1.서 론

해마다 전력수요는 증가 하고 있다. 2000년 이후로는 최대 전력수요량이 발전설비 증설속도 보다 빠르게 증가 하면서 전력수급에 여유분이 점점 감소하고 있다. 2000 년~2011년 기간 중에 하계 전력수요는 연평균 5.3% 증 가하고 있고, 동계 최대 전력수요는 5.7% 증가한 반면에 발전설비용량은 연평균 4.6% 증가하는데 그쳤다[15]. 실 례로 2010년 겨울 예비율이 최저 404만kw, 5.5%까지 떨 어져 피크시간 대 전력부족으로 인한 블랙아웃의 가능성 해마다 전력수요는 증가 하고 있다. 2000년 이후로는 최대 전력수요량이 발전설비 증설속도 보다 빠르게 증가 하면서 전력수급에 여유분이 점점 감소하고 있다. 2000 년~2011년 기간 중에 하계 전력수요는 연평균 5.3% 증 가하고 있고, 동계 최대 전력수요는 5.7% 증가한 반면에 발전설비용량은 연평균 4.6% 증가하는데 그쳤다[15]. 실 례로 2010년 겨울 예비율이 최저 404만kw, 5.5%까지 떨 어져 피크시간 대 전력부족으로 인한 블랙아웃의 가능성

이와 같은 피크 시간대의 전력부족 문제는 다음 두 가 지 방안을 통하여 해결될 수 있다. 먼저, 발전설비에 대한 투자를 확대하여 충분한 최대 발전량 확보하고 이를 통하 여 피크 시간대의 전력 수요에 대비하는 방법이다. 그러 나 이러한 접근방법은 막대한 건설비용이 요구되고 피크 시간 이외의 시간대에 발생하는 잉여전기로 인한 비효율 이 발생하는 단점이 있다[5]. 두 번째는 시간대별 차등가 격을 적용하여 부하가 많은 시간대의 전력 수요를 다른 시간대로 분산시키는 방법이다[1]. 계절별로 차등 요율을 적용하거나 심야 할인을 통한 심야전력 사용을 유도하는 방법, 미리 약정을 통하여 일정기간 일정량의 전력을 줄 이면 요금을 경감해주는 제도도 여기에 해당된다. 미국 등 여러 나라에서 시간대별 차등 요금제와 피크타임 요금제 를 도입으로 최대 전력수요를 효과적으로 관리하고 있으 며 최근 실시간요금제의 도입도 적극 검토되고 있다[7].1

우리나라에서도 수요관리의 활성화와 실효성 강화를 위한 연구도 진행되고 있다[4, 9, 14]. 하계휴가나 설비보 수기간을 최대전력량이 예상되는 기간에 시행하여 일정 전력량 이상 사용량을 줄이면 보상금을 주는 제도를 시행 하여 이 효과에 대한 연구도 진행되었다[6, 13]. 또한 이 지원제도의 지원금에 따른 기업의 참여도가 달라진다는 연구결과도 있다[12]. 이와 함께 시간대별 차등 요금제에 대한 적극적인 도입도 함께 고려되고 있다[9, 14].

이와 같은 시간대별 차등 요금체계는 많은 전기를 사 용하는 제조공장 입장에서 전기요금 절감을 위한 새로운 기회가 될 수 있고 이는 적절한 장비운용계획을 통해 달 성될 수 있다. 예를 들어, 제조공장은 피크타임 또는 전 기 요금이 비싼 시간대에 생산량을 낮춰 전력사용을 줄 이고, 전기요금이 싼 시간대에 생산을 늘리면 생산 비용 을 줄이면서 생산량을 유지하는 효과를 기대할 수 있다.

따라서 본 논문에서는 최근 많은 제조업체에서 활용 하고 있는 제약이론의 DBR 기법이 적용된 공장을 대상 으로 시간대별 차등 전기요금 체계가 주어졌을 때 최소 전력 비용 장비 운영계획 문제를 다룬다. 다시 말해, 시 간대별 차등 요금 체계가 주어졌을 때 산출량을 유지하 면서, 전기요금을 포함한 생산비용을 최소화 하는 수리 모형을 제안하고 그 효과에 대하여 설명한다.

