KR100782439B1 - 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템 및 방법 - Google Patents

프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템 및 방법 Download PDF

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KR100782439B1
KR100782439B1 KR1020060066290A KR20060066290A KR100782439B1 KR 100782439 B1 KR100782439 B1 KR 100782439B1 KR 1020060066290 A KR1020060066290 A KR 1020060066290A KR 20060066290 A KR20060066290 A KR 20060066290A KR 100782439 B1 KR100782439 B1 KR 100782439B1
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Abstract

본 발명은 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 공정의 다양한 선후 제약조건들을 수용하여 주문이 확정되기 이전에 스케쥴링 연산을 충분히 수행하고, 주문 확정에 의해 의사결정이 필요할 때, 현재 시점에서 가장 좋은 스케쥴링 대안을 이용하여 최적의 스케쥴링 결과를 출력하는 것을 목적으로 하며, 상기 목적을 달성하기 위해, 한 세대의 개체군 평균 적합도보다 높은 적합도를 갖는 개체들을 선별하는 선별연산수단과, 선별된 우수 개체들을 대상으로 교배 또는 임의로 배열을 변형시키는 유전연산수단과, 주문이나 작업공정에서의 변동사항에 따른 유전자를 개체 배열에 임의로 배치하여 구조를 변형시키는 변동개체갱신수단과, 상기 임의로 배치된 유전자를 재배열하여 적합도를 개선시키는 유전지역탐색수단과, 개체들의 적합도를 평가하는 적합도평가수단과, 최고 적합도를 갖는 개체를 다음 세대의 최저 적합도를 갖는 개체와 대체시키는 엘리티즘수단, 및 주문이 확정되어 스케쥴을 결정해야할 때 현재 세대에서 적합도가 가장 우수한 개체를 이용하여 가장 효율적인 스케쥴 결과를 도출하는 결과도출수단을 포함한다.
프로세싱, 스키마, 개체, 유전자, 적합도, 제약공정

Description

프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템 및 방법{SYSTEM FOR SCHEDULING THE MULTI-SITE CONSTRAINT RESOURCE BASED ON PREPROCESSING AND METHOD THEREFOR}
도 1은 본 발명에 따른 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템의 블록도.
도 2는 본 발명에 따른 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템의 알고리즘 구조도.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템의 개체 구조 예시도.
도 4는 본 발명에 따른 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 방법 전체 흐름도.
도 5는 본 발명에 따른 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 방법에서 교배 또는 변환으로 자녀해를 생성하는 단계의 상세흐름도.
도 6은 본 발명에 따른 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 방법에서 주문변경에 따라 개체 구조를 변형시키는 단계의 상세흐름도.
도 7은 본 발명에 따른 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 방법에서 의사결정 단계의 상세흐름도.
본 발명은 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 공정의 다양한 선후 제약조건들을 수용하여 주문이 확정되기 이전에 스케쥴링 연산을 충분히 수행하고, 주문 확정에 의해 의사결정이 필요할 때, 현재 시점에서 가장 좋은 스케쥴링 대안을 이용하여 최적의 제약공정 스케쥴링 결과를 출력시키는 기술이다.
제조업의 경쟁력은 재고관리를 위한 정확한 의사결정에 있는 만큼 실시간으로 SCM(Supply Chain Management:'공급망 관리', 불확실성이 높은 시장변화에 고객-소매상-도매상-제조업체-부품/자재 공급업체 등으로 이어지는 공급체인 전체에 정보기술을 활용함으로써 재고를 최적화하고 납기를 단축시키는 방법)을 운영해야 하고, 올바른 의사결정을 내리려면 기본 데이터가 잘 정비돼 있어야 하므로, 구매, 생산, 판매를 고객의 수요와 동기화하여 운영되는 실시간 최적화 기술 및 의사결정 지원시스템이 필요하다.
이를 위하여 RTE(Real-Time Enterprise:주문 또는 작업에 변수가 발생될 때 실시간 대응하도록 하는 것을 말함) 환경의 협업 프로세스를 통하여 Rolling Plan을 주고 받음으로써 생산, 재고, 구매 프로세스의 향상을 도모하고 있으나, 다양한 원인으로 인한 Rolling Plan의 변동에 의해 협업 프로세스의 성능이 저하되며, 성능 저하의 큰 원인 중 하나는 생산스케쥴이 복수공장, 납기, 할당, 라인밸런스와 같은 제약되는 자원의 다양한 요구를 동시에 고려하지 못한 상태에서 정해지기 때문이므로, 다양한 제약자원을 고려한 실시간 스케쥴링 알고리즘이 요구된다.
