KR20120133362A - 로딩 시뮬레이션 기반 동적 피드백 스케줄링 알고리즘을 장착한 최적화된 생산 스케줄링 시스템 - Google Patents

로딩 시뮬레이션 기반 동적 피드백 스케줄링 알고리즘을 장착한 최적화된 생산 스케줄링 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20120133362A
KR20120133362A KR1020110052003A KR20110052003A KR20120133362A KR 20120133362 A KR20120133362 A KR 20120133362A KR 1020110052003 A KR1020110052003 A KR 1020110052003A KR 20110052003 A KR20110052003 A KR 20110052003A KR 20120133362 A KR20120133362 A KR 20120133362A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
production
work
simulation
scheduling
loading
Prior art date
Application number
KR1020110052003A
Other languages
English (en)
Inventor
김병희
Original Assignee
(주)브이엠에스 솔루션스
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주)브이엠에스 솔루션스 filed Critical (주)브이엠에스 솔루션스
Priority to KR1020110052003A priority Critical patent/KR20120133362A/ko
Publication of KR20120133362A publication Critical patent/KR20120133362A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Z—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G16Z99/00—Subject matter not provided for in other main groups of this subclass
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/48—Program initiating; Program switching, e.g. by interrupt
    • G06F9/4806—Task transfer initiation or dispatching
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/48—Program initiating; Program switching, e.g. by interrupt
    • G06F9/4806—Task transfer initiation or dispatching
    • G06F9/4843—Task transfer initiation or dispatching by program, e.g. task dispatcher, supervisor, operating system
    • G06F9/4881—Scheduling strategies for dispatcher, e.g. round robin, multi-level priority queues
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Abstract

본 발명은 생산 현장에서 주어진 생산 목표 달성을 위한 작업 스케줄을 생성하고, 생산 라인 설비별 작업 계획을 실시간으로 생성한 후 각 설비에 작업 분배 규칙(Dispatching Rule)에 의해 작업을 할당하며, 통합 생산관리시스템 및 실시간 작업분배 실행 및 제어를 통하여 나온 작업 결과물을 최적화 생산 스케줄링 과정에서 최적화기(Optimizer)를 활용하여 의사 결정변수(Decision Variable)를 조정하여 생산 현장 상황을 즉시 반영(Feedback)할 수 있는 로딩 시뮬레이션 엔진을 포함한 최적화된 생산 스케줄링 시스템이다.

Description

로딩 시뮬레이션 기반 동적 피드백 스케줄링 알고리즘을 장착한 최적화된 생산 스케줄링 시스템{Optimized production scheduling system using loading simulation engine with dynamic feedback scheduling algorithm}
본 발명은 최적화된 생산 스케줄링 시스템에 관한 것으로, 의사 결정변수(Decision Variable)를 활용하여 생산 현장의 가변성을 즉시 반영할 수 있는 동적 스케줄링 알고리즘(Dynamic Scheduling algorithm)을 장착하여 로딩 시뮬레이션 엔진을 이용한 최적화된 생산 스케줄링 시스템에 관한 것이다.
본 발명의 특징은 최적화 생산 스케줄링 시스템으로서 이산사건 시뮬레이션(Discrete Event Simulation), 지능형 분배기(Smart Dispatcher) 및 설비모델 템플릿(Equipment Model Template) 알고리즘이 적용되는 로딩 시뮬레이션 엔진을 활용하며, 특히, 현장 상황을 즉시 피드백(Feedback)할 수 있는 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling) 알고리즘이 장착된다는 데 그 특징이 있다고 할 수 있다.
반도체, LCD 등의 생산과정에 있어서, 시간, 사건, 작업 등을 최적화하는 기술은 생산공정이나 부서 간의 정보공유를 통한 효율화에서는 어느 정도 성과를 거두고 있으나, 생산 계획 및 스케줄링에는 그리 만족할 만한 결과를 얻지 못하고 있다. 계획을 수립하는 담당자는 대부분 공통적으로 단순한 일정 계획에 작업을 시간 단위로 설비에 할당한다. 그러나 이것은 수시로 변화하는 생산 과정에서의 동적인 상황에 대한 문제를 해결하는 데에는 무기력한 정적인 생산 스케줄링 시스템이다.
