KR20120138549A

KR20120138549A - 주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 알고리즘 및 이를 이용한 생산일정계획 수립시스템

Info

Publication number: KR20120138549A
Application number: KR1020110058112A
Authority: KR
Inventors: 김동원; 이종영; 조기현
Original assignee: 전북대학교산학협력단
Priority date: 2011-06-15
Filing date: 2011-06-15
Publication date: 2012-12-26

Abstract

본 발명은 주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 알고리즘 및 이를 이용한 생산일정계획 수립시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 주문생산을 전문으로 하는 공장에서 주문받은 제품을 생산하기 위하여 생산일정계획을 수립할 때에, 유전자 알고리즘과 병목이동 알고리즘을 혼용하여 생산일정계획을 효율적으로 수립함으로써 근로자의 법정근무시간을 준수하면서도 종래의 생산일정계획에 비해 납기일을 효과적으로 준수할 수 있고, 생산량을 획기적으로 향상시킬 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 알고리즘 및 이를 이용한 생산일정계획 수립시스템에 관한 것이다.
즉, 본 발명은, 주문받은 제품을 생산하기 위한 전체 공정을 병목이동 알고리즘을 통해 여러 개의 부분 공정으로 분해하고, 분해된 여러 개의 각 부분 공정은 서로 다른 작업을 하는 이종병렬기계, 서로 동일한 작업을 하는 동종병렬기계, 하나의 기계로 이루어진 단일기계를 활용하여 작업이 진행되되, 상기 이종 혹은 동종병렬기계군에는 유전자 알고리즘이 적용되고, 상기 단일기계에는 최소유휴시간(MS : Minimum Slack)규칙이 적용되며, 상기 각 부분 공정들은 병목이동 알고리즘을 통해 근무시간 외 가공시간을 최대로 할 수 있도록 재구성되는 것을 특징으로 하는 주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 알고리즘을 기본 특징으로 한다.

Description

주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 알고리즘 및 이를 이용한 생산일정계획 수립시스템{An algorithm for planning of the production schedule at the job-shop company and the planning system of the production schedule cited the algorithm}

본 발명은 주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 알고리즘 및 이를 이용한 생산일정계획 수립시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 주문생산을 전문으로 하는 공장에서 주문받은 제품을 생산하기 위하여 생산일정계획을 수립할 때에, 유전자 알고리즘과 병목이동 알고리즘을 혼용하여 생산일정계획을 효율적으로 수립함으로써 근로자의 법정근무시간을 준수하면서도 종래의 생산일정계획에 비해 납기일을 효과적으로 준수할 수 있고, 생산량을 획기적으로 향상시킬 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 알고리즘 및 이를 이용한 생산일정계획 수립시스템에 관한 것이다.

일반적으로 공장에서 제품을 생산하는 것과 관련하여, 시대적 변천과정을 간략하게 살펴보면, 과거에는 획일적인 제품을 대량으로 생산하는 대량생산시스템이었으나, 고객의 요구가 갈수록 다양해지고 있는 오늘날에는 고객의 요구를 맞추어주기 위하여 다품종 소량생산시스템이 주를 이루고 있다.

위와 같이 변화되는 환경 속에서 기업이 살아남기 위해서는 고객의 다양한 요구를 필요한 시기에 얼마나 만족시킬 수 있느냐가 기업의 성패를 좌우한다고 해도 과언이 아니다.

이와 함께, 고객의 주문대로 제품을 생산하는 주문생산시스템으로 가동되는 공장에서 생산일정계획을 세우는 것은 아직 일반화에 이르지 아니한 도입기 단계로서, 즉, 다품종 소량생산으로서 수주일자와 납기일자가 모두 다른 제품들을 효과적으로 제조하기 위한 생산일정계획을 세우기 위한 시스템은 일반화되어 있지 아니하고, 주문생산형 공장에서도 제품을 효과적으로 제조할 수 있는 생산일정계획을 세우기 위해 많은 연구가 이루어지고 있다.

이에 따라 현재의 주문생산형 공장은 기본적으로 수주한 작업을 납기일자 내에 생산해야 하지만, 불규칙적인 주문요청과 빈번한 주문 취소 및 변경, 자재 부족, 설비고장 등과 같은 요인 등으로 인하여 납기일 내에 생산하는 것은 현실적으로 매우 어렵다.

또한, 제조현장의 생산설비는 한정되어 있고, 생산일정계획의 수립이 대량생산시스템적인 관점에서 벗어나지 못하므로 생산일정계획이 비효율적으로 수립되어, 결국 주어진 제조현장의 생산능력을 활용하지 못하고 납기일자를 준수할 수 없게 되는 경우가 종종 발생하곤 한다.

