내 생산 계획이 분리되어, 전사적 관점에서의 전역 해를 도출하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 무선 식별 시스템(Radio Frequency Identification; RFID) 기반의 실시간 물류 관리 시스템을 이용하여 의약품 중간체 산업의 전사적 자원 관리와 최적 생산 계획 수립을 동시에 수행할 수 있는 의사결정 플랫폼을 개발하고, 실제 제조 공정에 적용하여 그 효과를 분석한다. 기존의 분리된 운영 체제와는 달린 본 연구에서 제안하는 통한 의사결정 플랫폼은 원료 주문 및 운송 시간에 관한 정보가 RFID 기술을 통해 제조 공정 생산 계획 수립의 핵심 데이터로 사용됨으로써, 별도의 재고 관리 시설 없이 공장간 물류 현황에 대응하여 최적 생산 계획이 수립된다. 이를 위하여 제품 생산 시간 최소화를 목적 함수로 설정하고, 마감 기한 및 주문량에 대한 제약조건 등을 포함한 혼합정수선형계획 모델을 개발하였다. 이후 개발된 최적화 모델을 실제 의약품 중간체 생산 문제로 적용함으로써, 제안한 통합 의사결정 플랫폼의 효용성을 입증하였다. 본 연구 결과로 생산 시간 최적화를 위해 단순한 공정 조합을 필요로 하는 생산물이 먼저 제조되고 복잡한 공정 구조를 가진 생산물이 순차적으로 생산되는 생산 일정이 최적임을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study proposed a new optimization-based decision model for an enterprise resource planning and production scheduling of a pharmaceutical intermediates manufacturing plant. To do this work, we first define the inflow and outflow information as well as the model structure, and develop an optimization model to minimize the production time (i.e., makespan) using a mixed integer linear programing (MILP). The unique feature of the proposed model is that the optimal process scheduling is established based on real-time resource logistics information using a radio frequency identification (RFID) technology, thereby theoretically requiring no material inventories. essential information for process operation, such as the required amount of raw materials and estimated arrival timing to manufacturing plant, is used as logistics constraints in the optimization model to yield the optimal manufacturing scheduling to satisfy final production demands. We illustrated the capability of the proposed decision model by applying the optimization model to two scheduling problems in a real pharmaceutical intermediates manufacturing process. As a result, the optimal production schedule and raw materials order timing were identified to minimize the makespan while satisfying all the product demands.

주제어

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. Scheme of (a) existing process scheduling, (b) supply chain network, and (c) integrated scheduling and supply chain system.
표 Table 1. Product demand and material information
표 Table 2. Transport time from domestic/outside site [4]
그림 Fig. 2. Production routes and theoretical minimum time for products.
표 Table 3. Equipment information about pharmaceutical intermediate industry [4]
표 Table 4. Summary of quantity and type of ordered product and processes [4]
그림 Fig. 3. The optimal supply networks by scenarios: (a) Sc1 (b) Sc2.
그림 Fig. 4. The optimal Gantt chart for products by technologies: (a) Sc1 (b) Sc2.