또한, 종래기술은 개별적인 생산환경에 대해서만 스케줄링이 이루어져 왔고, 개별적인 생산 라인을 통합적으로 분석하여 라인간 물류 이송 등을 고려한 스케줄링이 가능한 기술은 존재하지 않았다. 즉, 장기간의 생산 리드타임과 복잡한 라인간 교류 등의 생산 환경에서 제품의 수요에 따라 실시간으로 생산물량(Product Batch)에 맞추어 한정된 작업설비(Resource Set)를 할당하는 데는 한계가 있었다고 할 수 있다.
본 발명자들은 상기한 종래의 문제점을 개선하기 위해, 고객이 요구하는 납기 내에 주어진 시간 내에서 요구되는 생산물량에 맞추어 한정된 작업설비를 최적화하는 시킬 수 있도록 의사 결정변수(Decision Variable)를 변경시켜 생산 환경의 특성을 즉시 반영할 수 있는 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling) 알고리즘을 장착한 시뮬레이션 엔진을 이용한 최적화된 생산 스케줄링 시스템을 개발하여 종래의 문제점을 완전히 해결하였다.
동적 스케줄링(Dynamic Scheduling) 알고리즘은 오래전부터 이론상으로는 알려져 있었으나, 이러한 동적 스케줄링 알고리즘을 실제 생산계획이나 단위작업계획 분야에 적용하는 경우는 실제로 드문 상황이었다. 그 이유는 반도체, LCD와 같이 수백 개의 장비, 수백 개의 공정으로 이루어진 생산현장에서 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling) 알고리즘을 적용하기보다는 생산 작업자나 관리자의 경험에 따른 직관으로 작업이 이루어지는 것이 대부분이었기 때문이다.
또한, 이러한 비효율성이 발생하는 이유로서 종래에는 일괄 스케줄링(Batch Scheduling) 알고리즘을 반도체, LCD 등의 복잡한 공정에 적용하는 경우 연산속도, 정확성, 실시간의 현장상황 적용 등에서 만족할만한 결과를 얻을 수 없었기 때문이다.
즉, 종래부터 이론적으로는 일괄 스케줄링(Batch Scheduling) 알고리즘과 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling) 알고리즘이 모두 알려져 있긴 했지만, 실제 생산현장에서 일괄 스케줄링(Batch Scheduling) 알고리즘을 적용한 사례는 있으나, 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling) 알고리즘을 실제로 생산계획이나 단위작업스케줄링 분야에 구현하여 직접 적용한 사례는 없었다.
본 발명은 빠른 시간 내에 복잡한 공정의 생산과정을 모의실험 한 결과를 이용하여 다음에 해야 할 작업 순서를 정할 수 있고, 의사 결정변수(Decision Variable)를 조정하여 최적화된 생산 스케줄을 생성하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로 설명하면, 본 발명은 생산과정을 최적화하는 생산 스케줄 시스템에 있어서, 앞으로의 작업 스케줄을 생성, 설정하기 위해 미리 모의 생산해 볼 수 있는 로딩 시뮬레이션 엔진을 포함하고, 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling) 알고리즘을 장착한다는 데 특징이 있다고 할 수 있다. 또한, 본 발명에 있어서 전체적인 시스템이 포함하고 있는 로딩 시뮬레이션 엔진에 이산사건 시뮬레이션(Discrete Event Simulation), 지능형 분배기(Smart Dispatcher) 및 설비모델 템플릿(Equipment Model Template)을 적용하고, 또한, 최적화기(Optimizer), 분석기(Analyzer) 등을 추가하여 속도, 정확성, 생산현장 상황 반영 등에서 획기적인 결과를 얻었다고 할 수 있다.
즉, 본 발명의 특징은 종래기술인 주어진 시간(Time Bucket) 내에 요구되는 생산물량에 맞추어 한정된 작업설비를 최적화하는 수리모델을 적용하는 일괄 스케줄링(Batch Scheduling) 알고리즘의 한계를 넘어 의사 결정변수(Decision Variable)를 적용하여 현장상황을 즉시 반영(Feedback)할 수 있는 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling) 알고리즘을 신규 개발하여 장착한 로딩 시뮬레이션 엔진을 이용한 최적화된 생산 스케줄링 시스템이라는 데 특징이 있는 것이다.
본 발명은 반도체 LCD와 같은 생산 리드 타임이 길고(20 ~ 30일), 공정 및 많은 수의(100대 이상) 다용도 설비로 구성된 FAB 생산 공정에서 주어진 납기를 만족시킬 수 있는 최적화 스케줄링이 가능한 로딩 시뮬레이션 기반의 동적 피드백 알고리즘(Dynamic Feedback Algorithm)을 장착한 생산 계획 및 스케줄링 시스템을 개발하였다.