2.Drum-Buffer-Rope(DBR)

Theory Of Constraints(TOC)는 Eliyahu M. Goldratt에 의해 제안된 기법으로 1984년에 출판한 Eliyahu M. Goldratt 의 The Goal에서 처음 소개되었다. TOC는 시스템의 목 표를 달성하는데 제약이 되는 요인을 개선함으로써, 단 기간에 가시적인 경영성과가 얻고, 장기적으로는 지속적 인 경영개선을 추구하여 시스템의 전체 최적화를 달성하 는 프로세스 중심의 경영혁신 기법이다[2].

DBR의 구성은 다음과 같다.

TOC를 적용하는데 사용하는 기법 중 하나인 Drum-Buffer- Rope(DBR)은 전체 생산 흐름을 병목공정에 맞추어 중간 에 불필요한 재고를 갖고 있지 않게 만든다. <Figure 2>는 일렬의 공정에서 C가 병목공정일 경우에 Drum, Buffer, Rope의 위치를 나타낸 예시이다. 병목공정이 드럼이 되 어 작업이 진행됨을 알리고, 버퍼가 일정수준 이상 차게 되면 로프를 이용하여 공정의 투입량을 조절한다. 이를 통 해서 전제공정 안의 재고를 최소화 할 수 있고 이에 따라 생산성 향상과 생산 리드타임 감소, 재공품재고 감소 등 의 효과를 확인 할 수 있었다[3]. 기존의 DBR에서 로프 부분을 JIT(Just In Time)의 Kanban을 결합하여 사용하는 방법도 있다. JIT에서 재공품 재고를 줄이기 위해 사용하 는 Kanban을 이용하여 DBR에서 로프가 하는 역할을 대 신 할 수 있도록 제안하였다[8].

이러한 연구 외에도 버퍼를 드럼 앞에만 설치하는 것 이 아니라 드럼 뒤에도 설치해서 병목공정 뒤의 공정에 도 여유를 주는 연구도 진행되고 있다. 일렬의 공정에서 병목공정 뒤에 버퍼를 추가함으로써 병목공정 이외의 모 든 공정들의 생산 유연성을 확보하여 탄력적인 요금에도 효율적인 대처가 가능하게 한다[11].

3.시간대별 차등 전기요금을 고려한 장비운용 계획 모형

시간대별 차등 전기요금제가 실시되면 어떤 시간에 제품을 생산하는 지에 따라 생산비용이 달라질 수 있으 므로 이를 고려한 새로운 장비운용계획이 필요하다. 따라 서 시간대별 차등 전기요금이 주어진 경우 산출량은 유지 하면서 생산비용 최소화를 위한 장비운용계획 모형을 제 안하고 이를 설명하기 위하여 <Figure 3>과 같은 일렬 제조 공정을 고려한다.

본 논문에서는 단순한 제조공정을 대상으로 모형을 수립하고 있으나 모형과 결과에 변화 없이 보다 현실적 인 다양한 제조 공정에도 적용이 가능하다. 장비운용 계 획 모형의 수립을 위하여 다음을 가정한다.

주어진 가정을 바탕으로 본 연구에서는 전체 라인의 산출량을 유지하면서 비용을 최소화하는 문제를 다음 세 가지 모형으로 고려한다. 첫 번째는 라인 셧다운 모형으 로 어떤 시간 동안 병목공정을 제외한 라인 전체가 정지 할 것인지와 정지시간 동안 산출량 손실을 만회하기 위 한 기계별 생산량을 결정하는 모형을 제시 한다(제 3.1 절). 두 번째는 공정 블록 제어 모형으로 전체 공정을 병 목 전 공정과 병목 후 공정으로 나누어진 각 그룹에 대 한 정지시간 및 생산량을 결정하는 모형을 제안한다(제 3.2절). 마지막은 개별 기계 제어 모형으로 생산라인의 모 든 장비를 개별적으로 제어하여 장비 별로 정지시간과 생 산량을 결정하는 모형을 제시한다(제 3.3절).

