KR102003616B1 - 스마트 팩토리 레이아웃 효율성 평가 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
스마트 팩토리 레이아웃 효율성 평가 방법 및 시스템이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 스마트 팩토리 레이아웃 평가 방법은, 스마트 팩토리의 후보 레이아웃들에 대해 제1 방식으로 평가하여 일부를 우수 후보 레이아웃들로 선정하고, 우수 후보 레이아웃들에 대해 제2 방식으로 평가하여 하나를 최종 레이아웃으로 선정한다. 이에 의해, 사람의 주관이 아닌 체계화된 다양한 지표들을 통해, 스마트 팩토리 레이아웃의 효율성을 자동 평가할 수 있게 되어, 평가의 객관성을 보장할 수 있게 된다.
Description
본 발명은 스마트 팩토리(Smart Factory) 관련 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 스마트 팩토리의 레이아웃(Layout)을 자동으로 평가하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
스마트 팩토리는 스스로 환경을 감지하고 지능화된 의사결정을 내려 자동적으로 수행하는 자동화율이 높은 공장으로, 공장의 생산성 및 유연성을 높일 수 있다.
스마트 팩토리의 지능화된 의사결정은 사전에 정해진 생산 라인 레이아웃의 형태를 포함하는 환경 데이터에 기반하여 이루어지기 때문에, 스마트 팩토리 구축 단계에서 첫 번째로 이루어지는 의사결정인 기본적 생산체계 결정 및 조립 라인 레이아웃 최적화는 공장의 성능에 근본적인 큰 영향을 끼친다.
즉, 자동화와 물류를 고려하여 생산성 및 유연성을 향상시킬 수 있는 셀 레이아웃 설계 최적화는 스마트 팩토리가 최적의 성능을 낼 수 있는 발판이 된다.
하지만, 현재 스마트 팩토리의 레이아웃이 적정한지 여부에 대한 평가는 해당 업종 전문가의 직관에 의존하고 있는데, 이 같은 사람의 주관에 의한 평가는 객관성을 보장할 수 없다는 문제가 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 사람의 주관이 아닌 체계화된 다양한 지표들을 통해, 스마트 팩토리 레이아웃의 효율성을 객관적으로 자동 평가하기 위한 방법 및 시스템을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 스마트 팩토리 레이아웃 평가 방법은 스마트 팩토리의 후보 레이아웃들에 대해 제1 방식으로 평가하는 제1 평가단계; 제1 평가단계의 평가 결과를 기초로, 후보 레이아웃들 중 일부를 우수 후보 레이아웃들로 선정하는 단계; 우수 후보 레이아웃들에 대해 제2 방식으로 평가하는 제2 평가단계; 및 제2 평가단계의 평가 결과를 기초로, 우수 후보 레이아웃들 중 하나를 최종 레이아웃으로 선정하는 단계;를 포함한다.
제1 평가단계는, 레이아웃의 도면으로부터 제1 지표들을 산정하여 합산하는 방식으로, 후보 레이아웃들을 평가하는 것일 수 있다.
제1 지표들에는, 레이아웃의 사용 면적 대비 단위 시간 당 생산량을 나타내는 지표가 포함될 수 있다.
제1 지표들에는, 레이아웃의 공정 모듈 간 거리와 작업 연관성에 비례하는 지표가 포함될 수 있다.
작업 연관성은, 공정 모듈 간 물류량, 공정 모듈 간 물류 부피, 공정 모듈 간 교류 빈도 및 공정 모듈 간 물류의 위험도 중 적어도 하나를 포함하는 것일 수 있다.
제1 지표들에는, 각 공정들에서 평균 WIP(Work In Process) 량들의 합을 나타내는 지표가 포함될 수 있다.
제1 지표들에는, 물류의 비율과 이동 거리에 비례하는 지표가 포함될 수 있다.
제1 지표들에는, 공정 내에서 물류 방향 전환과 정지에 의한 작업 복잡성을 나타내는 지표가 포함될 수 있다.
