스마트공장의스마트의사결정 ( 최적생산일정결정과생산운영체계 ) 기업명 : 발표자 : 지식시스템 / KSTEC 유환주 / 전무 ryu@kstec.co.kr 2018. 3. 30. 15:00~15:30 @ 코엑스 1
1. 회사소개 2. 스마트의사결정기술 3. 스마트공장적용사례 4. 맺음말 2
회사소개 회사명 ( 지식시스템주식회사 ) 설립일 1998년 10월 1일대표이사이승도주소경기도성남시분당구판교이노밸리 E동자본금 3억원매출약 58억원 (2017년기준 ) 인원 40명 (2018년 3월현재 ) 기술특허 불연속제조공정에서의작업스케줄링방법 (2003.12) 우량기술기업 기술신용보증기금선정 기술혁신형중소기업 3
사업분야 소프트웨어판매 IBM Analytics (CPLEX, SPSS) IBM Watson IBM DSX (Data Science Experience) Rogue Wave Visualization Suite Rogue Wave Klocwork Dataiku 솔루션패키지판매 KSTEC SyncPlan APS KSTEC Smart Factory KSTEC SyncPlan HRP KSTEC SyncPlan Cutting Optimizer KSTEC SmartWorks FDS KSTEC FDS for Claim Adjustment KSTEC Smart Chatbot KSTEC RTS 유지보수 IBM 소프트웨어리뉴얼 Rogue Wave 소프트웨어리뉴얼 KSTEC 솔루션패키지 컨설팅서비스 KSTEC 솔루션패키지 최적화시스템설계및개발 수요 / 최적화예측분석시스템 의사결정지원시스템설계및개발 사기방지시스템 업무할당시스템 언더라이팅시스템 생산공정제어시스템 장애관리시스템 고객가치 / 마케팅분석시스템 신용 / 리스크스코어링시스템 교육 IBM CPLEX 튜토리얼 IBM ODM 개발및운영교육 Rogue Wave Visualization Suite 개발자교육
주요고객 제조 금융 통신 에너지 / 기타 물류 / 운송
스마트의사결정의필요성 제조현장에서는다양한상황과많은여건을고려해서지속적으로매번효율적인의사결정을내려야한다. 이런모든의사결정은제조비용과고객서비스에중대한영향을미친다.
스마트의사결정의목표 기업은이익최대화를목표로지속적인의사결정을하고있으며, 이러한의사결정은각기업의복잡한환경하에서이루어집니다. 제조업은납기만족과생산성을어떻게의사결정을하는지에따라기업의이익은변화하게됩니다.
유력의사결정기법 1 Analytics, Data Mining: 데이터정제, 가시성제고, 통찰력획득 2 휴리스틱알고리즘 : 설정된규칙에의한최선의의사결정 3 최적화알고리즘 : 수리모델에의한최적의사결정 4 인공지능, 기계학습알고리즘 : 학습모델에의한자율의사결정
스마트공장생산계획 VOC 생산성과납기충족을위한최적의생산계획을지속적으로제시하여기업경쟁력이강화되기를희망. 사후대응에서벗어나사전에징후를포착하고선지적대응을안내하는지능적인운영지원을요구. 영업 어떤기존주문이얼마나지연되는가? 문제해결시나리오 15 일까지제품 A 5,000 개를긴급납품가능한지타진해왔다. 수주된주문의납기변경요청이접수되었다. 설비 1 호기에장애가발생하여 2 일간수리가필요하다. 주문판매계획 스마트생산계획 자재소요계획 구매 조기경보예측 PSI 예상 KPI 출하계획 생산관리 언제어떤문제가발생될지예측이되는가? 작업지시생산실적 출하 생산 생산능력은언제얼마나부족한가? 저장능력을초과하는시기가있는가? 언제쯤어떤자재가얼마나부족한가?
