공급 사슬에서의 통합 생산 분배 계획 제조 통합 자동화 연구실 세미나 발표 자료 발표자 : 정 성 원 2004 년 2 월 6 일

1. 공급 사슬에서의 통합 생산 분배 계획 제조 통합 자동화 연구실 세미나 발표 자료 발표자 : 정 성 원 2004년 2월 6일

2. 목차 • SAP社 APO서의 통합 생산 분배 계획 • Supply Chain Management Based on SAP Systems, G.Knolvayer, Springer • 통합 생산 분배 계획 관련 연구 소개 • “통합 공급체인관리를 위한 생산/배송 스케줄링” • “A deterministic model for planning production quantities in a multi-plant, multi-warehouse environment with extensible capacities” • 향후 진행 연구 방향 및 토의 2/37

3. 통합 생산 분배 계획 관련 연구 소개 SAP APO에서의 통합생산분배계획 SNP (Supply Network Planning)

4. Production Planning and Detailed Scheduling Deployment SAP社 APO서의 통합 생산 분배 계획 SAP APO 구조 • SAP APO의 구조 R/3 APO SAP-BW Historical Data Key Perform. Indicators External Data (e.g. POS) Supply Chain Cockpit Demand Planning Sales Orders Global ATP Supply Network Planning Manufacturing Execution Inventory Management ATP : Available To Promise 4/37

5. SAP社 APO서의 통합 생산 분배 계획 SNP 기능 소개 • SNP의 목적 • APO SNP는 구매, 생산, 배분 그리고 배송의 여러 단계를 하나의 공급망 모델에 통합/관리함으로써, 이와 관련한 최적의 의사결정을 할 수 있게 지원하는데 그 목적을 두고 있다. • SNP의 특징 • 복수의 사이트의 중기 대략 계획 수립 지원 • 생산 계획과 분배 자원 계획의 동시 수립 5/37

6. SNP 를 통한 계획 수립 과정 • APO SNP를 통한 계획 수립 과정 I Planning Area Administration • SNP Planning의 모든 작업은 Planning Area에서 수행 • 계획 수립과 관련한 범위를 결정하고, 이와 관련한 변수 수집 APO Master Setup • SNP 모든 작업은 Master Data를 기준으로 이뤄짐 • 지속적인 Master Data 작업이 이뤄져야 함 6/37

7. SNP 를 통한 계획 수립 과정 • APO SNP를 통한 계획 수립 과정 II Model/Version Creation • 공급체인엔지니어에서 모델을 Setup 하기 전에 모델을 생성해야 함 • 모델에는 적어도 하나 이상의 버전이 할당되어야 함 Supply Chain Model Setup • 제품, 리소스, PPM 정보를 모델에 할당 • 공급망 엔지니어에서 설정 가능 7/37

8. SNP 를 통한 계획 수립 과정 • APO SNP를 통한 계획 수립 과정 III Release DP to SNP • Demand Planning의 최종 계획을 SNP에 전송하는 프로세스 SNP Method Determination • SNP를 실행 시 사용할 계획 수립 방법을 선정하고 • 방법에 따른 프로파일을 Setup 하는 과정 8/37

9. SNP 를 통한 계획 수립 과정 • APO SNP를 통한 계획 수립 과정 IV SNP Run • SNP 실행을 통해 중기 생산 및 분배 계획을 수립하는 프로세스 Iterative Planning • SNP 실행 결과를 검토한 후, 조정 프로세스 9/37

10. SNP 를 통한 계획 수립 과정 • APO SNP를 통한 계획 수립 과정 V Release SNP to DP • SNP 최종 계획을 DP로 전송하여 • DP 최종 수요 계획과 SNP에서의 계획을 비교 분석 • DP의 최종 수요 계획을 변경할 수도 있음 Release SNP Plan to DP • PP/DS에서 SNP 계획을 활용하기 위해 • SNP 계획 오더가 PP/DS 오더로 전환됨 10/37

11. SNP 를 통한 계획 수립 과정 • APO SNP를 통한 계획 수립 과정 VI PP/DS Planning • SNP 계획 프로세스 영역은 아님 • PP/DS는 SNP의 계획 오더를 바탕으로 생산 실행 계획을 수립 Deployment Run • PP/DS에서 제품 생산 계획이 최종 수립되면 • Deployment 실행을 통해 배송 오더를 생성함 11/37