3.1.라인 셧다운 모형

라인 셧다운 모형(Line Shutdown Model, LSM)은 생산 비용 절감을 위하여 병목공정을 제외한 모든 공정이 동 시에 가동 혹은 정지되는 모형이다. 이 모형에서는 산출 량의 유지하기 위해 병목공정은 계속 생산을 유지하는 반면 병목공정을 제외한 모든 공정 기계들이 동시에 정 지하는 것을 고려한다.

3.1.1.

최적화 모형 수립을 위해 필요한 변수와 파라미터 정 의는 다음과 같다.

I_{j, k} : 기계 j의 기간 k말 재고량

P_{j, k} : 기계 j의 기간 k동안 생산량

PC_j : 기계 j의 최대생산용량

Y_k : 기간 k의 병목공정을 제외한 기계의 가동 여부

SC_k : 기간 k의 준비작업 발생 여부

TUC_{j, k} : 기계 j의 기간 k의 발생 전력 비용

UCP_{j, k} : 기계 j의 기간 k의 제품당 발생 전력비용

UC_k : 기간 k의 기계 가동시 발생 전력비용

TT : 목표 산출량

3.1.2.재고량

최종공정기계를 제외한 기계 j의 기간 k의 재고량 I_{j, k}는 기계 j의 이전 기간 k - 1의 재고량 I_{j, k-1}과 기계 j의 이번 기간 k의 생산량 P_{j, k}와 합에서 다음기계 j + 1의 이번 기간 k의 생산량 P_j+1,k를 빼서 결정한다.

3.1.3.완성품재고

최종공정기계 m의 기간 k의 기말재고 I_m,k는 최종공 정기계 m의 기간 k의 생산량 P_m,k와 최종공정기계 m의 이전기간 k - 1의 재고 I_m,k-1의 합으로 나타낼 수 있다. 또한 최종공정기계의 기간별 기말재고는 그 기간까지의 전체 공정의 산출량 또는 완성품 재고를 의미한다.

3.1.4.생산량 제약조건

모든 장비는 활용 가능한 재고보다 많이 생산할 수 없으 므로 기계 j의 기간 k의 생산량 P_{j, k}는 선행 기계 j - 1의 기간 k - 1의 기말 재고량 I_j-1,k-1보다 작거나 같다.

병목기계는 기본 가정에 따라 항상 생산용량 PC_b만큼 생산한다. 또한 기계 j의 기간 k의 생산량 P_{j, k}는 생산여 부 Y_k에 따라 0에서 기계 j의 생산용량인 PC_j까지만 생 산할 수 있다.

3.1.5.준비비용

첫 기간에 생산준비가 필요한지를 나타내는 SC₁은 기 계들이 첫 기간에 생산 하는지를 나타내는 Y₁를 따른다. 이후 기간 k에 기계들이 생산준비가 필요한지여부 SC_k는 기간 에 가동을 했는지 여부 Y_k와 이전기간 k - 1에 가 동을 했는지 여부 Y_k-1와의 차를 통해서 알아 낼 수 있고, 이를 제약식으로 표현하면 다음과 같다.

3.1.6.생산비용

생산비용은 앞에서 가정한 바와 같이 제품의 생산량에 따라 발생하는 가변 전력비용과 기동 시 발생하는 고정 비용의 합으로 정의 한다. 제품의 생산량에 따라 발생하 는 전력비용은 기계 j의 기간 k에 생산단위당 들어가는 비용 UCP_{j, k}와 생산량 P_{j, k}의 곱으로 나타내고, 기동 시 발생하는 비용은 기간 k에 가동 시 발생비용 UC_k와 기간 k에 생산했는지 여부 Y_k의 곱으로 나타낸다. 이 두 비용 을 합하면 기계 j가 기간 k에 발생한 전력비용 TUC_{j, k}를 구할 수 있다. 병목기계 b의 경우는 모든 기간 k에 대해 서 생산을 한다고 가정했기 때문에 병목기계 b의 전력비 용은 단위당 발생하는 비용 UCP_b,k와 생산량 P_b,k의 곱과 기간 k에 기동 시 발생비용 UC_k의 합으로 나타낸다.

