스케줄(생산 프로세스)

Scheduling (production processes)

스케줄링은 생산 프로세스 또는 제조 프로세스에서 작업 및 워크로드를 배치, 제어 및 최적화하는 프로세스입니다.스케줄링은 플랜트 및 기계 자원의 할당, 인적 자원의 계획, 생산 프로세스의 계획, 자재 구입에 사용됩니다.

프로세스 생산성에 큰 영향을 미칠 수 있는 제조 및 엔지니어링에 중요한 도구입니다.제조에서 스케줄의 목적은 고객의 납기일을 유지하고 생산 설비에 언제, 어떤 직원과, 어떤 장비를 만들 것인지를 지시함으로써 생산 시간과 비용을 최소화하는 것입니다.생산 스케줄링은 작업의 효율성을 극대화하고 비용을 절감하는 것을 목표로 합니다.

경우에 따라서는 스케줄링은 랜덤 처리 시간, 랜덤 만기일, 랜덤 가중치 및 확률적 기계 고장과 같은 랜덤 속성을 포함할 수 있습니다.이 경우 스케줄링 문제는 '스톡스틱 스케줄링'이라고 불립니다.

개요

스케줄링은 생산 프로세스에서 작업 및 워크로드를 배치, 제어 및 최적화하는 프로세스입니다.기업은 플랜트 및 기계 자원의 할당, 인적 자원의 계획, 생산 프로세스의 계획, 자재의 구입을 위해서, 전후방 스케줄링을 사용하고 있습니다.

  • 전송 스케줄이란 리소스를 사용할 수 있는 날짜부터 작업을 계획하여 출하 날짜 또는 납기 날짜를 결정하는 것입니다.
  • 역방향 스케줄링은 시작일 및/또는 필요한 용량의 변경을 결정하기 위해 마감일 또는 필수기한부터 작업을 계획하는 것입니다.

생산 스케줄의 이점은 다음과 같습니다.

  • 프로세스 전환 감소
  • 재고 감소, 평준화
  • 스케줄 작업 감소
  • 생산 효율 향상
  • 작업 부하 평준화
  • 정확한 납기 견적
  • 실시간 정보

생산 스케줄링 툴은 이전의 수동 스케줄링 방법보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘합니다.이러한 기능들은 생산 스케줄러에 다양한 생산 단계에서 실시간 작업 부하를 시각적으로 최적화하기 위해 사용할 수 있는 강력한 그래픽 인터페이스를 제공하며, 패턴 인식을 통해 소프트웨어는 데이터에 대한 이 뷰가 없으면 알 수 없는 스케줄링 기회를 자동으로 생성할 수 있습니다.예를 들어 항공사는 비용 절감을 위해 항공기에 필요한 공항 게이트 수를 최소화하고자 할 수 있으며, 스케줄링 소프트웨어를 통해 계획자는 시간표, 항공기 사용량 또는 승객의 흐름을 분석하여 이를 수행할 수 있는 방법을 확인할 수 있다.

스케줄링의 주요 개념

스케줄링의 주요 특징은 생산성, 즉 입력량과 출력량의 관계입니다.주요 개념은 다음과 같습니다.

  • 입력: 입력은 플랜트, 노동, 재료, 공구, 에너지 및 청정 환경입니다.
  • 출력 : 출력은 다른 공장 또는 최종 구매자를 위해 공장에서 생산되는 제품입니다.한 공장에서 한 제품이 생산되는 정도는 거래 비용에 의해 결정된다.
  • 공장 내 출력 : 공장 내 1개 작업영역의 출력은 제조공정에 따라 해당 공장 내 다음 작업영역에 대한 입력입니다.예를 들어 커팅의 출력은 벤딩룸에 대한 입력입니다.
  • 다음 공장에서의 출력 : 예를 들어 제지 공장의 출력은 인쇄 공장에 대한 입력입니다.석유화학 공장의 생산량은 아스팔트 공장, 화장품 공장 및 플라스틱 공장에 투입됩니다.
  • 최종 구매자 출력 : 공장 출력은 소매업자 또는 아스팔트 포장업체 등의 서비스 업체를 통해 소비자에게 전달됩니다.
  • 리소스 할당 : 리소스 할당은 출력을 생성하기 위해 입력을 할당하는 것입니다.목적은 주어진 입력으로 출력을 최대화하거나 입력량을 최소화하여 필요한 출력을 생성하는 것입니다.

스케줄링 알고리즘

주요 기사: 잡샵 스케줄
다음 항목도 참조하십시오.유전 알고리즘 스케줄링

작업량이 많을 경우 생산 스케줄에 상당한 처리 능력이 필요할 수 있습니다.따라서 다음과 같은 단축 알고리즘(휴리스틱스)(일명 디스패치 규칙)이 사용된다.