12. SNP 를 통한 계획 수립 과정 • APO SNP를 통한 계획 수립 과정 VII Transport Load Building • Deployment에서 생성된 확정 배송 오더를 차량별로 그룹핑 12/37

13. SAP社 APO서의 통합 생산 분배 계획 SNP(Supply Network Planning) 전략 소개 • SNP의 전략 Supply Network Planning Bucket Oriented Order Oriented Heuristics Optimizer CTM 규칙기반계획 수요의 우선 순위 고려 우선순위에 따른 할당 통합유한능력계획 비용 고려 혼합정수계획모형 MIP Solver • 무한능력계획 • BOM 구조에 따라 전개 • 리소스에 부하가 걸릴 경우 능력 평준화 프로세스에 따라 부하 분산 13/37

14. SAP社 APO서의 통합 생산 분배 계획 SNP(Supply Network Planning) 전략 비교 • SNP의 전략 비교 14/37

15. SAP社 APO서의 통합 생산 분배 계획 생산 분배 계획이란? • 생산 분배 계획 • SAP SNP와 같이 공급 사슬에서의 생산 및 분배를 통합적으로 수립하는 것을 의미함 • 연구의 필요성 • SAP APO의 SNP에서 자원에 대한 제약조건 및 비용의 최적화를 고려하는 알고리즘은 Optimizer로 여기서는 문제를 혼합정수계획 모형으로 만든 후 이를 CPLEX로 풀어줌 • 혼합정수계획 문제는NP-Hard특성을 띄기 문제의 크기가 커짐에 따라 최적 해를 구하는데 있어 요구되는 시간이 기하급수적으로 증가함 • 생산분배 계획의 문제의 특성 상 문제의 크기는 커질 수 밖에 없고 따라서 이를 효율적으로 풀어줄 알고리즘 개발이 필요함 15/37

16. 통합 생산 분배 계획 관련 연구 소개 통합 공급체인관리를 위한 생산/배송 스케줄링 박양 병 경희 대학교, 기계 산업 시스템 공학부 Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers Vol 28, No. 4 , pp. 443-453, December 2002

17. 소매상 a 공장a 소매상 b 공장b 소매상 c 통합 생산 분배 계획 관련 연구 소개 모델 설명 • 대상 모델 • 2계층 모델(공장, 소매점)을 대상으로 한다. • 소매점에서의 수요는 절대수요와 예측수요로 나뉘어진다. ( 예측수요 > 절대수요 ) • 다수의 공장에서는 모든 종류의 제품 생산이 가능하나 생산능력은 한정되어 있다. • 다수의 공장에서 제품을 생산, 소매점의 수요를 만족시켜주어야 한다. • 공장에서 생산된 제품은 공장 창고에 일시 저장이 가능하다. • 모든 소매점은 각각 한정된 저장 능력을 가지고 있다. • 생산비는 준비비와 가공비로 구성된다. • 운송비는 차량 한대에 따른 운송고정비와 변동비로 구성된다. • 절대수요는 고객서비스 정책에 따라 반드시 만족시켜 주어야 하는 최소한의 수량이다. • 예측수요의 경우 이를 만족시키지 못할 수 있으며 해당 수량에 대해서는 품절 처리한다. 17/37

18. 통합 생산 분배 계획 관련 연구 소개 연구의 목적 및 내용 • 연구 목적 • 이 연구에서는 복수의 공장, 복수의 제품, 복수의 소매점, 복수의 기간으로 구성된 2단계 공급사슬에서 총 순수익의 최대화를 추구하는 생산/배송 문제를 위한 수리모델을 수립하고 • 이 모델을 풀기 위한 휴리스틱 알고리즘을 제시하였다. • 연구 내용 • 제안된 휴리스틱 알고리즘의 효용성을 평가하기 위하여 작은 크기의 문제들에 대하여 CPLEX를 통한 최적해와 휴리스틱 알고리즘으로 푼 해와 비교하고 • 비교적 큰 문제들에 대해서는 통합계획과 분리계획을 휴리스틱 알고리즘으로 풀 경우, 관련 요인의 변화에 따른 통합계획의 효과를 분석하였다. 18/37

19. 통합 생산 분배 계획 관련 연구 소개 통합 생산/배송 스케줄링 모델 수식화 • 목적식 수익의 최대화 !! = 총 판매 수익–총 비용 = 총 판매 수익–(공장 가공비 + 공장 생산 준비비 + 공장 재고유지비) –(소매점 재고유지비 + 소매점 품절비)–(운송 고정비 + 운송 변동비) • 제약식 • 공장에서 기별 생산 능력을 제한한다  • 생산이 발생하면 해당 제품에 대한 준비작업을 요구한다. • 전 기간의 재고량 + 해당 기간 생산량 –소매상에 대한 수송량 = 해당 기간 재고량 (공장) • 전 기간의 재고량 + 해당 기간의 수송량 –해당 기간의 재고량 >= 절대 수요(소매점) • 전 기간의 재고량 + 해당 기간의 수송량 –해당 기간의 재고량 <= 예측 수요(소매점) • 소매점의 저장 능력을 초과하여 제품을 저장할 수 없다. (소매점) • 차량 대수 결정  • 초기 및 최종 재고는 보유하지 않는다. 19/37 i : 공장, j :소매점, k : 제품, t : 기간

