KR101993476B1 - Ship block logistics simulation modeling method using logistics token and process-centric modeling method - Google Patents

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KR101993476B1
KR101993476B1 KR1020180007919A KR20180007919A KR101993476B1 KR 101993476 B1 KR101993476 B1 KR 101993476B1 KR 1020180007919 A KR1020180007919 A KR 1020180007919A KR 20180007919 A KR20180007919 A KR 20180007919A KR 101993476 B1 KR101993476 B1 KR 101993476B1
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이필립
박영미
정용국
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주식회사 지노스
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Abstract

The present invention relates to a shipyard block logistics simulation modeling method using a logistics token and process-oriented modeling method, which performs modeling of the logistics flow through the detailed logic to classify the logistics token representing the logistics movement process into the approval, the destination setting, the route search logic and constraints of a transporter, thereby accurately predicting the logistics load when executing the next simulation and preventing the process delay and the cost increase through the accurate logistics load prediction.

Description

물류 토큰과 공정 중심 모델링 방법을 이용한 조선소 블록 물류 시뮬레이션 모델링 방법{Ship block logistics simulation modeling method using logistics token and process-centric modeling method}{Ship block logistics simulation modeling method using logistics token and process-center modeling method}

본 발명은 조선소 블록 물류 시뮬레이션을 위하여 시뮬레이션 모델을 만드는 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 조선소의 물류 부하를 예측하고 분석하기 위하여 제안된 기존의 조선소 물류 시뮬레이션 시스템에서 활용하고 있는 공정 중심 모델링 방법을 개선하여 조선소 블록 물류 시뮬레이션 모델을 만드는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method of creating a simulation model for shipbuilding block logistics simulation, more particularly, to a method for predicting and analyzing a logistics load of a shipyard, And to create a shipbuilding block logistics simulation model.

조선소에서는 생산 능력을 정확히 파악하고, 생산 계획의 정확도를 향상시키기 위하여 다양한 연구를 수행하고 있다. 그럼에도 불구하고 생산 현장에서는 일정이 지연되는 문제가 빈번하게 발생한다.The shipyard is conducting various studies to accurately grasp the production capacity and improve the accuracy of the production plan. Nevertheless, there are frequent delays in production at the production site.

시뮬레이션 기술은 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히, 시뮬레이션 기술은 설비의 부하를 예측하고 다양한 제약조건을 고려하여 생산 계획을 고도화하는데 사용되고 있다. 이때, 조선소의 선박 건조 공정은 일반적인 제조업과 다른 특성을 가지고 있기 때문에 공정 중심 시뮬레이션 모델링 방법을 적용하는 사례가 늘고 있다.Simulation techniques are used in various fields to solve these problems. In particular, simulation technology has been used to predict the load of equipment and to upgrade the production plan considering various constraints. At this time, shipbuilding process of shipyard has different characteristics from general manufacturing, so process - oriented simulation modeling method is applied more and more.

그러나, 상기 공정 중심 시뮬레이션 모델링 방은 조선소의 선박 건조 공정의 특징을 고려하여 이를 효과적으로 표현할 수 있는 방법이지만, 선박 건조 공정과 공정 사이에 발생하는 물류 흐름을 표현하기에는 적합하지 않아, 물류 흐름을 표현할 수 없는 문제점이 있었다.However, the process-oriented simulation modeling room is a method that effectively expresses the characteristics of the shipbuilding process of the shipyard, but it is not suitable for expressing the flow of the logistics generated between the shipbuilding process and the process, There was no problem.

한국공개특허 : 2010-0052634호, 공개일자 : 2010년 05월 20일, 발명의 명칭 : 공장 상황 시뮬레이션을 위한 시스템 및 방법.Title: SYSTEM AND METHOD FOR SIMULATING A FACTORY STATUS. ≪ RTI ID = 0.0 > [0002] < / RTI >

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여, 물류 토큰을 승인, 목적지 설정, 경로 탐색 및 물류 설비 제약으로 분류하여 모델링하기 위한 조선소 블록 물류 시뮬레이션 모델링 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.It is an object of the present invention to provide a shipboard block logistics simulation modeling method for classifying and classifying a logistics token as approval, destination setting, route search, and logistics facility constraint.

