1.서 론

오늘날 국내 제조업체들의 경영환경은 매우 복잡하며 급격히 변화하고 있다. 기업들은 고객의 요구수준 다양화, 제품수명주기 단축, 다품종 소량생산체제로의 전환 등 다 양한 변화에 직면해있다. 그런데 치열한 경쟁 환경으로 인해 납기지연 비용이 지속적으로 상승하고 있어 재고수 준관리 중심의 생산계획 운영이 불가피한 실정이다. 하 지만 이는 재고 유지비와 잔업 인건비 등의 비용 상승을 초래하여 원가경쟁력을 약화시키는 문제가 있다. 따라서 최소한의 재고수준을 유지하기 위한 효과적인 계획 및 일정관리 시스템의 도입이 필요하다.

이러한 상황 속에서 많은 기업들이 정시생산과 정시납 기를 시현하기 위해 JIT(just-in-time)개념을 도입하고 있다 [8]. 또한 ERP(enterprise resource planning)시스템이나 MRP (material requirement planning)시스템과 같은 계획시스템 을 도입함으로써 기업운영에 대한 통찰적 시각을 제공하 고 있지만 그 성과는 기대에 미치지 못하고 있다. 그 이유 는 대부분의 ERP 시스템은 생산과정을 통제하는 생산관리 프로세스로 기존의 MRP 시스템을 그대로 사용하고 있는 데 MRP 시스템을 통해 도출되는 계획은 여러 가정으로 인해 현장 적용에 한계가 있기 때문이다. 실제로 MRP 전개 과정에서 설비능력이 무한하다고 가정하며, 리드타임(lead time)이 고정되어 있고, 고객, 자재 및 제품들이 중요성 측면에서 모두 동일하다고 가정한다[13]. 따라서 MRP 시 스템이 수립한 생산계획은 자원의 실제 능력을 반영하지 않고 있으므로 실제 현장의 상황을 충분히 반영하지 못한다. 이와 같은 문제를 극복하기 위해 APS(advanced planning and scheduling) 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다[15]. 그러나 소규모로 운영되는 중소제조기업의 경 우 APS의 도입을 통해 경쟁력 제고를 희망하고 있으나, 열악한 정보화 인프라 및 부족한 IT 기술의 활용도 등의 문제로 시스템 도입에 어려움이 있다.

본 논문에서는 디스패칭 룰(dispatching rule)에 기초한 APS 시스템을 사례기업에 도입 및 적용하고, 실제 사례 기업의 마스터 데이터를 수집하여 실제 제품 생산라인에 서의 효율적인 계획 수립과 운영을 도모한다. 궁극적으 로는 시뮬레이션을 통해 기존 시스템과의 비교분석을 실 시한다. 본 논문의 이후 구성은 다음과 같다. 제 2장에서 는 APS 시스템에 관련한 국내 연구동향을 살펴본다. 제 3장에서는 본 연구를 통해 사례기업에 실제 적용한 디스 패칭 룰 기반의 APS 시스템을 소개하고, 제 4장에서는 사례기업의 현황과 일정계획 시스템 구축 과정 및 기대 효과를 제시한다. 제 5장에서는 본 연구의 결과를 요약 하고 연구의 한계점 및 향후 연구방향에 대해 기술한다.

2.문헌 연구

2.1.APS 시스템의 개요

APS 시스템은 1990년대 전통적 MRP 시스템의 한계점 을 보완해 주는 대안적 도구로서 등장하였다 APS 시스템 은 전체적인 재고수준의 감축 및 재고회전율 향상을 도모 하고, 기업의 비용절감 및 생산성 증대를 목적으로 하는 자동화된 의사결정도구라고 할 수 있다[15]. APS 시스템 의 주요 기능은 다음과 같다. 첫째, 급변하는 기업 환경에 서 여러 가지 현장의 요건들을 고려하여 효율적인 계획을 수립하고, 변화된 상황에 따라 신속하게 계획을 수정 반 영할 수 있는 시스템적 지원체계의 역할을 제공한다[11]. 둘째, 각종 자재의 가용여부, 가공 및 처리를 통한 고객의 수요를 충족시켜주는 과정에서 작업장의 설비능력과 여 러 제약요건들을 동시에 고려할 수 있다[11]. 셋째, 인공 지능형 최적화 알고리즘 등이 탑재되어 생산현장의 기초 현황 정보를 기반으로 복잡한 생산계획 시나리오를 실시 간 비교분석 할 수 있는 what-if 시뮬레이션 기능을 갖추 고 있다[12]. 이러한 APS 시스템은 다음과 같은 환경에 효과적이다[11]. 1) 가용자원이 한정적이고, 고객의 주문 에 대한 납기가 중요한 환경, 2) 자본집약형 생산방식의 작업환경, 3) 작업순서가 중요한 연속생산 시스템 환경.