따라서, 주문생산형 공장에서는 제조공정의 특성과 제약조건 및 작업의 우선순위를 잘 파악하여 제한된 생산능력을 최대로 끌어냄으로써 납기일자를 준수할 수 있도록 하는 생산일정계획 수립시스템의 개발이 절실하게 요구된다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출한 것으로,

복수개의 잠재된 해들로 이루어진 해의 집단에 자연선별과 유전법칙의 매커니즘을 이용하여 최적해를 탐사하는 유전자 알고리즘과, 전체 문제를 부분 문제로 분해하여 부분 문제의 최적해를 구하고 다시 합성하는 병목이동 알고리즘을 혼용하여 주문생산형 공장의 생산일정계획을 수립하는 데에 적용함으로써 주문생산형 공장의 생산능력을 최대한 활용하여 제품 생산의 납기지연을 최소화할 수 있도록 한 것을 특징으로 하는 주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 알고리즘 및 이를 이용한 생산일정계획 수립시스템을 제공하고자 하는 데에 본 발명의 목적이 있다.

아울러, 근로자의 작업시간에는 기계의 작업을 설정하는 근로자의 작업율을 극대화하고, 근로시간 이후에는 상기 근로자의 설정에 의해 자동으로 가동되는 기계의 작업율을 극대화하여, 근로자의 근로시간은 준수하여 줌으로써, 근로자의 근로복지환경을 고려하면서 생산효율을 더욱 향상시키고자 하는 데에 본 발명의 두번째 목적이 있다.

이하에서는 상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 해결수단을 개시하고자 한다.

즉, 본 발명은 주문받은 제품을 생산하기 위한 전체 공정을 병목이동 알고리즘을 통해 여러 개의 부분 공정으로 분해하고, 분해된 여러 개의 각 부분 공정은 서로 다른 작업을 하는 이종병렬기계, 서로 동일한 작업을 하는 동종병렬기계, 하나의 기계로 이루어진 단일기계를 활용하여 작업을 진행하되, 상기 이종 혹은 동종병렬기계군에는 유전자 알고리즘이 적용되고, 상기 단일기계에는 최소유휴시간(MS : Minimum Slack)규칙이 적용되며, 상기 각 부분 공정들은 병목이동 알고리즘을 통해 근무시간 외 가공시간을 최대로 할 수 있도록 재구성되는, 주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 알고리즘을 기본 특징으로 한다.

여기서, 상기 동종병렬기계로 작업이 이루어지는 부분 공정은, 먼저 실시하고 있는 작업이 종료되어야 다음 작업이 실시가능하다는 순서제약과, 한번의 작업에 연속가공은 불가능하다는 제약내용이 반영되는 주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 알고리즘울 특징으로 한다.

또한, 상기 이종병렬기계군으로 시행되는 부분 공정은, 가장 높은 생산능력을 발휘하는 기계에 작업이 먼저 할당되도록 하는 제약내용이 반영되도록 하되, 상기 생산능력의 높고 낮음은 작업의 시작시점을 기준으로 하는 주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 알고리즘을 특징으로 한다.

또한, 상기 각 부분 공정을 수행하는 기계가 병렬기계인 경우에는, 상기 병렬기계를 이용한 작업순서를 바탕으로 초기 데이터를 구성한 후, 상기 초기 데이터를 선택, 교차, 변이시키는 재구성을 통해 다양한 데이터를 적합도 함수에 입력하여 최대납기값(Lmax)이 가장 낮은 작업순서를 최적작업순서로 결정하고, 상기 각 부분 공정을 수행하는 기계가 단일기계인 경우에는 유휴시간(Slack)이 가장 낮은 작업순서를 최적작업순서로 결정하는 주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 알고리즘을 특징으로 한다.

또한, 상기 작업들에 사용되는 각 기계의 작업시간은 설정시간과 가공시간으로 이루어짐을 고려하여 상기 작업에 소요되는 하루단위 작업시간은 근로자의 작업시간인 12시간에 임의의 가공시간을 더한 것으로 설정하고, 근로자의 작업시간을 준수하면서 하루 순수가공시간을 극대화할 수 있도록 한 주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 알고리즘을 특징으로 한다.

또한, 상기 부분 공정의 최적 작업순서를 결정할 때에, 유전자 알고리즘을 통해 최대납기지연값이 낮은 데이터 중에서 가장 높은 최대납기지연값을 가진 작업을 하루 중 마지막에 배치하되, 상기 작업의 설정시간이 상기 근로시간을 초과하지 아니할 경우에는 조합된 순서로 데이터를 구성하도록 하고, 하루 중 마지막으로 배치된 작업의 설정시간이 상기 근로시간을 초과하는 경우에는 상기 마지막으로 배치된 작업의 앞 작업과 처리순서를 바꾸는 데이터로 재구성하도록 하며, 마지막으로 배치되는 앞 작업의 설정시간이 근로시간을 초과하지 아니할 경우에는 수정한 순서의 데이터로 재구성하도록 하고, 상기 앞 작업의 설정시간이 근로시간을 초과하는 경우에는 다음 날 작업의 첫번째 작업과 처리순서를 바꾸는 데이터로 재구성하도록 하며, 상기 다음 날 첫번째 작업의 설정시간이 근무시간을 초과하지 않으면 수정한 순서대로 작업을 진행되도록 데이터를 재구성하도록 하고, 상기 다음 날 첫번째 작업의 설정시간이 근무시간을 초과하는 경우에는 상기 앞 작업까지만 진행되는 데이터로 재구성하도록 하는 주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 알고리즘을 특징으로 한다.