전술한 목적을 달성하기 위한, 본 발명의 일 실시예는, 조선소 블록 물류 시뮬레이션 시스템에 의한 블록 물류 시뮬레이션 모델링 방법으로서, 선행 공정의 종료 여부와 후행 공정의 투입 가능 여부를 고려하여 물류 토큰에 제품을 받을 수 있는지 확인하는 단계: 상기 제품에 계획되어 있는 일정과, 현재 시뮬레이션 시각을 비교하여 목적지를 적치장으로 할지, 아니면 계획된 작업장으로 할지를 결정하는 단계; 및 경로 탐색 알고리즘을 이용하여 상기 목적지까지 최단 거리를 탐색하는 단계를 포함하는 블록 물류 시뮬레이션 모델링 방법을 제공한다.In order to accomplish the above object, an embodiment of the present invention is a method of modeling a block logistics simulation by a shipyard block logistics simulation system, comprising the steps of: determining whether a preceding process is completed or not, Determining whether the destination is a stock destination or a planned work site by comparing a schedule scheduled in the product with a current simulation time; And searching for a shortest distance to the destination using a path search algorithm.

상기 물류 토큰은 조선소의 공정과 공정사이에 물류 이동을 표현하기 위한 방법을 포함할 수 있다.The logistics token may include a method for expressing the movement of goods between the process of the shipyard and the process.

상기 블록 물류 시뮬레이션 모델링 방법은 물류 설비 제약 조건을 상기 적치장 또는 상기 작업장과 공장에 할당하는 단계를 더 포함할 수 있다.The block logistics simulation modeling method may further include allocating a logistics facility constraint to the stockroom or the workplace and the factory.

상기 물류 설비 제약 조건은 상기 물류 이동의 과정에 사용될 물류 설비의 종류 지정을 포함할 수 있다.The distribution facility constraint condition may include a type designation of a logistics facility to be used in the process of the logistics movement.

상기 물류 설비는 트랜스포터를 포함할 수 있다.The logistics facility may include a transporter.

상기 경로 탐색 알고리즘은 Dijkstra 알고리즘일 수 있다.The path search algorithm may be a Dijkstra algorithm.

상기 결정하는 단계는 상기 목적지가 적치장인 경우, 다음 공정의 작업장과 같은 물류 그룹에 포함되어 있는 적치장으로 상기 제품의 목적지를 설정할 수 있다.The determining step may set the destination of the product as a stockyard included in the same distribution group as the shop of the next process when the destination is the stockyard.

상기 결정하는 단계는 상기 목적지가 작업장인 경우, 다음 공정의 작업장이 포함되어 있는 물류 그룹으로 상기 목적지를 설정할 수 있다.If the destination is a work site, the determining step may set the destination as a distribution group including a work site of a next process.

이상과 같이, 본 발명의 실시예는 기존의 공정 중심 방법론이 갖고 있는 공정과 공정 사이에서 발생하는 조선소의 물류 이동을 반영하지 못하였지만, 물류 이동 과정을 표현한 승인, 목적지 설정, 경로 탐색 로직과 트랜스포터의 제약 조건 등을 반영하여 모델링함으로써, 차후 시뮬레이션 실행시 물류 부하를 정확히 예측 가능한 효과가 있다.As described above, the embodiment of the present invention does not reflect the logistics movement of the shipbuilding that occurs between the process and the process of the existing process-oriented methodology. However, in the embodiment of the present invention, By modeling with the constraints of the porter, it is possible to accurately predict the load of the logistics in the future simulation.

또한, 본 발명의 실시예는 물류 부하를 정확히 예측함으로써, 공정 지연과 비용 증가를 방지하는 효과가 있다.Further, the embodiment of the present invention has an effect of preventing the process delay and the cost increase by accurately predicting the load of the logistics.

이상의 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있다.Other effects not mentioned and not mentioned above can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

이하에 첨부되는 도면들은 본 발명의 이해를 돕기 위한 것으로, 상세한 설명과 함께 실시예들을 제공한다. 다만, 본 발명의 기술적 특징이 특정 도면에 한정되는 것은 아니며, 각 도면에서 개시하는 특징들은 서로 조합되어 새로운 실시예로 구성될 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 블록 물류 시뮬레이션 모델링 방법을 예시적으로 나타낸 순서도이다.
도 2는 본 발명에 따른 도 1의 블록 물류 시뮬레이션 모델링 방법을 실현하는 조선소 블록 물류 시뮬레이션 시스템을 나타낸 구성도이다.
도 3은 본 발명에 따른 도 1의 블록 물류 시뮬레이션 모델링 방법에서 생성되는 물류 토큰의 상세 로직을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 경로 탐색 과정에 필요한 공간 정보와 도로 정보의 변환 상태를 나타낸 도면이다.
도 5 내지 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 시뮬레이션 출력 결과를 나타낸 도면이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The accompanying drawings, which are included to provide a further understanding of the invention and are incorporated in and constitute a part of this specification, It is to be understood, however, that the technical features of the present invention are not limited to the specific drawings, and the features disclosed in the drawings may be combined with each other to constitute a new embodiment.
1 is a flowchart illustrating a method of modeling a block logistics simulation according to the present invention.
2 is a block diagram illustrating a shipbuilding block logistics simulation system for implementing the block logistics simulation modeling method of FIG. 1 according to the present invention.
FIG. 3 is a diagram illustrating detailed logic of a logistics token generated in the method of modeling a block logistics simulation of FIG. 1 according to the present invention.
4 is a diagram illustrating spatial information and road information conversion states required for a route search process according to an embodiment of the present invention.
5 to 7 are views showing simulation output results according to an embodiment of the present invention.