2.2.APS 시스템 관련 연구동향

최근 국내에서는 효과적이고 효율적인 생산계획 및 스 케줄링을 지원할 수 있는 APS 시스템의 구축 및 적용연 구들이 활발히 진행되고 있다[20]. 특히 전자, 전기, 기계 등의 산업에 중점적으로 적용되어 왔으며 섬유, 화학, 소 비재 등의 분야로 다양하게 확산되고 있다[12]. <Table 1>은 최근 15년 동안의 APS 시스템 관련 국내연구 논문 을 다음 3가지 분류기준에 따라 요약한 것이다. 1) 시스 템 개발, 2) 현장 적용, 3) 시스템 분석.

첫째, APS 시스템의 개발 분야 연구로는 정남기 외 [10]가 DBR(drum-buffer-rope)기반의 APS 시스템을 상세 히 설명하고, 모델링 내용을 제시하는 연구를 진행하였다. 주철민[9]은 유전알고리즘을 적용하여 일정계획문제의 해 를 구하고 실제 자동 및 수동 생산일정계획을 위한 APS 시스템을 개발하는 연구를 하였다. 유환주[21]는 선형계 획법 모델링에 대한 엔진과 제약 전파 알고리즘을 사용한 최적 탐색 알고리즘 엔진이 반영된 새로운 APS 시스템을 개발하였다.

둘째, APS 시스템의 현장 적용 연구로서 박문원 외[18] 는 주문형 반도체 생산 공장이나 인쇄회로기판의 제조공 장과 같은 매우 길고 복잡한 생산시스템에 대해 APS 시 스템의 일정계획 모듈을 제시하고, 시뮬레이션에 근거한 일정계획 모듈을 가지고 있는 APS 시스템에서의 납기산 정을 다루었다. 이상복 외[14]는 APS 시스템을 활용하여 주문생산환경 중심의 자동차 유리 제조업체에 적합한 스 케줄링 방법을 개발하였다. 조호진 외[4]는 공급사슬관리 (supply chain management) 환경에서의 APS 시스템 적용 연구를 진행하였다. 배상윤[1]은 중소기업의 정보화를 통 한 생산성, 납기 및 제조원가와 관련된 목표를 개선시키기 위한 APS 시스템의 활용방법을 제안하였다. 배상윤[2]은 ERP 시스템과 APS 시스템의 현장 적용성과 일정계획 모 듈의 효율성을 높이는 연구를 하였다. 하귀룡 외[5]는 조립 시스템에서의 총 납기지연을 최소화할 수 있는 작업들 간 의 생산순서 결정을 위한 일정계획 문제를 다뤘다. 차동진 [3]은 공정관리시스템을 도입한 기업의 생산관리상의 특 징을 고찰하고 APS 도입이 공정관리시스템 구축에 영향 을 주는 요인을 분석하였다. 신문수 외[19]는 중소제조기 업 환경을 고려한 시스템 개발 요구조건을 도출하고, 중 소제조기업의 맞춤형 생산스케줄링모형을 제안하였다.