스마트공장생산계획솔루션 No Module Description 1 Core 내부데이터관리및 Planning & Scheduling 핵심기능제공 2 DP 통계적기법에의한수요예측및협업을통한수요조정기능제공 3 SNP 공급망전체자원에대한마스터플랜수립 4 PP 생산거점에대한생산계획수립 5 RTS 생산계획에대한실시간세부작업스케줄수립 6 OP 재고할당정책, 가용능력할당정책이용한납기회신 7 S&OP 주기적인조달 - 생산 - 재고 - 공급에대한 PDCA 지원 8 Adapter Legacy 데이터를 SyncPlan 데이터모델로변환 DP: Demand Planner SNP: Supply Network Planner PP: Production Planner RTS: Real Time Scheduler OP: Order Promise S&OP: Sales & Operation Planner
스마트공장생산계획솔루션 주문및예측수요에대한최적의생산일정을찾는과정으로수요에의한생산시점과생산량결정을통해서최적의재고운영과주문대응을위한생산계획을결정합니다. 제품, 자재, 주 / 부장비주요공정정보제품별 Route 정보제품그룹, 장비그룹 1 생산량최대화이익최대화비용최소화우선순위할당최대화사용자혼합전략 23 결과편집및조정 데이터준비최적화시뮬레이션성능지표및결과분석생산계획확정 제품별 ( 제품군별 ) 수요수율, 가용장비, Priority 장비입출계획작업달력 UPH, Testing Time (Down)Binning Rate Sampling Rate 4 Machine Learning 추가시나리오생성 수익 / 비용비교분석보유 Capa 할당분석초과 Capa 할당분석설비과부족대수주장비사용비율 Root Cause Analysis 재고추이, 자재추이주문달성 / 미달 Summary
스마트공장생산계획솔루션
적용기업개요 기업개요동양피스톤 는연매출 3,000억원규모. 자체개발된주조기계, 측정기계등의생산설비보유. 승용차, 상용차, 산업용장비, 모터사이클, 선박용등의피스톤생산 시스템현황자체개발시스템운영. 시스템은생산현황을관리하는자체 MES 와 ERP 기능중에서자재, 구매, 회계등기업운영의필수기능을각각의시스템으로개발하여사용하고있으며, 생산계획은주요공정에대하여엑셀로작성하여현장에배포. 13
적용기업주요공정 주조공정 가공공정 표면처리공정 14
스마트팩토리시스템구성도 15
스마트공장 APS 기능구성 출처구분주요요구사항대응방안 ( 기능반영 ) 현업요구사항 주관기관요구사항 일상적인반복업무자동화 / 간소화 계획변경에대한즉각적인영향파악 문제점역추적및분석 인공지능알고리즘기술적용 표준기반의상호운용성강화 계획수립자동화및전부서공유체계확립 계획편집에대한 PSI, KPI 가시성제공 원인분석알고리즘제공 시나리오생성알고리즘, 시나리오최적화시뮬레이션 주로 IoT 영역의표준화 16
생산계획업무프로세스 17
생산계획업무프로세스 18
스마트팩토리시나리오플래닝 19
스마트팩토리적용화면 / 기능 직관적인제품별 PSI 시각화 20
스마트팩토리적용화면 / 기능 손쉬운생산계획의조회 / 편집 21
스마트팩토리적용화면 / 기능 다수시나리오간의다면분석 22
기대효과 생산계획의가시성증가와대안비교를통한계획품질향상 - 시스템을이용한생산계획, PSI, 재공 / 재고의가시성증가 - 시뮬레이션결과의비교를통한대안비교용이 - 자동생산계획생성을통한업무효율화 영업과생산의효율적인의사소통 - 수요예측및주문관리프로세스의정규화를통한효과적인수요관리 - SNOP 를위한기본정보로활용 / 영업과생산의의사소통수단으로활용 제조실행시스템의고도화를통한현장효율화 - 문서정보의디지털화및실시간모니터링, 설비및금형관리 - 실적분석, 수율관리, 재공모니터링을통한공정정체관리 CPS 품질예측을통한선제적인계획대응 - IoT, CPS 를활용한실시간품질예측, 계획대응으로불량률개선과품질관리 23
맺음말 실력과바른정보가없으면무엇이중요한지모른다 ( 공급업체선택에서 ) 기업현장에필요한필수기능을명확히설정해야한다 기업여건에맞추어기능을재구성하는과정이요구된다 중견 ( 대 ) 기업솔루션은중소기업에맞지않을수있다 MES는스마트공장의첫걸음이다 24