본 발명은 종래에 스케줄링 시스템에 비교하여 계산 속도가 빠르고 현장의 변화를 즉시 반영할 수 있어 실현 가능한 스케줄링 결과를 도출해 줄 수 있다. 고객이 요구하는 납기 내에 제품 생산이 가능한지 사전 검토가 가능하고, 납기 준수를 위하여 어떤 공정 운영 정책을 채택해야 하는지 의사 결정을 지원할 수 있다.
FAB 산업은 수백 대의 고가 장비와 고도의 자동화된 물류 설비로 구성된 라인을 운영하고 있으므로 장비의 가동률을 높여 휴지시간(Idle Time)을 줄이고, 장기간의 리드타임(Lead Time)을 줄이는 것이 핵심 경쟁력이다. 본 발명은 이러한 요구사항을 만족시킬 수 있는 기술로서 고안된 것이다.
[도 1]은 본 발명의 생산 스케줄링 시스템의 범위를 나타낸 것이다.
[도 2]는 본 발명의 개략적인 개념도를 도시화한 것이다.
[도 3]은 본 발명에 적용되는 동적 피드백 스케줄링(Dynamic Feedback Scheduling) 알고리즘을 적용한 최적화 스케줄링 알고리즘을 설명한 것이다.
[도 4]는 본 발명의 전체적인 소프트웨어 시스템 구조도를 표현한 것이다.
반도체 FAB(Fabrication) 공정, LCD 등의 생산은 수백 개의 장치, 수백 개의 공정으로 이루어지는 매우 복잡한 과정으로, 종래부터 이러한 공장의 설립이나 생산 전에 공장의 생산 능력이나 생산 계획 및 스케줄링 방법을 정하기 위한 다양한 기술 개발 시도가 지속적으로 있어 왔다.
그 대표적인 방법이 일괄 스케줄링(Batch Scheduling) 알고리즘이라 할 수 있다. 일괄 스케줄링(Batch Scheduling) 알고리즘은 공정의 제약 사항을 수리 모델로 만들고 수리 모델 문제의 해를 구함으로써 최적 솔루션을 찾는 방법이다.
일괄 스케줄링(Batch Scheduling) 알고리즘의 경우도 연산속도의 제약, 정확성의 부족, 복잡한 공정에 대한 장치모델의 부재 등으로 인해 그 효율성이 의심스러운 정도였다. 예를 들면, 반도체 공정에서 FAB 현장설비가 100대 이상인 경우에는 장치를 모델링하기가 현실적으로 어려웠다는 것이 사실이다.
따라서 상기한 문제점으로 인해 종래의 시뮬레이션 시스템으로는 반도체, LCD 등의 복잡한 공정에 적용하는 데 한계가 있었다는 점은 부인할 수 없는 실정이었다.
본 발명은 이러한 종래의 생산 스케줄링 시스템의 연산속도, 정확성, 실시간의 현장상황 반영능력, 장기간의 생산 스케줄을 등에서 만족할만한 결과를 얻을 수 있는 생산 스케줄링 시스템을 탐색한 결과, 본 발명의 전단계인 모의생산 시뮬레이션 시스템에서도 활용되는 로딩 시뮬레이션 엔진에 이산사건 시뮬레이션(Discrete Event Simulation), 지능형 분배기(Smart Dispatcher) 및 설비모델 템플릿(Equipment Model Template)을 적용하고, 기존의 일괄 스케줄링 (Batch Scheduling) 알고리즘을 바탕으로 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling) 알고리즘을 신규 장착하여 연산속도, 정확성, 생산현장 상황 반영, 장기간의 생산 스케줄 등에서 발생하는 문제점을 완전히 해결할 수 있음을 발견하고 본 발명을 완성하였다.
이하 도면을 참고하면서, 본 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용을 설명한다.
[도 1]은 본 발명의 생산 스케줄링 시스템의 범위를 나타낸 것이다. 이는 생산 스케줄을 최적화하기 위해 오래전부터 시도되어 오던 것으로 최근 컴퓨터로 대표되는 연산장치의 발달과 더불어 비약적으로 발전하였다고 할 수 있다. 또한, [도 1]은 생산현장에서 수요에 맞추어 한정된 생산설비를 최적화하기 위한 작업 스케줄을 생산 라인별로 실시간 최적화한다는 개념에 대한 특징을 나타낸 것이라 할 수 있다.
