가스터빈 제조업체를 위한 프로젝트 관리 디지털 트윈 개발

가스터빈 제조업체를 위한 프로젝트 관리 디지털 트윈 개발

문제

세계에서 가장 큰 터빈 제조업체 중 하나는 5년 동안 생산될 매우 유망한 가스 터빈 포트폴리오를 가지고 있었고 30%의 순마진을 낙관적으로 계획하고 있었다. 이 회사의 포트폴리오는 1000개의 프로젝트로 이루어진 100개 이상의 프로그램으로 구성되었고, 각 프로젝트는 여러 단계로 구성되었다. 과거 실적에 의존해 신뢰도를 중심으로 전략적 경쟁력을 구축해 납품 지연에 따른 위약금과 조기 실적에 따른 보너스를 제공할 수 있도록 했다.

그 5년간의 포트폴리오가 시작된 지 약 1년이 되었을 때, 경영진은 프로그램 완성에 필요한 프로젝트들 중 일부가 상당한 지연에 직면하고 있다는 것을 깨달았다. 그들은 프로젝트와 프로그램 레벨에서 추가한 버퍼들이 이러한 예상치 못한 지연을 흡수하기에 충분하기를 바라고 있었다. 이런 지연과 영업팀이 밀리는 일이 많아졌는데도 신규 프로그램에 대한 표준 리드 타임을 계속 약속하고 있는 점을 고려하면 고객과 주주 약속을 지킬 수 있을지 회사 측은 우려했다.

좋은 결정과 정확한 예측을 어렵게 만드는 것은 프로젝트 환경에서 관리자들이 직면하는 변동성, 불확실성, 복잡성, 제약 및 모호성 뿐만이 아니다. 비선형성이 있다는 것도 사실이다. 작은 변화는 운영 및 재무 성과에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 그 반대의 경우도 마찬가지다. 우리가 개발한 이 프로젝트 포트폴리오 디지털 트윈과 같은 동적 시뮬레이션 모델은 관리자가 이러한 과제를 극복하는 데 도움이 될 수 있다.
Alan Bannard 박사

오늘날, 높은 수준의 VUCCA(역량성, 불확실성, 복잡성, 제약성, 모호성)로 인해 고객과 주주에게 신뢰할 수 있는 약속을 하는 것은 점점 더 어려워지고 있다. 또한, 프로젝트 기반 기업들이 복잡한 적응 시스템의 기준을 충족한다는 사실 때문에, 종종 작은 변화들은 큰 긍정적 또는 부정적인 영향을 끼칠 수 있다. 전통적인 포트폴리오 및 프로젝트 계획 소프트웨어는 모든 동적 상호의존성, 자원 제약 및 가변성을 고려할 수 없으며, 따라서 리더십 팀이 직면한 다음과 같은 중요한 질문에 답하기 위해 사용할 수 없었다.

이 회사와 CCPM 소프트웨어 제공자 및 구현 파트너는 제약조건에 기반한 연구 및 혁신 서비스의 선도적인 출처인 GRLD(Goldratt Research Labs)의 지원을 요청했다. GRL은 제조 프로젝트 관리 전략을 시뮬레이션하기 위해 회사 프로그램 및 프로젝트 포트폴리오 중 디지털 트윈을 개발할 수 있다고 제안했다. 여기에는 새로운 CCPM 및 신속한 변화를 위한 계획 및 실행 규칙을 구현함으로써 발생하는 운영 및 재정적 영향을 수량화하여 작업(WIP)을 제한하고 올바른 실행 우선순위를 설정하여 멀티태스킹 및 비동기화로 인한 지연을 줄이는 테스트가 포함되었다.

기존 제조 프로젝트 관리와 중요 체인 제조 프로젝트 관리의 차이점

기존 제조 프로젝트 관리와 중요 체인 제조 프로젝트 관리의 차이점

제조 디지털 트윈이 대답할 수 있는 또 다른 질문은 무엇이 가장 적절한 WIP 제어 메커니즘이며, 그러한 메커니즘에 대한 적절한 WIP 한계는 무엇인가 하는 것이었다. 그들이 프로그램 레벨, 프로젝트 레벨, 또는 아마도 복합 레벨에서 WIP를 통제해야 하는 경우, 프로그램 레벨에서 WIP를 통제하고 용량 제약 자원이 고갈될 경우 더 많은 프로젝트를 방출할 필요가 있었다. 가장 경험이 많은 CCPM과 애자일 전문가들도 이런 질문에 대답하지 못했다.

이 프로젝트에서 GRL의 목표는 두 가지였다. 첫째, 경영진에게 핵심 질문에 대답할 수 있는 의사결정 지원 도구를 제공할 수 있을 정도로 정확하게 이 회사를 대표하는 디지털 트윈을 개발하십시오. 둘째로, 유사한 과제를 안고 있는 다른 고객을 위해 프로그램, 프로젝트 및 단계의 모든 포트폴리오를 시뮬레이션하기 위해 자체 구성 가능한 디지털 트윈 플랫폼을 추가 개발 및 테스트할 수 있는 기회를 활용한다.

이 디지털 트윈의 범위는 다음을 파악하기 위해 제조 프로젝트 관리를 위해 설계되었다.

해결책

GRL은 수 년 동안 AnyLogic 생산 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 TOC 모범 사례 대비 전통적인 공급망 및 프로젝트 관리 관행을 사용할 경우 발생할 수 있는 운영 및 재정적 영향을 예측할 수 있는 제조 시뮬레이션 모델을 구축해 왔다. 이러한 모델은 기업이 TOC의 모범 사례를 구현했을 때 얼마나 더 나은 성과를 낼 수 있는지, 그리고 이를 수행하는 가장 빠르고, 단순하며, 가장 낮은 비용 및 가장 낮은 리스크 방법이 무엇인지 보여주기 위해 적용된다.