아울러, 청구항 1항의 알고리즘을 인용하여, 주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 병목이동 알고리즘의 각 노드부터 작업을 정의하는 1단계(S-1)와; 상기 각 노드의 기계단위를 이종병렬기계, 동종병렬기계, 단일기계로 분류하여, 부분 공정들의 작업순서를 조합하는 2단계(S-2)와; 유전자 알고리즘을 이용하여 상기 조합된 작업순서를 최대납기지연값이 낮은 것을 일정 개수 선정하고, 그 중 최대납기지연값이 가장 높은 최대납기지연값을 먼저 배치하는 3단계(S-3)와; 근로자의 근무시간을 설정하고, 상기 근무시간 내의 마지막 작업은 가급적 가공시간이 큰 작업으로 배치하되, 상기 마지막 작업의 설정(setup)시간이 상기 근무시간을 초과하는 경우 일정 조건에 맞으면 하루작업을 중지하도록 하는 4단계(S-4)와; 이동한 값을 선점제약을 고려하여 총 가공시간을 계산하는 5단계(S-5)와; 납기지연값이 0보다 큰 작업이 있으면, 현재의 데이터로 갱신된 시작시간과 납기일을 구하여 상기 2단계로 이동하도록 하고, 납기지연값이 0이 되면 종료되도록 하는 6단계(S-6); 를 포함하여 이루어지는 생산일정계획 수립시스템을 특징으로 한다.

여기서, 상기 1단계에서 총 가공시간을 산출하되, 상기 총 가공시간은 이동시간을 제외한 순수 가공시간만으로 산출하도록 하는 생산일정계획 수립시스템을 특징으로 한다.

또한, 상기 1단계에서 시작시간, 가공시간, 납기일의 초기 데이터는 기계별로 산출되는 생산일정계획 수립시스템을 특징으로 한다.

또한, 상기 3단계에서 이종병렬기계, 동종병렬기계는 유전자 알고리즘을 사용하고, 단일기계는 최대유휴시간(Lmax)규칙을 사용하여 납기지연값을 구하되, 그 납기지연값이 낮을수록 최적의 작업순서를 가진 공정으로 보는 생산일정계획 수립시스템을 특징으로 한다.

상기와 같은 구성으로 이루어지는 본 발명은 이하와 같은 기술적, 경제적 효과를 기대할 수 있다.

즉, 주문을 통한 다품종 소량생산이 증가하고 있는 오늘날의 산업현장에 특정 목적의 달성을 위한 공정을 부분적으로 분해하여 최적의 순서조합을 이끌어내는 병목이동 알고리즘과, 상기 부분 공정 각각의 작업순서를 최적으로 탐색할 수 있도록 하는 유전자 알고리즘과, 유휴시간을 최소로 하는 최소유휴시간법칙을 혼용한 본 발명에 의한 알고리즘을 적용하여 주문생산형 공장의 생산효율을 종래에 비해 극대화할 수 있는 효과가 있다.

또한, 주문생산형 공장은 제품생산의 주문에 대해 납기일을 준수하여야 신뢰도가 높아지고, 그에 따라 주문생산량이 증가하여 이익이 발생되는데, 상기 주문생산형 공장의 특성상 생산 주문량은 일정하지 아니하고, 그에 따라 납기일 또한 상이한 문제가 있으나, 본 발명에 의한 알고리즘을 통해 생산능력을 극대화하면서도 납기일을 최대한 준수할 수 있도록 함으로써 생산이익을 크게 늘릴 수 있는 효과가 있다.

특히, 전체 공정을 구성하는 각 부분 공정에서 작업을 수행하는 기계가 설정시간, 가공시간으로 이루어짐을 고려하여, 근로자의 작업시간에는 기계의 작업을 설정하는 근로자의 작업율을 극대화하고, 근로시간 이후에는 상기 근로자의 설정에 의해 자동으로 가동되는 기계의 작업율을 극대화하되, 근로자의 근로시간은 준수하여 줌으로써, 근로자의 근로복지환경을 고려하면서 생산효율을 종래에 비해 더욱 향상시킬 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명에 의한 알고리즘의 전체 흐름도
도 2는 본 발명에 의한 알고리즘의 전체 형태도
도 3은 본 발명에 의한 알고리즘의 하루단위작업 재구성도
도 4는 본 발명에 의한 생산일정계획 수립순서도

상기와 같은 효과를 기대할 수 있는 본 발명의 구성을 첨부도면에 의거하여 보다 상세하게 설명하고자 한다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 의한 알고리즘은, 주문받은 제품을 생산하기 위한 전체 공정을 병목이동 알고리즘을 통해 여러 개의 부분 공정으로 분해하고, 분해된 여러 개의 각 부분 공정은 서로 다른 작업을 하는 이종병렬기계, 서로 동일한 작업을 하는 동종병렬기계, 하나의 기계로 이루어진 단일기계를 활용하여 작업이 진행되되, 상기 이종 혹은 동종병렬기계군에는 유전자 알고리즘이 적용되고, 상기 단일기계에는 최소유휴시간(MS : Minimum Slack)규칙이 적용되며, 상기 각 부분 공정들의 작업은 병목이동 알고리즘을 통해 근무시간 외 가공시간을 최대로 할 수 있도록 재구성되는 구조로 이루어져 있다.