3.1.7.초기재고량

초기 재고량은 후행 기계가 바로 작업을 시작할 수 있 도록 보유하는 재공품 재고로써 회사에서 채용하는 재고 정책에 따라 변경될 수 있다. 본 모형에서는 기계 j의 초 기재고량 I_j,0을 기계 j가 불가피하게 생산을 하지 못하는 경우 다음기계 j + 1이 최대생산력으로 n기간 동안 생산 할 수 있는 양으로 설정하고, 다음기계 j + 1의 생산용량 PC_j+1와 기간 n의 곱으로 구할 수 있다.

모든 기간이 종료 된 후에 각 기계 j가 가져야 할 재 고 I_j,t는 기계 j의 초기재고량 I_j,0보다 크거나 같아야 한다. 이를 식으로 표현하면 다음과 같다.

3.1.9.산출량제약

산출량을 보장하기 위하여 모든 기간이 종료된 후에 재고 I_m,t , 라인의 최종 생산량은 원하는 목표 산출량 TT 보다 크거나 같아야 한다.

3.1.10.정수모형

앞에서 설명한 제약조건하에서 생산비용과 준비비용의 최소화를 목적함수로 하는 정수모형을 구성하면 다음과 같다.

Minimize ∑ j = 1 m ∑ k = 1 t TUC j , k + 라인셋업비용 ⋅ ∑ k = 1 t SC k

3.2.공정 블록 제어 모형

두 번째로 공정 블록 제어 모형(Block Shutdown Model, BSM)은 병목기계를 기준으로 전후 공정을 각각 하나의 그룹으로 묶어 동시에 제어하는 모형이다. 라인 셧다운 모형과 다른 점은 정해진 시간에 병목기계를 제외한 모 든 기계가 정지하는 것이 아니라 병목 이전그룹과 이후 그룹이 공정 상황에 따라 그룹별로 그룹 내의 모든 기계 가 정지 혹은 가동을 결정하는 모형이다.

3.2.1.Notations

공정 블록 제어 모형을 위하여 추가로 다음의 변수를 도입한다.

BtP_k : 기간 k의 병목 이전그룹 가동여부

BtN_k : 기간 k의 병목 이후그룹 가동여부

BtPSC_k : 기간 k의 병목 이전그룹 준비작업 발생여부

BtNSC_k : 기간 k의 병목 이후그룹 준비작업 발생여부

3.2.2.생산량 제약조건

기계 j의 기간 k의 생산량 P_{j, k}는 생산여부 BtP_k, BtN_k에 따라 0에서 기계 j의 생산용량인 PC_j까지만 생산할 수 있다. 이를 식으로 표현하면 다음과 같다.

3.2.3.준비비용

첫 기간에 생산준비가 필요한지를 나타내는 BtPCS₁, BtNSC₁은 첫 기간에 생산 하는지를 나타내는 변수 BtP₁, BtN₁을 따른다. 블록 별로 기간 k에 생산준비가 필요한 지는 블록이 이전기간 k - 1에 가동을 했는지, 기간 에 가동을 했는지를 통해서 알아 낼 수 있다. 이를 식 (5)를 변형하여 표현하면 다음과 같다.

3.2.4.생산비용

제품의 생산량에 따라 발생하는 전력비용은 기계 j가 기간 k에 생산 단위당 발생하는 전력비용 UCP_{j, k}와 생산 량 P_{j, k}의 곱으로 나타내고, 기동 시 발생하는 전력비용은 기간 k에 가동을 하면 기본적으로 들어가는 비용 UC_k에 기계 j가 기간 k에 생산 했는지 여부기계 제어 모형에서 추가로 사용되는 BtP_k, BtN_k의 곱으 로 나타낸다. 이 두 비용을 합하면 기계 j가 기간 에 생 산하면서 발생한 전력비용 TUC_{j, k}를 구할 수 있다. 이를 식으로 표현하면 다음과 같다.

3.2.5.정수모형

라인셧 다운 정수모형에 식 (11)~식 (13)을 대체하여 공 정 블록 제어를 위한 정수모형을 수립하면 다음과 같다.