배치 생산 일정

배경

배치 생산 스케줄링은 배치 제조 프로세스의 계획 및 스케줄링 작업입니다.배치 생산을 참조하십시오.스케줄링은 정제 [1][2]등 전통적으로 지속적인 공정에도 적용될 수 있지만, 특히 의약품 활성 성분, 바이오 테크놀로지 공정 및 많은 특수 화학 [3][4]공정과 같은 배치 공정에서 중요합니다.배치 생산 스케줄링은 많은 [5]제조상의 문제에 적용되어 온 한정된 용량 스케줄링을 통해 몇 가지 개념과 기술을 공유합니다.배치 제조 공정 스케줄의 특정 문제는 상당한 산업 및 학술적 관심을 불러일으켰다.

배치 처리 환경에서 예약

BOM of Materials 및 [6]제품 제조 방법을 기술하는 조작 지침으로 구성된 레시피의 관점에서 배치 프로세스는 BOM of Materials와 제품 제조 방법을 기술하는 조작 지침으로 구성됩니다.ISA S88 배치 프로세스 관리 표준은 배치 프로세스 레시피를 기술하기 위한 프레임워크를 제공합니다.이 표준은 레시피에 대한 절차적 위계를 제공한다.레시피는 일련의 단위 절차 또는 주요 단계로 구성될 수 있다.단위 절차는 운영으로 구성되며, 운영은 단계별로 추가로 구성될 수 있습니다.

다음 교과서 레시피는 조직을 보여줍니다.

  • 가열된 원자로에서 A와 B를 충전하여 혼합한 후 80℃까지 가열하여 4시간 동안 반응하여 C를 형성한다.
  • 혼합 탱크로 옮기고 용제 D를 첨가한 후 1시간 동안 혼합합니다.솔리드 C는 침전한다.
  • C를 분리하기 위해 2시간 동안 원심분리한다.
  • 쟁반 건조기에 1시간 동안 말린다.

Process Diagram

레시피의 간단한 S88 스타일의 절차 구성은 다음과 같습니다.

  • 유닛 순서 1: 반응
    • 동작 1: 충전 A 및 B(0.5시간)
    • 동작 2: 블렌드/발열(1시간)
    • 조작 3: 80C에서 4시간 동안 유지
    • 작동 4: 냉각기를 통해 혼합 탱크를 통해 펌프 용액(0.5시간)
    • 동작 5: 청소(1시간)
  • 유닛 순서 2: 혼합 강수량
    • 조작 1: 원자로에서 용액을 받는다.
    • 동작 2: 용제 첨가, D(0.5시간)
    • 작업 3: 2시간 동안 혼합
    • 작동 4: 펌프와 원심 분리기 연결 2시간
    • 동작 5: 청소(1시간)
  • 유닛 순서 3: 원심 분리
    • 작동 1: 2시간 동안 원심분리액
    • 조작 2: 청소
  • 유닛 순서 4: 토트
    • 작업 1: 원심 분리기에서 재료 받기
    • 작동 2: 부하 건조기(15분)
  • 유닛 순서 5: 건조
    • 동작 1: 로드
    • 동작 2: 건조(1시간)

이 조직은 스케줄링을 위해 전체 프로세스를 캡처하는 것을 목적으로 합니다.프로세스 제어 목적을 위한 레시피는 더 좁은 범위를 가질 수 있습니다.

Pinedo에[9] 의해 기술된 제약사항과 제약사항의 대부분은 배치처리에 적용할 수 있습니다.레시피의 다양한 조작은 타이밍 또는 우선순위의 제약에 따라 시작과 종료가 서로 관련되어 있습니다.또한 재료는 부패하기 쉽거나 불안정할 수 있기 때문에 연속 작업 사이의 대기 시간이 제한되거나 불가능할 수 있습니다.작업 지속 시간은 고정되거나 다른 작업 지속 시간에 따라 달라질 수 있습니다.

배치 프로세스 작업에는 프로세스 장비 외에 인건비, 자재, 유틸리티 및 추가 장비가 필요할 수 있습니다.

사이클 타임 분석

간단한 경우 레시피의 분석을 통해 최대 생산 속도와 속도 제한 단위를 알 수 있습니다.위의 프로세스 예에서는 다수의 배치 또는 로트의 제품 C가 생산될 경우 연속된 배치 시작 사이의 최소 시간(사이클 타임)을 계산하는 것이 유용합니다.이전 배치 종료 전에 배치가 시작될 수 있는 경우 최소 사이클 시간이 다음 [10]관계에 의해 지정됩니다.