셋째, APS 시스템의 분석 연구로서 나홍범 외[16]는 APS 시스템 및 스케줄링 소프트웨어 개발을 목적으로 산 업별로 공정의 형태를 분석하고 그 특징들을 템플릿 형 태로 분류하는 연구를 진행하였다. 강성룡[11]은 APS 시스 템의 개념, 기능 및 특성을 요약 및 정리하고, APS 시스 템의 응용사례들을 소개하여 APS 시스템의 동향 연구를 진행하였다. 하정훈 외[6]는 계층적 분석기법(AHP; analytical hierarchy process)을 이용하여 다양한 APS 기능에 대한 중요도를 정량적으로 도출하고 필수적 기능과 부가 적 기능을 구분하는 연구를 진행하였다. 황덕형 외[7]는 정보시스템의 개선 프로세스를 설계하기 위해 APS 시스 템을 적용하였으며, 다기준 의사결정법 기반의 요인 분 석 및 설계된 프로세스를 변압기 제조공정에 적용하여 분석연구를 진행하였다. 노경호 외[17]은 철강기업에서 운영 중인 APS의 구조와 성과에 대한 사례를 통한 설문 조사연구를 실시하였으며, SCM 성과에 대한 인지모형을 구축 및 분석하는 연구를 진행하였다.

이처럼, 최근 15년 동안 APS 시스템 연구동향을 살펴 보면 주로 시스템 관리자들을 위한 연구와 APS 시스템 의 효율적 활용을 위한 연구가 주류를 이루고 있다. 또한 대기업이 아닌 중소 제조기업을 대상으로 한 보편화된 APS 시스템의 현장 적용 연구가 활발히 진행되고 있어 APS 시스템이 중소 제조기업에 유효한 스케줄링 시스템 으로 자리 잡아 가고 있는 추세이다.

3.디스패칭 룰 기반 APS 시스템

3.1.기본 구조 및 특징

본 연구에서 제시하는 APS 시스템은 시간제약(timing constraints)을 기반으로 작업을 할당하는 디스패칭 알고리 즘을 탑재하고 있다. 제품의 공정경로를 기준으로 시작 가능 시점 및 납기를 단위작업에 순차적으로 전파(propagation) 하고, 각각의 단위작업을 주어진 시간제약에 따라 생산자원에 할당한다.

<Figure 1>은 제시된 APS 시스템의 정보처리 프레임워 크를 나타내고 있다. 첫째, 주요 기준정보로는 생산자원 (resource), 제품(product), 부품(part), 생산자원 별 공정수행 능력(qualification) 정보와 공정정보가 있다. 공정정보는 제품 생산을 위한 단위공정(operation)과 제품별로 존재하 는 공정흐름도(BOP bill of process)로 구성되며, 공정별 작업시간 및 택트타임, 셋업시간 등의 시간 정보를 포함 한다. 부가적으로 불량률과 공정별 단위비용 등이 기준정 보에 포함된다. 둘째, 주요 입력정보로는 수주, 재공 및 재고 정보, 예약작업 정보 등이 있다. 셋째, 주요 산출정 보로는 공정별/설비별 작업일정과 시간별 작업 처리량에 대한 예측, 재공/재고 수준예측 및 설비/물류구간 별 부하 예측 등이 있다.

제시된 APS 시스템의 주요 특징은 다음과 같다. 1) 직관 적인 룰을 바탕으로 결과물에 대한 이해도가 높다. 2) 빠 른 연산을 통해 상황에 따른 리스케줄링(rescheduling)이 용이하다. 3) 다양한 성능평가 인자를 통해 생산 스케줄 을 평가함으로 상황에 맞는 디스패칭 룰을 설정할 수 있다. 4) 공정흐름도의 편집 기능과 다양한 공정 라우팅(routing) 에 대한 시뮬레이션 분석기능을 제공한다. 5) 해당 단위 작업을 처리하는 생산자원이 복수일 경우에는 최적의 자 원을 선택할 수 있다.

3.2.일정계획 수립

본 연구가 제시하는 일정계획 수립 모형은 다음과 같 은 가정과 기호를 따른다.

i : 제품번호(i = 1~I)

j_i : i 번 제품의 공정번호(j = 1~J_i)

k : 주문번호(k = 1~K)

m : 설비번호(m = 1~M)

i_k : 주문 k의 제품번호

w_k : 주문 k의 주문수량

d_k : 주문 k의 납기일

s_ij : 제품 i의 j번 공정의 셋업시간

n_ij : 제품 i의 j번 공정의 배치(batch) 크기

p_ij : 제품 i의 j번 공정의 단위 처리시간

b_ij : 제품 i의 j번째 공정의 단위 배치 처리시간

P_kj : 주문 k의 j번째 공정의 총 처리시간

S_kj : 주문 k의 j번째 공정의 총 셋업시간

B_kj : 주문 k의 j번째 공정의 총 배치 처리시간

본 연구는 주문생산 방식을 기반으로 배치(batch)생산 형태의 제조 공정을 다룬다. 작업의 단위배치는 제품의 단위공정을 처리하기 위한 묶음단위를 의미하며, 배치단 위를 기준으로 셋업시간(s_ij)이 발생한다. 공정의 단위배치 처리시간은 다음 식에 의해 산출한다.