제1 지표들에는, 작업 간 소요시간의 균형 정도를 나타내는 지표가 포함될 수 있다.
제2 평가단계는, 레이아웃에 대한 시뮬레이션을 통해 제2 지표들을 산정하여 합산하는 방식으로, 우수 후보 레이아웃들을 평가하는 것일 수 있다.
제2 지표들에는, 제품 생산을 위한 소요시간과 Cycle Time 간의 비율을 나타내는 지표가 포함될 수 있다.
제2 지표들에는, 공정 내에서의 혼잡도를 나타내는 지표가 포함될 수 있다.
제2 지표들에는, 각 공정 사이에서의 WIP 량을 나타내는 지표가 포함될 수 있다.
제2 지표들에는, 전체 라인들에서 단위 시간 동안의 총 생산량을 나타내는 지표가 포함될 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 스마트 팩토리 레이아웃 평가 시스템은 스마트 팩토리의 레이아웃 평가에 필요한 정보들을 수집하는 수집부; 수집된 정보를 참조하여, 스마트 팩토리의 후보 레이아웃들에 대해 제1 방식으로 평가하고, 제1 방식의 평가 결과를 기초로 후보 레이아웃들 중 일부를 우수 후보 레이아웃들로 선정하며, 우수 후보 레이아웃들에 대해 제2 방식으로 평가하고, 제2 방식의 평가 결과를 기초로 우수 후보 레이아웃들 중 하나를 최종 레이아웃으로 선정하는 프로세서;를 포함한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 사람의 주관이 아닌 체계화된 다양한 지표들을 통해, 스마트 팩토리 레이아웃의 효율성을 자동 평가할 수 있게 되어, 평가의 객관성을 보장할 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 팩토리 레이아웃 효율성 평가 방법의 설명에 제공되는 흐름도,
도 2는 통합지표들을 나열한 도면,
도 3에 분석지표들을 나열한 도면,
도 4는 공간 생산성 지표 산출 결과를 예시한 도면,
도 5는 작업 연관성 지표를 산출하기 위한, 공정 모듈 간 작업 연관성들을 예시한 도면,
도 6은 물류량에 대한 작업 연관성 지표를 산출한 결과를 예시한 도면,
도 7은 WIP 보유량 지표 산출 결과를 예시한 도면,
도 8은 물류량 지표 산출 결과를 예시한 도면,
도 9는 Complexity 지표 산출 결과를 예시한 도면,
도 10은 라인 밸런싱 지표 산출 결과를 예시한 도면,
도 11에는 작업자 교체를 통해 라인 밸런싱 지표가 향상된 상황을 예시한 도면,
도 12는 Cycle Time 지표 산출의 예시를 위한 스마트 팩토리 레이아웃,
도 13은 Cycle Time 지표 산출 결과를 예시한 도면,
도 14는 Congestion 지표 산출 결과를 예시한 도면,
도 15는 Throughput 지표 산출 결과를 예시한 도면, 그리고,
도 16은 본 발명의 다른 실시예에 따른 레이아웃 평가 시스템의 블럭도이다.
도 2는 통합지표들을 나열한 도면,
도 3에 분석지표들을 나열한 도면,
도 4는 공간 생산성 지표 산출 결과를 예시한 도면,
도 5는 작업 연관성 지표를 산출하기 위한, 공정 모듈 간 작업 연관성들을 예시한 도면,
도 6은 물류량에 대한 작업 연관성 지표를 산출한 결과를 예시한 도면,
도 7은 WIP 보유량 지표 산출 결과를 예시한 도면,
도 8은 물류량 지표 산출 결과를 예시한 도면,
도 9는 Complexity 지표 산출 결과를 예시한 도면,
도 10은 라인 밸런싱 지표 산출 결과를 예시한 도면,
도 11에는 작업자 교체를 통해 라인 밸런싱 지표가 향상된 상황을 예시한 도면,
도 12는 Cycle Time 지표 산출의 예시를 위한 스마트 팩토리 레이아웃,
도 13은 Cycle Time 지표 산출 결과를 예시한 도면,
도 14는 Congestion 지표 산출 결과를 예시한 도면,
도 15는 Throughput 지표 산출 결과를 예시한 도면, 그리고,
도 16은 본 발명의 다른 실시예에 따른 레이아웃 평가 시스템의 블럭도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
1. 스마트 팩토리 레이아웃 효율성 평가 방법
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 팩토리 레이아웃 효율성 평가 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.
