Strategic and Operational Management with Optimization at Tata Steel

1. Strategic and Operational Management with Optimization at Tata Steel 1조 구예진 김수혜 류원보 정순욱 조장호

2. Company Introduction The Tata Ion and Steel Company Limited 1995년 Sales: USD 1,100M Net Income: USD 160M Annual Production volume : 2.4M Ton 종업원 수 : 75,000명 2005년 Sales: USD 3,291M Net Income: USD 762M Annual Production volume : 5M Ton 종업원 수 : 38,182명 세계 5번째 규모의 철강회사

3. 세계가 주목하는 인도의 철강회사 • 1907년 설립되어 1911년 선철 생산을 개시한 후 100주년을 눈앞에 둔 회사 • 1868년 Tata 그룹이 Jamsetji Tata에 의해 설립, 현재 정보시스템, 통신(IT), 엔지니어링, 소재, 서비스, 에너지, 소비재, 화학 등 7분야로 구성 Tata Steel은 소재분야로서 2006년에 그룹 매출액의 19.2%를 차지 • 1993년 Ratan Tata 취임후 과감한 노후 설비 폐쇄와 설비 합리화로 영세성을 탈피, 고급제품 생산을 위한 신규 설비도입 현대화와 자동화를 바탕으로 실시한 인원 합리화는 240만 톤 강재를 생산하였던 1994년에 76천명에서 455만 톤 생산한 2005년에는 38천명으로 과감하게 추진되었다 • 다양한 기술제휴 - 신일본제철과 냉연제품 생산, Arcelor와는 아연도금 생산을 위한 기술제휴를 하여 자동차용강판을 생산 호주의 BlueScope와는 아연도금 및 칼라강판의 공장을 합작 • 적극적인 글로벌화 - 싱가포르에 본사 설립, 동남아 및 중국의 여섯 나라에서 생산 및 판매활동을 하고 있는 NatSteel을 인수, 방글라데시에 최초로 240만 톤 규모의 제철소 건설, 호주에는 코크스탄 생산을 위한 합작투자를, 남아프리카에서는 합금철 생산에 투자하는 글로벌 Biz에 focus • 80년동안 노사분규가 없는 회사

4. Tata Corp in Global M&A (단위:M Ton ,조강생산량 기준) 1990년대 : 97년 독일 Thyssen + Krupp사 의 합병 = Thyssen-Krupp스틸 99년 영국 British Steel + 네덜란드 Hoogovens = Corus 2000년대 : 02년 프랑스 Usinor+룩셈부르크Arbed+스페인Acelaria = Arcelor 03년 일본 NKK + 가와사키 = JFE 05년 네덜란드 LNM + 미국 ISG = Mittal Steel 06년 Mittal + Arcelor = Arcelor-Mittal 07년 TATA + Corus = TATA

5. Steel manufacturing Process (1/2) 1. Scrap Yard (고철장) 2. Electric Arc Furnace (전기로) 3. Ladle Furnace (정련) 4. Continuous Casting (연속주조) 5. Reheating Furnace (가열로) 6. Break-Down Mill (조압연)

6. Steel manufacturing Process (2/2) 7. Finishing Mill (사상압연) 8. Cooling bed (냉각상) 9. Roller Straightener (교정기) 10. Cold Saw (절단기) 11. Binding Machine (결속기)

7. History of Modernization 전력 수급 불균형 발생 전력의 적절한 분배가 Profit과 연관성 있음을 발견

8. The Optimization Project (Phase 1) • Objectives • 제품별 최적 출하 물량 (Optimal product mix) • Maximize profit • Variables • capacities of processors (생산설비 capacity) • 각 생산unit당, 주요 설비의 운전시간 • 최종 출하 제품 당 수율 • 최종 출하 제품별 생산 공정 • Results • 1차 modernization에 총 USD 180M 소요 • Manual 생산 planning을 model based로 대체

9. The Optimization Project (Phase 2) • Objectives • Optimal allocation of available power • Variables • fixed & variable power consumption • processor당 power 소모량 • 정량화 된 Benefit • Increased benefit (USD 73M in 5months) (refer to Appendix #1) • MWH 투입 당 profit 증가 ($398/unit => $684/unit) 비 정량화 된 Benefit • Oxygen & 쇳물의 최적배분, 최적 전기 생산량, 최저 생산 손익분기점, 고철 구매량, 출하제품 완성도 결정 • 과거 max 생산량 목표에서 max profit 경영으로 유도