각각의 주문정보는 다음 항목으로 구성된다. 1) 제품정 보(i_k), 2) 주문수량(w_k), 3) 납기(d_k). 제품 i에 대한 주문 k 의 단위공정 j에서의 총 공정처리시간(P_kj)과 총 셋업시간 (S_kj), 총 배치 처리시간(B_kj)은 각각 다음과 같이 구한다.

c_kj는 주문 k의 처리를 위해 단위공정 j에서 발생한 셋 업 횟수를 의미하며, 이는 수립되는 일정계획에 따라 달 라진다.

본 연구는 주문별 납기지연과 제조리드타임 단축을 목 적으로 하며, 이를 위해 경험적 해법을 통해 총 셋업시간 (S_kj)을 감소시키는 일정계획을 탐색한다. 일정계획 수립 절차는 주문별 우선순위 산출을 위한 선할당 시뮬레이션 과 주문별 우선순위를 반영한 디스패칭 룰 기반의 작업 할당 과정으로 구성된다. 본 연구에서 고려한 기본 디스 패칭 룰은 다음과 같다. 1) EDD(earliest due date), 2) SPT (shortest processing time), 3) LPT(longest processing time), 4) LBPT(longest batch processing time). LBPT룰은 총 배 치처리시간(B_kj)이 가장 긴 작업부터 설비에 할당한다.

선할당 시뮬레이션은 주문별 우선순위산출 문제를 단 순화하기 위해 병목이 발생하는 핵심 공정만을 대상으로 하며, 디스패칭 룰에 의해 주문별 작업 할당을 수행한다. SPT룰을 적용할 경우 선할당 시뮬레이션은 다음과 같이 진행된다. 먼저 병목공정에서의 총 공정처리시간(P_kj)이 짧 은 주문부터 가용 설비에 할당한다. 총 공정처리시간이 동일한 경우 단위 셋업시간(s_ij)이 짧은 주문부터 할당한다. 할당된 각 주문들에 대해서 총 셋업시간(S_kj)과 총 배치 처리시간(B_kj)을 계산한다. 모든 주문에 대한 선할당이 종 료되면, 총 배치처리시간이 짧은 주문부터 높은 우선순 위를 부여하며, 총 배치처리시간이 같을 경우에는 총 셋 업시간이 짧은 주문에 높은 우선순위를 부여한다. 우선 순위는 서수형 정수값으로 표현한다.

선할당 시뮬레이션을 통해 주문별 우선순위가 산출되 면, 우선순위를 기준으로 디스패칭 룰에 따라 전체 공정 에 대한 작업할당을 수행한다. 구체적으로는 우선순위가 높은 주문부터 재공과 재고를 차감한 생산수량을 산출하고 이를 기준으로 단위작업을 생성한다. 모든 단위작업은 작업가능시점과 납기 등의 시간제약을 가지며, 디스패칭 룰에 따라 가용 생산자원에 순차적으로 할당된다. 본 논 문에서 제시된 APS 시스템은 주문별 우선순위 값을 관 리자의 판단에 따라 편집할 수 있는 기능을 제공한다.

