범위를 넓히면서 SCM 연구로 확대 발전하고 있 다. 학문적인 연구로는 SCM의 4개의 업무 영역 (Plan, Source, Make, Deliver)에서 내용에 따라 SCM 모델(Framework, 정책, 전략 등) 개발, 수 학적 기법(최적화, 통계 등) 적용, 그리고 불확실 성(Dynamics 등) 고려, 환경을 함께 고려하는 Green SCM과 같은 연구가 활발히 진행되고 있 고, 이와 함께 기업에서도 적용사례가 점차로 늘 고 있는 추세이다. 예를 들어 일본의 정유회사인 Showa Shell Sekiyu K. K.의 경우 공장에서 저유 소로의 수송, 고객에게 배송, 저유소 운영 등을 포 함하는 물류부분에서 SCM을 적용하여 운송 효율 향상을 통한 비용절감을 달성하였고, 국내의 제일 모직의 경우 SCM을 도입하면서 구매선 납기와 내부정보 관리 최적화를 목표로 프로젝트가 진행 중에 있다.
결론
지금까지 SCM의 개요에 대해 살펴보고, 화학
공학분야에서의 연구동향과 화학 산업에서 적용 된 사례에 대해서 간단히 알아보았다. SCM에 대 한 필요성은 10여 년 전부터 대두되어 이미 경영 학분야나 산업공학분야에서는 주로 조립 산업이 나 물류 부문을 중심으로 연구가 진척되어 왔지만 프로세스 산업인 화학산업과 그것을 연구하는 화 학공학분야에서는 최근에서야 도입되고 있는 실 정이고, 최근 4년간의 국외 학술회의와 저널에서 발표된 논문의 편수와 연구 흐름을 살펴볼 때, SCM의 화학산업에의 적용에 대해 매우 관심이 고조되고 있다는 것을 알 수 있다. 그에 비해 국내 에서는 화학공학자로서 SCM에 관한 연구 발표는 미비한 실정이다. 최근의 기업 경영 환경의 변화 에 적응하고 더 까다로워진 고객의 요구에 부응하 면서 기업 안팎의 효율을 극대화하여 이익을 창출 하기 위해 화학산업에서도 SCM의 도입을 적극 고려하여 SCM에 대한 연구를 더 활발히 하여야 할 것이다.
화학 공정과 관련된 전산화와 최적화에 관한 가 장 중심적인 역할을 하고 있는 것은 최적 생산 계 획 및 일정 계획(Optimal production planning and scheduling)과 관련된 분야이다. 최적 생산 일정 수립 문제는 한정된 장치, 인력, 시간, 유틸리티와 같은 자원(resource)을 가장 효율적으로 운영함으 로써 주어진 시간내에 생산량의 증대와 이익을 최
대화 시키기 위한 문제를 말한다. 일반적으로 계 획을 잡는 목적과 대상 기간의 길이에 따라 생산 계획(Planning)과 일정 계획(Scheduling)으로 구 분하게 되며, 생산 계획에서는 장기간의 시장 수요 와 제품의 가격 등을 고려하여 주어진 기간 동안 의 생산량을 결정하게 되며, 일정 계획에서는 생 산 계획 단계로부터 주어진 생산량을 만족시키기
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특·별·기·획
이규황·허순기·이인범
포항공과대학교 화학공학과, [email protected] {skkght, iblee}@postech.ac.kr
위해 각 제품의 생산 순서와 생산 시간을 결정하 는 역할을 하게 된다.
이런 생산 일정 계획 문제는, 정밀 화학 제품 생 산 공정에서 나타나는 불연속 공정인 회분식 공정 의 경우에는 연속 공정 보다 훨씬 복잡한 물류 흐 름 구조를 가지게 되어 모형화하기가 쉽지는 않고, 전통적인 석유 화학 공정에서 주로 나타나는 연속 식 공정의 경우에는 물류 흐름 구조는 비교적 단 순하지만 화학 공정의 특징이라 할 수가 있는 화 학 반응 수율 등과 같이 비선형성을 가진 요소들 로 인하여 모형을 수립하여 해를 얻는 과정이 복 잡하게 된다. 따라서, 정수 혼합형 모형화와 비선 형성 모형은 그 방법이 알려진 것은 오래 되었지 만, 계산상의 문제로 인하여 계산 성능의 발달과 효과적인 해법이 제시되기 시작한 최근의 10여 년 에 많이 연구되어 그 결과가 발표되고 있다. 여기 서는 지금까지 연구가 이루어진 화학 공정에서 생 산 일정 계획 방법에 대하여 소개하고자 한다.
회분식 공정에서의 생산 일정 계획
생산 일정 계획을 논하기에 앞서 공정의 분류를 살펴볼 필요가 있다. 이는 생산 일정 계획 방법이 각 공정의 분류에 따라서 모형화 방법과 해법이 서로 다르기 때문이다.