이하의 실시예들 및 특허청구범위에서 개시되는 용어들은 단지 특정한 일례를 설명하기 위하여 사용된 것이지 이들로부터 제한되는 것은 아니다.It is to be understood that the terms used in the following examples and claims are used only to illustrate specific examples and are not to be construed as limiting the same.

예를 들면, 이하의 실시예들 및 특허청구범위에서 개시되는 '포함하다' 또는 '구비하다' 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것으로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함하는 것으로 이해되어야 한다.For example, terms such as "comprises" or "comprising" as disclosed in the following embodiments and claims are intended to mean that the constituent elements may be incorporated unless specifically stated to the contrary , It is to be understood that the present invention includes not only other elements but also other elements.

이하에서는, 물류 토큰과 공정 중심 모델링 방법을 이용한 조선소 블록 물류 시뮬레이션 모델링 방법에 대해 관련 도면을 참조하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다.Hereinafter, a method of modeling a shipbuilding block logistics simulation using a logistics token and a process-centered modeling method will be described in more detail with reference to the related drawings.

도 1은 본 발명에 따른 블록 물류 시뮬레이션 모델링 방법을 예시적으로 나타낸 순서도이고, 도 2는 본 발명에 따른 도 1의 블록 물류 시뮬레이션 모델링 방법을 실현하는 조선소 블록 물류 시뮬레이션 시스템을 나타낸 구성도이며, 도 3은 본 발명에 따른 블록 물류 시뮬레이션 모델링 방법에서 생성되는 물류 토큰의 상세 로직을 나타낸 도면이다.FIG. 1 is a flowchart illustrating a method of modeling a block logistics simulation according to the present invention, FIG. 2 is a diagram showing a shipboard block logistics simulation system for realizing a block logistics simulation modeling method of FIG. 1 according to the present invention, 3 is a diagram illustrating detailed logic of a logistics token generated in the method of modeling a block logistics simulation according to the present invention.

도 2에 도시된 조선소 블록 물류 시뮬레이션 시스템(100)은 블록 물류를 생산 계획에서 정의한 공정과 공정 사이에서 발생하는 운반 설비를 이용한 블록의 이동을 모델링하는 물류 토큰 모델링부(110) 및 시뮬레이션 엔진을 통해 상기 물류 토큰 모델링부(110)에 의해 모델링된 결과를 가지고 시뮬레이션하는 시뮬레이션부(120)를 포함할 수 있다.The shipboard block logistics simulation system 100 shown in FIG. 2 includes a logistics token modeling unit 110 for modeling the movement of a block using a transportation facility occurring between a process and a process defined in the production plan, and a simulation engine And a simulation unit 120 for simulating a result modeled by the logistics token modeling unit 110.

모델링부(110)는 블록 물류를 생산 계획에서 정의한 공정과 공정 사이에서 발생하는 운반 설비를 이용한 블록(상기 블록은 부품을 모아놓은 상태를 가리킴)의 이동을 모델링한다.The modeling unit 110 models the movement of the block (the block indicates a state in which the parts are gathered) using the transportation equipment occurring between the process defined in the production plan and the block logistics.

통상 조선소의 생산 계획 단계에서는 도장, 의장, 탑재와 같은 직접적인 생산 공정에 대한 일정을 포함하고 있지만, 블록의 이동과 적치장에 적치되는 과정에 대해서는 일정 계획을 수립하지 않고 있다.In general, shipyard's production planning stage includes schedule for direct production processes such as painting, design, and mounting, but there is no schedule for the movement of blocks and the processes that are in place at the stockyard.