아울러, 상기 알고리즘을 인용하는 본 발명에 의한 생산일정계획 수립시스템은, 주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 병목이동 알고리즘의 각 노드부터 작업을 정의하는 1단계(S-1)와; 상기 각 노드의 기계단위를 이종병렬기계, 동종병렬기계, 단일기계로 분류하여, 부분 공정들의 작업순서를 조합하는 2단계(S-2)와; 유전자 알고리즘을 이용하여 상기 조합된 작업순서를 최대납기지연값이 낮은 것을 일정 개수 선정하고, 그 중 최대납기지연값이 가장 높은 작업을 먼저 배치하는 3단계(S-3)와; 근로자의 근무시간을 설정하고, 상기 근무시간 내의 마지막 작업은 가급적 가공시간이 큰 작업으로 배치하되, 상기 마지막 작업의 설정(setup)시간이 상기 근무시간을 초과하는 경우 일정 조건에 맞으면 하루작업을 중지하도록 하는 4단계(S-4)와; 이동한 값을 선점제약을 고려하여 총 가공시간을 계산하는 5단계(S-5)와; 납기지연값이 0보다 큰 작업이 있으면, 현재의 데이터로 갱신된 시작시간과 납기일을 구하여 상기 2단계(S-2)로 이동하도록 하고, 납기지연값이 0이 되면 탐색이 종료되도록 하는 6단계(S-6); 를 포함하여 이루어진다.

위 알고리즘과 상기 알고리즘을 인용한 생산일정계획 수립시스템을 설명하기에 앞서, 본 발명의 안출목적을 다시 한번 살펴보면, 근대에는 소품종대량생산시스템이 산업전반을 차지하고 있었으나, 각자의 다양한 개성이 존중되는 사회 분위기에 부합하여 산업에서도 다품종소량생산시스템이 점차 늘어나고 있는 상황이므로, 대량생산시스템의 운용원리를 단순히 적용하는 것은 한계가 있어 위와 같이 주문생산형 공장에 적합한 알고리즘을 안출하게 된 것이다.

위와 같은 알고리즘 및 이를 이용한 생산일정계획 수립시스템은, 인력과 설비가 대량으로 구비되지 않으면서, 제품의 주문생산에 의존하여 이윤을 발생시키고자 하는 주문생산형 중소기업에 유용하게 적용가능한 것임을 미리 밝혀두는 바이다.

이러한 이유로 안출된 위와 같은 알고리즘은 크게 병목이동 알고리즘과 유전자 알고리즘으로 이루어지고 있는 바,

상기 병목이동 알고리즘은 전체 문제를 적절한 부분 문제로 분해하여 부분 문제의 최적해 또는 근사 최적해를 구하고 다시 합성하는 방법을 사용하는 알고리즘으로서, 최대종료시간의 최소화를 주요 목적함수로 설정하고 전체문제를 단순기계 다수공정문제로 분해한 뒤에 부분문제의 해법으로 분지한계법을 사용하여 해의 품질과 계산적인 측면에서 매우 우수한 성능을 보인다.

그러나, 단순개별생산시스템에서만 적용가능하여 제약내용이 추가되는 문제에는 직접적으로 적용하기 어렵고, 단일기계에서만 최대종료시간의 최소화를 할 수 있는 단점이 있으므로 이를 보완하고자 유전자 알고리즘을 채용하게 된 것이다.

즉, 본 발명의 알고리즘은 병목이동 알고리즘만으로 최적해의 도출이 가능한 단일 기계 외에도 서로 다른 작업을 수행하는 이종병렬기계, 서로 동일한 작업을 수행하는 동종병렬기계의 사용도 함께 고려되므로, 상기 기계들을 이용하는 부분 공정의 최대납기값의 최소값을 탐색할 수 있는 유전자 알고리즘을 채용한 것이다.

여기서, 상기 유전자 알고리즘은 자연 선택의 원리와 자연계의 생물 유전학에 기본 이론을 두는, 병렬적이고 전역적인 탐색 알고리즘으로서, 풀고자 하는 문제에 대한 가능한 해들을 정해진 형태의 자료구조로 표현한 다음 이들을 점차적으로 변형시킴으로써 점점 더 좋은 해들을 만들어 낸다.