20. 통합 생산 분배 계획 관련 연구 소개 분리 생산/배송 스케줄링 • 분리 생산/배송 계획 • 산업체에서는 일반적으로 생산계획과 배송 계획을 분리하여 수행함 • 일반적인 방법은 각 공장에서의 기별 제품 생산량 을 구하고, 이를 토대로 배송계획을 수립하여 공장에서 소매점으로의 기별 제품 배송량을 구한다. (Fumero and Vercellis ,1999 , Transaction Sceince) • 생산 계획 • 생산계획에서는 주어진 생산능력 한계, 절대수요, 예측수요를 고려하면서 총 기대 판매 수입에서 가공비, 생산준비비, 공장 재고 유지비를 뺀 총 수익의 최대화를 추구한다.  기별 제품 생산량 결정 • 배송 계획 • 배송계획에서는 생산량, 절대수요, 예측수요, 소매점 저장능력 한계를 고려하면서 총 판매수입에서 소매점 재고유지비, 품절비, 차량고정비, 수송비를 뺀 총 수익의 최대화를 추구한다.  기별 제품 배송량 결정 20/37

21. 통합 생산 분배 계획 관련 연구 소개 통합 및 분리 생산/배송 스케줄링 문제의 휴리스틱 해법 • 휴리스틱 해법의 필요성 • 수리모델은 작은 크기의 문제에 대해서도 긴 계산시간을 요한다. 특히 통합계획 모델의 경우 공장, 소매점, 제품, 기간 등에 따른 문제의 크기가 커지는 경우 풀기가 거의 불가능해진다. • 이에 따라 통합 및 분리 계획의 경우에 따른 휴리스틱 해법의 개발이 필요하다. • 휴리스틱 해법 • 이 연구에서 제시된 휴리스틱 해법은 두 단계로 구성된다. • [단계1] • 우선 앞서 언급한 분리 생산계획 수리모델을 이용 생산계획을 수립하고, 이를 토대로 임시 배송계획을 수립한다. • [단계2] • 임시 배송계획의 개선을 시도하는데, 통합계획의 경우는 단계1에서 수립된 생산계획의 수정을 허용하나 분리계획의 경우에는 수정을 불허한다. 21/37

22. 통합 생산 분배 계획 관련 연구 소개 통합 및 분리 생산/배송 스케줄링 문제의 휴리스틱 해법 – 단계 1 • 임시 배송계획의 수립 (단계1) • 임시 배송계획은 분리 생산계획 수리모델에 의해 구해진 생산계획 정보를 바탕으로 한다. • 우선 전 기간에 걸쳐 모든 소매점의 절대 수요를 할당하고, 이어서 모든 소매점의 예측수요 부족분을 가능한 수량만큼씩 할당함으로써 완성된다. • 할당순서는 공장 i로부터 소매점 j로 배송되는 제품 k의 기대수익 EP(i, j, k)를 토대로 이루어진다. • EP(I,j,k)를 내림차순으로 정리한 후 차례대로 절대수요를 할당하고 • 그 후 남은 생산계획량을 다시 EP(I,j,k)를 기준으로 예측수요에 할당한다. 판매비용 –수송비 –가공비 –생산준비비 - 재고유지비용 22/37

23. 통합 생산 분배 계획 관련 연구 소개 통합 및 분리 생산/배송 스케줄링 문제의 휴리스틱 해법 – 단계 2 • 통합 및 분리 생산/배송계획의 개선 (단계2) • [순서1]전기 이전 물량 계산 • [순서2]전기 이전물량의 제품조합 및 이전 받을 시기 결정 • [순서3] t =T기부터 시작하여 2기까지 역순으로 소량화물 전기 이전작업을 반복 수행한다. • [순서4]공장에서의 최대 여유 생산 능력 계산 • [순서5]품절제품 보충 공장과 추가 생산량 결정 • [순서6] t=1기부터 시작하여 T기까지 모든 소매점과 제품에 대하여 품절감축 작업 수행 • 통합 생산/배송계획의 경우 (2) 과정을 • 분리 생산/배송계획의 경우 (1) 과정을 • 더 이상 개선된 해가 구해지지 않을 때까지 계속한다. (1) (2) SQ : 소량화물, B : 차량적재능력, qijkt : 수송량 23/37