따라서, 시뮬레이션부(120)에 의한 블록 물류 시뮬레이션을 수행하기 위해서는 기존의 모델링 방법론에 블록의 이동이나 적치하는 과정을 표현할 수 있는 부분이 추가되어야 하며, 각 단계를 상세화하여 로직으로 표현할 수 있어야 한다. 이러한 각 단계의 상세 로직을 도 3에서와 같이 "물류 토큰(20)"으로 표현할 수 있으며, 물류 토큰(20)의 상세 로직은 전술한 물류 토큰 모델링부(110)에 의해 수행될 수 있다.Accordingly, in order to perform the block logistics simulation by the simulation unit 120, a part that can express the movement or the step of stacking the blocks must be added to the existing modeling methodology, and each step should be detailed and expressed as logic. The detailed logic of each of these steps may be expressed as "logistics token 20" as shown in FIG. 3, and the detailed logic of logistics token 20 may be performed by the logistics token modeling unit 110 described above.

즉, 물류 토큰 모델링부(110)는 승인, 목적지 설정, 경로 탐색 및 물류 설비 제약으로 분류하는 물류 토큰(20)의 상세 로직을 수행하여 물류 토큰을 모델링할 수 있다.That is, the logistics token modeling unit 110 can model the logistics tokens by performing detailed logic of the logistics tokens 20 classified as approval, destination setting, route search, and logistics facility constraints.

이러면, 시뮬레이션부(120)는 물류 토큰 모델링부(110)에 의해 모델링된 결과와 생산 계획 데이터 및 지리 정보 등을 이용하여 실제 시뮬레이션을 수행함으로써, KPI(Key Performance Indicator)를 기준으로 분석하여 정략적인 결과로 도출될 수 있는데, 예컨대, 시간에 대한 적치장 면적 부하량, 트랜스포터 용량별 평균 운행 횟수 및 트랜스포터 용량별 사용 비율 등을 그래프 형태로 시뮬레이션 결과를 도출해 낼 수 있게 된다.In this case, the simulation unit 120 performs an actual simulation using the results modeled by the logistics token modeling unit 110, production planning data, geographical information, and the like, thereby analyzing based on the KPI (Key Performance Indicator) As a result, the simulation result can be derived in a graph form, for example, the loading area load over time, the average number of operations per transporter capacity, and the usage ratio by transporter capacity.

여기서, 시뮬레이션 결과인 트랜스포터의 용량별 평균 운행 횟수는 트랜스포터의 운행 횟수/상기 트랜스포터의 수로 계산될 수 있고, 트랜스포터의 용량별 사용 비율은 용량별 상기 트랜스포터의 운행 횟수/전체 트랜스포터의 운행 횟수로 계산될 수 있다.Here, the average number of times of operation of each transporter as a result of the simulation can be calculated by the number of transporters operating / the number of transporters, and the usage ratio of each transporter by the capacity is the number of times the transporter is operated / As shown in FIG.

이와 같이 계산된 적치장이나 작업장 면적 부하는 도 5에서와 같이 도출될 수 있고, 트랜스포터 용량별 평균 운행 횟수는 도 6과 같이 도출 될 수 있으며, 트랜스포터 용량별 사용 비율은 도 7과 같이 도출될 수 있다.The calculated loading capacity and work area load can be derived as shown in FIG. 5, and the average number of times of operation by the capacity of the transporter can be derived as shown in FIG. 6, and the usage ratio for each transporter capacity is derived as shown in FIG. .

한편, 도 3에 도시된 참조부호 10은 기존의 조선소 일정 계획 시뮬레이션을 위한 공정 중심 모델링 방법론(10)을 나타낸다. 기존의 공정 중심 모델링 방법론(10)은 제품이 공정을 시작할 수 있는지를 결정하는 승인(approval), 작업장 내에 제품 배치를 수행하여 공정 시작이 가능한지를 결정하는 적치(stock), 본 공정에서 작업이 진행되는 시간을 계산하는 공정(process), 공정 완료 이후에 제품이 어떤 후공정으로 제품이 전달될지를 결정하는 이행(transition) 및 공정 종료 이후에 후공정으로 제품이 전달될 수 있는지 여부를 결정하는 배송(deliver) 과정을 포함할 수 있다.Meanwhile, reference numeral 10 shown in FIG. 3 represents a process-oriented modeling methodology 10 for a conventional shipyard scheduling simulation. The existing process-oriented modeling methodology (10) consists of approval to decide whether the product can start the process, stock to decide whether the process can be started by performing product placement in the workplace, A transition to determine the product to be delivered to the post-process after the process is completed, and a determination of whether the product can be delivered to the post-process after the process is terminated. and a delivering process.