여기서min CT는 M개의 단위 프로시저를 가진 프로세스의 가능한 최단 사이클 시간이고, θ는j j번째 단위 프로시저의 총 지속 시간입니다.최장 지속시간을 갖는 단위절차를 병목현상이라고 부르기도 합니다.이 관계는 각 유닛 프로시저가 1개의 전용 기기 유닛을 가지고 있는 경우에 적용됩니다.

Batch Cycle-Time Chart

최소 1개의 장치 절차에 중복 장비 장치를 사용할 수 있는 경우 최소 사이클 시간은 다음과 같습니다.

여기서j N은 유닛 프로시저 j의 용장 기기의 수입니다.

Batch Cycle-Time Chart

프로세스 내에서 장비를 재사용할 경우 최소 사이클 시간은 특정 프로세스 세부 사항에 따라 더 많이 달라집니다.예를 들어, 현재 예의 건조 절차가 원자로 내의 다른 반응으로 대체될 경우, 최소 사이클 시간은 운전 정책 및 다른 절차의 상대적 지속 시간에 따라 달라진다.다음의 경우, 토트의 홀드 타임이 증가하면, 평균 최소 사이클 타임이 감소합니다.

Batch Cycle-Time Chart 3
Batch Cycle-Time Chart 3

시각화

스케줄러가 스케줄과 제약조건을 시각적으로 관리하는 데 도움이 되는 다양한 차트를 사용합니다.간트 차트는 수평 막대 그래프로 액티비티를 표시하는 표시로, 막대는 액티비티의 시간을 나타냅니다.위의 예에서 공정에 대한 Gantt 차트의 예를 다음에 나타냅니다.
Batch Gantt Chart
간트[11] 차트라고도 불리는 다른 시간 차트에는 주요 자원(예: 장비)이 사용되는 시간이 표시됩니다.이전 그림에서는 이 점유 스타일 간트 차트를 보여 줍니다.

전력, 증기 또는 노동력 등 속도 기준으로 소비되는 자원은 일반적으로 소비 속도 대 시간 그림으로 표시된다.
Example Labor Usage Chart

알고리즘 방식

예를 들어, 둘 이상의 프로세스가 리소스를 공유하는 경우 등 스케줄링 상황이 복잡해지면 최적의 일정을 찾기 어려울 수 있습니다.상기의 예에 의한 변경을 포함한 많은 일반적인 스케줄링 문제는, 그 규모(절차 및 조작의 수)[12]가 커짐에 따라, 해결이 매우 어려워지는 문제에 속합니다.

배치 프로세스 스케줄링에는 다양한 알고리즘과 접근법이 적용되어 있습니다.일부 MRP 시스템에서 구현된 초기 방법은 무한 용량을 가정하고 배치 시간에만 의존했습니다.이러한 방법으로는 리소스가 고려되지 않았으며 [13]실행 불가능한 일정을 생성할 수 있습니다.

수학 프로그래밍 방법은 일정 문제를 최적화 문제로 공식화하는 것을 포함하며, 여기서 일부 목표(예: 총 지속 시간)는 일반적으로 불평등과 균등성의 집합으로 명시된 일련의 제약에 따라 최소화(또는 최대화)되어야 한다.목적 및 제약 조건에는 비선형 관계뿐만 아니라 0 또는 1(정수) 변수가 포함될 수 있습니다.결과적으로 발생하는 혼합 정수 선형 또는 비선형 프로그래밍(MILP/MINLP) 문제에 적절한 솔버가 적용됩니다.이론적으로 최적의 솔루션이 존재하는 경우 이 접근방식은 최적의 솔루션을 찾을 수 있습니다.단점은 솔버 알고리즘에 과도한 시간이 걸릴 수 있다는 것입니다.실무자는 문제별 [14]단순화를 사용하여 스케줄링 모델의 중요한 구성요소를 제거하지 않고 보다 빠른 솔루션을 얻을 수 있습니다.

제약조건 프로그래밍은 문제가 일련의 제약조건으로만 공식화되고 실현 가능한 해결책에 신속하게 도달하는 것을 목표로 한다는 점을 제외하고는 유사한 접근법이다.이 [15][16]방법으로는 여러 솔루션이 가능합니다.