[도 2]는 본 발명의 개략적인 개념도를 나타낸 것으로 최적화 생산 스케줄링 시스템은 다양한 변수에 맞추어 장착된 로딩 시뮬레이션 엔진을 작동하여 최적의 출력을 얻어내는 컴퓨터 등의 연산장치라 할 수 있다. [도 2]에서는 본 발명을 수행하기 위한 전 단계인 모의생산 시뮬레이션 시스템과 공통부분으로서 장착되고 있는 로딩 시뮬레이션 엔진과, 본 발명의 독립적인 특징으로서 생산 현장 상황을 반영하여 최적화된 스케줄을 생성하는 기능을 수행하는 스케줄러(Scheduler), 최적화기(Optimizer), 분석기(Analyzer)에 대한 부분이 도시되어 있다.
[도 3]은 본 발명에서 핵심적으로 적용되는 동적 피드백 스케줄링(Dynamic Feedback Scheduling) 알고리즘의 특징으로서 일괄 스케줄링(Batch Scheduling)을 활용하고 있는 종래기술과의 차이점을 나타낸 것이다. 일괄 스케줄링(Batch Scheduling) 알고리즘에서는 생산물량(Product Batch)과 작업설비(Resource Set)를 입력정보로 하여 주어진 시간(Time Bucket) 내에 목적함수를 최적화하는 생산 스케줄 내지는 작업 스케줄을 도출해 내는 것을 특징으로 한다. 반면에 [도 3]에 도시화되어 있는 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling) 알고리즘에서는 장기간의(Time Series) 생산기간 동안 의사 결정변수(Decision Variable)를 조정하여 목적함수를 최적화하는 장치별 작업 스케줄(Loading Schedule)을 도출해 내는 것을 특징으로 한다. 본 발명에서 적용하고 있는 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling) 알고리즘에서도 일괄 스케줄링(Batch Scheduling) 알고리즘에서 적용되는 지능형 분배기(Smart Dispatcher)를 이용한 분배 룰(Dispatching Rule)은 여전히 적용된다.
[도 4]는 본 발명의 소프트웨어 시스템 구조도에 대한 도면이다. 로딩 시뮬레이션을 이용한 최적화 생산 스케줄링 방법의 구현으로는 크게 시뮬레이션 모델러(Simulation Modeler)(14), 스케줄러(Scheduler)(15), 분석기(Analyzer)(16), 모니터(Monitor)(17) 네 가지 구성요소로 이루어진다.
시뮬레이션 Modeler에서는 실제 시뮬레이션을 수행할 입력변수에 대한 모델을 생성하며 스케줄러에서는 작업 계획(FP)과 시뮬레이션 Modeler에서 생성된 제품구성, 표준공정, 설비그룹, 작업변화 규칙 등의 모델을 입력변수로 하여 로딩 시뮬레이션 엔진을 통하여 모의 생산을 수행하게 된다. 이때 기존에 생산된 재고(WIP)에 대한 정보를 반영하여 앞으로의 투입계획, 작업계획, 작업 변화 계획 등에 대한 정보를 스케줄링하게 된다.
모의 생산(생산 시뮬레이션) 결과를 산출한 뒤에는 분석기에 의해 설비별 작업순서, 제품 생산량 예측, 설비 가동률 예측, 향후 재고율 예측 부분에 대한 정보를 얻을 수 있으며, 추후 작업 변동 사항(시뮬레이션 조건)을 다시 반영하여 시뮬레이션 한 후 변화된 결과 분석을 통해 다양한 생산 작업 관련 예측을 수행할 수 있다.
최종적으로 Monitoring 장치를 통하여 로딩 시뮬레이션 엔진을 포함한 스케줄러로부터 나온 결과물(생산 계획/실적)과 실제 작업 실적을 비교하여 향후 생산 작업 관리에서 최적의 스케줄링을 통하여 효율적으로 생산 작업을 진행할 수 있도록 아이디어를 제공해 줄 수 있다.