이하에서는, 조선소 블록 물류 시뮬레이션 시스템(100)의 물류 토큰 모델링부(110)에 의해 수행되는 도 1의 블록 물류 시뮬레이션 모델링 방법에 대해 보다 구체적으로 설명하기로 한다.Hereinafter, the block logistics simulation modeling method of FIG. 1 performed by the logistics token modeling unit 110 of the shipyard block logistics simulation system 100 will be described in more detail.

도 1를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 블록 물류 시뮬레이션 모델링 방법은 블록 물류 시뮬레이션 시스템(100)의 물류 토큰 모델링부(110)에 의해 수행되는 물류 토큰의 상세 로직과 관련한 110 단계 내지 140 단계를 포함할 수 있다.1, a method for modeling a block logistics simulation according to an exemplary embodiment of the present invention includes steps 110 through 140 relating to the detailed logic of a logistics token performed by the logistics token modeling unit 110 of the block logistics simulation system 100 . ≪ / RTI >

먼저, 110 단계에서, 블록 물류 시뮬레이션 시스템(100)의 물류 토큰 모델링부(110)는 선행 공정의 종료 여부와 후행 공정의 투입 가능 여부를 고려하여 물류 토큰(20)에 제품을 받을 수 있는지를 확인하는 승인 과정을 수행할 수 있다.First, in step 110, the logistics token modeling unit 110 of the block logistics simulation system 100 determines whether or not the product can be received in the logistics token 20, considering the completion of the preceding process and the possibility of inputting the following process The approval process can be performed.

이러한 승인 과정은 제품이 물류 이동이 가능한 조건인지를 확인하는 과정이다. 이때, 물류 토큰은 제품의 입고, 출고, 조립 등을 포함하는 조선소의 공정과 공정 사이에 물류 이동을 표현하기 위한 방법을 의미할 수 있다.This approval process is the process of confirming whether the product is a condition that enables the movement of goods. At this time, the logistics token may mean a method for expressing the movement of goods between the process and the process of the shipyard including the goods receipt, delivery, and assembly.

120 단계에서, 블록 물류 시뮬레이션 시스템(100)의 물류 토큰 모델링부(110)는 제품에 계획되어 있는 일정과 현재 시뮬레이션 시각을 비교하여 목적지를 적치장으로 할지, 아니면 계획된 작업장으로 할지를 결정함으로써, 제품이 최종적으로 도착하는 목적지 설정 과정을 수행할 수 있다.In step 120, the logistics token modeling unit 110 of the block logistics simulation system 100 compares the schedule scheduled in the product with the current simulation time to determine whether the destination is a stock or a planned shop, The destination setting process can be performed.

이러한 목적지 설정 과정은 제품이 운반되게 될 다음 작업장이나 적치장을 할당하는 과정을 의미할 수 있다.This destination setting process may refer to the process of assigning the next workplace or stockyard where the product will be carried.

예를 들면, 블록 물류 시뮬레이션 시스템(100)의 물류 토큰 모델링부(110)는 목적지가 적치장인 경우, 다음 공정의 작업장과 같은 물류 그룹에 포함되어 있는 적치장으로 제품의 목적지를 설정할 수 있다(121).For example, the logistics token modeling unit 110 of the block logistics simulation system 100 can set the destination of the product as a stockyard included in the same logistics group as the shop of the next process when the destination is the stockyard (121) .

반면, 블록 물류 시뮬레이션 시스템(100)의 물류 토큰 모델링부(110)는 목적지가 작업장인 경우, 다음 공정의 작업장이 포함되어 있는 물류 그룹으로 목적지를 설정할 수 있다(122).On the other hand, if the destination is a workplace, the logistics token modeling unit 110 of the block logistics simulation system 100 may set the destination as a logistics group including the workstations of the next process (122).

130 단계에서, 블록 물류 시뮬레이션 시스템(100)의 물류 토큰 모델링부(110)는 경로 탐색 알고리즘, 예컨대, Dijkstra 알고리즘을 이용하여 작업장이나 적치장의 목적지까지 최단 거리를 탐색할 수 있다.In step 130, the logistics token modeling unit 110 of the block logistics simulation system 100 can search for the shortest distance to the destination of the work site or stockyard using a route search algorithm, for example, Dijkstra algorithm.

