초록 ▼

□ 연구개요
* 4차 산업혁명이 도래함에 따라 다양한 ICT 기술들이 제조업에 접목되면서, 제조업의 패러다임이 개인화 특성에 맞춘 소품종 소량생산으로 변하고 있음. Connected Smart Factory (CSF)는 네트워크에 존재하는 다수의 스마트공장들이 상호 연결된 공급사슬의 환경을 의미하며, Cloud manufacturing 등의 이름으로 새로운 패러다임에 적합한 생산 환경으로 평가받음. 따라서 새로운 패러다임에 맞춰 CSF 환경에서의 공급사슬에 대한 연구가 필요함. 본 연구는 SCF 환경에서 동적인 환경변화에 맞춰

□ 연구개요
* 4차 산업혁명이 도래함에 따라 다양한 ICT 기술들이 제조업에 접목되면서, 제조업의 패러다임이 개인화 특성에 맞춘 소품종 소량생산으로 변하고 있음. Connected Smart Factory (CSF)는 네트워크에 존재하는 다수의 스마트공장들이 상호 연결된 공급사슬의 환경을 의미하며, Cloud manufacturing 등의 이름으로 새로운 패러다임에 적합한 생산 환경으로 평가받음. 따라서 새로운 패러다임에 맞춰 CSF 환경에서의 공급사슬에 대한 연구가 필요함. 본 연구는 SCF 환경에서 동적인 환경변화에 맞춰 설계-생산간 양방향 피드백 구조를 지원하는 Dynamic Supply Chain Network(D-SCN)을 효과적으로 설계하고 운영하기 위한 수리모델과 알고리즘을 개발함.

□ 연구 목표대비 연구결과
* 본 연구는 설계-생산 간 양방향 피드백 구조의 D-SCN을 효과적으로 설계,운영하기 위한 수리모델과 알고리즘을 개발하는 것으로 연차별 연구 목표는 다음과 같음
(1차년도) CSF 운영 데이터 모델을 정의하고, 확정된 Bill of Materials(BOM) 구조 기반의 최적 D-SCN 설계 및 운영 계획 수립함.
(2차년도) 설계-생산의 양방향 피드백 구조에 기반한 설계 변경 프로세스를 정의하고, 설계 변경 피드백을 고려한 최적의 D-SCN 설계 및 운영 계획 수립함.
(3차년도) 실시간으로 수집되는 대용량 CSF 데이터를 바탕으로 Robust Optimization 이 융합된 의사결정 방법론을 개발하고, 이를 적용하는 최적의 D-SCN 설계 운영 계획을 수립함.

* 연차별 목표에 따른 연차별 연구결과는 다음과 같음.
(1차년도_결과) CSF 운영 환경과 모형을 확정하고, 확정된 모형에서 최적의 D-SCN 의사결정 수리모델을 제안함. 수리모델을 바탕으로 최적의 솔루션을 도출하고 적합성을 검증고 시뮬레이션 실험을 통해 효과성을 입증함.
(2차년도_결과) 설계-생산 양방향 피드백 구조하에서는 생산속도는 통제가능한 변수가 됨. 따라서 생산속도 통제를 통한 최적의 의사결정 수리모델과 알고리즘을 개발하였으며, 개발한 알고리즘의 결과가 기존의 다른 연구보다 더 효과적임을 입증함.
(3차년도_결과) 실시간으로 수집되는 데이터에는 큰 불확실성이 존재기 때문에 이에 대응할 수 있는 Data Driven Robust Optimization 모델을 개발하였음. 시뮬레이션 실험을 통해 제안한 수리모델의 효과성을 입증함. 또한, 시간이 지남에 따라 가치가 하락하는 상품을 대상으로 지속가능한 공급망을 구성하는 수리모델을 제안함. 제안한 수리모델을 통해 최적의 Lot Size를 도출함.

□ 연구개발결과의 중요성
* 본 연구에서 개발한 최적화 모델과 알고리즘은 다음과 같은 연구적 기여가 있음
(데이터 불확실성을 고려한 최적 D-SCN 설계 및 운영 수리모델): 기존의 데이터 불확실성을 고려한 연구들이 갖고 있는 한계점을 극복한 새로운 수리모델을 제안함. 산업 전반에 걸쳐 방대한 데이터를 분석하는 곳이 증가하는 만큼, 데이터가 불확실한 상황에서의 수리모델에 대한 연구는 중요함. 제안하는 모델이 기존의 데이터가 불확실 상황에서의 최적화 연구가 갖고 있는 한계점을 극복했다는 점에서 다른 연구들의 참고가 될 수 있음.
(생산속도 유연성을 바탕으로 지속가능한 공급망 수리모델 제안): 기존의 연구들이 생산속도를 고정된 상수로 고려한 한계점을 고찰하여 본 연구에서는 생산속도를 설계-생산 피드백 구조 기반에서 통제 가능한 변수로 고려하고, 공급망 구조하에서 최적의 생산계획을 생산할수 있는 알고리즘을 개발하여 향수 산업계에 확산할 수 있다고 판단함

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 가. 연구 개발의 필요성 ... 4
• 나. 최종 연구 목표 ... 4
• 다. 연구 범위 ... 4
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5
• 가. 확정 BOM 구조 기반의 최적 D-SCN 설계 및 운영계획 수립 (1차년도) ... 5
• 나. 설계-생산 피드백 구조 기반 최적 D-SCN 설계 및 운영계획 수립 (2차년도) ... 6
• 다. 데이터 불확실성을 고려한 기계학습 모델 기반 최적 D-SCN 설계 및 운영계획 수립 (3차년도) ... 8
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 12
• 4. 참고문헌 ... 13
• 5. 연구성과 ... 14
• 대표적 연구실적 ... 16
• 끝페이지 ... 25