10. Phase 2 Optimal solution에 대한 이해 • 문제 발생 및 초기 대응 • Power Crisis 발생 (Apr ’86) • Manual 방법으로 공정별 전력 switch-on/off • 先 공정은 전력 유지 / 後 공정에 만 On/off 적용 • 전력 사용량 저하에도 생산량에 변동 없음 • 後 공정을 거치지 못한 low profit 제품만 대량 생산 • Profit 저하 • OR을 도입한 해결책 도입 • Electrical/Thermal Energy배분에 대한 Balance Eq 설립 • (MILP Modeling 사용) • 2. 현장의 Operational Characteristics 반영 • 3. Trial runs • 4. Power의 Optimal한 배분에 대한 Decision rule 완성 (Nov’86) (refer to Appendix #3)

11. Phase 2 Optimal solution에 대한 이해 • Major Variables • 1. Fixed & Variable power consumption • Blast furnaces / pump house등은 full-time operation필요 • 후공정 (ex. finishing mill)은 공정상 가변적 운영 가능 • 2. Power consumption vs Start-up time • Primary mill은 대용량 전원이 필요 / start-up time은 짧음 • Finishing mill은 소규모 전력을 사용 / start-up time은 매우 길다 • 3. Power availability • 돌출적 변수, 계절적 요인, 시간대 별 공급량 변화 • 4. Oxygen 생산량 • Oxygen이 철강 생산에 주요 자원이며, 생산에 대규모 전력 소비 • 전력 부족 시, 적절한 생산량 책정이 중요

12. Phase 2 Optimal solution에 대한 이해 O P T I M A L S O L U T I O N D E C I S I O N R U L E S Limitation of Optimal Solution; Variable에 해당하는 Basic input (ex. Power availability) 등의 변화가 지속적으로 발생 Needs; Changing Scenario에 대한 Responding Model Actions; Major 변수 scenario들의 “Turning Point” 에 대한 대응 manual 작성 Benefit of Decision rule method; OR solution의 framework를 유지하며, 지속적으로 변화는 외부 요인에 대한 빠른 대응 가능 Others; 비록 Decision rule이 최적의 OR Solution을 반영할 수 없으나, field worker들의 업무 지침서로 실용 업무 반영 가능 (refer to Appendix #2) From Optimal Solution to Decision Rules

13. Conclusion • 정량화 된 Benefit • Increased benefit (USD 73M in 5months) • MWH 투입 당 profit 증가 ($398/unit => $684/unit) 부수적 Benefit • In-house Oxygen 생산 시설 가동 문제시, oxygen의 공급 최적화 • blast furnace failure 생산 시설 가동 문제시, hot metal 공급 최적화 • hot metal 수급 불안정시, profit을 고려한, 대체자재 구매에 대한 의사결정 • Optimal 한 반제품 대 완제품 생산 비율 조정 경영층에 Management Science model에 대한 확신을 줌으로서, 경영 의사 결정에 지속적인 도입 과거 max 생산량 목표에서 max profit 경영으로 유도

14. Appendix #1. OR Implementation results GAIN due to Modeling for 5months after implementation = 294,240MW x (648 – 398) $/MW = $73M

15. Appendix #2 Sample of Decision Rules SHM PLM STM MLSM TYM BF SB BM MM2 SHM PLM MM2 SHM PLM STM MLSM HSM MM1 SB BM MM2 HSM MM1 SB BM HSM MM1 BM MM2 SHM PLM STM MLSM MM2 SHM PLM STM MLSM HSM MM1 SB BM HSM MM1 SB SB BM MM2 SHM PLM STM BM MM2 SHM PLM STM MLSM HSM MM1 SB HSM MM1 MM1 SB BM MM2 SHM PLM HSM Off Partly Running

16. Appendix #3 MILP에 대한 이해 MILP (Mixed integer Linear Programming) Definition; 의사 결정수가 정수의 값 만을 갖도록 하는 조건이 추가된 수리 계획법을 정수 선형 프로그램이라고 하는데,이 중 결정 변수의 특성에 따라 일부만 정수 값을 요구하는 경우를 혼합 정수 선형 프로그램이라 지칭. Application; 외부와 내부 발전을 통한 힘의 가용량과 필수적인 부하 의존을 감안한 일련의 상황에서 가용한 힘을 가장 유익한 방법으로 사용키 위해 어떤 설비를 가동해야 하는지 알려줌. In Case; Tata Steel의 경우, 주어진 시간범위에서 최소한의 에너지 비용으로 전체 생성물 요구량에 일치 하도록 생성물을 생산하기 위한 최적의 생산 스케줄 제공.