다품종 소량 인쇄회로기판 조립공정의 생산최적화를 위한 RDTSP 모형 및 해법

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 두 가지 유형의 문제를 정의하고 이에 대한 해법 절차를 개발한다.
먼저, 한 대의 실장기로 서로 다른 여러 PCB 유형을 조립 가능한 공정에서의 최적 생산일정계획 알고리듬 개발을 다룬다. 일반적으로, PCB 조립 공정의 경우, 보통 여러 대의 표면실장기가 직렬 라인을 이루고 있다. 하지만, 중소기업의 경우 고가의 다기능 실장기 한 대를 이용하여 제품을 생산하는 경우가 많으며, 직렬로 구성된 여러 대의 실장기에서 제품을 생산하는 경우의 일정계획 해법이 한 대의 경우와는 문제의 구조가 큰 차이가 발생함으로, 별도로 다룬다.
실장기 한 대만으로 구성된 생산 공정의 경우, 각각의 PCB 유형에 필요한 부품들은 부품함에 담긴 형태로 실장기상의 정해진 위치에 놓이게 된다. 이 때 실장기의 부품함 용량은 제약이 있다. 보통 한 종류의 PCB만을 생산 할 경우, 주어진 PCB에 사용될 부품함들은 모두 실장기에 설치될 수 있으나, 본 연구에서 다루고자 하는 많은 종류의 PCB를 소량씩 동시에 생산하는 경우, PCB 유형이 바뀌었을 떄 두 개의 연속적인 PCB 유형에 모두 필요한 부품함의 수가 실장기의 용량보다 커지는 경우가 발생할 수 있다. 이 경우에는 앞선 PCB의 작업이 종료된 직후, 다음 PCB의 작업을 진행하기 전에 일부 부품함들의 설치를 변경해야 한다. 이러한 상황에서, 각각의 PCB를 실장기에서 조립하는데 걸리는 시간이 주어졌다고 가정할 때, 주어진 여러 유형의 PCB를 생산하는데 필요한 시간을 최소화하는 문제는 결국 부품함 교체를 위한 시간을 최소화하는 문제와 동일하다. 이 때, 부품함 교체를 위한 총시간은 투입되는 PCB 유형의 순서에 따라 결정되며, 이는 잘 알려진 외판원 문제와 동일한 문제가 된다. 이러한 유형의 문제를 해결하기 위한 기존 방법으로는, 유사한 부품을 많이 가지고 있는 PCB들을 하나의 그룹으로 지정하여 그룹별 부품함 설치를 통해 부품함 교환 시간을 단축하거나, 유사한 두 종류의 PCB를 연속적으로 투입함으로써, 문제를 해결하고자 한 방법들이 있다. 그러나 두 방법 모두 최적해를 보장하는 방법은 아니며, 여러 대의 기계를 이용하는 조립 라인의 경우에는 기존 연구들에서 제안한 기법들을 직접적으로 확대하기가 어려운 단점이 있다. 본 연구에서 다루고자 하는 문제의 비용 구조는 상당히 복잡한 구조를 갖는데, 특정 노드까지의 경로에 따라 비용이 달라지는 외판원 문제(RDTSP: Route Dependent Travelling Salesman Problem)에 대한 해법을 개발하고자 하는 것이 첫 번째 단계의 연구 목표이다. RDTSP에 대한 해법은 문제를 정수계획 모형으로 모형화하여 최적해를 구한다.
두 번째 단계는 RDTSP의 확장 형태로써, 여러 대의 실장기를 이용한 PCB 조립 공정에서 발생하는 작업 준비시간 혹은 부품함 배치에 관련된 문제이다. 이 문제는 복수의 실장기가 있는 조립 공정에서 PCB 투입 순서와 부품함 배치(JSFA; Job Sequence & Feeder Allocation)를 결정하는 문제이다. 이 문제에서는, 어떤 부품함을 어떤 실장기에 장착할 것인지가 해당 PCB군의 조립 작업을 시작하기 전에 결정되어야 한다. 실장기들 간에는 버퍼(buffer)는 존재하지 않으며, 따라서 선행 실장기에서 부품 조립이 끝난 PCB는 바로 다음 실장기로 옮겨져 조립 작업이 진행된다. 주어진 PCB 유형의 모든 PCB에 대한 조립이 끝나면, 새로운 PCB 유형의 작업이 시작되기 전에 각 실장기에 장착된 부품함의 위치가 변경될 수 있다. 이 경우, 부품함을 교체한 시간만큼 전체 작업 시간은 길어지게 된다. 따라서 주어진 PCB 유형의 조립 작업을 모두 완료하는데 걸리는 시간은 PCB 유형들의 투입 순서와 각각의 PCB 조립에 필요한 부품함들을 어느 기계에 배치하였느냐에 따라 달라진다. 이 문제는 비선형계획 문제로 모형화되고 이의 해결을 위한 메타 휴리스틱 기법을 제시한다.
궁극적으로 RDTSP와 JSFA 두 문제를 구현함으로써 실제 활용 가능한 공정계획시스템을 개발한다.