그러나, 기존 알고리즘들은 주기적으로 RTF(Return To Forecast : 고객의 Forecast에 대한 Commit를 의미하는 것으로 공급망 사이에서 공급사와 수요사간에 연동계획(Rolling Plan)상에서 약속된 기간동안 일정간격으로 주고 받는 주문정보에 대한 납기확약 정보를 말함) 형태의 데이터가 획득한 후, 획득된 데이터를 주문 확정 이전까지 ATP(Available to Promise)나 CTP(apable to Promise)의 자료로만 활용하며, 주문이 확정되면 스케쥴링 엔진에 의하여 최종 할당계획과 일정계획을 만들기 때문에, RTF와 같은 실시간 데이터를 활용하지 못함에 의해 비효율적인 스케쥴링을 하게 되는 문제점이 있다.
또한, 다양한 변수에 따른 복잡한 작업들의 스케쥴링을 단순화한 모델로서 제약공정을 중심으로 문제를 해결해 나가는 DBRCSP(DBR Constraint Scheduling Problem) 모델이 제안되었으나, 지역적으로 떨어진 공장에 대한 고려할 수 없는 문제점이 있으며, 상기 DBRCSP 모델을 포함한 기존의 스케쥴링 알고리즘들은 이미 확정된 입력 데이터를 활용하여 결과값을 생성하는 것으로서, 반도체와 같이 최첨단 제품과 같이 재작업(Re-entrance) 등으로 공정순서나 구조의 동적변경이 잦은 경우, 기존의 알고리즘으로는 확률성이 고려되지 않아 작업 부하의 불균형과 손실이 발생되는 문제점이 있다.
상기 문제점을 해결하기 위해 창안된 본 발명의 목적은, 공정의 다양한 선후 제약조건들을 수용하여 실시간으로 스케쥴링하는 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은, 작업프로세스를 최적화하기 위하여 주문이 확정되기 이전에 스케쥴링 연산을 충분히 수행하는 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 또다른 목적은, 높은 적합도(작업 효율성이 높은 것을 말함)를 갖는 스케쥴링 결과를 저장하는 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 또다른 목적은, 주문 확정에 의해 의사결정이 필요할 때, 현재 시점에서 가장 좋은 스케쥴링 대안을 이용하여 최적의 스케쥴링 결과를 출력하는 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 또다른 목적은, 변동 요인을 최소화하여 SCM에서의 Rolling Plan을 안정화하는 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 구성은, 임의의 값으로 개체들을 생성하는 초기개체생성수단과, 생성된 개체 전체의 평균 적합도보다 높은 적합도를 갖는 개체들을 선별하는 선별연산수단과, 선별된 우수 개체들을 대상으로 교배 또는 임의로 배열을 변형시켜 자녀해를 생성하는 유전연산수단과, 주문이나 작업공정에서의 변동사항에 따른 유전자를 상기 자녀해의 배열에 임의로 배치하여 구조를 변형시켜 재생산하는 변동개체갱신수단과, 상기 임의로 배치된 유전자를 재 배열하여 적합도를 개선시키는 유전지역탐색수단과, 개선된 개체들의 적합도를 평가하는 적합도평가수단과, 최고 적합도를 갖는 개체를 다음 세대의 최저 적합도를 갖는 개체와 대체시키는 엘리티즘수단과, 주문이 확정되어 스케쥴을 결정해야할 때 현재 세대에서 적합도가 가장 우수한 개체를 이용하여 가장 효율적인 스케쥴 결과를 도출하는 결과도출수단과, 제어수단 및 저장수단을 포함한다.
본 발명에 따른 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템 구성은, 초기개체생성수단(10), 선별연산수단(100), 유전연산수단(200), 변동개체갱신수단(300), 유전지역탐색수단(400), 적합도평가수단(500), 엘리티즘수단(600), 결과도출수단(700), 제어수단(800), 저장수단(900)으로 이루어진다.
상기 각 구성요소들을 설명하기에 앞서, 본 발명에 사용되는 용어들을 간략하게 설명하면 다음과 같다.
⊙ 개체(또는 염색체) : 유전 알고리즘에서 풀고자 하는 문제에 대한 가능 결과 값들을 정해진 형태의 자료구조로 표현한 것.
⊙ 개체군 : 정해진 수의 개체 집단.
⊙ 스키마 : 특정 유전인자를 가진 개체의 집합.
⊙ 유전자 : 개체에 구성되어 있는 각각의 인자.
⊙ 부모해 : 선별연산수단에서 교배할 개체로 선별된 개체.
⊙ 자녀해 : 교배에 의해 다음 세대에 생성된 개체.
⊙ 목적함수 : 함수를 구성하는 각 항은 시간단위로 설정되며, 전체 작업 처 리시간, 총 지연비용, 총 이동비용의 합(결과값)을 최소화하는 함수.