본 발명의 실시예에 따른 스마트 팩토리 레이아웃 효율성 평가 방법은, 컴퓨팅 시스템인 '스마트 팩토리 레이아웃 효율성 평가 시스템'(이하, '레이아웃 평가 시스템'으로 약칭한다.)에 의해 수행된다.
구체적으로, 도 1에 도시된 바와 같이, 스마트 팩토리 레이아웃에 대한 설계가 완료되어 후보 레이아웃들이 생성되면, 레이아웃 평가 시스템은 설계된 후보 레이아웃들에 대해 도면 기반의 평가를 수행한다(S110).
S110단계에서의 평가는, 레이아웃 도면으로부터 통합지표들을 산정하여 합산하는 방식으로 이루어진다. 합산시에는 통합지표들 마다 동일/다른 가중치들을 적용할 수 있다.
도 2에 통합지표들을 나열하였다. 도 2에 나열된 바와 같이, 통합지표들은 레이아웃, 물류, 공정에 대한 속성들(공간 활용도, 물류량, 물류동선, 복잡성, 작업순서)에 관한 지표들로, 공간 생산성 지표, 작업 연관성 지표, WIP 보유량 지표, 물류량 지표, Complexity 지표 및 라인 밸런싱 지표가 포함된다. 각 지표들에 대해서는 상세히 후술한다.
다음, 레이아웃 평가 시스템은 S110단계에서의 평가 결과를 기초로, 후보 레이아웃들 중 일부(2~3개)를 우수 후보 레이아웃들로 선정한다(S120).
그리고, 레이아웃 평가 시스템은 S120단계에서 선정된 우수 후보 레이아웃들에 대해 컴퓨터 시뮬레이션 기반의 평가를 수행한다(S130).
S130단계에서의 평가는, 레이아웃 시뮬레이션을 통해 분석지표들을 산정하여 합산하는 방식으로 이루어진다. 합산시에는 분석지표들 마다 동일/다른 가중치들을 적용할 수 있다.
도 3에 분석지표들을 나열하였다. 도 3에 나열된 바와 같이, 분석지표들은 제품 생산성에 관한 지표들로, Cycle Time 지표, Congestion 지표, WIP 지표, Throughput 지표가 포함된다. 각 지표들에 대해서는 상세히 후술한다.
다음, 레이아웃 평가 시스템은 S130단계에서의 평가 결과를 기초로, 우수 후보 레이아웃들 중 하나를 최종 레이아웃으로 선정한다(S140).
이후, S140단계에서 선정된 최종 레이아웃에 따라 스마트 팩토리 레이아웃이 구축되면(S150), 레이아웃 평가 시스템은 구축된 레이아웃에 대한 현장 평가를 수행한다(S160).
현장 평가 점수가 기준치 이상이면(S170-Y), 레이아웃 평가 시스템은 레이아웃을 유지시킨다. 반면, 현장 평가 점수가 기준치 미만이면(S170-N), 레이아웃 평가 시스템은 현재 스마트 팩토리 레이아웃에 대한 대안 후보 레이아웃들을 다시 생성하고, 후속 절차들을 수행한다.
2. 통합지표
2.1 공간 생산성 지표
공간 생산성 지표는, 스마트 팩토리 레이아웃의 공간 효율성을 나타내는 지표이다. 사용 면적 대비 생산량이 얼마인지 나타내며, 다음의 식으로 표현할 수 있다.