이상으로 본 발명의 최적화된 생산 스케줄링 시스템을 구체적으로 설명하였으며, 본 발명의 로딩 시뮬레이션 엔진에 적용되는 이산사건 시뮬레이션 알고리즘, 지능형 분배기, 설비모델 템플릿은 통상적으로 반도체, LCD 공장의 컨트롤 판넬 등에 널리 사용되는 통상적인 컴퓨터에 로딩되는 경우 바로 사용이 가능하고, 또한, 사용되는 컴퓨터에 기술적 특징이 있는 것이 아니므로, 본 발명의 모의생산 시뮬레이션 시스템이 장착되는 컴퓨터에 대한 구체적인 설명은 생략한다. 또한, 본 발명의 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling) 알고리즘도 통상적으로 반도체, LCD 공장의 컨트롤 판넬 등에 널리 사용되는 통상적인 컴퓨터에 설치되어 적용될 수 있는 것이다. 또한, 본 발명의 최적화된 생산 스케줄링 시스템은 컴퓨터 이외에도 이에 상응하는 모든 연산장치에 적용될 수 있으므로, 본 발명의 모의생산 시뮬레이션 시스템이 로딩되는 장치는 컴퓨터에 국한되지 않음도 밝혀둔다.

Claims (6)

  1. 최적화된 생산 스케줄링 시스템에 있어서, 스케줄링 시스템이 로딩 시뮬레이션 엔진을 포함하고, 로딩 시뮬레이션 엔진에 동적 피드백 스케줄링(Dynamic Feedback Scheduling) 알고리즘이 장착됨을 특징으로 하는 로딩 시뮬레이션 기반 속도 및 정확성이 개선된 최적화된 생산 스케줄링 시스템.
  2. 제 1항에 있어서, 시점별 생산 요구량 순서와 생산을 담당하는 작업설비 구성을 입력 정보로 하여 시간상의 의사 결정변수(Decision Variable)를 조정하여 목적함수를 최적화하는 설비별 로딩 스케줄을 찾고, 피드백 과정을 거쳐 의사 결정변수(Decision Variable)를 조정하여 목적함수를 최적화하는 로딩 스케줄을 생성해 주는 동적 스케줄링 방식(Dynamic Scheduling)을 특징으로 하는 로딩 시뮬레이션 기반 속도 및 정확성이 개선된 최적화된 생산 스케줄링 시스템.
  3. 소프트웨어 시스템 구조도에 있어서, 제품 구성, 표준공정에서 BOP(생산 프로세스 구성)를 지나 스케줄링 장치로 전달되며, 설비 그룹과 작업 변화 룰(Job Change Rule)에서 설비 구성을 지나 주변장치를 통과하여 Scheduler로 전달되는 시뮬레이션 모델러(Modeler)를 포함하는 로딩 시뮬레이션 기반 속도 및 정확성이 개선된 최적화된 생산 스케줄링 시스템.
  4. 소프트웨어 시스템 구조도에 있어서, 공장 계획 장치(FP)에서 계획된 내용과 시뮬레이션 모델러(Modeler)의 결과물 그리고 WIP(Work in Process, 재고), 작업실적, 설비 상태를 반영하여 투입계획, 작업계획, 작업변동사항 등을 계획하는 스케줄러(Scheduler)를 포함하는 로딩 시뮬레이션 기반 속도 및 정확성이 개선된 최적화된 생산 스케줄링 시스템.
  5. 소프트웨어 시스템 구조도에 있어서, 설비별 작업순서, 생산량 예측, 가동률 예측, WIP(재고) 등을 예측하고 로딩 시뮬레이션 장치의 결과치를 분석하고, 다시 로딩 시뮬레이션 엔진에 Feedback(피드백)하는 분석기(Analyzer)를 포함하는 로딩 시뮬레이션 기반 속도 및 정확성이 개선된 최적화된 생산 스케줄링 시스템.
  6. 소프트웨어 시스템 구조도에 있어서, 로딩 시뮬레이션 장치로부터 나온 산출물로부터 생산계획/실적과 생산결과, 작업실적과 비교 후 생산 과정에서의 핵심 지표 추이(KPI)를 확인할 수 있는 모니터링 장치를 포함하는 로딩 시뮬레이션 기반 속도 및 정확성이 개선된 최적화된 생산 스케줄링 시스템.