회분식 공정의 종류를 분류하는 방법은 여러 가 지가 있다. 첫째는, 회분식 공정을 공정의 구조에 따라서 크게 세 가지로, 동일한 경로를 통하여 여러 개의 품목을 생산하는 다품종 회분식 공정(multi- product batch process), 다양한 경로를 통하여 여러 개의 품목을 생산하는 다목적 회분식 공정 (multi-purpose batch process)과 자원 제약을 고 려한 망형 공정(state-task network)으로 나눌 수 있다.
둘째는, 중간 저장조의 운영 방안에 따라서 UIS(Unlimited Intermediate Storage), NIS(No
Intermediate Storage), FIS(Finite Intermediate Storage), ZW(Zero Wait) 방식으로 나눈다. 회 분식 공정은 불연속적인 공정이기 때문에 한 단계 에서 처리되고 난 물질이 연속적으로 다음 장치로 흘러가는 연속식 공정과는 운영 방식에서 큰 차이 가 있다. 즉, 한 단계에서 반응이 완료된 상태라고 해도 다음 단계가 준비되지 않으면 반응이 완료된 물질을 비워내고 다음 반응을 수행할 수 없기 때 문에, 결과적으로 전체적인 조업 시간이 지연되어 생산성이 떨어지게 된다. 이러한 생산성의 손실을 막기위해 회분식 공정에서는 일반적으로 반응 중 간 물질을 임시로 저장하기 위한 저장조(storage tank)를 필요한 반응 단계 사이에 놓게 되며, 이 러한 중간 저장조의 운영 방식에 따라서 나누어 볼 수 있다.
그 외에도 수요가 일정한 경우와 변화하는 경 우, 수요가 관심 시간대에서 연속적으로 공급이 되어야 하는 경우와 한 시점에서 한번에 이송이 되는 경우 등 다양한 형태로 분류가 된다.
이러한 분류를 바탕으로 각 항목별 최적 생산 일정 계획에 관한 연구는 지난 10여 년간 집중적으 로 이루어져 왔다. 초기에는 각 작업 단계별로 하 나의 장치만을 가지는 단순 직렬형 다품종 회분식 공정(simple serial multi-product batch process) 에서 각 단계 사이에 중간 저장조 운영 방안을 고 려한 제품의 조업 완료 시간을 계산하는 알고리즘 을 구하는 연구가 활발하게 이루어졌지만, 점차 공정의 형태를 보다 일반적이며 다양한 형태로 확 장하여 망형 회분식 공정(network batch process), 292…NICE, 제20권 제3호, 2002
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그림 1. 중간 저장조 운영 방안에 따른 조업 예제.
병렬 공정(parallel flowshop), 다목적 회분식 공 정 등의 최적 생산계획 문제를 다루어왔다. 최초 에 제안된 알고리즘의 형태는 많은 가정이 도입되 어, 실제 공정과는 거리가 있는 간단한 문제에 적 용 가능한 것이었지만, 점차 많은 연구자들에 의 해 실제 공정에서 일어나는 생산 시간과 장치 준 비시간, 수송시간, 장치 세척 시간과 같은 세부적 이고 조업의 실제적인 상황을 반영할 수 있는 방 향으로 알고리즘이 개발이 되어져 왔다.
회분식 공정에서는 한 장치에서 조업이 일정시 간 이루어지게 되면, 그 시간 동안은 그 장치로의 물질 출입이 전혀 없다는 것이 연속식 공정과의 큰 차이점이다. 따라서, 회분식 공정에서 조업이 진행되는 상황을 보고자 하면, 각 장치 별로 운전 상황을 보여주는 그림이 필요하다. 이 때 사용되 는 것이 바로 [그림 2]과 같은 Gantt chart이며, 이 차트에서는 한 장치에서 물질의 유입, 조업의 시작과 완료, 반응 완료 물질의 유출, 세척 및 준 비, 대기 등의 상황을 막대(bar)를 이용해 표시해 준다. 조업자는 이 Gantt chart를 통해 각 장치의 운전 상태는 물론 공정 전반에 대한 운전 현황을 파악하는데 크게 도움이 되며 최종적으로 최적 생 산 일정 계획의 결과를 볼 수 있다.
연속식 공정에서의 생산 일정 계획
연속식 공정, 특히 석유 화학공정에서 선형 계 획법을 이용하여 생산 일정 계획에 관한 연구를 시작한 것은 벌써 50여 년 전의 일이다. 그러나, 연속식 공정에서 주로 고려가 되어야 하는 물성의 측면과 같은 문제의 비선형성으로 인하여, 회분식 공정에 비하여 그 연구는 주로 최근에 들어서 많 이 이루어지고 있다. 대표적인 문제로는 물성을 고려한 원료 저장조의 관리 방안, 운전 방안, 비선 형 수율을 가지는 공정 운전 방안에 관한 연구 등 이 있다. 이러한 연구들은 별다른 공정 상의 변화 가 없이, 기존의 수작업으로 이루어지던 것을 자 동화하면서 많은 기대 이익을 만들 수가 있게 된 다. 또한 최근에는 실제 공정에 적용한 사례들도 많이 발표가 되고 있다.
