시뮬레이션과 예측 분석 기법을 활용한 제조 리드타임 예측
저자
발행사항
부산 : 동아대학교 대학원, 2022
학위논문사항
학위논문(석사)-- 동아대학교 대학원 : 산업경영공학과 2022.2
발행연도
2022
작성언어
한국어
주제어
KDC
530.96 판사항(5)
발행국(도시)
부산
기타서명
Manufacturing lead time prediction using simulation and predictive analysis techniques
형태사항
vi, 67 p. : 삽화, 도표 ; 27 cm
일반주기명
지도교수: 김준우
참고문헌: p. 60-65
UCI식별코드
I804:21008-200000592651
소장기관
최근 제조업 시장에서는 사회적 변화에 적응하며 경쟁력 강화를 도모하기 위해 다품종 소량생산이 많아지는 추세이다. 하지만 여러 고객별로 요구사항이 다양해지고 제조 현장의 불확실성의 존재로 일일이 반영하고 납기일을 맞추는데 많은 어려움이 따른다. 따라서 리드타임 예측을 통한 운영관리 활동의 필요성이 높아지고 있다. 제조 현장에서 리드타임은 고객의 납기를 맞추기 위해서나 생산일정계획을 수립하기 위해서 매우 중요한 성과 지표 중 하나이다. 대부분의 제조 현장에서 생산일정계획을 수립하기 위해 리드타임 예측은 매우 중요한 역할을 한다. 하지만 실제 제조 시스템의 기계고장, 원자재 납기 지연 등 복잡성과 불확실성들로 인해 리드타임을 정확히 예측하는 것은 쉽지 않다. 또한 예측 분석 기법들을 적용하기 위해선 사전에 학습 데이터를 수집할 필요가 있으며 이를 예측 분석 기법에 적용하기 위해 전처리 및 주요 변수 선택을 할 필요가 있으며 여러 예측 분석 기법들 중 가장 높은 정확도를 갖는 모형을 찾을 필요가 있다. 이에 따라 본 논문은 리드타임 예측 분석을 위한 필요 변수 정의와 재처리 유무에 따른 시나리오를 보여주고 이를 FlexSim3D 공정 시뮬레이션 프로그램을 사용하여 가상 공정을 구축한다. 이를 바탕으로 리드타임 예측 모형에 사용할 학습 데이터를 수집 및 전처리를 진행한다. 또한 예측 분석을 진행하기 위해 다중 회귀, Lasso 회귀, Ridge 회귀와 인공신경망 모형을 사용하여 리드타임 예측 분석을 진행하고 예측 성능을 비교하여 비교적 성능이 좋은 예측 모형을 제안하고 나아가 예측 모형 활용 방안을 제시하고자 한다.
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