공간 생산성 지표 = (단위 시간 당 생산량)/(레이아웃 사용 면적)
도 4에는 공간 생산성 지표의 산출 결과를 예시하였다. 도 4에 나타난 결과에 따르면, 대안 A 레이아웃이 대안 B 레이아웃 보다, 사용 면적 대비 생산량이 더 높음을 확인할 수 있다.
2.2 작업 연관성 지표
작업 연관성 지표는, 스마트 팩토리 레이아웃의 설계 도면 상에서 공정 모듈 간의 간의 질적인 요인을 반영(의사소통 및 접근의 용이성 등)하여 작업 연관성(활동관련 정도)에 따른 근접성을 나타내는 지표로, 다음의 식으로 표현할 수 있다.
작업 연관성 지표 = ∑[(각 공정 모듈 간 거리)×(작업 연관성에 따른 페널티 점수)]
도 5에는 작업 연관성 지표를 산출하기 위한, 공정 모듈 간 작업 연관성들을 예시하였다. 예시된 작업 연관성들에는, 물류량, 물류 부피, 상호 간 교류 빈도, 물류의 위험도가 포함된다. 작업 연관성 지표 산출에는 예시된 작업 연관성들 중 1개 이상이 이용된다.
도 6에는 도 5에 예시된 작업 연관성들 중 물류량에 대해, 각 공정 모듈 간 거리와 작업 연관성에 따른 페널티 점수를 계산하여, 작업 연관성 지표를 산출한 결과를 예시하였다.
2.3 WIP(Work In Process) 보유량 지표
WIP 보유량 지표는, 전체 공정에서의 WIP(재공품) 보유량을 나타내는 지표로, 다음의 식으로 표현할 수 있다. 수요 변화에 따른 대응성 및 유연성을 확보하기 위해서도 참조될 수 있다.
WIP 보유량 지표 = ∑(각 공정 모듈에서의 평균 WIP 량)
도 7에는 각 공정 모듈에서의 평균 WIP 량을 합산하여 WIP 보유량 지표를 산출한 결과를 예시하였다.
2.4 물류량 지표
물류량 지표는, 전체 생산 공정에서의 물류와 동선의 정도를 나타내는 지표로, 다음의 식으로 표현할 수 있다.
물류량 지표 = ∑[(단위 LOT 사이즈 생산 시 원자재 구성비율)×(거리)]
도 8에는 같은 생산성을 갖는 대안 A 레이아웃과 대안 B 레이아웃에 대한 물류량 지표 산출 결과를 예시하였다. 도 8에 나타난 물류량 지표 산출는, 대안 A 레이아웃이 대안 B 레이아웃 보다 자재의 공급과 동선 측면에서 최적으로 설계된 것으로, 물류 흐름과 동선을 보다 작게 나타났음을 확인할 수 있다.
2.5 Complexity 지표
Complexity 지표는, 공정 내에서 물류의 방향 전환과 정지에 의한 작업 복잡성의 정도를 나타내는 지표로, 다음의 식으로 표현할 수 있다. 공정 내에서 물류의 방향 전환과 정지는 전체 공정의 Simplicity를 달성하고 작업 안전성을 확보하기 위해서도 참조될 수 있다.
Complexity 지표 = ∑(공정 내 방향 전환 수)/∑(공정 내 정지 가능한 노드 수)
도 9의 상부에는 공정 내 방향 전환 수의 합(30)을 산출한 결과를 도 9의 하부에는 공정 내 정지 가능한 노드 수의 합(44)을 산출한 결과를 나타내었다. 이 결과에 따른 Complexity 지표는 0.6818(=30/44)가 된다.
2.6 라인 밸런싱(Line balancing) 지표
라인 밸런싱 지표는, 작업 간 소요시간의 균형 정도를 나타내는 지표로, 다음의 식으로 표현할 수 있다.
라인 밸런싱 지표 = (순수 생산시간)/[(공정수)×(최대 작업소요시간)]
도 10에는 라인 내에서의 공정(작업자) 간 밸런싱 지표, 라인 간 밸런싱 지표, 작업장 내에서의 작업 간 밸런싱 지표를, 각각 산출한 결과를 나타내었다.