게다가, 블록 물류 시뮬레이션 시스템(100)의 물류 토큰 모델링부(110)는 Dijkstra 알고리즘을 이용하기 위하여 도 4에서와 같이 각 제품의 목적지인 작업장이나 적치장이 배치된 공간 정보를 도로 정보로 변환할 수 있고, 변환된 도로 정보에 Dijkstra 알고리즘을 적용하여 제품이 적치장이나 작업장으로 이동하기 위한 최단의 이동 경로를 탐색할 수 있다.In order to use the Dijkstra algorithm, the logistics token modeling unit 110 of the block logistics simulation system 100 may convert the spatial information, which is the destination of each product, , The Dijkstra algorithm can be applied to the converted road information to search for the shortest travel route for the product to move to the stockyard or the workplace.

140 단계에서, 블록 물류 시뮬레이션 시스템(100)의 물류 토큰 모델링부(110)는 물류 설비 제약 조건을 적치장 또는 작업장과 공장에 할당하는 제약 조건 설정을 수행할 수 있다.In operation 140, the logistics token modeling unit 110 of the block logistics simulation system 100 may perform a constraint condition setting for allocating a logistics facility constraint condition to a stockyard, a workplace, and a factory.

이때, 물류 설비 제약 조건은 제품의 물류 이동의 과정에 사용될 물류 설비의 종류 지정을 의미하며, 상기 물류 설비는 트랜스포터인 것이 바람직하지만 이에 한정되지는 않는다. 이러한 140 단계의 수행은 앞서 설명한 130 단계 이전에 수행될 수 있거나, 130 단계 이후에 수행될 수도 있다.At this time, the restriction condition of the distribution facility means the type of the distribution facility to be used in the process of moving the product, and the distribution facility is preferably a transporter, but the present invention is not limited thereto. The execution of step 140 may be performed before step 130, or may be performed after step 130.

이와 같이, 본 실시예에서는 기존의 공정 모델로 물류 이동을 표현하는데는 한계가 있었던 것을 승인, 목적지 설정 및 경로 탐색과 물류 설비 제약 조건을 포함한 물류 토큰을 반영하여 모델링함으로써, 차후 시뮬레이션 실행시 물류 부하를 정확히 예측 가능하다.As described above, in this embodiment, modeling is performed by reflecting the logistics tokens including the approval, destination setting, route search, and the logistics facility constraint that have limitations in expressing the movement of the logistics with the existing process model, Can be accurately predicted.

이상과 같이, 전술한 물류 토큰에서 정의한 세부 로직들은 기본적으로 모듈화가 용이하게 설계되어 있고, .net framework((닷넷 프레임워크)에서 빌드한 dll 파일이나, java 문법을 기반으로 한 사용자 정의 로직으로 정의할 수 있는 것으로 이해될 수 있으며, 이러한 로직들을 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다.As described above, the detailed logic defined in the logistics token described above is basically designed to be easily modularized, and is defined as a dll file built in the .net framework ((.Net Framework) or a user defined logic based on java syntax And such logic may be embodied in the form of program instructions that may be executed on various computer components and recorded on a computer readable medium.

컴퓨터 판독 가능한 매체는 프로세서에 의해 액세스 가능한 임의의 매체일 수 있다. 이러한 매체는 휘발성 및 비휘발성 매체 둘 다, 착탈식과 비착탈식 매체, 저장 매체 및 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다.The computer readable medium may be any medium accessible by the processor. Such media can include both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media, storage media, and computer storage media.

언급된 저장 매체는 RAM, 플래시 메모리, ROM, EPROM, 전기적으로 소거 가능한 판독 전용 메모리("EEPROM"), 레지스터, 하드 디스크, 착탈식 디스크, 콤팩트 디스크 판독 전용 메모리("CD-ROM"), 또는 공지된 임의의 기타 형태의 저장 매체를 포함할 수 있다.(ROM), an electrically erasable read only memory ("EEPROM"), a register, a hard disk, a removable disk, a compact disk read-only memory ("CD- ROM"), Lt; RTI ID = 0.0 > a < / RTI > storage medium.

언급된 컴퓨터 저장 매체는, 컴퓨터 판독 가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 그 밖의 데이터와 같은 정보를 저장하기 위한 임의의 방법이나 기술로 구현되는 착탈형(removable)과 고정형(non-removable), 및 휘발성과 비휘발성 매체를 포함한다.The computer storage media discussed include removable and non-removable, nonvolatile, and volatile storage media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data, And non-volatile media.