상기 유전자 알고리즘을 어떤 문제에 적용하기 위해서는, 문제의 특성을 숫자나 문자열과 같은 값의 집합으로 표시한 유전자 표기와, 특정 해가 얼마나 적합한지를 나타내는 적합도 함수를 정의해야 하며, 유전자 표기와 적합도 함수가 정의되었다면, 초기 해의 집합을 구하여야 하며, 상기 초기 해를 선택, 교배, 변이 등으로 도출하는 작업을 반복하면서 도출된 해를 적합도 함수에 입력하여 최적값을 탐색하게 되며, 상기 해가 특정범위에 들게 되면 알고리즘을 종료한다.

이 때, 상기 초기 해(= 초기 데이터)를 재구성하는 선택, 교배, 변이 등의 방법에 대해서는 일반적으로 널리 알려진 내용이어서 상세한 설명은 생략하기로 한다.

즉, 본 발명에 의한 알고리즘은 주문받은 제품의 생산을 납기일 내에 생산하는 것과 관련하여, 전체 공정을 기계에 따라 부분 공정으로 분류하는 것은 병목이동 알고리즘을 통해 최적으로 이루어지도록 하고, 각 부분 공정을 구성하는 기계의 작업순서를 최적으로 조합하는 것은 유전자 알고리즘을 통하여 형성하도록 하며, 상기 각 부분 공정을 구성하는 기계가 이종 혹은 동종병렬기계인 경우에는 유전자 알고리즘을 적용하도록 하며, 단일기계인 경우에는 최소유휴시간규칙을 적용하도록 한다.

여기서, 상기 동종 병렬기계로 부분 공정을 구성할 때에는 먼저 실시하고 있는 작업이 종료되어야 다음 작업이 실시가능하다는 순서제약과, 한번의 작업에 연속가공은 불가능하다는 제약내용이 반영되도록 하고,

이종 병렬기계로 부분 공정을 구성할 때에는 가장 높은 생산능력을 발휘하는 기계에 작업이 먼저 할당되도록 하는 제약내용이 반영되도록 하되, 상기 생산능력의 높고 낮음은 작업의 시작시점을 기준으로 하는 것이 바람직하다.

아울러, 상기와 같은 알고리즘을 이용하여 주문받은 제품의 납기시간의 최소화를 달성하는 데 있어서, 병목공정 알고리즘에 전제되어야 할 내용은 아래와 같다.

1. 각각의 공정은 기계에 따라 가공시간이 다르다.

2. 각각의 작업은 고유한 납기일을 갖는다.

3. 근로자의 작업시간은 8시부터 20시까지이다.

4. 병목이동 알고리즘을 사용하여 데이터가 먼저 반영될 기계를 선정하되, 각각의 기계의 대수를 고려하여 병목을 선정한다.

5. 선행제약이 존재하는 동종병렬작업이 존재한다.

6. 이종병렬작업이 존재한다.

7. 작업 준비시간이 20시를 넘길 경우에는,

7-1. 마지막 준비시간과 이전 가공시간까지의 합과 교환한다.

7-2. 전날 마지막 작업과 다음날 첫 작업의 가공 순서를 교환한다.

7-3. 마지막 작업은 다음날 첫 작업으로 설정한다.

8. 최소여유납기 우선순위규칙(MS규칙)이 존재한다.

상기 부분 공정의 작업순서의 최적해를 탐색하는 데 있어서 아래와 같은 제약 내용이 전제되어야 한다.

1. 후행 공정의 시작시간은 선행 공정의 시작 시간 전에 가공시간을 더한 값보다 크거나 같다.

2. 작업의 시작시간과 가공시간을 더하면 총 가공시간을 알 수 있다.

3. 후행 기계의 시작시간은 선행기계의 시작시간에 가공시간을 더한 값보다 크거나 같다.

4. 재가공이 있는 작업은 선행가공 먼저 시작해야 한다.

5. 하루의 근무시간은 8시부터 20시까지 12시간이다.

6. 하루의 마지막 작업은 설정시간을 고려하여 작업을 선정하고, 다음 공정과 비교하여 가공시간이 긴 것을 우선순위로 가공하도록 한다.

상기와 같은 제약내용을 바탕으로 하여, 상기 각 부분 공정을 수행하는 기계가 병렬기계인 경우에는, 상기 병렬기계를 이용한 작업순서를 바탕으로 초기 데이터를 구성한 후, 상기 초기 데이터를 선택, 교차, 변이시키는 재구성을 통해 다양한 데이터를 적합도 함수에 입력하여 최대납기값(Lmax)이 가장 낮은 작업순서를 최적작업순서로 결정하고, 상기 각 부분 공정을 수행하는 기계가 단일기계인 경우에는 유휴시간(Slack)이 가장 낮은 작업순서를 최적작업순서로 결정한다.

또한, 상기 작업에 사용되는 각 기계의 작업시간은 설정시간과 가공시간으로 이루어짐을 고려하여 상기 작업에 소요되는 하루단위 작업시간은 근로자의 작업시간인 12시간에 임의의 가공시간을 더한 것으로 설정하고, 근로자의 작업시간을 준수하면서 하루 순수가공시간을 극대화할 수 있도록 한다.