⊙ 연동계획(Rolling Plan) : 계획에 대해 예측되는 결과를 목표값과 비교하여 목표에 부합하는 결과가 나올 때까지 필요한 자료들을 투입시켜 계획을 수정, 보완하는 작업을 반복하는 과정.
이하, 첨부된 도 1 내지 도 3을 참조하여 본 발명에 따른 시스템의 각 구성요소를 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명에 따른 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템 전체 구성을 블록으로 나타낸 것이고, 도 2는 본 발명에 따른 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템의 알고리즘 구조도로서 각 구성요소간의 결합관계를 나타내었으며, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템의 제약공정 스케쥴을 기초로 생성한 개체 구조 예시도이다.
상기 초기개체생성수단(10)은, 도 3에 나타낸 바와 같이, 공정 스케쥴에 기초하여 제품의 공정과 제품의 종류 및 공장(또는 지역)간의 구분자를 포함한 임의의 값들로 초기화한 1차원 배열 구조의 개체들을 생성하며, 생성된 개체들을 집합시켜 하나의 개체군을 형성하는 기능을 수행한다.
상기 선별연산수단(100)은, 개체군에서 좋은 스키마를 갖는 개체들 즉, 높은 적합도를 갖는 개체들을 선별하는데, 아래의 [수학식 1]을 이용하여, 평균이상의 적합도를 갖는 스키마는 다음 세대에서 개체수가 늘어나게 하고, 평균이하의 적합도를 갖는 스키마는 다음 세대에서 개체수가 줄어들게 하며, 평균인 스키마는 개체 수가 그대로 유지되도록 유도함으로써 한 세대를 이루는 개체들의 평균 적합도를 향상시키는 기능을 수행한다.
[수학식 1]
Figure 112006050409840-pat00001
m(S,t-1) : 시간 t-1 즉, 이전 세대('t-1'번째 세대)에서 스키마 S에 속하는 개체의 수
m(S,t) : 시간 t('t'번째 세대)에서 스키마 S에 속하는 개체의 수
eval(S,t) ; 시간 t에서 스키마 S의 적합도
Figure 112006050409840-pat00002
: 스키마 S에 속하는 개체들의 평균 적합도
[수학식 1]에 따른 결과를 장기적으로 알아보기 위하여 스키마 S가 평균 적합도보다 ε％만큼 높은 경우를 고려하면 다음의 [수학식 2]로 전개되고,
[수학식 2]
Figure 112006050409840-pat00003
ε에 대하여 정리하면 아래와 같은 [수학식 3]으로 전개되며,
[수학식 3]
Figure 112006050409840-pat00004
따라서 t회 반복한 이후의 선별연산수단에 따른 결과를 수식으로 표현하면, 다음의 [수학식 4]와 같다.
[수학식 4]
Figure 112006050409840-pat00005
[수학식 4]를 참조하여 설명하면, 적합도가 평균 이상이면 ε>0이고, 평균이면 ε=0이며, 평균 이하이면 ε<0이므로, 적합도가 평균 이상인 우수 유전 인자를 갖는 개체의 수는 다음 세대에서 지수적으로 증가하게 되는 것이다.
본 발명의 실시예에서 상기 선별연산수단의 개체 선별 방식은, 전체 목적함수와 순서기반 목적함수 및 위치기반 목적함수의 세 가지 선별 항목을 이용하여 확률적으로 적합도가 높은 개체를 선별하는 룰렛휠(Roulette Wheel)선택방식을 사용하였다.
상기 유전연산수단(200)은, PMX(Patial Matched Crossover)연산부(220)와 ER(Edge Recombination Crossover)연산부(240) 및 돌연변이연산부(260)를 포함하고, 상기 선별연산수단(100)에서 선별된 부모해들 중에서 두 개의 부모해를 교배하는 기능을 수행하며, 교배될 두 개 부모해의 위치 적합도가 평균보다 좋은 경우에는 PMX연산부(220)에서 교배하고, 교배될 두 개 부모해의 순서 적합도가 평균보다 좋은 경우에는 ER연산부(240)에서 교배함으로써 개체 특성을 개선 또는 발전시킨다. 상술한 두 가지 경우 이외의 개체인 경우에는, 상기 돌연변이연산부(260)에서 개체를 임의로 변형시키거나, PMX연산부와 ER연산부를 랜덤하게 선택활용하여 두 개의 부모해를 교배함으로써 현재 세대의 개체보다 발전된 자녀해가 생성되도록 한다. 여기서, 돌연변이연산부(260)는, 부모해보다 적합도가 더욱 높은 자녀해를 얻을 수 있는 가능성을 열어두기 위하여, 선별연산수단에서 선별된 부모해를 임의로 변형시켜 부모해에 없는 속성을 도입하는 기능을 수행한다.