이러한 컴퓨터 저장 매체는 RAM, ROM, EPROM, EEPROM, 플래시 메모리, 다른 고체 메모리 기술, CDROM, 디지털 다용도 디스크(DVD), 또는 다른 광 저장 장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 장치 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수도 있다.Such computer storage media may be embodied as program instructions, such as RAM, ROM, EPROM, EEPROM, flash memory, other solid state memory technology, CDROMs, digital versatile disks (DVDs) or other optical storage, magnetic cassettes, magnetic tape, magnetic disk storage, A hardware device that is specifically configured to store and perform operations.

언급된 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.Examples of the mentioned program instructions may include machine language code such as those generated by the compiler, as well as high-level language code that may be executed by a computer using an interpreter or the like.

이상과 같이 본 발명을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 발명의 기술적 사상과 필수적 특징을 유지한 채로 다른 형태로도 실시될 수 있음을 인지할 수 있을 것이다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be the most practical and preferred embodiment, it is evident that many alternatives, modifications and variations will be apparent to those skilled in the art. .

따라서 이상에서 기술한 실시예들은 단지 예시적인 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 앞의 실시예들로만 제한하고자 하는 것이 아니다. 또한, 도면에 도시된 순서도들은 본 발명을 실시함에 있어서 가장 바람직한 결과를 얻기 위해 예시적으로 도시한 순서에 불과하며, 다른 단계들이 더 추가되거나 일부 단계들이 삭제될 수 있음은 물론이다.Therefore, the embodiments described above are merely illustrative and are not intended to limit the scope of the present invention to the foregoing embodiments. It is to be understood that the flowcharts shown in the drawings are merely illustrative examples for achieving the most desirable results in the practice of the present invention, and that other steps may be added or some steps may be deleted.

본 발명의 범위는 특허청구범위에 의하여 규정되어질 것이지만, 특허청구범위 기재사항으로부터 직접적으로 도출되는 구성은 물론 그와 등가인 구성으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태 또한 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention will be defined by the appended claims, but all changes or modifications derived from the equivalents, as well as those directly derived from the claims, are also included in the scope of the present invention. .

100 : 블록 물류 시뮬레이션 시스템
110 : 물류 토큰 모델링부
120 : 시뮬레이션부100: Block Logistics Simulation System
110: Logistics token modeling unit
120:

Claims (8)

조선소 블록 물류 시뮬레이션 시스템에 의해 수행되는 블록 물류 시뮬레이션 모델링 방법으로서,
선행 공정의 종료 여부와 후행 공정의 투입 가능 여부를 고려하여 물류 토큰에 제품을 받을 수 있는지 확인하는 단계:
상기 제품에 계획되어 있는 일정과, 현재 시뮬레이션 시각을 비교하여 목적지를 적치장으로 할지, 아니면 계획된 작업장으로 할지를 결정하는 단계; 및
경로 탐색 알고리즘을 이용하여 상기 목적지까지 최단 거리를 탐색하는 단계;
를 포함하는, 블록 물류 시뮬레이션 모델링 방법에 있어서,
상기 결정하는 단계는,
상기 목적지가 적치장인 경우, 다음 공정의 작업장과 같은 물류 그룹에 포함되어 있는 적치장으로 상기 제품의 목적지를 설정하며, 상기 목적지가 작업장인 경우, 다음 공정의 작업장이 포함되어 있는 물류 그룹으로 상기 목적지를 설정하는 것을 특징으로 하는 블록 물류 시뮬레이션 모델링 방법.A block logistics simulation modeling method performed by a shipyard block logistics simulation system,
Confirming whether or not the product can be received in the logistics token considering the completion of the preceding process and the possibility of inputting the following process:
Comparing a schedule scheduled in the product with a current simulation time to determine whether the destination is a stockyard or a planned workplace; And
Searching for a shortest distance to the destination using a route search algorithm;
The block logistics simulation modeling method comprising:
Wherein the determining comprises:
If the destination is a stockyard, sets a destination of the product to a stockyard included in the same logistics group as a workshop of the next process, and when the destination is a workplace, sets the destination as a logistics group Wherein the block logistics simulation modeling method comprises: 제1항에 있어서,
상기 물류 토큰은,
조선소의 공정과 공정사이에 물류 이동을 표현하기 위한 방법을 포함하는 것을 특징으로 하는 블록 물류 시뮬레이션 모델링 방법.The method according to claim 1,
The logistics token
And a method for expressing the movement of goods between the process of the shipyard and the process. 제2항에 있어서,
물류 설비 제약 조건을 상기 적치장 또는 상기 작업장과 공장에 할당하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 블록 물류 시뮬레이션 모델링 방법.3. The method of claim 2,
Assigning a logistics facility constraint to the stockyard or the workplace and the plant;
Further comprising the step of: 제3항에 있어서,
상기 물류 설비 제약 조건은,
상기 물류 이동의 과정에 사용될 물류 설비의 종류 지정을 포함하는 것을 특징으로 하는 블록 물류 시뮬레이션 모델링 방법.The method of claim 3,
The distribution facility constraint may include:
And designating a type of a logistics facility to be used in the process of moving the logistics. 제4항에 있어서,
상기 물류 설비는, 트랜스포터를 포함하는 것을 특징으로 하는 블록 물류 시뮬레이션 모델링 방법.5. The method of claim 4,
Wherein the logistics facility includes a transporter. 제1항에 있어서,
상기 경로 탐색 알고리즘은,
Dijkstra 알고리즘인 것을 특징으로 하는 블록 물류 시뮬레이션 모델링 방법.The method according to claim 1,
The path search algorithm includes:
Wherein the algorithm is a Dijkstra algorithm. 삭제delete 삭제delete
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110488750A (en) * 2019-09-12 2019-11-22 东北大学 A kind of most short sword tool path generating method towards STEP-NC complex-shaped surface mould
CN112163819A (en) * 2020-10-22 2021-01-01 上海燕汐软件信息科技有限公司 Method for constructing logistics outfield simulation model and application method thereof
KR102222657B1 (en) * 2019-11-21 2021-03-04 주식회사 아이오코드 Method for processing timed colored petri net simulation model in distributed parallel
CN115271205A (en) * 2022-07-28 2022-11-01 南通大学 Shortest logistics path planning method based on Dijkstra algorithm
KR20220161919A (en) 2021-05-31 2022-12-07 한성대학교 산학협력단 Driving characteristics modeling method of logistics robot for virtual simulation
KR20230012276A (en) 2021-07-15 2023-01-26 대우조선해양 주식회사 Method and program for smart yard algorithm for minimization of travel range of block and optimization of block arrangement in workshop and stackyard at shipyard, and computer-readable recording medium including the same