4.사례연구

4.1.사례기업의 현황

본 연구는 CNC(computer numerical control) 선반을 이 용하여 자동차 및 전자식 계량기 관련 초정밀 샤프트를 개발하고 제작하는 중소 제조기업을 사례기업으로 선정 하여 수행되었다. 사례기업은 국내 완성차 제조기업의 3 차 협력업체로서 납기준수를 생산관리의 핵심 기준으로 삼고 있으며, 다량의 안전재고를 운용하고 있다. 이로 인 해 재고관련 비용이 매우 높은 실정이며, 재고수준 저감 을 시급한 과제로 설정하고 있다. 기존에는 공정처리시 간과 셋업시간이 각 제품별로 다름에도 불구하고 생산계 획과 일정계획에 이를 반영하지 않고 있어 정확한 계획 관리가 이루어지지 않고 있다. 이로 인해 계획에 대한 불 확실성이 높아 안전재고 수준을 낮추기 어려운 실정이 다. 이러한 문제점을 극복하고 효율적인 생산관리를 수 행하기 위해서는 계획에 대한 정합성 제고를 바탕으로 안전재고 수준의 감소가 시급하며, 효과적인 생산계획 및 일정계획 시스템의 도입이 필요하다.

본 연구는 디스패칭 룰 기반의 APS 시스템을 사례기업 에 도입 적용함으로써 계획의 정합성과 작업할당의 효율 성 제고를 목표로 한다. 특히 사례기업이 보유한 핵심 설 비인 CNC 선반의 효율적인 일정계획수립 문제를 다룬다.

4.2.일정계획 시스템 구축

본 연구에서는 제시된 APS 시스템에 사례기업 환경에 최적인 디스패칭 룰을 적용함으로써 효과적인 일정계획 수립 체계를 구축한다. 이를 위해 다양한 디스패칭 룰에 대한 시뮬레이션 분석을 실시한다. 즉 디스패칭 룰에 따 라 주문별 우선순위를 산출하고, 이를 기반으로 일정계 획을 수립한다. 수립된 일정계획은 평균 리드타임과 납 기지연 수준을 기준으로 평가하여 최적의 일정계획을 도 출한 디스패칭 룰을 시스템에 적용한다. <Figure 2>는 전 반적인 일정계획 시스템 구축 과정을 보이고 있으며, 주 요 과정은 다음 4단계로 구분할 수 있다.

4.2.1.데이터 모델링

사례기업은ERP(enterprise resource planning) 시스템을 도입하여 제한적인 수준의 생산관리와 자재 및 출하관리 시스템으로 활용하고 있으며, 9기의 CNC 설비를 중심으 로 POP(point of production) 시스템을 구축하여 실시간 생산정보를 수집하고 있다. 그러나 POP에서 수집된 정보가 계획시스템으로 자동 연계되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 POP를 통해 수집된 생산 이력정보를 분석 함으로써 공정별 작업시간과 택트타임, 셋업시간 등을 추 출한다. POP가 구축되지 않은 이외 공정에 대해서는 현 장에서 실측한 값을 반영한다. 또한 BOP 구축을 위해 사 례기업에서 기존에 관리하던 BOM(bill of material) 정보 를 기준으로 공정간 연계 관계를 분석 적용한다. <Table 2> 는 2013년 9월 생산실적을 기준으로 추출한 CNC 공정의 시간 기반의 주요 기준정보를 보이고 있다.

4.2.2.우선순위 산출

우선순위 산출을 위해 선할당 시뮬레이션을 수행한다. 이때 사례기업의 특성을 반영하기 위해 몇 가지 가정을 추가 적용한다. 먼저 일정계획 수립시점에 모든 제품의 재공과 재고는 없는 것으로 가정한다. 이를 통해 연산을 단순화할 뿐만 아니라 재공과 재고의 정확한 수량 관리 가 어려운 한계를 해소한다. 또한 핵심 병목공정으로 CNC 선반 가공을 설정하며, CNC 설비의 기구적 특성에 따라 셋업시간과 배치구성을 조정한다. 사례기업이 보유한 CNC 설비는 둥근 막대 형태의 원재료를 가공하여 제품을 생 산한다. 원재료의 종류에 따라 셋업시간이 결정되며, 동 일한 원재료가 계속 사용될 경우와 그렇지 않은 경우의 셋업시간을 각각 1시간과 2시간으로 가정한다. 하나의 원재료에서 가공되는 수량은 제품에 따라 다르며, 그 수 량이 하나의 배치를 구성한다. 로딩(loading) 모듈의 특성 상 한번에 여러 단위의 원재료가 묶음으로 투입되어 연 속배치 생산이 이루어지며, 묶음으로 투입된 배치 간에는 셋업시간이 소요되지 않는다. 따라서 식 (1)을 다음과 같 이 바꾸어 적용한다.