KR1020110052003A 2011-05-31 2011-05-31 로딩 시뮬레이션 기반 동적 피드백 스케줄링 알고리즘을 장착한 최적화된 생산 스케줄링 시스템 KR20120133362A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110052003A KR20120133362A (ko) 2011-05-31 2011-05-31 로딩 시뮬레이션 기반 동적 피드백 스케줄링 알고리즘을 장착한 최적화된 생산 스케줄링 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110052003A KR20120133362A (ko) 2011-05-31 2011-05-31 로딩 시뮬레이션 기반 동적 피드백 스케줄링 알고리즘을 장착한 최적화된 생산 스케줄링 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20120133362A true KR20120133362A (ko) 2012-12-10

Family

ID=47516761

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020110052003A KR20120133362A (ko) 2011-05-31 2011-05-31 로딩 시뮬레이션 기반 동적 피드백 스케줄링 알고리즘을 장착한 최적화된 생산 스케줄링 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20120133362A (ko)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107767068A (zh) * 2017-11-02 2018-03-06 山东中烟工业有限责任公司 一种精益生产高级计划排产系统及方法
KR20190078972A (ko) * 2017-12-27 2019-07-05 오씨아이 주식회사 카본블랙의 생산 공정 스케줄 관리 방법
US10345793B2 (en) 2017-04-21 2019-07-09 Electronics And Telecommunications Research Institute Flexible assembly system for multi-product production, and method of reconfiguring production line
CN111461459A (zh) * 2020-04-24 2020-07-28 温州大学乐清工业研究院 断路器数字制造孪生车间的动态重调度预测方法及系统

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10345793B2 (en) 2017-04-21 2019-07-09 Electronics And Telecommunications Research Institute Flexible assembly system for multi-product production, and method of reconfiguring production line
CN107767068A (zh) * 2017-11-02 2018-03-06 山东中烟工业有限责任公司 一种精益生产高级计划排产系统及方法
CN107767068B (zh) * 2017-11-02 2021-03-23 山东中烟工业有限责任公司 一种精益生产高级计划排产系统及方法
KR20190078972A (ko) * 2017-12-27 2019-07-05 오씨아이 주식회사 카본블랙의 생산 공정 스케줄 관리 방법
CN111461459A (zh) * 2020-04-24 2020-07-28 温州大学乐清工业研究院 断路器数字制造孪生车间的动态重调度预测方法及系统
CN111461459B (zh) * 2020-04-24 2023-06-30 温州大学乐清工业研究院 断路器数字制造孪生车间的动态重调度预测方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Guo et al. A digital twin-based flexible cellular manufacturing for optimization of air conditioner line
Wang et al. Model construction of planning and scheduling system based on digital twin
Georgiadis et al. Real-time production planning and control system for job-shop manufacturing: A system dynamics analysis
Kádár et al. Enhanced control of complex production structures by tight coupling of the digital and the physical worlds
Aqlan et al. An integrated simulation–optimization study for consolidating production lines in a configure-to-order production environment
CN104102212A (zh) 一种钢铁企业中煤气和蒸汽系统的调度方法、设备和系统
Wang et al. A proactive manufacturing resources assignment method based on production performance prediction for the smart factory
JP7179086B6 (ja) 半導体後端工場をスケジューリングするための方法
Kuo et al. Industry 4.0 enabling manufacturing competitiveness: Delivery performance improvement based on theory of constraints
CN103500375A (zh) 一种基于eM-Plant的MES调度控制方法
KR20120133362A (ko) 로딩 시뮬레이션 기반 동적 피드백 스케줄링 알고리즘을 장착한 최적화된 생산 스케줄링 시스템
Mourtzis et al. A framework for adaptive scheduling in cellular manufacturing systems
Reyes et al. The Factory Physics for the Scheduling: Application to Footwear Industry.
CN110032149B (zh) 用于监视和控制产品批次的生产的能量成本的方法
CN116976839A (zh) 一种基于网络协同制造的铅蓄电池生产管控方法
Dehghanimohammadabadi et al. Tradeoffs between objective measures and execution speed in Iterative Optimization-based Simulation (IOS)
Rao et al. On-line simulation for shop floor control in manufacturing execution system
Jiang et al. Improved heuristic algorithm for modern industrial production scheduling
Filatova et al. Production process balancing: A two-level optimization approach
Teufl et al. Optimised–developing a state of the art system for production planning for industry 4.0 in the construction industry using simulation-based optimisation
Sobchuk et al. Strategies for control automated production centers to ensure the functional stability of enterprise information systems
Zhou Numerical Analysis of Digital Twin System Modeling Methods Aided by Graph-Theoretic Combinatorial Optimization
Ilsen et al. An agent-based factory simulation tool to assess energy consumption in decentralized manufacturing systems: agent types and their tasks
Sulerova et al. PROCESS AUTOMATION ENGINEERING WITHIN THE CONCEPT OF" INDUSTRY 4.0"
KR20120133354A (ko) 이산사건 시뮬레이션 알고리즘, 지능형 분배기, 설비모델 템플릿을 장착한 로딩 시뮬레이션 엔진을 포함하는 모의생산 시뮬레이션 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application