상기와 같이 근로자의 작업시간을 준수하면서 하루 순수가공시간을 극대화하는 방법을 보다 구체적으로 설명하면, 상기 공정의 최적 작업순서를 결정할 때에, 유전자 알고리즘을 통해 최대납기지연값이 낮은 데이터 중에서 가장 높은 최대납기지연값을 가진 작업을 하루 중 마지막에 배치하되, 상기 작업의 설정시간이 상기 근로시간을 초과하지 아니할 경우에는 조합된 순서로 데이터를 구성하도록 한다.

여기서, 하루 중 마지막으로 배치된 작업의 설정시간이 상기 근로시간을 초과하는 경우에는 상기 마지막으로 배치된 작업의 앞 작업과 처리순서를 바꾸는 데이터로 재구성하도록 한다.

또한, 마지막으로 배치되는 앞 작업의 설정시간이 근로시간을 초과하지 아니할 경우에는 수정한 순서의 데이터로 재구성하도록 하고, 상기 앞 작업의 설정시간이 근로시간을 초과하는 경우에는 다음 날 작업의 첫번째 작업과 처리순서를 바꾸는 데이터로 재구성하도록 한다.

이 때, 상기 다음 날 첫번째 작업의 설정시간이 근무시간을 초과하지 않으면 수정한 순서대로 작업을 진행되도록 데이터를 재구성하도록 하고, 상기 다음 날 첫번째 작업의 설정시간이 근무시간을 초과하는 경우에는 상기 앞 작업까지만 진행되는 데이터로 재구성하도록 한다.

상기와 같이 운용되는 본 발명에 의한 알고리즘을 통해 최적의 작업순서를 도출할 수 있게 되는 것이며, 아울러 상기 부분 공정을 구성하는 기계가 여러 대로 구성되는 경우에는 상기와 같은 작업의 재배치는 기계 상호간에도 교환가능하도록 함으로써, 여러 대의 기계를 이용하더라도 최적의 작업순서를 도출하는 것도 가능함은 물론이다.

상기와 같은 제약내용과 알고리즘을 반영하는 본 발명의 생산일정계획 수립시스템은,

주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 병목이동 알고리즘의 각 노드부터 작업을 정의하는 1단계(S-1)와;

상기 각 노드의 기계단위를 이종병렬기계, 동종병렬기계, 단일기계로 분류하여, 부분 공정들의 작업순서를 조합하는 2단계(S-2)와;

유전자 알고리즘을 이용하여 상기 조합된 작업순서를 최대납기지연값이 낮은 것을 일정 개수 선정하고, 그 중 최대납기지연값이 가장 높은 최대납기지연값을 먼저 배치하는 3단계(S-3)와;

근로자의 근무시간을 설정하고, 상기 근무시간 내의 마지막 작업은 가급적 가공시간이 큰 작업으로 배치하되, 상기 마지막 작업의 설정(setup)시간이 상기 근무시간을 초과하는 경우 일정 조건에 맞으면 하루작업을 중지하도록 하는 4단계(S-4)와;

이동한 값을 선점제약을 고려하여 총 가공시간을 계산하는 5단계(S-5)와;

납기지연값이 0보다 큰 작업이 있으면, 현재의 데이터로 갱신된 시작시간과 납기일을 구하여 상기 2단계로 이동하도록 하고, 납기지연값이 0이 되면 종료되도록 하는 6단계(S-6); 로 이루어진다.

여기서, 상기 1 단계(S-1)는 생산일정계획의 수립을 위한 병목이동 알고리즘의 각 노드부터 작업을 정의하는 단계로서, 이동시간을 제외한 순수 가공시간만으로 총 가공시간을 산출하도록 하고, 각 공정의 가공시간, 시작시간, 납기일의 초기값을 기계별로 구하도록 한다.

이 때, 상기 시작시간은 현재 공정을 제외한 시작부터 이전 공정까지의 가공시간의 합을 의미하고, 상기 납기일은 현재 공정의 가공시간과 이후부터 마지막 공정까지의 가공시간의 합을 의미한다.

상기 2 단계(S-2)는 각 노드의 기계의 흐름별로 부분 공정을 분류하는 단계로서, 상기 분류의 기준으로는 이종병렬기계, 동종병렬기계, 단일기계를 기준으로 분류한다.

상기 3 단계(S-3)는 각각의 기계 종류별로 분류된 부분 공정의 흐름 순서를 정하는 단계로서, 기계별로 최적화된 알고리즘을 이용하여 납기지연값의 최소값을 구하되, 이종병렬기계와 동종병렬기계의 경우에는 유전자 알고리즘을 이용하여 납기지연값의 최소값을 구하도록 하고, 단일기계의 경우에는 최소유휴시간규칙을 이용하여 납기지연값의 최소값을 구하도록 하며, 각 기계에서 구한 납기지연값의 최소값 중에서 가장 큰 값을 가진 작업을 먼저 배치하도록 한다.

아울러, 상기 작업의 배치에 있어서, 상기 작업을 수행하는 기계가 동종병렬기계인 경우에는 먼저 실시하고 있는 작업이 종료되어야 다음 작어이 실시가능하다는 순서제약과 한번의 작업에 연속가공은 불가능하다는 제약내용이 반영되도록 한다.