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100052634A (en) 2008-11-11 2010-05-20 에스티엑스조선해양 주식회사 System and method for simulation of plant circumstance
KR101119929B1 (en) * 2009-03-16 2012-03-16 고려대학교 산학협력단 Automated Guided Vehicle System And Simulation Method Of The Same
KR20140120130A (en) * 2013-04-02 2014-10-13 주식회사 지노스 Apparatus and Method for Simulation of Shipyard Distribution
KR20150081086A (en) * 2014-01-03 2015-07-13 서울대학교산학협력단 Modeling Apparatus for Shipyard Production Simulation and thereof Method

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100052634A (en) 2008-11-11 2010-05-20 에스티엑스조선해양 주식회사 System and method for simulation of plant circumstance
KR101119929B1 (en) * 2009-03-16 2012-03-16 고려대학교 산학협력단 Automated Guided Vehicle System And Simulation Method Of The Same
KR20140120130A (en) * 2013-04-02 2014-10-13 주식회사 지노스 Apparatus and Method for Simulation of Shipyard Distribution
KR20150081086A (en) * 2014-01-03 2015-07-13 서울대학교산학협력단 Modeling Apparatus for Shipyard Production Simulation and thereof Method

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110488750A (en) * 2019-09-12 2019-11-22 东北大学 A kind of most short sword tool path generating method towards STEP-NC complex-shaped surface mould
KR102222657B1 (en) * 2019-11-21 2021-03-04 주식회사 아이오코드 Method for processing timed colored petri net simulation model in distributed parallel
CN112163819A (en) * 2020-10-22 2021-01-01 上海燕汐软件信息科技有限公司 Method for constructing logistics outfield simulation model and application method thereof
CN112163819B (en) * 2020-10-22 2023-08-25 上海燕汐软件信息科技有限公司 Logistics outfield simulation model construction method and application method thereof
KR20220161919A (en) 2021-05-31 2022-12-07 한성대학교 산학협력단 Driving characteristics modeling method of logistics robot for virtual simulation
KR20230012276A (en) 2021-07-15 2023-01-26 대우조선해양 주식회사 Method and program for smart yard algorithm for minimization of travel range of block and optimization of block arrangement in workshop and stackyard at shipyard, and computer-readable recording medium including the same
CN115271205A (en) * 2022-07-28 2022-11-01 南通大学 Shortest logistics path planning method based on Dijkstra algorithm
CN115271205B (en) * 2022-07-28 2023-11-28 南通大学 Shortest logistics path planning method based on Dijkstra algorithm

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