라인 밸런싱 지표를 분석하여, 공정, 작업, 작업자 등의 순서를 바꾸어, 유휴시간을 최소로 하고 생산 능률을 향상시킬 수 있으며, 도 11에는 작업자 교체를 통해 라인 밸런싱 지표가 향상된 상황을 예시하였다.
이 밖에도, 선행 준비 작업을 할 수 있는 경우에 작업 배치 계획을 통해서도, 라인 밸런싱 지표를 향상시킬 수 있다.
3. 분석지표
3.1 Cycle Time 지표
Cycle Time 지표는 스마트 팩토리 레이아웃의 시간 효율성을 나타내는 지표로, 다음의 식으로 표현할 수 있다.
Cycle Time 지표 = (평균 Cycle Time)/(순수 생산시간)
도 12에는 Cycle Time 지표 산출의 예시를 위한 스마트 팩토리 레이아웃을 나타내었고, 도 13에는 Cycle Time 지표 산출 과정을 나타내었다. Cycle Time 지표는 1.68=(1700/1010)로 산출되었다.
3.2 Congestion 지표
Congestion 지표는 공정 내에서의 혼잡도를 나타내는 지표로, 다음의 식으로 표현할 수 있다.
Congestion 지표 = max(공정 당 WIP)/Avg(공정 당 WIP)
도 14에 Congestion 지표 산출 결과를 예시하였다.
3.3 WIP 지표
WIP 지표는, 각 공정 사이에서의 WIP(재공품) 량을 나타내는 지표로, 다음의 식으로 표현할 수 있다.
WIP 지표 = (라인에서의 WIP 량)/(시간당 생산량)
3.4 Throughput 지표
Throughput 지표는, 전체 라인들에서 단위 시간(1시간) 동안에 생산되는 총 량을 나타내는 지표로, 다음의 식으로 표현할 수 있다.
Throughput 지표 =단위 시간 당 총 생산량
도 15에 도시된 바와 같이, 4개의 라인들에서 단위 시간 당 평균 생산량이 각각 352개/시간, 333개/시간, 321개/시간, 349개/시간인 경우, Throughput 지표는 1355(=352+333+321+349)개/시간이 된다.
4. 레이아웃 평가 시스템
도 16은 본 발명의 다른 실시예에 따른 레이아웃 평가 시스템의 블럭도이다. 본 발명의 실시예에 따른 레이아웃 평가 시스템은, 도 16에 도시된 바와 같이, 통신부(210), 디스플레이(220), 프로세서(230), 입력부(240) 및 저장부(250)를 포함하는 컴퓨팅 시스템이다.
통신부(210)는 외부 기기나 외부 네트워크로부터 레이아웃 평가에 필요한 정보들을 수신하고, 입력부(240)는 사용자로부터 레이아웃 평가에 필요한 정보들을 입력받는다.
프로세서(230)는, 도 1에 도시된 스마트 팩토리 레이아웃 평가 방법에 따라 레이아웃을 평가한다. 저장부(250)는 레이아웃 평가에 필요한 정보들을 저장하고 있으며, 프로세서(230)가 레이아웃 평가를 수행함에 있어 필요한 저장공간을 제공한다.
따라서, 통신부(210), 입력부(240) 및 저장부(250)는 레이아웃 평가에 필요한 정보들을 수집하기 위한 정보 수집 수단으로 기능한다.
5. 변형예
지금까지, 스마트 팩토리 레이아웃 효율성 평가 방법 및 시스템에 대해 바람직한 실시예들을 들어 상세히 설명하였다.
위 실시예에서는, 후보 레이아웃들에 대해 도면 기반의 평가를 수행하고, 우수 후보 레이아웃들에 대해 시뮬레이션 기반의 평가를 수행하는 것을 상정하였는데, 평가 방식을 바꾸어도 무방하다. 즉, 후보 레이아웃들에 대해 시뮬레이션 기반의 평가를 수행하고, 우수 후보 레이아웃들에 대해 도면 기반의 평가를 수행하는 것이 가능하다.