이때 r_ij는 제품 i가 j공정에서 원재료의 1회 투입 시의 묶음 수량을 의미한다.

선할당 시뮬레이션을 통해 산출한 주문별 우선순위 값 은 <Table 3>에 나타난 바와 같다. 이는 2013년 9월 기 준 실제 주문을 대상으로 다양한 디스패칭 룰에 따라 산 출한 것이다. 본 연구에서는 EDD룰을 SPT, LPT 그리고 LBPT룰과 조합하여 적용하였다. 기본적으로 납기준수가 매우 중요한 상황인데 주문별 납기가 동일한 경우가 많 기 때문이다. 예를 들어 EDD(SPT)룰은 납기가 동일할 경우 공정처리시간이 짧은 주문을 우선 할당한다.

4.2.3.일정계획 수립 시뮬레이션

최적의 디스패칭 룰을 선정하기 위해 주문별 우선순 위 값을 적용한 일정계획 수립 시뮬레이션을 실시한다. 특히 APS 시스템을 통한 일정계획 수립 체계 구축의 효 용성을 평가하기 위해 사례기업의 현행 생산관리 모형을 개발하여 분석한다. 현행(as-is) 모형과의 비교분석을 통 해 기존의 생산관리 체계에서 반영하지 않던 다양한 시 간기반 기준정보 들이 추가적인 제약요소로 반영됨으로 써 계획의 성능이 오히려 저하되는 착시효과를 배제하기 위함이다. 현행 모형은 주문별 납기준수만을 목적으로 관리하는 현장의 특성을 반영하여 주문별 우선순위는 특 정하지 않고 EDD룰을 통해 일정계획을 수립한다. 각각 의 디스패칭 룰을 적용해 수립한 일정계획은 제조리드타 임과 납기지연 관점에서 분석, 평가한다. 이는 사례기업 이 납기준수를 생산관리의 핵심 기준으로 삼고 있으며, 긴급사건에 대한 납기 대응력 제고를 위해서는 리드타임 감소가 필요하기 때문이다.

<Figure 3>은 APS 시스템을 통한 일정계획 수립 결과 로써 단위작업 간의 선후연계 관계를 보이고 있다. <Table 4>는 시뮬레이션 로그파일을 분석하여 산출한 주문별 납기지연 시간을 나타내고 있다.

4.2.4.디스패칭 룰 선정

시뮬레이션 결과를 바탕으로 사례기업 환경에 최적인 디스패칭 룰을 선택한다. <Table 5>는 디스패칭 룰별로 평균 제조 리드타임과 평균 납기지연시간을 나타내고 있 으며, <Figure 4>는 현행 모형에서의 결과를 기준으로 산 출한 디스패칭 룰들의 제조리드타임 감소율과 납기지연 시간 감소율을 보이고 있다. 적용한 모든 룰에서 현행 모 형 대비 제조 리드타임 측면의 개선효과가 확인되었으며, 납기지연 측면에서는 SPT, LPT, LBPT, EDD(SPT), EDD (LBPT) 5개의 룰을 적용하였을 경우 현행 모형 대비 개선 되는 것을 확인할 수 있었다. 특히 EDD(LBPT) 룰은 제조 리드타임과 납기지연 측면에서 각각 6.74시간(8.53%)과 1.00시간(6.86%) 감소되는 효과를 보였으며, 이는 각각의 측면에서 가장 우수한 개선효과다. 따라서 EDD(LBPT) 룰 이 사례기업의 2013년 9월 환경에서 가장 적합한 것으로 결론지을 수 있다. 이는 기본적으로 EDD룰 고유의 납기 준수 지향성을 바탕으로 하며, 셋업시간을 포함하는 총 배치 처리시간이 짧은 작업을 우선 처리함으로써 셋업시 간을 최소화하기 때문으로 분석된다.

4.3.기대효과

본 연구를 통해 사례기업에 가장 적합한 것으로 판단 된 EDD(LBPT)룰을 적용할 경우 각 주문별로 제조 리드 타임이 감소됨에 따라 현재보다 시간당 작업 처리량이 증 가할 것으로 기대된다. 실제로 주문별 시간당 평균 작업 처리량은 현행 모형 기준의 일정계획에서는 242.74개이 고, EDD(LBPT)룰을 적용하였을 경우에는 260.61개이다.