상기 유전연산수단(200)을 더욱 상세하게 설명하면, 상기 PMX연산부(220)는, 납기만족 또는 병렬자원을 활용하기 위하여 작업의 시간대별 위치를 찾아 해당 시간대를 고수하게 함과 동시에 위치 적합도가 가장 높은 공장에 할당되도록 하기 위하여, 상기 선별연산수단(100)에서 선별된 부모해들 중에서 위치 적합도가 평균보다 높은 두 개의 부모해를 교배함으로써 더 좋은 위치 적합도를 갖는 자녀해를 생성시키는 것이고, 상기 ER연산부(240)는, 셋업타임을 최소화하기 위하여, 상기 선별연산수단(100)에서 선별된 부모해들 중에서 순서 적합도가 평균보다 높은 두 개의 부모해를 교배함으로써 더 좋은 순서 적합도를 갖는 자녀해를 생성시키는 것이다.
상기 변동개체갱신수단(300)은, 상기 유전연산수단(200)에서 생성된 자녀해를 ①주문추가, ②주문삭제, ③주문변경 등에 따라 재생산하는 기능을 수행하는데, ①주문추가의 경우는 유전자가 기존 개체에 추가로 삽입되기 때문에 기존 개체가 갖는 좋은 성질이 파괴될 가능성이 있으므로, 공장할당, 셋업타임, 납기 등의 적합도 값이 낮아지지 않도록 하기 위해 휴리스틱(heuristic) 또는 이뉴머레이션(enumeration) 방법을 사용하여, 추가작업을 최적의 공장에 할당한 후, 납기일을 기준으로 제일 마지막 순서의 작업부터 하나씩 순서를 바꾸어가며 동일한 셋업타임 값을 갖는 작업을 검색하고, 검색된 작업의 다음번 순서에 추가작업을 삽입 배치함으로써 개체를 재생산한다. 그리고, ②주문삭제의 경우는 유전인자를 감소시켜 개체를 재생산하는 것이며, ③주문변경의 경우는 배열순서를 변경시키는 방법으로 개 체를 재생하는데, 이 경우(③)에 기존의 주문이 취소되고 새로운 주문이 생성된 것과 마찬가지여서 개체 성질에는 영향을 미치지 않으나, 유전자 알고리즘의 돌연변이 효과가 발생한다.
상기 유전지역탐색수단(400)은, 리버스(Reverse)연산부(420)와 이동(transport)연산부(440)를 포함하며, 상기 리버스연산부를 이용하여 유전자를 임의로 배치하여 구성한 구간을 역순으로 바꿔 위치 적합도를 개선시키고, 상기 이동연산부를 이용하여 임의로 배치된 유전자를 옮겨 순서 적합도를 개선시키는 기능을 수행한다.
상기 적합도평가수단(500)은, 다음의 [수학식 5]를 활용하여 개체들의 성능을 평가함으로써, 상기 선별연산수단(100) 또는 유전연산수단(200)에서 활용될 위치 적합도와 순서 적합도를 저장하는 기능을 수행한다.
[수학식 5]
Figure 112006050409840-pat00006
f i ; 작업i에 대한 완료시간
h i ; 작업i에 대한 완료일자
а ik ; 작업i가 공장 k에 할당되어 납기를 만족하지 못하는 경우의 penalty
β ik ; 작업i가 공장 k에 할당될 때 이동시간 계수
z ik ; 결정변수, 만일 작업i가 공장k에 할당되면 1, 아니면 0
상기 [수학식 5]는 본 발명의 적합도평가수단에서 사용하는 목적함수로서,
Figure 112006050409840-pat00007
항의 값은 복수개의 공장에서 작업이 가장 늦게 종료되는 공장의 종료시간이므로 공장간의 작업분배(Load balance)가 좋고 셋업타임(준비시간)이 짧을수록 상기 Max[fi]의 결과값이 작아지고,
Figure 112006050409840-pat00008
항의 값은 납기지연(Tardiness) 시간에 대한 가중합이므로 납기 지연이 적은 스케쥴일수록 결과값이 작아진다. 그리고,
Figure 112006050409840-pat00009
항의 값은 할당으로 인한 추가 이동시간에 대한 Penalty로서, 예를들어, A 공장의 주문이 생산할 수 있는 능력보다 많은 경우 여유가 있는 B 공장에 고객의 주문이 할당되어 B 공장에서 제품을 완성하게 되면, 상기 완성된 제품을 B 공장이 위치한 지역에서 A 공장이 위치한 지역으로 옮겨야 하며, 이때 추가 이동시간이 발생되어 총 작업시간이 길어지므로, 수요 지역의 공장에 할당되는 작업이 많을수록 결과값이 작아진다.
상기 엘리티즘수단(600)은, 적합도평가수단(500)에서 성능이 평가된 개체들 중 최고 적합도를 갖는 개체가 다음 세대에서 누락되지 않도록 하기 위하여, 다음 세대의 최저 적합도를 갖는 개체와 대체시키는 기능을 수행한다.