나아가, 후보 레이아웃들에 대해 도면 기반의 평가와 시뮬레이션 기반의 평가를 병행하여, 최종 레이아웃을 바로 선정하는 방식의 평가의 경우에도, 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다.
한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
210 : 통신부
220 : 디스플레이
230 : 프로세서
240 : 입력부
250 : 저장부
220 : 디스플레이
230 : 프로세서
240 : 입력부
250 : 저장부
Claims (15)
- 스마트 팩토리 레이아웃 평가 시스템이, 스마트 팩토리의 후보 레이아웃들에 대해 제1 방식으로 평가하는 제1 평가단계;
스마트 팩토리 레이아웃 평가 시스템이, 제1 평가단계의 평가 결과를 기초로, 후보 레이아웃들 중 일부를 우수 후보 레이아웃들로 선정하는 단계;
스마트 팩토리 레이아웃 평가 시스템이, 우수 후보 레이아웃들에 대해 제2 방식으로 평가하는 제2 평가단계; 및
스마트 팩토리 레이아웃 평가 시스템이, 제2 평가단계의 평가 결과를 기초로, 우수 후보 레이아웃들 중 하나를 최종 레이아웃으로 선정하는 단계;를 포함하고,
제1 평가단계는,
레이아웃의 도면으로부터 제1 지표들을 산정하여 합산하는 방식으로, 후보 레이아웃들을 평가하며,
제1 지표들은,
레이아웃, 물류, 공정에 대한 속성들에 관한 지표들이고,
제2 평가단계는,
레이아웃에 대한 시뮬레이션을 통해 제2 지표들을 산정하여 합산하는 방식으로, 우수 후보 레이아웃들을 평가하며,
제2 지표들은,
생산성에 관한 지표들이고,
제1 지표들에는,
레이아웃의 사용 면적 대비 단위 시간 당 생산량을 나타내는 지표,
공정 내에서 물류 방향 전환과 정지에 의한 작업 복잡성을 나타내는 다음의 수학식에 의해 표현되는 복잡성 지표, 및
복잡성 지표 = ∑(공정 내 방향 전환 수)/∑(공정 내 정지 가능한 노드 수)
공정 간 소요시간의 균형 정도를 나타내는 다음의 수학식에 의해 표현되는 밸런싱 지표
밸런싱 지표 = (순수 생산시간)/[(공정수)×(최대 공정시간)]
가 포함되고,
제2 지표들에는,
공정 내에서의 혼잡도를 나타내는 다음의 수학식에 의해 표현되는 혼잡도 지표
혼잡도 지표 = (공정 당 WIP (Work In Process) 중 최대값)/(공정 당 WIP의 평균값)
가 포함되는 것을 특징으로 하는 스마트 팩토리 레이아웃 평가 방법.
- 삭제
- 삭제
- 청구항 1에 있어서,
제1 지표들에는,
레이아웃의 공정 모듈 간 거리와 작업 연관성에 비례하는 지표가 포함되는 것을 특징으로 하는 스마트 팩토리 레이아웃 평가 방법.
- 청구항 4에 있어서,
작업 연관성은,
공정 모듈 간 물류량, 공정 모듈 간 물류 부피, 공정 모듈 간 교류 빈도 및 공정 모듈 간 물류의 위험도 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 팩토리 레이아웃 평가 방법.
- 청구항 1에 있어서,
제1 지표들에는,
각 공정들에서 평균 WIP(Work In Process) 량들의 합을 나타내는 지표가 포함되는 것을 특징으로 하는 스마트 팩토리 레이아웃 평가 방법.
- 청구항 1에 있어서,
제1 지표들에는,
물류의 비율과 이동 거리에 비례하는 지표가 포함되는 것을 특징으로 하는 스마트 팩토리 레이아웃 평가 방법.