에이전트 기반 모델링은 배치 프로세스를 설명하고 다양한 [17]제약 조건 하에서 실행 가능한 일정을 구성합니다.이 접근방식은 혼합 정수 프로그래밍 또는 시뮬레이션 기반 최적화 방법과 결합함으로써 솔루션 효율성과 일정 [18]성능 간에 적절한 균형을 이룰 수 있습니다.새로운 개발 및 프레임워크에서는 생산 일정 최적화를 수행하기 위해 여러 개의 디지털 쌍둥이(다른 물리적 자산 및 이들의 자율적 의사 결정)를 글로벌 디지털 쌍둥이(global digital twin)와 함께 활용하는 방법을 다루고 있습니다.[19]

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ 마르쿠스 5세Magalhaes and Nilay Shah, "Crude Oil Scheduling", Foundations of Computer-Aided Operations (FOCAPO) 2003, pp 323-325.
  2. ^ Zhenya Jia와 Marianthi Ierapetritou, "연속적인 시간 공식을 기반으로 한 효율적인 정제 운영 단기 스케줄링", 컴퓨터 지원 운영 기반(FOCAPO) 2003, 페이지 327-330
  3. ^ Toumi, A, Jurgens, C, Jungo, C, Maier, B.A, Papavasileiou, V. 및 페트리데스 D. "프로세스 시뮬레이션 및 스케줄링 툴을 이용한 대규모 바이오 의약품 시설의 설계와 최적화"는 제약 엔지니어링입니다.
  4. ^ Papavasileiou, V., Koulouris, A., Siletti, C. 및 Petrides, D, "공정 시뮬레이션 및 생산 스케줄 도구를 사용하여 의약품 제조 최적화", 화학공학 연구 및 설계 (ICHEME 출판물 2007, 1086, 8797)
  5. ^ 마이클 피네도, 스케줄 이론, 알고리즘, 시스템, Prentice Hall, 2002, pp 1-6.
  6. ^ T. F. Edgar, C.L. Smith, F. G. Shinskey, G. G. Gassman, P. J. Schafbuch, T. J. McAvoy, D. E. Seborg, 프로세스 컨트롤, 페리의 화학 엔지니어 핸드북, D.W. Green eds, McGraw Hill, 1997, 페이지 8-41
  7. ^ Charlotta Johnsson, S88, 초보자용, World Batch Forum, 2004.
  8. ^ L.T. 비글러, I. E. 그로스만 및 A. W. 웨스터버그, 프렌티스 홀, 1999 p181.
  9. ^ M. Pinedo, 2002, 페이지 14-22.
  10. ^ 비글러 외 1999, p187
  11. ^ M. Pinedo, 2002, 페이지 430
  12. ^ M. Pinedo, 2002, 페이지 28
  13. ^ G. Plenert 및 G/ Kirchmier, 2000, pp38-41
  14. ^ C. Mendez, J. Cerda, I. 그로스만, I.Harjunkoski, M. Fahl, 배치 프로세스, 컴퓨터 및 화학 엔지니어링의 단기 스케줄링을 위한 최적화 방법의 최신 리뷰, 30(2006), 페이지 913-946
  15. ^ I. Lustig, 선형 및 정수 프로그래밍의 진전 및 제약 프로그래밍의 출현, FOCAPO(Computer-Aided Operations) 2003, 133-151
  16. ^ L. Zeballos 및 G.P. Henning, 다단계 배치 스케줄링 문제에 대한 제약 프로그래밍 접근법, FOCAPO, 2003, 343-346
  17. ^ Chu, Yunfei; You, Fengqi; Wassick, John M. (2014). "Hybrid method integrating agent-based modeling and heuristic tree search for scheduling of complex batch processes". Computers & Chemical Engineering. 60: 277–296. doi:10.1016/j.compchemeng.2013.09.004.
  18. ^ Chu, Yunfei; Wassick, John M.; You, Fengqi (2013). "Efficient scheduling method of complex batch processes with general network structure via agent-based modeling". AIChE Journal. 59 (8): 2884–2906. doi:10.1002/aic.14101.
  19. ^ Villalonga, A.; Negri, E.; Biscardo, G.; Castano, F.; Haber, R.E.; Fumagalli, L.; Macchi, M. (January 2021). "A decision-making framework for dynamic scheduling of cyber-physical production systems based on digital twins". Annual Reviews in Control. 51: 357–373. doi:10.1016/j.arcontrol.2021.04.008.

추가 정보

  • Blazewicz, J., Ecker, Pesch, E., Schmidt, G. und J. Weglarz, Berlin (스프링거) 2001, ISBN 3-540-41931-4
  • Herrmann, Jeffrey W. 편집자, 2006, 뉴욕, 스프링어, 생산 스케줄 핸드북
  • McKay, K.N. 및 Wiers, V.C.S., 2004, 실천적 생산 관리: 계획자와 스케줄러를 위한 서바이벌 가이드, J. Ross Publishing, Florida, Boca Raton.APICS와 공동 퍼블리시.
  • 피네도, 마이클 L. 2005.뉴욕, 스프링거, 제조 및 서비스 계획 및 스케줄링
  • Conway, Richard W., Maxwell, William L., Miller, Louis W., 스케줄 이론, 도버 출판물 2003년 6월, ISBN 978-0486428178
  • 브루커 P. 스케줄링 알고리즘하이델베르크, 스프링거제5회ISBN 978-3-540-24804-0