또한, 상기 작업을 수행하는 기계가 이종병렬기계인 경우에는 가장 높은 생산능력을 발휘하는 기계에 작업이 먼저 할당되도록 하는 제약내용이 반영되도록 하되, 상기 생산능력의 높고 낮음은 작업의 시작시점을 기준으로 하도록 한다.

상기 4 단계(S-4)는 근로자의 근무시간을 설정하고, 상기 근무시간 내의 마지막 작업은 가급적 가공시간이 큰 작업으로 배치하되, 상기 마지막 작업의 설정(setup)시간이 상기 근무시간을 초과하는 경우 일정 조건에 맞으면 하루작업을 중지하도록 하는 단계로서, 이를 보다 구체적으로 설명하면,

도 3에 도시된 바와 같이, 유전자 알고리즘을 통해 최대납기지연값이 낮은 데이터 중에서 가장 높은 최대납기지연값을 가진 작업을 하루 중 마지막에 배치하되, 상기 작업의 설정시간이 상기 근로시간을 초과하지 아니할 경우에는 조합된 순서로 데이터를 구성하도록 하고, 하루 중 마지막으로 배치된 작업의 설정시간이 상기 근로시간을 초과하는 경우에는 상기 마지막으로 배치된 작업의 앞 작업과 처리순서를 바꾸는 데이터로 재구성하도록 한다.(i를 현재 공정이라고 가정할 때)

아울러, 마지막으로 배치되는 앞 작업의 설정시간이 근로시간을 초과하지 아니할 경우에는 수정한 순서의 데이터로 재구성하도록 하고, 상기 앞 작업의 설정시간이 근로시간을 초과하는 경우에는 다음 날 작업의 첫번째 작업과 처리순서를 바꾸는 데이터로 재구성하도록 한다.

상기 다음 날 첫번째 작업의 설정시간이 근무시간을 초과하지 않으면 수정한 순서대로 작업을 진행되도록 데이터를 재구성하도록 하고, 상기 다음 날 첫번째 작업의 설정시간이 근무시간을 초과하는 경우에는 상기 앞 작업까지만 진행되는 데이터로 재구성하도록 한다.

상기 5 단계(S-5)는 이동한 값을 선점제약을 고려하여 총 가공시간을 계산하는 단계이고, 상기 6 단계(S-6)는 납기지연값이 0보다 큰 작업이 있으면, 현재의 데이터로 갱신된 시작시간과 납기일을 구하여 상기 2단계로 이동하도록 하고, 납기지연값이 0이 되면 종료되도록 하는 단계로서, 시작시간 데이터와 납기일 데이터를 상기 선점제약을 고려하여 갱신하도록 한다.

본 발명은 상기와 같은 구체적인 설명에 한하여 설명하였으나, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 아니하는 범위 내에서는 얼마든지 다양하게 실시할 수 있음은 물론이고, 본 발명에서 구체적으로 기술되어 있지 아니한 내용은 일반적인 내용으로 구성되는 것으로 본다.

S-1 : 작업을 정의하는 단계
S-2 : 부분 공정들의 작업순서를 조합하는 단계
S-3 : 최대납기지연값을 가진 작업을 먼저 배치하는 단계
S-4 : 마지막 작업 배치단계
S-5 : 총 가공시간을 계산하는 단계
S-5a : 납기지연값이 0보다 크면 2 단계(S-2)로 이동하는 단계
S-6 : 납기지연값이 0이 되면 종료하는 단계