상기 결과도출수단(700)은, 의사결정 필요시에 현재 세대에서 적합도가 가장 우수한 개체를 검출하고, 검출된 개체와 의사결정이 필요한 개체를 비교하여 차이점을 검색한 후, 휴리스틱 또는 이뉴머레이션 방법으로 개체를 재생산하여, 목적함수의 결과값(해)을 도출하는 기능을 수행한다.
상기 제어수단(800)은 외부의 입력 정보에 따라 연산을 수행하여 각 구성요소를 제어하는 기능을 수행하며, 상기 저장수단(900)은 주문 데이터와, 작업조건(주문 수, 한 세대별 변동되는 작업의 수, 작업기간 등)과, 목적함수의 결과값 및 각 구성요소로부터 재생산된 우수한 성질의 스키마 등의 정보를 제어수단을 통해 입력받아 저장하는 기능을 수행한다.
상기 구성에 따른 본 발명의 복수지역 제약공정 스케쥴링 방법을 도 4 내지 도 7을 참조하여 설명하면 다음과 같다.
도 4는 본 발명에 따른 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 방법 전체 흐름도이고, 도 5는 본 발명의 교배 또는 변환으로 자녀해를 생성하는 단계 상세흐름도이고, 도 6은 본 발명의 주문변경에 따라 개체 구조를 변형시키는 단계 상세흐름도이며, 도 7은 본 발명의 의사결정 단계 상세흐름도이다.
제어수단(800)이 저장수단(900)에 저장되어 있는 임의의 주문 정보를 초기개체생성수단(10)으로 전송하여 초기 개체들을 생성하고, 생성된 개체들을 집합시켜 한 세대의 개체군을 형성한다(S2, S4).
제어수단이 선별연산수단(100)을 이용하여 현재 세대의 개체군에서 적합도가 높은 개체들을 룰렛휠 선택방식으로 선별한 후, 유전연산수단(200)을 이용하여 상기 선별된 개체들을 교배 또는 변환시켜 다음 세대를 형성할 개체(자녀해)를 생성한다(S6, S8).
여기서, 상기 선별된 개체들을 교배 또는 변환시켜 다음 세대 개체를 생성하는 방법을 도 5를 참조하여 상세하게 설명하면 다음과 같다.
제어수단이 유전연산수단(200)을 이용하여 상기 선별연산수단(100)에서 선별된 개체들 중에서 두 개의 개체를 임의로 선택하고, 선택된 두 개체의 각각의 위치 적합도가 상기 적합도평가수단(500)에 의한 현재 세대의 위치 적합도 평균값을 초과하는지 판단하여, 두 개체의 위치적합도가 모두 평균값보다 높으면 PMX연산부(220)를 이용하여 교배시키고, 두 개체 중 하나 또는 두 개체 모두의 위치적합도가 평균값보다 낮으면 두 개체 각각의 순서적합도가 상기 적합도평가수단(500)에 의한 현재 세대의 순서적합도 평균값보다 높은지 판단한다(S10, ‥, S16). 유전연산수단(200)의 판단결과, 두 개체 순서적합도가 모두 평균값보다 높으면 ER연산부(240)를 이용하여 교배시키고, 두 개체 중 하나 또는 두 개체 모두의 순서적합도가 평균값보다 낮으면 상기 PMX연산부와 ER연산부를 랜덤하게 선택하여 교배시켜 자녀해를 생성한다(S18, S20).
부가적으로, 제 S20 단계에서 두 개체 중 하나 또는 두 개체 모두의 순서적합도가 평균값보다 낮은 것으로 판단되는 경우, 제어수단이 돌연변이연산부(260)를 이용하여 두 개체 각각의 구조배열을 임의로 변형시킬 수 있다.
제어수단이 외부로부터 주문의 추가, 삭제, 변경에 따라 업데이트된 정보를 수신하고, 변동개체갱신수단(300)을 이용하여 상기 수신된 정보에 따른 유전자들을 상기 제 S18, S20 단계에 의해 생성된 개체에 적용시켜 기존 개체의 구조를 변형한다(S22).
여기서, 업데이트된 정보는 저장수단(900)에 저장되며, 상기 정보에 따른 기존 개체의 구조를 변형시키는 과정을 도 6을 참조하여 상세하게 설명하면 다음과 같다.
제어수단이 외부로부터 주문 관련 이벤트 발생에 따른 신호를 수신하여, 수신된 신호의 종류가 주문의 추가, 삭제, 변경 중 무엇인지 판단하고, 판단결과, 주문추가인 경우에는 추가된 주문 정보에 따른 유전자들을 기존 개체에 삽입 배치하고, 주문삭제인 경우에는 해당 유전자를 기존 개체에서 삭제하며, 주문변경인 경우에는 기존 개체의 유전자 배열 순서를 변경한다(S24, ‥, S32).