Minimize ∑ j = 1 m ∑ k = 1 t TUC j , k + 병목전 그룹 셋업비용. ∑ k = 1 t BtPSC k + 병목후 그룹 셋업비용 ∑ k = 1 t BtNSC k

3.3.개별 기계 제어 모형

개별 기계 제어 모형(Individual Machine Shutdown Model, IMSM)은 각각의 기계가 자유롭게 원하는 시간에 정지 또는 작업을 할 수 있는 모형으로 각 기계는 자신의 정지 또는 가동을 결정한다.

3.3.1.Notations

개별 기계 제어 모형에서 추가로 사용되는 변수는 다 음과 같다.

X_j,k : 기계 j의 기간 k의 가동 여부

SC_j,k : 기계 j의 기간 k의 준비작업 발생 여부

S_j : 기계 j의 셋업 비용

3.3.2.생산량 제약조건

라인 셧다운 모형의 식 (3)과 식 (4)를 수정하여 생산 량 제약조건으로 표현하면 다음과 같다. 기계 j의 기간 k의 생산량 P_{j, k}는 생산여부 X_j,k에 따라 0에서 기계 j의 생산용량인 PC_j까지만 생산할 수 있다.

3.3.3.준비비용

기계별 기동 시 준비비용을ㄴ 계산하기 위하여 식 (5) 를 수정하여 제약식으로 표현하면 다음과 같다.

3.3.4.생산비용

기계별로 가동 상태를 나타내는 변수 X를 도입하고 식 (6)을 수정하여 생산비용을 계산하는 제약식으로 표현하 면 다음과 같다. 제품의 생산량에 따라 발생하는 전력비 용은 기계 j가 기간 k에 생산 단위당 들어가는 비용 UCP_{j, k}와 생산량 P_{j, k}의 곱으로 나타내고, 기동 시 발생하 는 전력비용은 기간 k에 가동을 하면 기동 시 발생하는 전력비용 UC_k와 기계 j가 기간 k에 생산 했는지 여부 X_j,k 의 곱으로 나타낸다. 이 두 비용을 합하면 기계 j가 기간 k에 생산하면서 발생한 전력비용 TUC_{j, k}를 구할 수 있다.

3.3.5.정수모형

라인셧 다운 정수모형에 식 (15)~식 (17)을 대체하여 공정 블록 제어를 위한 정수모형을 수립하면 다음과 같다.

Minimize ∑ j = 1 m ∑ k = 1 t TUC j , k + S j ⋅ SC j , k

subject to I j , k = I j , k − 1 + P j , k − P j + 1 , k for j = 1 , 2 , ..., m − 1 , k = 1 , 2 , 3 , ..., t I m , 0 = 0 I m , k = P m , k + I m , k − 1 fork = 1 , 2 , ..., t P j , k ≤ I j − 1 , k − 1 for j = 2 , 3 , ..., m , k = 2 , 3 , ..., t X j , k ≤ P j , k ≤ PC j ⋅ X j , k for j ≠ b , j = 1 , 2 , ..., m k = 1 , 2 , ..., t SC j , 1 = X j , 1 SC j , k ≥ X j , k − X j , k − 1 for j = 1 , 2 , ..., m , k = 2 , 3 , ..., t TUC j , k = UCP j , k ⋅ P j , k + UC k ⋅ X j , k forj = 1 , 2 , ..., m , k = 1 , 2 , ..., t I j , 0 = n ⋅ PC j + 1 for j = 2 , 3 , ..., m I j , t ≥ I j , 0 for j = 1 , 2 , ..., m − 1 , k = 1 , 2 , ..., t I m , t ≥ TT X j , k , SC j , k : binary for all k

4.실험 분석

제 3장에서 제안된 정수모형에 대한 검증을 위하여 <Figure 4>의 A~H까지 총 기계 8대로 구성된 직렬 제조라인을 대상으로 실험을 실시한다. 각 기계 사이에는 작업을 끝 낸 제품이 다음 공정을 기다리기 위한 버퍼가 존재하고 마지막 기계 H가 작업을 마친 제품은 완성된 제품으로 산출량으로 간주한다.

