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이재식(Jae-Sik Yi),김지현(Ji-Hyeon Kim),홍윤식(Youn-Sik Hong) 한국산학기술학회 2023 한국산학기술학회논문지 Vol.24 No.5
제조업은 양산과 주문생산 체계의 두 유형으로 구분할 수 있다. 이들 중 주문생산은 소량 다품종 생산체계가 특징이다. 고객의 요구 기한 내에 납품하기 위해서는 수주 행위, 생산계획 및 공급사슬로부터 부품 공급까지를 광범위하게 다루는 ATP 시스템이 중요하다. 최근 ATP 시스템은 효과적인 계획 수립을 위해 빅데이터에 근거한 기계학습 모델을 이용하는 것으로 발전하였다. 소량 다품종 주문생산 유형의 대표적 사례로 국내 A 중소기업을 분석하였다. A사는 고객사로부터 수주한 다양한 튜브 제품을 생산하여 납품한다. A사의 경우, 월평균 주문 261건에 납기 미준수 116건으로 고객이 요구한 납품 기한을 넘긴 지연 납품 비율이 45%로 높게 나타났다. A사의 원시 데이터에 생산성 관련 속성이 빠져 있어, 본 논문에서는 상위 수준의 계획생산과 하위 수준의 생산기한을 도입해 A사의 납기 준수율을 높일 수 있는 개선 방안을 제시하였다. 원시 데이터를 전처리한 후에 빅데이터 분석을 통해 납기 미준수율과 납기 미준수 시 지연일수를 분석하였다. 이를 토대로, 지연 납품 문제를 해결할 수 있는 계획생산, 생산기한, 가주문 생산 및 주문변경 제한도입의 대안을 제시하였다. 끝으로, 이러한 제안이 A사의 지연 납품 문제를 해결하여 고객사의 불만을 해소할 수 있을 것으로 생각한다. Manufacturing can be divided into two types: mass production and make-to-order production. Between them, the latter can be characterized as a low-volume, high-variety (LVHV) production system. In order to deliver within the customers deadline, an available-to-promise (ATP) system that covers a wide range of orders, production planning, and parts supply chains is important. Recently evolving are machine learning models based on big data for effective production planning. As a representative case of LVHV make-to-order production, we analyze Company A, a domestic small enterprise that produces and delivers various tube products. For Company As 261 orders per month, on average, there are 116 cases of non-compliance with delivery deadlines. That means the rate of delayed deliveries was high at 45%. Since the raw data of the Company A do not contain productivity-related attributes, this paper proposes an improvement plan that can increase the compliance rate by introducing higher-level planned production and lower-level production deadlines. After pre-processing the raw data, we analyze the rate of non-compliance and the number of days past the delivery deadline. Based on this big data analysis, we propose alternatives for planned production, production deadlines, temporary order production, and limits on order changes to solve the late-delivery problem. Such proposals can solve complaints from customers by solving delayed delivery.
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