이 프로젝트에서는 다음과 같은 이유로 애니로직 제조 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 디지털 트윈을 구축하기로 결정했다.

제조 프로젝트 관리 시뮬레이션 툴 데모

GRL은 이미 AnyLogic에 제조 프로젝트 관리 최적화 플랫폼을 만들어 개발자들이 어떤 환경에서도 완전히 자체 구성이 가능한 디지털 트윈을 만들 수 있도록 했다. 그들은 그것을 다른 사업과 산업 분야에서 시험했고 현재 이 특정한 프로젝트의 목적을 위해 채택했다.

이 모델에서는 에이전트 기반 시뮬레이션 방법과 이산 사건 시뮬레이션 방법이 모두 사용되었다. 모델의 입력은 고객의 프로젝트 관리 시스템에서 엑셀로 직접 수출되는 전체 포트폴리오의 완전한 업무 분석 구조였다. 자원, 자원 가용성, 늦은 준공 위약금, 조기 준공 상여금 등에 대한 위치를 기술한 엑셀 시트도 추가됐다. 제조 프로젝트 관리 시뮬레이션 모델은 또한 사용자에게 전통적인 프로젝트 계획 및 실행 관행 또는 제약 이론 CCPM 규칙의 모범 사례를 사용하여 시나리오 실행 여부를 선택할 수 있는 능력을 제공했다.

기본 시나리오는 회사가 다음과 같은 기존 규칙을 계속 사용할 경우 시뮬레이션 프로젝트 관리 포트폴리오가 얼마나 걸릴지 확인하기 위해 설계되었다.

제조 프로젝트 관리 시뮬레이션 모델은 다음 세 가지 방법 중 하나로 사용자가 실행할 수 있도록 설계되었다.

시뮬레이션 출력에는 사용자가 다양한 시나리오에서 서로 다른 특성을 비교할 수 있는 기본 AnyLogic 제조 시뮬레이션 소프트웨어 보고서, 상세 Excel 보고서, 특정 프로젝트 또는 단계 실행에 대한 심층 분석을 위한 로그 등이 포함된다.

결과

GRL은 4가지 시나리오의 운영 및 재무 결과를 회사 경영진에게 제시했다. 첫 번째 기준 시나리오는 기존의 제조 프로젝트 관리에 따른 회사가 계획한 5개년 프로그램 포트폴리오를 완성하는 결과를 보여주었다. 과거의 지출 전략과 지연된 프로젝트와 프로그램의 자원을 흡수하기 위해 인용할 때 사용한 높은 순이익도 프로젝트와 프로그램을 제때에 수익성 있게 끝내기에는 부족할 것이 분명했다. 실제로 제조 프로젝트 관리 시뮬레이션 결과 경영진의 공포로 2년 이상 늦어져 1억8100만 달러의 손실이 발생할 가능성이 높은 것으로 나타났다.

제조 프로젝트 관리 시뮬레이션 결과

제조 프로젝트 관리 시뮬레이션 결과

나머지 세 가지 시나리오는 CCPM 구현의 일환으로 세 가지 서로 다른 WIP 제어 메커니즘을 구현한 경우 회사가 두 프로그램 모두에서 정시에 얼마나 더 잘할 수 있는지와 전반적인 수익성 성과에 초점을 맞췄다.

프로젝트 포트폴리오 디지털 트윈 시뮬레이션에서 생성된 4가지 시나리오를 통해 회사의 리더십과 프로젝트 관리 팀은 프로젝트 계획 및 실행 규칙의 변경이 프로젝트 포트폴리오 성과 및 수익성에 가장 큰 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 것을 파악할 수 있었다.
Jaco-Ben Vosloo

디지털 트윈은 회사에게 프로젝트 수준의 WIP 통제가 최선의 선택인 것처럼 보인다는 것을 보여주었다. 9개월 뒤 포트폴리오 전체를 마칠 예정이었지만 여전히 1억400만 달러의 순이익을 남기게 됐다. 더욱이, 모든 프로그램과 프로젝트가 위약금과 상여금을 가지고 있는 것은 아니었기 때문에, 가장 늦게 완료되는 위약금과 조기 완료 보너스가 가장 높은 우선순위를 가지는 프로그램과 프로젝트를 보장하기 위해 최적의 우선순위 규칙을 식별하는 시나리오를 운영함으로써 훨씬 더 나은 재무 결과를 얻을 수 있었다.

GRL의 제조 프로젝트 관리 시뮬레이션도 그들이 모든 프로젝트 환경을 모델링할 수 있는 재사용 가능하고 자체 구성이 가능한 프로젝트 관리 디지털 트윈인 AnyLogic 프로덕션 시뮬레이션 플랫폼을 사용하여 만들 수 있다는 것을 보여주었다. 그것은 쉽게 구성할 수 있고, 회사의 프로젝트 관리 시스템과 통합될 수 있으며, 전통적인 대 전통적인 대 다른 가능한 결과를 정확하게 예측하기 위해 작업 기간 변동성 및 기타 무작위 이벤트를 고려할 수 있다. CCPM은 회사의 운영 및 재무 성과에 대한 리소스 할당 및 우선 순위 규칙의 변경이 미치는 영향을 결정할 수 있다.

AnyLogic Conference에서 이 사례 연구를 발표하는 Alan Barnard 박사와 Jaco-Ben Vosloo의 비디오를 보거나 그의 프레젠테이션을 다운로드하십시오.

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