AI 본문요약
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문제 정의

즉, 이러한 다품종 소량 생산 및 불확실한 수요 등의 산업 생태학적 한계를 갖는 의약품 중간체 제조 산업에 적합한 최적 의사결정 모델 개발은 그 파급효과가 매우 크다. 따라서 본 연구에서는 다품종 소량 생산의 의약품 중간체 제조 공정에 적합한 의사결정 모델 개발을 목표로 한다. 이를 위하여 실시간 물류 추적 및 관리에 용이한 무선식별 시스템(Radio Frequency Identification; RFID) 기반의 원료관리 및 다양한 단위조작으로 구성된 제조 공정의 생산 일정 계획수립을 동시에 수행 가능한 최적화 모델을 제안한다.
본 연구 결과로 최종 생산시간을 단축시키기 위하여 각 원료 물질의 주문 타이밍을 비롯하여 공장 내 주요 장치(반응기, 정제기, 수분 제거기 등) 의 운전 전략을수립하였다, 특히, 원료를 국내 또는 국내외에서 조달하는 경우 원료 운송 시간 차이로 인해 makespan이 다르지만 두 경우 모두 제한시간 안에 생산됨을 알 수 있다. 본 연구를 통하여 이론적으로 재고 시설이 없는 상황에서의 전사적 자원 관리 및 생산 일정 수립에 관련된 통합 의사결정 플랫폼의 방법론과 그 효용성에 관하여 논의하였다.
본 연구에서는 소요 시간 최소화를 목적 함수로 하며 이는 각 제품 생산에 소요되는 식의 합으로 표현된다.
본 연구에서는 원료 운송지에 따라 2가지 시나리오를 개발하고 앞서 개발된 최적화 모델을 활용하여 생산 일정 계획 및 공급망을 분석한다. 이때 각각의 모든 단계가 지연 없이 운전이 된다고 가정하였다.
본 연구에서는 원료를 국내에서 조달 받는 경우와 국내 및 국외에서 동시에 조달 받는 경우로 2가지의 시나리오를 개발하였으며 각 시나리오에 대해 공급망 및 최적 공정 운전 전략을 분석하였다.
본 연구에서는 의약품 중간체 제조 공정 등 정밀 화학 산업의 전사적 자원 관리 및 최적 생산 계획을 동시에 수립할 수 있는 통합의사결정 플랫폼을 개발하고 그 효용성을 실제 문제 해결을 통하여 입증하였다. 기존 공정에서 필수적인 원료 재고 관리 시설이 없는 반면, 원료 주문 및 운송 시간에 관한 정보가 RFID 기술을 통해 제조 시설의 생산 계획의 수립의 핵심 데이터로 사용되며, 실시간 물류 흐름에 대응하여 최적의 생산 일정 수립이 가능하다.
원료에 부착하여 자원의 가용량을 확인하고, 공정 운전에 따른 자재 투입 시에 활용할 수 있으며, 원료 또는 제품의 위치와 수량을 신속하고 정확하게 파악하여 효율적인 배송을 가능하게 할 수 있다[14]. 본 연구에서는 이러한 RFID 기술의 장점을 재고 시스템 대신 활용하고자 한다. 즉, 물량 조절을 위해 RFID 기술이 사용되고 이 기술을 통해 제조 공정으로의 원료 도착시간이 예측 가능하다고 가정하였다.
본 연구의 목적은 의약품 중간체 제조 공정에서의 효율적인 생산 일정 계획 수립 및 원료 제고 관리를 지원하는 의사결정 모델 개발로써, Fig. 1에 본 연구에서 제안하는 모델의 특징을 나타내었다. Fig.

가설 설정

본 연구에서는 원료 운송지에 따라 2가지 시나리오를 개발하고 앞서 개발된 최적화 모델을 활용하여 생산 일정 계획 및 공급망을 분석한다. 이때 각각의 모든 단계가 지연 없이 운전이 된다고 가정하였다. 상기 의약품 제조 공정 의사 결정 예제는 상용 최적화 소프트웨어인 대수모델(GAMS)을 사용하여 나타냈으며 선형 알고리즘 중 하나인 단계법 알고리즘(CPELX)을 이용하여 해결되었다[15].
본 연구에서는 이러한 RFID 기술의 장점을 재고 시스템 대신 활용하고자 한다. 즉, 물량 조절을 위해 RFID 기술이 사용되고 이 기술을 통해 제조 공정으로의 원료 도착시간이 예측 가능하다고 가정하였다.