변동개체갱신수단(300)을 이용하여 제 S24 내지 S32 단계를 거쳐 변경한 개체 구조는 그 구조를 형성하는 유전자들이 임의로 배치된 것이므로, 개체의 적합도를 개선시키기 위해 다음의 제 S34 단계가 수행된다.
제어수단이 유전지역탐색수단(400)의 리버스연산부(420)를 이용하여 상기 변동개체갱신수단(300)에 의해 변경된 개체에서 임의로 배치하여 구성된 구간을 역순으로 바꿔 위치 적합도를 개선시키고, 유전지역탐색수단(400)의 이동연산부(440)를 이용하여 임의로 배치된 유전자를 옮겨 순서 적합도를 개선시킨다(S34).
제어수단이 적합도평가수단(500)을 이용하여, 제 S34 단계에서 개선시킨 개체의 전체 적합도, 위치 적합도 및 순서 적합도를 평가하고, 엘리티즘수단(600)을 이용하여 상기 평가에 따른 최고 적합도를 갖는 개체를 검출한 후, 검출된 개체 및 제 S8 단계 이후(제 S8 단계 포함)에 생성, 변경, 개선된 개체들을 집합시켜 한 세대의 개체군을 형성한다(S36, ‥ , S40).
상기 제 S40 단계 후 제 S6 단계로 리턴하여 제 S6 단계 내지 제 S40 단계를 연속적으로 무한 반복하며, 반복되는 과정의 어느 한 시점에서, 제어수단(800)이 외부로부터 특정 주문에 대한 확정 이벤트 신호를 수신하면, 해당 주문에 가장 적합한 작업 스케쥴링을 만들기 위해 도 7에 나타낸 바와 같은 다음의 제 S42 내지 제 S52 단계를 수행한다.
제어수단(800)이 외부로부터 특정 주문의 확정 이벤트 발생에 따른 의사결정 신호를 수신하고, 수신된 시점을 기준으로 엘리티즘수단(600)에서 최근 검출된 상기 제 S36 단계의 '최고 적합도를 갖는 개체'를 결과도출수단(700)으로 전송한다(S42, S44).
결과도출수단(700)이 제어수단을 통해 외부로부터 입력되는 확정된 주문의 정보를 입력받아 상기 '최고 적합도를 갖는 개체'와 비교하여 차이점을 판별하고, 판별결과, 차이점이 없으면 '최고 적합도를 갖는 개체'를 목적함수의 최적 결과값으로 출력하고, 차이점이 있으면 차이점을 발생시킨 정보를 이용하여 '최고 적합도를 갖는 개체'의 구조를 변형시킨 후 목적함수의 최적 결과값으로 출력한다(S46, ‥ , S52).
본 발명은 RTE환경의 제약공정 스케쥴링을 안정화하고, 다양한 제약조건(요구사항)을 고려하여 자원의 효율적으로 이용할 수 있게 스케쥴링 함으로써 비용을 절감하며, 납기준수로 인해 주문한 고객에 대한 서비스 만족도를 높이고 재고를 줄이는 효과가 있다.
본 발명은 제약공정을 계획하는 단계에서부터 작업 실행단계가 시작되는 시점 이전까지의 주문 변경사항 또는 작업공정의 다양한 변수들에 실시간으로 대응하 여 스케쥴링할 수 있고, 상기 실시간 대응으로 인해 연동계획을 안정화하는 효과가 있다.
본 발명은 스케쥴링은 제약공정만을 우선순위로 고려하여 작업공정간의 선후관계를 고려할 필요가 없으므로, 제약조건을 만족시키는 개체(스케쥴) 집합을 유지할 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 적합도가 높은 개체들을 선별하여 저장하고, 선별된 개체들을 대상으로 적합도를 향상시키는 과정을 반복하여, 제약공정 스케쥴의 효율성을 개선하는 효과가 있다.
상기한 바와 같이 본 발명에 따른 바람직한 특정 실시 예를 설명하였지만, 본 발명은 상기한 실시 예에 한정되지 않으며 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양하게 변형되는 실시 예들은 이하에 청구하는 본 발명의 특허 청구범위 안에 속한다고 해야 할 것이다.