이때 주문별 시간당 평균 작업처리량은 각 주문들의 작 업처리수량을 주문별 제조리드타임으로 나누어서 산출 하였다. 따라서 각 주문별로 시간당 평균 작업처리개수 가 현행 모형 대비 약 17.87개(7.36%) 증가되는 것으로 나타났다.

현재 사례기업은 계획의 정합성 향상을 전제로 안전재 고수준의 30% 절감을 계획하고 있다. 이 경우 재고관리 및 이에 관련한 인건비 지출 등에서 매월 약 372만 원 절 감이 기대된다. 기존 재고수준의 자산가치는 월 단위로 약 2억 원 수준이며, 재고의 관리비용은 이의 2% 수준으 로 추산되어 매월 약 4백만 원에 이른다. 따라서 매월 약 120만 원 가량의 비용 절감이 가능하다. 또한 기존에 재 고관리를 위해 매월 700시간 가량의 초과근무가 발생하 였으며, 시간 당 초과근무 비용은 1.2만 원이다. 재고수준 이 30% 절감됨에 따라 초과근무 소요 시간이 동일한 비 율로 감소할 경우 252만 원의 초과근무비용 절감이 가능 하다.

5.결 론

오늘날 국내 제조업체들의 시장 속 경쟁은 점점 치열 해지고 있다. 그 동안 국내외 많은 기업들은 ERP 시스템 이나 MRP 시스템을 도입하여 사용하고 있으나, 그 성과 는 기대에 미치지 못하고 있는 것으로 보인다. 이에 본 논문에서는 디스패칭 룰에 기초한 APS 시스템을 절삭가 공업체인 사례기업에 도입, 적용해봄으로써 효율적인 생 산일정계획을 수립하는 방법을 제시하였다.

본 연구를 통해 제안한 APS 시스템의 도입 과정은 다 음과 같다. 첫째, 효율적인 일정계획을 구축하기 위해 대상 기업의 각 제품별 및 공정별 마스터 데이터를 수집하고, 각 데이터들의 환산 및 모듈화 작업을 실시한다. 둘째, 각 주문별 작업우선순위 산출을 위해 디스패칭 룰을 적용한 선할당 시뮬레이션을 실시한다. 셋째, 최적의 디스패칭 룰 을 선정하기 위해 대상 기업의 각 주문별 우선순위 값을 적용한 일정계획 수립 시뮬레이션을 실시한다. 끝으로, 제 조리드타임과 납기지연 관점에서 대상 기업의 작업상황 에 적합한 최적의 디스패칭 룰을 선정한다. 이러한 진행 과정을 통해 최종적으로 선정된 EDD(LBPT)룰을 대상 기 업의 제품생산에 적용할 경우 각 주문별 평균 작업처리 량이 7.36% 상승할 것으로 기대되며, 제조리드타임과 납 기지연시간의 감소가 기대된다. 또한 잔업시간 및 재고 유지비 감소 등을 통해 연간 약 4,464만 원의 비용이 절 감될 것으로 기대된다.

이와 같이 디스패칭 룰 기반의 APS 시스템을 중소 제 조기업에 도입 및 적용하게 되면 각 기업들의 생산환경을 자세히 분석할 수 있으며, 특히 기업의 목적에 맞게 여러 디스패칭 로직을 설계하고, 시뮬레이션 비교분석을 통한 최적의 룰을 선정할 수 있다. 다만 디스패칭 룰은 주어진 환경에 따라 적용 결과가 다르므로 향후연구를 통해 다 양한 주문 특성에 대한 비교분석이 필요하다. 또한 중소 기업의 특성상 생산현장의 모든 상황을 전산화하여 관리 하기 어려운 실정이므로 향후 연구주제로서 APS 시스템 과 기존의 생산계획시스템(ERP 등)과의 연계를 통한 적 정재고 수준 결정, APS 시스템 관련 데이터 입력양식 개 발, CNC 설비 인력배치관리, 셋업시간 감소 방안 연구가 필요하다.