제안 방법

1(c)에 보인 바와 같이 생산 일정 계획 및 공급망 관리를 함께 처리하기 위한 최적화 기반 의사 결정 모델을 개발한다. 기존의 의사 결정 모델은 공장 내외의 물류 흐름을 완충하기 위한 재고 시설(inventory system)니 반드시 필요한 반면, 본 연구에서 제안한 의사결정모델은 이론적으로 재고 시설 없이 실시간으로 물류를 관리할 수 있는 특징이 있다. 즉, 주문(order)이 발생했을 경우 주문 관련 정보가 원료 공급 시설로 전달되고, 제조에 필요한 원료정보를 기반으로 실시간으로 원료 물질을 수급 한다.
4는 장치 별 사용 현황 및 원료 발주, 생산물 생산 시간에 대해 모두 나타낸 간트차트(Gantt chart) 이다. 두 가지 원료 물질의 이동을 나타내는 경우 더 오랜 시간이 소요되는 물질을 기준으로 작성하였다. 예를 들어 Fig.
Kim 등은 의약품 중간체 산업의 생산 일정 계획에 관한 연구를 수행하였으며 특히 제품 생산에 소요되는 시간(makespan) 및 제품 납기일 초과 시 지연시간(delay time) 최소화를 목적으로 하는 최적화 모델을 개발하였다. 또한 저자는 휴리스틱 기법을 활용하여 수리 모델 내 변수를 줄이고 최적화 모델의 복잡도를 낮추었으며 개발된 수리모델을 패키지화하여 프로그램을 개발하였다[4]. Varma 등은 최적 운전 계획 수립 뿐만 아니라 시장의 불확정성을 반영하여 한정적 자원을 효과적으로 사용하기 위한 방안에 대해서도 분석하였다.
Table 1은 반응물과 생성물, 수요량 및 제품 납기일을 나타낸다. 본 연구에서는 6개 반응물(X, Y, Z, L, M, N)을 활용하여 7개의 중간체를 만들고 최종적으로 4개의 생성물을 만든다. A, B, C, D가 최종 생산물이며A-1, A-2, C-1, C-2, D-1, D-2, D-3은 최종 생산물을 만들기 위해 필요한 중간물질이다.
이후 물질에 따라 건조기를 통해 정제되고 최종 생산물이 이동한다. 본 연구에서는 Table 3에서와 같이11개의 반응기, 7개의 여과기, 4개의 건조기로 구성된 의약품 중간체 제조 공정을 고려하였으며 각 장치 별 특징은 다음과 같다.
이를 위하여 실시간 물류 추적 및 관리에 용이한 무선식별 시스템(Radio Frequency Identification; RFID) 기반의 원료관리 및 다양한 단위조작으로 구성된 제조 공정의 생산 일정 계획수립을 동시에 수행 가능한 최적화 모델을 제안한다. 상기 제안된 의사 결정 모델을 실제 의약품 중간체 제조 공정에 적용함으로써, 제안된 모델의 효과를 검증한다.
기존 공정에서 필수적인 원료 재고 관리 시설이 없는 반면, 원료 주문 및 운송 시간에 관한 정보가 RFID 기술을 통해 제조 시설의 생산 계획의 수립의 핵심 데이터로 사용되며, 실시간 물류 흐름에 대응하여 최적의 생산 일정 수립이 가능하다. 이를 위하여 본 연구에서는 제품 생산 시간 최소화를 목적 함수로 하는 최적화 모델을 개발하였으며, 원료 공급지가 국내인 경우, 국내와 국외와 동시에 존재하는 시나리오에 따라 실제 운영 중인 의약품 중간체 생산 계획 수립 문제에 적용 하였다. 본 연구 결과로 최종 생산시간을 단축시키기 위하여 각 원료 물질의 주문 타이밍을 비롯하여 공장 내 주요 장치(반응기, 정제기, 수분 제거기 등) 의 운전 전략을수립하였다, 특히, 원료를 국내 또는 국내외에서 조달하는 경우 원료 운송 시간 차이로 인해 makespan이 다르지만 두 경우 모두 제한시간 안에 생산됨을 알 수 있다.
따라서 본 연구에서는 다품종 소량 생산의 의약품 중간체 제조 공정에 적합한 의사결정 모델 개발을 목표로 한다. 이를 위하여 실시간 물류 추적 및 관리에 용이한 무선식별 시스템(Radio Frequency Identification; RFID) 기반의 원료관리 및 다양한 단위조작으로 구성된 제조 공정의 생산 일정 계획수립을 동시에 수행 가능한 최적화 모델을 제안한다. 상기 제안된 의사 결정 모델을 실제 의약품 중간체 제조 공정에 적용함으로써, 제안된 모델의 효과를 검증한다.
Stefansson 등은 이용 가능한 데이터가 충분하지 않은 상황에서 최적 생산 일정 계획 수립을 위한 동적 프로세스를 개발하였다. 이를 위해 저자는 계층 구조 체계(hierarchically structured framework)를 개발하였으며 각 단계별로 최적의 운전 전략을 제시하였다[3]. Kim 등은 의약품 중간체 산업의 생산 일정 계획에 관한 연구를 수행하였으며 특히 제품 생산에 소요되는 시간(makespan) 및 제품 납기일 초과 시 지연시간(delay time) 최소화를 목적으로 하는 최적화 모델을 개발하였다.
Varma 등은 최적 운전 계획 수립 뿐만 아니라 시장의 불확정성을 반영하여 한정적 자원을 효과적으로 사용하기 위한 방안에 대해서도 분석하였다. 이를 위해 저자는 의약품 제조 시간을 줄이고 순 현재가치(net present value)를 최대로 하는 최적화 모델을 개발하였다[5].