Claims (14)

  1. 제약공정 스케쥴링 시스템에 있어서,
    제품의 공정과 제품의 종류 및 지역간의 구분자를 포함한 임의의 값들로 초기화한 1차원 배열 구조의 개체들을 생성하는 초기개체생성수단;
    생성된 개체들 중에서, 전체의 평균 적합도보다 높은 적합도를 갖는 개체들을 선별하는 선별연산수단;
    상기 선별연산수단에서 선별된 개체들 중에서 두 개의 개체를 교배 또는 한 개의 개체를 임의로 변형시켜 자녀해를 생성하는 유전연산수단;
    외부로부터 주문의 추가, 삭제 또는 변경 이벤트 발생에 따른 신호를 입력받아 상기 유전연산수단에서 생성된 자녀해의 구조를 변형시켜 재생산하는 변동개체갱신수단;
    상기 변동개체갱신수단에서 재생산된 개체에서 임의로 배치된 유전자를 재배열시켜 적합도를 개선시키는 유전지역탐색수단;
    상기 유전지역탐색수단에서 개선시킨 개체들의 전체 적합도, 위치 적합도 또는 순서 적합도를 평가하는 적합도평가수단;
    적합도평가수단에서 평가된 개체들 중 최고 적합도를 갖는 개체를 다음 세대의 최저 적합도를 갖는 개체와 대체시키는 엘리티즘수단;
    외부로부터 주문 확정 이벤트 발생에 따른 신호를 입력받아 현재 세대에서 적합도가 가장 우수한 개체를 도출하는 결과도출수단;
    외부의 입력 정보에 따라 연산을 수행하여 각 구성요소를 제어하는 제어수단; 및
    상기 각 구성요소로부터 선별 또는 재생산된 우수한 성질의 개체 및 결과값 정보를 상기 제어수단을 통해 입력받아 저장하는 저장수단;을 포함하되,
    상기 선별연산수단은, 상기 적합도평가수단에 의한 현재 세대의 적합도 평균값보다 높은 적합도를 갖는 개체를 선별하여, 상기 선별된 개체들의 특성을 갖는 개체수가 현재 세대의 개체들 중에서 차지하는 비율보다 다음 세대의 개체들 중에서 높은 비율을 차지하도록 조작을 유도하는 것을 특징으로 하는 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 선별연산수단은,
    전체 목적함수와 순서기반 목적함수 및 위치기반 목적함수의 세 가지 선별 항목을 이용하여 확률적인 적합도를 선별 기준으로 하는 룰렛휠(Roulette Wheel)선택방식으로 개체들을 선별하는 것을 특징으로 하는 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 유전연산수단은,
    상기 선별연산수단에서 선별된 개체들 중에서 임의로 선택된 두 개체의 위치 적합도가 상기 적합도평가수단에 의한 현재 세대의 위치 적합도 평균값보다 높은 경우, 상기 선택된 두 개체를 교배하여 개선된 위치 적합도를 갖는 자녀해를 생성시키는 PMX(Patial Matched Crossover)연산부; 및
    상기 선별연산수단에서 선별된 개체들 중에서 임의로 선택된 두 개체의 순서 적합도가 상기 적합도평가수단에 의한 현재 세대의 순서 적합도 평균값보다 높은 경우, 상기 선택된 두 개체를 교배하여 개선된 순서 적합도를 갖는 자녀해를 생성시키는 ER(Edge Recombination Crossover)연산부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서, 상기 유전연산수단은,
    상기 두 가지 경우 이외의 개체들을 교배할 때에는 상기 PMX연산부와 상기 ER연산부를 랜덤하게 선택하여 사용하는 것을 특징으로 하는 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 유전연산수단은,
    상기 선별연산수단에서 선별된 개체(부모해)보다 적합도가 개선된 자녀해를 얻을 수 있는 가능성을 열어두기 위하여, 상기 부모해를 임의로 변형시켜 부모해에 없는 속성을 도입한 자녀해를 생성하는 돌연변이연산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 적합도평가수단은,
    전체 목적함수와 순서기반 목적함수 및 위치기반 목적함수의 세 가지 선별 항목을 이용하여, 전체 적합도, 위치 적합도 및 순서 적합도를 평가하는 것을 특징으로 하는 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템.
  8. 제 1 항에 있어서, 상기 유전지역탐색수단은,
    상기 변동개체갱신수단에서 재생산된 개체에서 임의로 배치된 유전자를 역순으로 바꿔 위치 적합도를 개선시키는 리버스(reverse)연산부와, 임의로 배치된 유전자를 옮겨 순서 적합도를 개선시키는 이동(transport)연산부로 구성되는 것을 특징으로 하는 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템.
