이종 작업을 갖는 생산 시스템의 운영설계를 위한 시뮬레이션 및 실험계획법 응용
Application of Simulation and Design of Experiment for Operational Design of Production System with Heterogeneous Tasks
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초록
본 논문은 작업자들이 내부와 외부, 두 작업을 수행하는 생산 시스템의 운영 설계를 위한 체계적인 방법을 제안하고자 한다. 한 명의 작업자가 내부 작업을 수행하기 위해서는 기계 또는 작업대와 같은 단일 내부 자원을 사용해야 한다고 가정한다. 반대로, 작업자가 외부 작업을 수행하기 위해서는 생산 시스템에서 떠나야 한다. 따라서 외부 작업의 작업량이 상당한 경우 최적의 내부 자원 수는 주어진 작업자 수보다 적을 수 있다. 이에 본 논문에서는 성과 지표에 영향을 미치는 최적의 내부 자원 및 운영 정책 수를 결정하는 방법을 제안한다. 해당 방법은 시뮬레이션과 실험 설계라는 두 가지 분석 기법을 기반으로 한다. 시뮬레이션은 내·외부의 작업을 모두 수행하는 생산 시스템의 모델을 구축 후, 성능 지표를 평가하는 데 사용된다. 이처럼 시뮬레이션은 복잡한 시스템의 성능 지표를 분석하는 강력한 도구이다. 하지만 성능 지표 값이 많은 모수의 영향을 받게 되면 실험 경우의 수가 기하급수적으로 증가하게 된다. 이러한 상황에서 실험계획법은 조사할 가치가 있는 몇 가지의 경우의 수에 집중할 수 있게 도와준다. 따라서 시뮬레이션과 실험계획법의 통합은 최적의 운영 설계를 보다 신속하게 찾는 데 도움을 준다. 본 수치 실험에서 제안된 접근법은 실내 및 실외 작업을 모두 수행하는 생산 시스템에서 최적의 내부 자원 수와 운영 정책을 찾는데 사용될 수 있음을 보여준다.
Abstract
This paper aims to propose a systematic approach for operational design of production systems where operators handle two types of tasks, indoor and outdoor tasks. Assume that a single operator use a single internal resource such as machine or workbench in processing indoor tasks. In contrast, operator must leave from production system to process outdoor tasks. If workload of outdoor tasks is considerable, the optimal number of internal resources might be smaller than the number of given operators. The proposed approach can be used to determine the optimal number of internal resources and operation policies affecting the performance measures. The approach is based on two analysis techniques, simulation and Design of Experiment (DoE). Simulation is used to build simulation model of a production system with both indoor and outdoor tasks, and evaluate performance measures by performing simulation experiments. Simulation is a powerful tool for analysis on performance measure of complex systems. However, if the performance measure is affected by many parameters, the number of experiment cases increases exponentially. DoE technique enables to focus on some cases worth investigating. Thus, integration of simulation and DoE helps to find the optimal operational design more quickly. Numerical experiments demonstrate that the proposed approach can be used to find the optimal number of internal resources and operation policy for production system with both indoor and outdoor tasks.
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