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Korean Chemical Engineering Research, Vol.44, No.2, 149-159, April, 2006
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유전 알고리즘을 이용한 고분자제품의 생산일정 관리 프로그램 개발
Development of Production Scheduling Management Program using Genetic Algorithm for Polymer Production
소원섭, 정재학†
  • 영남대학교 디스플레이화학공학부, 712-749 경북 경산시 대동 214-1
Won Shoup So, and Jae Hak Jung†
  • School of Chemical Engineering and Technology, Yeungnam University, 214-1, Dae-dong, Gyeongsan, Gyeongbuk 712-749, Korea
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초록
본 연구는 고분자제품을 생산하는 실제 조업 중인 한 화학공장에서 발생되는 최적 생산일정을 얻어내고 그 결과를산업에서 비전문가가 사용할 수 있도록 하는 프로그램을 작성한 것이다. 이를 위해 최적 생산계획의 목적함수를 생산량 환산 손실량(톤)으로 한 최적화용 모델을 작성하였고 최적화를 위해 유전 알고리즘을 적용하였다. 이 공장에서는 3가지 제품이 생산된다. 주요 생산품은 두 가지이나 제품 교체시 발생하는 저급 제품을 싼 가격에 판매하므로 총 3가지제품으로 볼 수 있다. 하지만, 제품별로 포장의 종류가 bulk 제품, 국내용 포장제품, 수출용 포장제품 등 3가지(저급제품은 포장 종류가 한 가지)이다. 이 산업체는 여러 가지의 포장 종류에 따른 수요가 늘어 납기일에 제품을 완성하는데어려움을 격고 있다. 본 연구에서는 정확한 모델링을 위해 현장 조업상황과 제약조건을 현실감 있게 구성하였고 이 모델을 바탕으로 최적의 생산일정을 찾아내는 S/W 프로그램을 개발하였다. 최적화에 사용된 유전알고리즘은 본 산업체의 공정특성을 최대한 반영하여 최적 해를 이끌어 내어 주었다. 그 결과 기존공정의 생산일정에 비해 50％ 이상의 손실액 감소를 얻어내었다.
This research is a development of useful S/W program for real industry about optimal product schedulingin real plant for manufacturing polymer products. For this, we used a fine model with total amount of losses inweight(ton) as an objective for optimal scheduling and a genetic algorithm for optimization in this factory they manufac-ture three different products. Major products are A and B but the product which can be process in the period of productschange over. They also sells them as a chap product in market. The major products have several types of packing process-bulk, pack for domestic market, pack for export. The demands of product with each packing type are increased, and fre-quently they failed keep the deadline for sail. Based on realistic production situation, we composed a fine modeling for opti-mal scheduling. And we also develop a S/W program for optimal scheduling which can be used by non-specialist inscheduling problem. We used a modified genetic algorithm and it gave us a better solution in process. We can have a resultof reducing the total amount of losses in weight by half compared with the losses when existing production schedule.
Keywords:Genetic Algorithm;Program;Scheduling;Process;Optimization
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