4.1.모형별 성능 비교

제 3장에서 제시된 3가지 모형들의 성능을 검증하기 위하여 기존 생산 정책(TOC)과 비교한다. 고려하는 각 기계의 생산능력은 <Table 1>과 같고 시간대별 단위 생 산 전력비용은 <Table 2>와 같다. 이외에 생산을 위한 준 비비용은 20으로 가정한다. 이 현장 환경 설정을 이용하 여 제 3장에서 제시된 3가지 정수모형을 수립하고 해를 도출한다. 모형별 해에 따라 기계별 생산량을 시간별로 누적해서 그래프로 표현하면 <Figure 5>과 같다. TOC의 경우 모든 기계의 생산 속도가 동일하므로 시간 따른 기 계별 누적 생산량이 같아지고 동일한 직선으로 표현된다. 반면, 나머지 세 경우에는 병목 공정 앞에 위치한 기계는 피크타임 전에 생산량이 높고 병목 공정 뒤에 위치한 기 계는 전기 요율이 높은 시간대 뒤에 생산량이 높은 것을 볼 수 있다. 이는 병목 공정 앞에 위치한 기계들은 전기 요율이 높은 시간대에 가동 중지를 위하여 그 이전 시간 에 재고를 미리 생산함을 의미하고 한편, 병목공정 뒤에 위치한 기계는 전기 요율이 높은 시간대에 정지 하면서 그 이후 시간에 병목기계가 생산 해놓은 재고를 처리하 기 위해 생산속도를 높이는 것을 볼 수 있다.

<Table 3>은 각 모형 별 일일 생산 전기 비용과 재고 량을 나타낸다. 여기에서 재고량은 시간별로 발생하는 재 고량의 합으로 생산 시프트에 의해 일시적으로 증가하는 재고량을 반영한 값이다. 전기비용의 경우 기계제어의 단 위가 작아질수록 최대 20%의 전력비용을 절감할 수 있 는 반면 일시적 재고 수준은 최고 50~60% 증가됨을 볼 수 있다. 그러나 이 재고 증가는 <Figure 6>에서 보는 바 와 같이 작업일 중간에 발생하는 일시적 재고 증가에 기 인하고 일일 종료시점에 TOC와 같은 수준으로 떨어지므 로 일일 산출량에는 영향을 주지 않는다.

4.2.제조 환경 변화에 따른 모형별 분석

제조 환경 변화에 따른 제안 모형의 효과를 검증하기 위하여 기계별 생산용량, 시간대별 전력 요율(UC), 기계 별 전력 소비 패턴, 준비 비용(SC) 등의 값을 변화시키면 서 제안된 세 모형에 대한 성능을 비교 평가한다.

4.2.1.기계별 생산용량

다양한 생산 용량에 대한 제안된 모형들의 성과를 분 석하기 위하여 <Table 4>에 제시된 5가지 기계별 생산용 량 분포를 고려한다. 이 실험을 위하여 시간대별 전기 요 금은 <Table 5>의 UC2를, 준비비용은 20을 각각 사용한다. <Table 6>은 TOC와 제안된 세 모형에 대한 총 비용과 TOC 방법대비 비용 비율을 나타낸 표이다. 시나리오에 따라 10~20%의 비용 개선 효과가 있음을 알 수 있고 기 계별 생산 능력에 차이가 큰 CAPA5의 경우가 가장 높 은 개선 효과를 보인다. 이는 병목기계 전후에 배치된 기 계들이 상대적으로 높은 여유 생산능력을 보유하면 전기 비용 절약을 위해 정지한 기계시간 동안의 산출량 손실 을 그 외 시간에 효과적으로 보충할 수 있음을 의미한다.

4.2.2.시간대별 전력 요율

요금제에 따른 모형의 성능평가를 위해 <Table 5>에 제시된 세 가지 전력 요율을 고려한다. 이 실험을 위해서 기계별 생산능력은 <Table 4>의 CAPA5를, 준비비용으 로는 20을 각각 사용한다. 주어진 전력 요율에 대한 각 모형별 총비용과 TOC 대비 비용 비율은 <Table 7>과 같 다. 제어 범위가 클수록 시간대별 전력 요율의 차이가 클 수록 비용 절감 효과가 크며 최대 35%의 전력비용 절감 효과가 나타난다.