Claims

주문받은 제품을 생산하기 위한 전체 공정을 병목이동 알고리즘을 통해 여러 개의 부분 공정으로 분해하고, 분해된 여러 개의 각 부분 공정은 서로 다른 작업을 하는 이종병렬기계, 서로 동일한 작업을 하는 동종병렬기계, 하나의 기계로 이루어진 단일기계를 활용하여 작업을 진행하되, 상기 이종 혹은 동종병렬기계군에는 유전자 알고리즘이 적용되고, 상기 단일기계에는 최소유휴시간(MS : Minimum Slack)규칙이 적용되며, 상기 각 부분 공정들의 작업은 병목이동 알고리즘을 통해 근무시간 외 가공시간을 최대로 할 수 있도록 재구성되는 것을 특징으로 하는 주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 알고리즘.
제 1 항에 있어서,
상기 동종병렬기계로 작업이 이루어지는 부분 공정은,
먼저 실시하고 있는 작업이 종료되어야 다음 작업이 실시가능하다는 순서제약과, 한번의 작업에 연속가공은 불가능하다는 제약내용이 반영되는 것을 특징으로 하는 주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 알고리즘.
제 1 항에 있어서,
상기 이종병렬기계군으로 시행되는 부분 공정은,
가장 높은 생산능력을 발휘하는 기계에 작업이 먼저 할당되도록 하는 제약내용이 반영되도록 하되, 상기 생산능력의 높고 낮음은 작업의 시작시점을 기준으로 하는 것을 특징으로 하는 주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 알고리즘.
제 1 항에 있어서,
상기 각 부분 공정을 수행하는 기계가 병렬기계인 경우에는, 상기 병렬기계를 이용한 작업순서를 바탕으로 초기 데이터를 구성한 후, 상기 초기 데이터를 선택, 교차, 변이시키는 재구성을 통해 다양한 데이터를 적합도 함수에 입력하여 최대납기값(Lmax)이 가장 낮은 작업순서를 최적작업순서로 결정하고, 상기 각 부분 공정을 수행하는 기계가 단일기계인 경우에는 유휴시간(Slack)이 가장 낮은 작업순서를 최적작업순서로 결정하는 것을 특징으로 하는 주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 알고리즘.
제 1 항에 있어서,
상기 작업들에 사용되는 각 기계의 작업시간은 설정시간과 가공시간으로 이루어짐을 고려하여 상기 작업에 소요되는 하루단위 작업시간은 근로자의 작업시간인 12시간에 임의의 가공시간을 더한 것으로 설정하고, 근로자의 작업시간을 준수하면서 하루 순수가공시간을 극대화할 수 있도록 한 것을 특징으로 하는 주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 알고리즘.
제 5 항에 있어서,
상기 부분 공정의 최적 작업순서를 결정할 때에, 유전자 알고리즘을 통해 최대납기지연값이 낮은 데이터 중에서 가장 높은 최대납기지연값을 가진 작업을 하루 중 마지막에 배치하되, 상기 작업의 설정시간이 상기 근로시간을 초과하지 아니할 경우에는 조합된 순서로 데이터를 구성하도록 하고, 하루 중 마지막으로 배치된 작업의 설정시간이 상기 근로시간을 초과하는 경우에는 상기 마지막으로 배치된 작업의 앞 작업과 처리순서를 바꾸는 데이터로 재구성하도록 하며, 마지막으로 배치되는 앞 작업의 설정시간이 근로시간을 초과하지 아니할 경우에는 수정한 순서의 데이터로 재구성하도록 하고, 상기 앞 작업의 설정시간이 근로시간을 초과하는 경우에는 다음 날 작업의 첫번째 작업과 처리순서를 바꾸는 데이터로 재구성하도록 하며, 상기 다음 날 첫번째 작업의 설정시간이 근무시간을 초과하지 않으면 수정한 순서대로 작업을 진행되도록 데이터를 재구성하도록 하고, 상기 다음 날 첫번째 작업의 설정시간이 근무시간을 초과하는 경우에는 상기 앞 작업까지만 진행되는 데이터로 재구성하도록 한 것을 특징으로 하는 주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 알고리즘.
청구항 1항의 알고리즘을 인용하여,
주문생산형 공장의 생산일정계획 수립을 위한 병목이동 알고리즘의 각 노드부터 작업을 정의하는 1단계(S-1)와; 상기 각 노드의 기계단위를 이종병렬기계, 동종병렬기계, 단일기계로 분류하여, 부분 공정들의 작업순서를 조합하는 2단계(S-2)와; 유전자 알고리즘을 이용하여 상기 조합된 작업순서를 최대납기지연값이 낮은 것을 일정 개수 선정하고, 그 중 최대납기지연값이 가장 높은 작업을 먼저 배치하는 3단계(S-3)와; 근로자의 근무시간을 설정하고, 상기 근무시간 내의 마지막 작업은 가급적 가공시간이 큰 작업으로 배치하되, 상기 마지막 작업의 설정(setup)시간이 상기 근무시간을 초과하는 경우 일정 조건에 맞으면 하루작업을 중지하도록 하는 4단계(S-4)와; 이동한 값을 선점제약을 고려하여 총 가공시간을 계산하는 5단계(S-5)와; 납기지연값이 0보다 큰 작업이 있으면, 현재의 데이터로 갱신된 시작시간과 납기일을 구하여 상기 2단계로 이동하도록 하고(S-5a), 납기지연값이 0이 되면 종료되도록 하는 6단계(S-6); 를 포함하여 이루어짐을 특징으로 하는 생산일정계획 수립시스템.
제 7 항에 있어서,
상기 1단계에서 총 가공시간을 산출하되, 상기 총 가공시간은 이동시간을 제외한 순수 가공시간만으로 산출하도록 하는 것을 특징으로 하는 생산일정계획 수립시스템.
제 7 항에 있어서,
상기 1단계에서 시작시간, 가공시간, 납기일의 초기 데이터는 기계별로 산출됨을 특징으로 하는 생산일정계획 수립시스템.
제 7 항에 있어서,
상기 3단계에서 이종병렬기계, 동종병렬기계는 유전자 알고리즘을 사용하고, 단일기계는 최대유휴시간(Lmax)규칙을 사용하여 납기지연값을 구하되, 그 납기지연값이 낮을수록 최적의 작업순서를 가진 공정으로 보는 것을 특징으로 하는 생산일정계획 수립시스템.