이론/모형

본 연구에서는 혼합정수선형계획(mixed-integer linear programming) 기법을 사용하여 의약품 중간체 제조 공정의 생산 일정 계획 및 공급망에 관한 최적화 모델을 개발하였으며 수리 모델 개발을 위해 Kim 등의 논문을 참조하였다[4].
이때 각각의 모든 단계가 지연 없이 운전이 된다고 가정하였다. 상기 의약품 제조 공정 의사 결정 예제는 상용 최적화 소프트웨어인 대수모델(GAMS)을 사용하여 나타냈으며 선형 알고리즘 중 하나인 단계법 알고리즘(CPELX)을 이용하여 해결되었다[15].

성능/효과

두 시나리오에서 모든 생산물은 목표량을 충족시키면서 마감 기한 내에 생산하였다(Table 1 참조). 구체적으로 각 시나리오의 makespan은 968시간, 1014시간으로 Fig. 2에서의 이론적 최소 생산 시간인 820시간보다 각각 18%, 27% 증가하였다. 이는 실제 산업현장에서는 사용 가능한 반응기의 개수와 용량이 제한적이기 때문이다.
이를 위하여 본 연구에서는 제품 생산 시간 최소화를 목적 함수로 하는 최적화 모델을 개발하였으며, 원료 공급지가 국내인 경우, 국내와 국외와 동시에 존재하는 시나리오에 따라 실제 운영 중인 의약품 중간체 생산 계획 수립 문제에 적용 하였다. 본 연구 결과로 최종 생산시간을 단축시키기 위하여 각 원료 물질의 주문 타이밍을 비롯하여 공장 내 주요 장치(반응기, 정제기, 수분 제거기 등) 의 운전 전략을수립하였다, 특히, 원료를 국내 또는 국내외에서 조달하는 경우 원료 운송 시간 차이로 인해 makespan이 다르지만 두 경우 모두 제한시간 안에 생산됨을 알 수 있다. 본 연구를 통하여 이론적으로 재고 시설이 없는 상황에서의 전사적 자원 관리 및 생산 일정 수립에 관련된 통합 의사결정 플랫폼의 방법론과 그 효용성에 관하여 논의하였다.