4.2.3.장비 전기 소비 패턴

장비의 생산량에 따른 소비 전력은 장비 유형에 따라 다르므로 본 실험에서는 다양한 장비 전기 소비 패턴에 따라 제안하는 모형의 성능을 평가한다. 고려하는 전기 사용 패턴은 다음과 같다. 첫 번째는 하나라도 생산을 할 경우 시간당 발생비용이 고정적으로 발생 하는 경우, 두 번째는 생산하는 개수의 비율에 따라 발생비용이 변하는 경우, 마지막은 앞의 두 경우를 혼합한 형태로 고정비와 변동비가 발생하는 경우이다. 이 세 가지 패턴에 대한 4 가지 모형에 대한 전력 사용 비용은 <Table 8>과 같다. 개별 기계 제어 모형 기준으로 TOC 대비 80%~90%의 비율을 차지하는 것을 볼 수 있다. 고정비용의 경우는 라인 셧다운 모형은 개선효과가 거의 없지만 공정 블록 제어 모형이나 개별 기계 제어 모형에서는 가장 큰 효 과를 보이는 것을 볼 수 있다. 개별 기계 제어 모형의 경우 TOC 대비 52%~84%의 비율을 보이는 것을 볼 수 있다. 변동비용의 경우 세 가지 비용 산출 방법 중 가장 낮은 개선효과를 보인다. 개별 기계 제어 모형의 경우 TOC대비 93%~95%의 비율을 보인다. 3가지 비용 산출 모형에 대해서 모든 모형이 비용이 감소하는 효과를 나 타난다.

4.2.4.준비비용

본 연구에서 제안하는 모형들은 사용 전력비용을 절 감하기 위하여 장비의 정지를 고려하는데 이 때 재가동 시 발생하는 준비비용은 전력비용 절감 효과를 약화시키 므로 본 실험에서는 준비비용이 각 모형에 미치는 영향 을 분석한다. 고려하는 준비비용은 10, 20, 40이다.

<Table 9>는 기계별 생산능력은 CAPA5, 시간대별 전 력 요율은 UC2일 경우 모형별 비용과 TOC 대비 비용 비율을 나타낸 표이다. 결과를 보면 SC가 증가하였기 때 문에 전체 비용에 대한 절대적인 수치 비교는 의미가 없 지만 비용절감 비율을 고려하면 준비비용이 증가할수록 개선효과가 줄어드는 것을 볼 수 있다. 이는 준비비용이 높은 경우 장비 정지하는 것보다 계속 운영하는 편이 비 용 측면에서 유리한 상황이 존재하였음을 의미한다.

5.결론 및 향후 연구과제

본 연구에서는 시간대별 다른 전력 요금제가 주어졌 을 때 산출량은 유지하면서 전력비용을 최소화하는 문제 를 고려하였다. 다양한 공장 상황을 반영하기 위하여 전 력 요율이 높은 시간대에 공장 전체의 정지를 고려하는 경우, 병목 기계 전후를 나누어 정지를 고려하는 경우, 기계별 정지를 고려하는 경우 세 가지 경우에 대한 정수 모형을 수립하였고 이 모형들을 검증하기 위하여 다양한 기계별 생산용량, 시간대별 전력 요율(UC), 기계별 전력 소비 패턴, 준비 비용(SC) 값에 대하여 실험을 실시하 였다. 실험 결과는 제안된 모형들이 모든 현장 상황에 대하여 큰 비용 절감효과를 보이고 있으며 공정 기계들 의 제어에 대한 자유도가 높은 모형일수록 높은 개선 효 과를 확인 할 수 있었다.

본 연구에서 제안된 시간대별 차등 전기요금을 고려 한 장비 운영계획을 위한 정수모형은 직렬 제조라인을 대상으로 수립되었다. 이는 보다 다양한 제조환경을 고 려하기 위해 TOC 이론에서 제안한 A자형 라인, T자형 라인으로 확대 적용이 필요하다. 또한, 향후 모형의 결과 를 실제 제조 현장에 적용하여 모형의 우수성을 검증하 는 것이 필요하다.