24. 통합 생산 분배 계획 관련 연구 소개 계산 실험 2~5 5~70 2~5 5~10 • 2단계에 걸쳐 실험 • 실험 1 (소규모 문제 – 7개) • 휴리스틱 모델의 유효성 입증 • 실험 2 (모든 문제 – 21개) • 통합 및 분리 계획에서 주요 파라미터의 변화에 따른 영향 분석 24/37

25. 통합 생산 분배 계획 관련 연구 소개 실험 결과 – 실험 1 • 소규모 문제들에 대한 수리모델과 휴리스틱 해법의 성능 비교 • 최적해와 비교, 수익의 오차율은 통합 계획의 경우 평균 6.3% 분리계획의 경우 5.3% 이다. • 최적 해를 구하는데 소요되는 시간은 문제 크기에 따라 급속하게 증가하는 반면 • 휴리스틱의 경우 비교적 빠른 시간 내에 문제를 풀 수 있다. 25/37

26. 통합 및 분리 계획에서 능력의 변화에 따른 민감도 분석 생산능력이 커질수록 통합생산에 따른 수익 증가율이 커진다. 소매점 저장능력 크기는 통합계획의 수익 증가율에 거의 영향을 미치지 않는다. 차량적재용량이 작아질수록수익증가율은 증가한다. 통합 생산 분배 계획 관련 연구 소개 실험 결과 – 실험 2  적재용량증가  저장능력감소  생산능력감소 26/37

27. 통합 생산 분배 계획 관련 연구 소개 실험 결과 – 실험 2 • 통합 및 분리 계획에서 비용의 변화에 따른 민감도 분석 • 생산준비비의 변화는 수익 증가율에 거의 영향을 미치지 못한다. • 운송 고정비가 커짐에 따라 통합계획의 수익증가율은 크게 증가한다. • 제품 개당 품절비용이 커짐에 따라 통합계획의 수익증가율은 크게 증가한다.  품절비용 증가  운송 고정비의 증가  생산 준비비의 증가 27/37

28. 통합 생산 분배 계획 관련 연구 소개 A deterministic model for planning production quantities in a multi-plant, multi-warehouse environment with extensible capacity Joel K. Jolayemi*, Festus O. Olorunniwo Department of Business Administration, College of Business, Tennessee State University International Journal of Production Economics 2004, Vol 87, 99-113

29. 도매상 a 공장a 도매상 b 공장b 도매상 c 통합 생산 분배 계획 관련 연구 소개 모델 설명 • 대상 모델 • 2계층 모델(공장, 도매상)을 대상으로 한다. • 도매상에서만 수요가 발생하며, 계획 기간 동안 발생할 수요는 미리 예측되어져 있다고 가정한다. • 공장에서 제품을 생산하여 도매상에 가져다 주며, 생산용량의 제약으로 인하여 도매상에 제품을 납품 할 수 없는 경우 도매상에서 다른 곳에서 물건을 공급 받는다고 가정한다. (해당 경우에만) • 다수의 공장에서는 모든 종류의 제품 생산이 가능하나 생산능력은 한정되어 있다. • 공장에서 생산된 제품은 도매상으로 바로 전달된다. • 모든 도매상은 각각 한정된 저장 능력을 가지고 있다. • 생산비와 운송비는 각각 고정비와 변동비용으로 구성된다. 29/37

30. 통합 생산 분배 계획 관련 연구 소개 연구 목적 및 내용 • 연구의 목적 • 이 연구에서는 복수의 공장, 복수의 제품, 복수의 도매상, 복수의 기간으로 구성된 2단계 공급사슬에서 총 순수익의 최대화를 추구하는 생산/배송 문제를 위한 수리모델을 수립하고 • 이 수리모델에서의 간단한 전처리 과정을 거쳐 모델의 문제 크기를 줄일 수 있는 방법을 제시하였다. • 연구의 내용 • 전처리 과정을 통하여 문제 크기를 줄이는 방법을 제안하고, 다루고 있는 모델이 반영하지 못하는 내용들에 대하여 소개하며 이에 대한 해결 방안을 제시하였다. • 전처리 과정 • 제약식에서 특정기간 t의 공장에서의 생산용량이 충분한 경우 창고에서 외주를 줄 필요가 없으므로 이와 관련한 모든 변수들은 제거 할 수 있다. 30/37

