생산 활동기간 기반 애로공정의 발견

Abstract

본 연구는 생산 공정 간 버퍼 제약이 있는 flow shop 시스템에 활동기간 기반 애로공정 발견 기법을 적용하여 그 타당성을 분석하였다. 생산 시스템에는 보통 생산성을 저하시키는 1개 또는 1개 이상의 애로공정이 존재한다. 전통적인 애로공정을 발견하는 기준으로 공정의 대기 시간이나 대기 공정의 길이 또는 공정의 이용률이 자주 활용된다. 애로공정은 다른 공정작업을 대기 상태로 만들어 전체적으로 시스템의 생산성을 저하시키는 공정으로 공정 시간과 기계의 고장 및 수리 시간의 확률적인 특성으로 인하여 애로공정은 생산과정에서 수시로 다른 공정으로 변환된다. 어떤 공정이 언제 활동기간으로 변화하는 정보를 이용하여 애로공정을 발견하는 기법을 범용 시뮬레이션 언어 AweSim에서 구현하였다. 시뮬레이션 결과, 활동기간 기법과 단독 및 변환 애로공정 기간 비율 기법이 전통적인 기법과 비교하여 애로공정을 발견하는데 효과적인 것으로 나타났다. 간단한 flow shop 모형을 대상으로 얻은 결과이지만 복잡한 시스템에도 적용될 수 있을 것으로 기대되며 애로공정 개선을 통한 생산시스템 가용 자원의 효과적인 배치는 생산성을 향상시키는데 기여할 것으로 사료된다. This paper applies an active period based bottleneck detection method to flow shop manufacturing system with limited buffer size. Manufacturing systems are constrained by one or more bottlenecks which degrades the system throughput. Conventional bottleneck detection methods include the waiting time or queue length of production stations and their utilization. Due to the random events such as production time of items, machine failure and repair times, the systems may change over time, and subsequently bottlenecks shift from one station to another station. Active period of working station may cause other stations to wait for productions. Information when and where active periods occur helps to find bottlenecks in production systems. Based on these informations, we predict bottlenecks in applying AweSim simulation language. We compare the simulation results of conventional methods with those obtained from duration of active period method, and duration ratio method of both sole and shift bottleneck periods. Even though simulation results are from simple flow shop model, they are quite promising for predicting bottlenecks of production stations. We hope this study aids in decision making regarding the improving system production yield and allocation of available resources of system.