Preprocessing 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 - 홍민선 (The Graduate School, Ajou University, 2006)
급속한 기업들의 글로벌화로 인하여 기업 환경은 복잡해지고 있다. 예를 들면 납기에 대한 고객의 요구가 높아지고 있으며 기업의 경우 원가 절감을 위하여 공급망의 최적화와 준비시간의 최소화 등의 방법을 활용하고자 하는 노력을 경주하고 있고 해외나 국내의 복수 지역에 공장을 가동함으로써 할당 문제가 복잡하게 얽혀있다. 이러한 복잡한 문제를 전체 최적화 하고 빠른 시간에 결과를 얻고자 하는 기업의 요구가 증대되고 있다. 따라서 본 연구에서 다루는 문제는 복수 지역에 공장을 가지고 있는 제조기업에서 할당을 통하여 공장간의 부하를 평준화하고 공장간에 제품의 이동(switching)을 최소화 하면서 준비시간(setup time)을 최소화 하고 납기 위반을 최소화 하며 마지막 작업의 완료시간(makespan)을 최소화 하는 문제이다. 기업에서는 이러한 문제에 대해 빠른 시간 안에 최적화된 결과를 얻을 수 있기를 기대하고 있지만, 복수의 지역에 대한 할당과 납기, 준비시간 등의 제약조건을 고려한 문제는 최적화된 결과를 만들기 위해서 많이 계산시간을 요구하게 된다. 본 연구에서는 이처럼 빠른 시간안에 복잡한 문제에 대한 최적해에 근접한 해를 만들기 위하여 다음과 같은 두 가지 방법을 제시하였다. 첫째, 모든 공정을 고려하는 기존의 모델과는 달리 제약공정을 대상으로 공정을 단순화 하며 공정의 순서로 인한 제약게 관련된 계산량을 줄였으며 납기 문제와 할당 문제, 준비시간 최소화 문제를 동시에 고려하는 MSCSP (Multi-Site Constraints Scheduling Problem) 모델과 확률적으로 변하는 입력구조를 갖는 PMSCSP((Preprocessing based Multi-Site Constraints Scheduling Problem)를 제시하였다. 둘째, MSCSP와 PMSCSP 는 커다란 문제이기 때문에 해결하기에는 시간이 필수적으로 많이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 협업 과정에서 실시간으로 획득되는 정보를 최대한 활용하였다. 즉, 공급망 상에서 Rolling Plan되는 확약되지 않은 주문 정보를 활용하여 좋은 스케쥴 결과를 만들어 계속 축적 과정을 반복해 나간다. 주문 정보가 확정되었을 때 미확정 정보로 산출된 스케쥴 결과를 활용하여 간단한 갱신 과정만으로 빠른 시간 안에 좋은 스케쥴을 얻는 모델을 제시하였다. 본 연구에서는 이 두 가지 방법을 활용하여 진화 알고리즘의 하나인 Memetic 알고리즘 기반의 Preprocessing 형태로 계산되는 복수지역 제약공정 스케쥴링 알고리즘 개발하고 실험을 통하여 성과를 보였다.
학위논문(박사)--아주대학교 일반대학원 :산업공학과,2006. 2