  9. 복수지역 제약공정 스케쥴링 시스템을 이용한 스케쥴링 방법에 있어서,
    (a) 상기 시스템의 제어수단이, 임의의 주문 정보를 이용하여 초기 개체들을 생성하는 단계;
    (b) 제어수단이, 동일 세대에 생성된 개체들을 집합시켜 한 세대의 개체군을 형성하는 단계;
    (c) 제어수단이, 전체 목적함수, 순서기반 목적함수 및 위치기반 목적함수의 세 가지 선별 항목을 이용하여, 상기 (b) 단계에서 형성된 현재 세대의 개체군에서 개체군 전체의 평균 적합도보다 적합도가 높은 개체들을 선별하는 단계;
    (d) 제어수단이, 상기 (c) 단계에서 선별된 개체들을 교배 또는 변환시켜 상기 (b) 단계에서 형성된 세대의 다음 세대 개체를 생성하는 단계;
    (e) 제어수단이, 외부로부터 주문의 추가, 삭제, 변경에 따라 업데이트된 정보를 수신하고, 상기 수신된 정보에 따른 유전자들을 이용하여 상기 (d) 단계에서 생성된 개체의 구조를 변형하는 단계;
    (f) 제어수단이, 상기 (e) 단계에서 임의로 배치된 유전자들을 재배치하여 적합도를 개선시키는 단계;
    (g) 제어수단이, 상기 (f) 단계에서 개선된 개체의 적합도를 평가하는 단계; 및
    (h) 제어수단이, 상기 (g) 단계의 평가에 따른 최고 적합도를 갖는 개체를 검출하는 단계;를 포함하며, 상기 (h) 단계 후 (b)단계로 리턴하는 것을 특징으로 하는 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 방법.
  10. 삭제
  11. 제 9 항에 있어서, 상기 (d) 단계는,
    (d1) 제어수단이, 두 개의 개체를 임의로 선택하는 단계;
    (d2) 제어수단이, 두 개체 각각의 위치적합도가 모두 평균값보다 높은지 판단하는 단계;
    (d3) 상기 (d2) 단계의 판단결과, 모두 평균값보다 높으면, PMX연산부를 이용하여 교배시키고, 두 개체 중 하나 또는 두 개체 모두의 위치적합도가 평균값보다 낮으면 두 개체 각각의 순서적합도가 모두 평균값보다 높은지 판단하는 단계; 및
    (d4) 상기 (d3) 단계의 판단결과, 모두 평균값보다 높으면, ER연산부를 이용하여 교배시키고, 두 개체 중 하나 또는 두 개체 모두의 순서적합도가 평균값보다 낮으면, 상기 PMX연산부와 상기 ER연산부를 랜덤하게 선택하여 교배시키는 단계;로 이루어지는 것을 특징으로 하는 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 방법.
  12. 제 11 항에 있어서, 상기 (d4) 단계에서,
    두 개체 중 하나 또는 두 개체 모두의 순서적합도가 평균값보다 낮으면, 돌연변이연산부를 이용하여 각각의 개체를 임의로 변형시키는 단계;로 이루어지는 것을 특징으로 하는 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 방법.
  13. 제 9 항에 있어서, 상기 (e) 단계는,
    (e1) 제어수단이, 외부로부터 주문 관련 이벤트 발생에 따른 신호를 수신하는 단계;
    (e2) 제어수단이, 수신된 신호의 종류가 주문의 추가, 삭제, 변경 중 무엇인지 판단하는 단계; 및
    (e3) 판단결과, 주문추가인 경우, 추가된 주문 정보에 따른 유전자들을 기존 개체에 삽입 배치하고, 주문삭제인 경우, 해당 유전자를 기존 개체에서 삭제하며, 주문변경인 경우, 기존 개체의 유전자 배열 순서를 변경하는 단계;로 이루어지는 것을 특징으로 하는 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 방법.
  14. 제 9 항에 있어서, 상기 (b) 단계 내지 (h) 단계는,
    (z1) 제어수단이, 외부로부터 특정 주문의 확정 이벤트 발생에 따른 의사결정 신호를 수신하는 단계;
    (z2) 제어수단이, 상기 수신된 시점을 기준으로 최근 검출된 상기 (h) 단계의 개체를 수신하는 단계;
    (z3) 제어수단이, 외부로부터 입력되는 확정된 주문의 정보를 상기 (z2) 단계에서 수신된 개체와 비교하여, 차이점을 판별하는 단계; 및
    (z4) 판별결과, 차이점이 없으면, 상기 (z2) 단계에서 수신된 개체를 목적함수의 최적 결과값으로 출력하고, 차이점이 있으면, 차이점을 발생시킨 정보를 이용하여 상기 (z2) 단계에서 수신된 개체의 구조를 변형시킨 후 목적함수의 최적 결과값으로 출력하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 프리프로세싱 기반의 복수지역 제약공정 스케쥴링 방법.
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JPS64999A (en) * 1987-06-23 1989-01-05 Fujitsu Ltd Pitch position extracting system
KR20030063921A (ko) * 2002-01-24 2003-07-31 (주) 자이오넥스 공급망 계획 시스템 및 방법
JP2004192109A (ja) 2002-12-09 2004-07-08 Hitachi Ltd プロジェクトの評価システムおよび方法

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중앙대학교 1999논문

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