본 논문에서는 연속제조 생산방식을 취하는 제조업에서 기계고장이 발생하여 생산 일정이 실시간으로 변경되어 야 하는 환경에서도 적용 가능한 dispatching 방법을 개발한다. 개발된 dispatching 방법은 생산지연으로 인한 재료의 재가열 비용과 설치비용, 잔여납기일을 고려하여 지표를 개발하고, 지표의 값이 가장 작은 재료에 우선순위를 부여하여 기계에 할당하는 방식을 취하고 있다. 개발된 dispatching방법의 우수성 입증하기 위해 SPT와 선입선출 방법을 비교대상으로 선출하고, 이들 방법을 통계적 시뮬레이션을 통해 도출된 손실비용을 비교분석한다. 통계적으로 유효성을 입증하기 위해 각 방법별로 200개의 데이터와 20번의 반복을 통해 실험을 실시하며, 실험결과 본 연구에서 제시한 방법이 비교대상 방법에 비해 유효한 손실비용의 감소효과를 보였다. 또한 본 논문에서 개발된 통계적 시뮬레이터는 대기시간에 발생 가능한 비용을 추가하거나 변경이 용이하여 불확실성을 고려한 생산일정계획부문에 유용하게 사용될 것으로 기대한다.
We develop a dispatching policy for stochastic scheduling simulation especially for a continuous manufacturing system with machine breakdowns. The proposed dispatching policy computes an urgency index with the consideration of re-heating, setup cost and remaining due date. Prioritized by the index, we execute swapping or reassigning material sequences so as to minimize the total penalty cost. To evaluate the performance of the proposed policy, a discrete event simulation is developed. With 200 data sets and 20 iterations, we compare the performance of the urgency policy with those of SPT (Shortest Processing Time) and FCFS (First Come First Serve) which are the most common policies. The result shows that the proposed policy consistently gives the lowest total costs by reducing the penalty costs for lateness.