후속연구

본 연구에서 제안한 의사 결정 모델을 통해 실시간 물류 관리와 생산 일정 계획 수립에 관한 전략을 동시에 수행할 수 있는 가능성을 확인한 반면, 향후 제고 시설 건설 비용 등, 정확한 제고 관리 비용 산정을 통하여 본 연구에 제안한 방법론의 경제적 효과를 분석할 필요가 있다. 더불어, 본 연구의 결과를 기반으로 원료 물질 가격의 불확실성 및 생산품 공급 전략과의 통합 등의 확장된 연구 수행으로, 4차 산업 기술을 중심으로 한 정밀 화학 시장의 전자 상거래(E-commerce) 체제의 핵심 기술 확보할 수 있다.
본 연구에서 제안한 의사 결정 모델을 통해 실시간 물류 관리와 생산 일정 계획 수립에 관한 전략을 동시에 수행할 수 있는 가능성을 확인한 반면, 향후 제고 시설 건설 비용 등, 정확한 제고 관리 비용 산정을 통하여 본 연구에 제안한 방법론의 경제적 효과를 분석할 필요가 있다. 더불어, 본 연구의 결과를 기반으로 원료 물질 가격의 불확실성 및 생산품 공급 전략과의 통합 등의 확장된 연구 수행으로, 4차 산업 기술을 중심으로 한 정밀 화학 시장의 전자 상거래(E-commerce) 체제의 핵심 기술 확보할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	제약 산업에서 제조 시간이 긴 이유는 무엇인가?	제약 산업은 고순도 및 고부가가치의 제품을 생산하는 정밀 화학산업의 한 종류로, 인류의 고령화 및 보건 의식 향상과 맞물려 다른 산업에 비해 가파른 성장세를 보이고 있다[1]. 특히 제약 산업은 다양한 원료 물질과 많은 단일 공정을 필요로 하기 때문에 긴 제조 시간을 가지며, 대형 화학 산업에 비해 소량 생산을 하기 때문에 주로 배치 공정(batch process)을 이용하고 이로 인해 사용 가능한 설비가 제한적이다[2]. 이러한 이유 때문에 제약 산업에 있어서 공정의 생산 효율을 증대시키기 위한 최적의 공정 운전 전략 수립은 필수적이며 이와 관련된 여러 연구가 수행되었다.
	전사적 자원 관리란 무엇인가?	한편, 제조 공정의 생산 일정 계획에 관한 연구와 함께 전사적 자원관리(Enterprise resource planning)에 대한 연구도 활발히 수행되었다. 전사적 자원 관리란 원료 공급, 제조, 분배, 유통에 이르기까지 모든 흐름을 통합하여 분석하는 방법으로 공급망 관리(supply chain management)와 같은 방법론이 이에 속한다[6]. 공정 운전에 집중하는 생산 일정 계획 연구와 달리 원료 공급에서 제품 유통까지 고려하는 공급망 연구는 공급과 수요의 차이를 완충하기 위해 효과적인 재고 관리 시스템(inventory management)을 구축하는 것이 중요하다[7].
	RFID의 작동 원리는 무엇인가?	이 기술에는 직접 회로와 안테나로 구성된 태그와 판독기가 필요하며 그 작동 원리는 다음과 같다. 태그 내 직접 회로 안에 원하는 정보를 기록하고 안테나를 통해 판독기로 정보를 송신하면 판독기는 정보를 읽어 물체를 식별한다. 이 기술은 그 편리성 및 정확성 덕분에 산업체 전반에 걸쳐서 다양하게 사용되고 있다.

참고문헌 (15)

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Kim, J., Kim, J., Lee, T., Lee, I. and Moon, I., "A Heuristic-embedded Scheduling System for a Pharmaceutical Intermediates Manufacturing Plant," Ind. Eng. Chem. Res., 49, 12646-12653(2010).

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McCarl, A. B., "McCarl GAMS User Guide," GAMS Development Corporation, 1-950(2009).

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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