생산 일정 계획의 최적화
이런 최적 생산 일정 계획 문제를 풀어내기 위한 방법은 크게 세 가지 부류로 구분해 볼 수 있다.
첫째는, 수학적 최적화 기법으로서 각 문제를 목적함수와 제약조건을 가지는 혼합 정수 선형 계 획 법 (Mixed Integer Linear Programming:
MILP)이나 혼합 정수 비선형 계획법(Mixed Integer Non-Linear Programming: MINLP)형 태로 수식화시켜 풀어내는 방법이다. 이러한 MILP나 MINLP 문제들은 목적함수와 제약조건 의 형태가 선형이냐 비선형이냐에 따라 구분하며, 연속변수(continuous variable)와 이산변수(discrete variable)가 함께 섞여있는 형태로서, 이러한 문제 의 최적해를 구하기 위해서는 각각의 정수 변수나 이진 변수의 모든 가능한 조합에 대해서 각각 선 형계획법(Linear Programming: LP)이나 비선 형계획법(Non-Linear Programming: NLP) 문 제를 반복계산 해야만 한다. 따라서, 이러한 수학 적 방법은 규모가 작은 문제에 대해서는 적절한 계산시간 내에 최적해를 구할 수 있다는 장점이
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그림 2. 간트 차트(Gantt chart)의 예.
있긴 하지만, 문제 규모가 커져서 이진 변수나 정 수 변수와 같은 이산변수의 개수가 많아지게 되면 그 문제를 풀기 위해 요구되는 반복 계산의 회수 가 기하급수적으로 증가하기 때문에 큰 규모의 문 제에는 적용이 곤란하다는 단점이 있다.
둘째는, 각종 경험 법칙으로서 가장 대표적인 것은 Johnson이 개발한 flowshop 생산 형태의 공 정에서 장치가 두 개인 경우 생산되는 제품의 최 적 생산 순서를 결정하는 알고리즘이다. Johnson 의 알고리즘이 개발된 이후 이를 기반으로 해서 장치가 3개 이상인 경우에 대해서도 제품의 최적 생산순서를 결정하기 위한 알고리즘들이 많이 개 발되고 평가되었다. 이러한 경험법칙들은 그 특성 상 독자적으로 복잡한 문제에 적용되기 보다는 다 른 기법들과 함께 사용되는 것이 일반적이다.
셋째는, 최근에 많이 연구되어진 SA(Simulated Annealing)나 GA(Genetic Algorithm)와 같은 무작위 확률법에 의한 탐색 방법으로서, 이들 역 시 최적 생산계획 문제에 있어 큰 규모의 문제에 대해서도 빠른 시간내에 준최적해를 구해주는 효 과적인 방법으로 알려져 있다.
이러한 경험법칙이나 무작위 확률법은 수학적 방법과 달리 비교적 큰 규모의 문제도 적절한 계
산 시간 내에 풀어낼 수 있다는 장점이 있긴 하지 만, 주어진 문제에 대해 언제나 최적해를 보장할 수는 없다는 단점이 있다. 따라서, 이러한 방법을 사용할 때는 반드시 반복 계산 도중에 지역 최적 해(local optimum)에 빠지지 않고 우리가 찾고자 하는 전역 최적해(global optimum)에 도달할 수 있도록 알고리즘을 진행시켜 줄 수 있는 안전 장 치가 반드시 필요하다.
결론
계산 성능의 향상과 효과적인 해법의 개발로 인 하여, 지금까지 불가능하다고 여겨지던 생산 일정 계획 문제를 접근하는 데에 많은 발전이 있었다.
그 결과, 주어진 공정에서, 앞서 이루어진 많은 연 구가 현장에 적용이 되어, 기존의 수작업에 비하 여 많은 기대 이익을 나타낼 수가 있는 생산 일정 계획의 모형화는 공정 자동화와 시스템 구축에서 그 핵심이라고 하겠다. 그러나, 아직까지 정보의 수집과 계산 결과에 대한 인식이 부족한 상태이며, 생산 일정 계획 시스템의 구축과 아울러 판매와 생산 부서간의 정보의 교류를 바탕으로 보다 향상 된 생산 일정 계획 시스템의 구축이 필요하다 하 겠다.
1960년대 후반부터 우리는 급속한 경제 성장을 이루어 왔으며, 세계 무대에서 주요 경쟁국으로서 의 입지를 굳혀 나가고 있다. 이러한 노력의 중심 에는 화학산업이 있었으며 이로 인해 국내 화학산
업은 1970년대 이후 그 규모나 생산 능력면에서 괄목할 만한 양적 성장을 이루어 왔다. 그러나, 시 장의 세계화, 품질 및 서비스에 대한 소비자 욕구 의 다양화는 기업에게 경영 차원에서는 환경의 변 294…NICE, 제20권 제3호, 2002
특·별·기·획
ERP/SCM/MES
박 일 재
(주)에이드, [email protected]