- 삭제
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- 청구항 1에 있어서,
제2 지표들에는,
제품 생산을 위한 소요시간과 Cycle Time 간의 비율을 나타내는 지표가 포함되는 것을 특징으로 하는 스마트 팩토리 레이아웃 평가 방법.
- 삭제
- 청구항 1에 있어서,
제2 지표들에는,
각 공정 사이에서의 WIP 량을 나타내는 지표가 포함되는 것을 특징으로 하는 스마트 팩토리 레이아웃 평가 방법.
- 청구항 1에 있어서,
제2 지표들에는,
전체 라인들에서 단위 시간 동안의 총 생산량을 나타내는 지표가 포함되는 것을 특징으로 하는 스마트 팩토리 레이아웃 평가 방법.
- 스마트 팩토리의 레이아웃 평가에 필요한 정보들을 수집하는 수집부;
수집된 정보를 참조하여, 스마트 팩토리의 후보 레이아웃들에 대해 제1 방식으로 평가하고, 제1 방식의 평가 결과를 기초로 후보 레이아웃들 중 일부를 우수 후보 레이아웃들로 선정하며, 우수 후보 레이아웃들에 대해 제2 방식으로 평가하고, 제2 방식의 평가 결과를 기초로 우수 후보 레이아웃들 중 하나를 최종 레이아웃으로 선정하는 프로세서;를 포함하고,
프로세서는,
레이아웃의 도면으로부터 제1 지표들을 산정하여 합산하는 방식으로, 후보 레이아웃들을 평가하며,
레이아웃에 대한 시뮬레이션을 통해 제2 지표들을 산정하여 합산하는 방식으로, 우수 후보 레이아웃들을 평가하고,
제1 지표들은,
레이아웃, 물류, 공정에 대한 속성들에 관한 지표들이며,
제2 지표들은,
생산성에 관한 지표들이고,
제1 지표들에는,
레이아웃의 사용 면적 대비 단위 시간 당 생산량을 나타내는 지표,
공정 내에서 물류 방향 전환과 정지에 의한 작업 복잡성을 나타내는 다음의 수학식에 의해 표현되는 복잡성 지표, 및
복잡성 지표 = ∑(공정 내 방향 전환 수)/∑(공정 내 정지 가능한 노드 수)
공정 간 소요시간의 균형 정도를 나타내는 다음의 수학식에 의해 표현되는 밸런싱 지표
밸런싱 지표 = (순수 생산시간)/[(공정수)×(최대 공정시간)]
가 포함되고,
제2 지표들에는,
공정 내에서의 혼잡도를 나타내는 다음의 수학식에 의해 표현되는 혼잡도 지표
혼잡도 지표 = (공정 당 WIP (Work In Process) 중 최대값)/(공정 당 WIP의 평균값)
가 포함되는 것을 특징으로 하는 스마트 팩토리 레이아웃 평가 시스템.
Priority Applications (2)
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| KR1020170168360A KR102003616B1 (ko) | 2017-12-08 | 2017-12-08 | 스마트 팩토리 레이아웃 효율성 평가 방법 및 시스템 |
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| KR1020170168360A KR102003616B1 (ko) | 2017-12-08 | 2017-12-08 | 스마트 팩토리 레이아웃 효율성 평가 방법 및 시스템 |
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Citations (2)
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|---|---|---|---|---|
| JP2000039905A (ja) * | 1998-07-24 | 2000-02-08 | Mitsubishi Electric Corp | 工場計画作成装置 |
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| JP3570474B2 (ja) * | 1997-09-01 | 2004-09-29 | トヨタ自動車株式会社 | 生産ライン情報自動作成装置 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000039905A (ja) * | 1998-07-24 | 2000-02-08 | Mitsubishi Electric Corp | 工場計画作成装置 |
| JP2010122866A (ja) * | 2008-11-19 | 2010-06-03 | Dainippon Printing Co Ltd | レイアウト設計支援装置及び方法 |
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