31. 연구 진행 현황 소개 연구 진행 현황 소개

32. Supplier a Retailer Factory a Warehouse a Retailer Supplier b Warehouse b Retailer Factory b Supplier c 연구 진행 현황 소개 연구진행 – 유전알고리즘을 이용한 생산 분배 계획 (2002년) • 대상 모델 • 4계층 모델(소매상, 도매상, 공장, 1차 공급업체)을 대상으로 한다. • 계획 기간 동안의 소매점에서의 수요는 미리 확정적으로 수요예측 되어져 있다고 가정한다. • 다수의 공장에서는 복수의 제품을 생산하며 생산능력은 한정되어 있다. • 다수의 공급업체에서 복수의 부품을 생산하며 생산능력은 한정되어 있다. • 모든 도매상은 각각 한정된 저장 능력을 가지고 있다. • 공장 및 공급업체에서 생산된 제품은 즉시 운송되어진다. 32/37

33. 연구 진행 현황 소개 연구진행 – 유전알고리즘을 이용한 생산 분배 계획 (2002년) • 연구 목적 • 유전 알고리즘을 활용하여 공급사슬에서의 통합적 생산 분배 계획을 위한 효율적 알고리즘 개발을 목적으로 함 • 연구 내용 • 생산 분배 계획 수립을 위한 유전 알고리즘 적용 방법 제시 • 생산 용량 제약 조건을 고려할 경우 일반적으로 알려진 유전 알고리즘의 절차를 따를 경우 해의 진화에 따라 가능 해의 비율이 급격하게 떨어짐 • 이를 보완하기 위한 해의 보정 방법 및 다음 세대에서 가능 해의 생성을 용이하도록 하는 여러 가지 기법들을 고안하여 제시함 33/37

34. 연구 진행 현황 소개 연구진행 – 통합 생산 분배 계획의 효용성 분석 (2003년) • 대상 모델 소매상 1 도매상 1 소매상 2 제조업체 도매상 2 소매상 3 소매상 4 공급사슬구조 생산계획수립 제조업체 1 개별생산모형 (제조업체) • 3계층 모델(소매상, 도매상, 공장)을 대상 • 소매점에서의 수요는 확률적으로 발생 • 도매상에서 소매상의 주문에 대하여 예측 제조업체에게 통보 • 제조업체에서 제품을 생산 도매상에 납품함 • 모든 사이트에서는 용량 제약이 있음 도매상 2 소매상 8 통합생산모형 (제조업체+도매상) 제품 수 8 34/37

35. 연구 진행 현황 소개 연구진행 – 통합 생산 분배 계획의 효용성 분석 (2003년) • 연구 목적 • 서로 다른 공급 사슬 개체간의 정보공유를 위해서는 이를 위한 막대한 투자 비용이 요구되며, 이를 통한 이득에 대한 확신이 필요함* • 정보를 공유함으로써 이를 공급 사슬 계획에 반영하게 되면 이익은 발생할 것이나 그 효과가 미비할 경우에는 이에 대한 투자가치가 떨어질 것임 공급 사슬 환경의 변화에 따라 정보 공유를 통한 효과 역시 다양할 것으로 생각됨 • 어떤 환경에서 정보공유의 효과가 극대화 될 것인가에 대하여 분석하여 이를 통하여 실제 적용 시에 대한 통찰력을 갖고자 함이 연구 목적임 35/37

36. 연구 진행 현황 소개 연구진행 – 통합 생산 분배 계획의 효용성 분석 (2003년) • 연구 내용 정보공유를 통한 통합생산계획의 효과를 시뮬레이션을 이용하여 분석함 • 생산계획수립을 위하여 CPLEX를 이용하였으며, 문제의 특성상 최적 생산계획을 구하기 어려운 관계로 충분한 시간 후 수렴한 계획을 구함 1) 수요량의 변동, 2) 생산용량의 변화, 3) 계획 기간의 변화, 4) 설비 별 생산 가능한 제품의 수의 변화 등이 통합 생산 계획의 효용성에 어떤 영향을 미치는지 분석함 문제의 크기가 커지는 경우 CPLEX를 이용하여 통합 생산 분배 계획 문제를 풀 경우 중간에 구해진 해의 품질이 너무 떨어지는 관계로 비교 분석의 의미가 퇴색됨 36/37

37. 연구 진행 현황 소개 추후 연구 계획 (2004) • 연구 모델의 확정 • 통합적 생산분배계획을 풀기 위한 새로운 알고리즘 개발 37/37