시뮬레이션을 통한 철골 통합 공급망의 신뢰성 및 수익성 개선

시뮬레이션을 통한 철골 통합 공급망의 신뢰성 및 수익성 개선

문제

오늘날, 많은 철강 제조업체들은 투자 수익률과 서비스 수준을 향상시킬 희박한 제조 도구를 필요로 하고 있다. 대부분의 철강회사들이 달성하려고 애쓰고 있는 최소 80%의 신뢰성 수준은 오늘날의 고객과 투자자가 처리하고자 하는 것과 전혀 거리가 멀다.

철강제조 공정시뮬레이션

유럽의 가장 크고 오래된 철강 제조업체 중 하나가 이러한 문제들을 접하고 필사적으로 해결하기 위해 노력하고 있었다. 그들의 시책은 모두 안정된 시스템을 구축하기보다는 끝없는 데보틀링으로 끝났다. 그 회사는 골드라트 연구소의 지원을 요청했다. 그들은 함께 회사의 공급망을 변형하고 최적화하기로 결정했다. 왜냐하면 공급망은 외부 변화에 대한 취약성이 높고, 수익성과 ROI가 낮기 때문이다.

당시 회사 경영진은 공급망이 매우 복잡했기 때문에 효과적인 변화를 할 수 없었다. 결과를 거의 예측할 수 없었기 때문에 새로운 규칙을 정하는 것은 매우 어렵고 위험했다. ERP(기업 리소스 계획 소프트웨어)나 Excel 스프레드시트와 같은 정적 의사결정 지원 도구는 그러한 복잡한 환경 내에서 의사결정을 지원하도록 설계된 적이 없기 때문에 도움이 되지 못했다.

시스템의 모든 상호의존성, 제약조건, 역학성 및 가변성을 충분히 고려하기 위해 시뮬레이션 모델링을 채택하기로 결정했다. 제조 공정 시뮬레이션을 통해 엔지니어는 제조 공급망의 모든 복잡한 세부 사항을 파악하고 성능 격차의 원인을 파악하며 안전한 디지털 환경에서 가능한 솔루션을 테스트할 수 있었다. 시뮬레이션 모델링은 이러한 예측을 투자자와 고객에게 신뢰할 수 있는 제조 최적화 약속으로 바꿀 수 있도록 경영진이 더 빠르고 더 나은 결정과 예측을 할 수 있도록 하기 위한 것이었다.

해결책

여러 가지 모델이 제작되어 통합 철강 생산 공급망 전체를 대표할 수 있게 되었다. AnyLogic 제조 공급망 시뮬레이션 소프트웨어는 하나의 모델에서 다양한 모델링 방법을 사용할 수 있는 기회를 제공한다. 개발자는 이 멀티메소드 모델링 기능과 통합 에이전트 기반, 이산 이벤트 및 모델에서의 시스템 다이내믹스 접근 방식을 활용했습니다. 이것은 모든 요소, 프로세스 및 상호의존성을 반영하는 것을 가능하게 했다. 모든 모델은 단일 시나리오에 대한 결과, 다양한 파라미터에 대한 민감도 분석 및 직접 시나리오 비교를 보여주는 기능을 가지고 있었다.

모델용 데이터(70개 이상의 Excel 워크시트)는 ERP와 EMS에서 수집했으며, 외부 데이터에서 자체 구성 가능한 모델을 만들 수 있는 AnyLogic 능력은 개발 시간을 대폭 단축하는 데 도움이 되었다.

제조공정 시뮬레이션 모델은 2D와 3D 애니메이션을 상세하게 담았다. AnyLogic 플랫폼은 사용하기 쉬운 인터페이스와 독립형 애플리케이션으로 모델을 내보낼 수 있는 기능을 제공하며, 특별한 소프트웨어 없이 어떤 컴퓨터에서도 모델을 실행할 수 있다. 현재 빠르고 효율적인 의사 결정을 위해 중요한 모바일 작업과 협업이 AnyLogic Cloud에 의해 촉진되었다. 이 웹 서비스는 사용자가 휴대 전화와 태블릿을 포함한 모든 장치의 웹 브라우저에서 온라인에서 까다로운 모델을 실행하고, 모델을 공유하고, 시나리오를 토론하고, 고객에게 시뮬레이션 분석을 제공할 수 있게 해준다.

핫코일 마감 시뮬레이션 모델

핫코일 마감 시뮬레이션 모델

뜨거운 코일 마감 부위는 막힘이 많고 필요한 코일을 파내기 위해 영구적인 코일 이동이 있었다. 심지어 주차장에 코일이 가득 차 있었는데, 이는 이 시스템이 효과적으로 작동하지 않고 있음을 나타낸다. 막힘을 피하고 흐름을 개선하기 위한 새로운 결정이 필요했다.

설계 모델은 시스템의 모든 코일의 위치를 시뮬레이션했다. 각 코일에 대하여 종류, 목적지, 보관 장소를 지정하였다.

이 모델은 처리량, 진행 중인 재고 및 비용 영향을 바탕으로 막힘 감소에 대한 효율적인 옵션을 식별하는 데 도움이 되었다. 열간 스트립 밀 생산량 증가와 코일 폭 배율을 포함한 운영상의 변화는 더 나은 생산 계획과 제어를 위해 시험되었다. 이 모델은 또한 마차 선단을 업그레이드하고 최적화할 수 있는 최선의 방법을 찾는 데 도움을 주었다. 향후 핫코일 관리 프로세스의 완전한 자동화를 허용하는 새로운 운영 규칙의 시험에 모델을 사용할 수 있다.

강재 및 슬래브 시뮬레이션 모델

강재 및 슬래브 시뮬레이션 모델

강철 작업과 스케줄은 둘 다 매우 복잡하다. 제품 혼합이나 운영 규칙의 변경에 따른 영향을 예측하는 것은 매우 어렵다. 이를 테스트하고 효율성을 높이기 위해서는 구체적인 모델이 필요했다.

이 모델을 통해 개발자들은 제조 시스템의 모든 요소를 파악할 수 있었다. 세부 2D 애니메이션 내에서 사용자는 크레인이나 제품을 클릭해 상태와 진행 중인 작동을 확인할 수 있다. 모델의 핵심은 모든 운영의 생산 계획과 일정을 지원하는 논리다. 필요한 제품 믹스 및 기타 파라미터를 설정 및 변경할 수 있으며, 필요한 경우 수동 스케줄링이 가능하다.

강철 및 슬래브 생산 시뮬레이션 모델은 다음을 가능하게 했다.

강철 공급망 모델

강철 공급망 모델

위에서 언급했듯이, 그 회사는 공장 바닥에서 큰 혼잡과 낮은 신뢰성을 경험하고 있었다. 그 회사는 재고가 많아서 제대로 관리하지 못했다. 그러한 상황의 주요 원인을 파악하고, 구현될 새로운 글로벌 최적화 규칙을 식별하며, 운영 및 재무적 편익을 계량화할 필요가 있었다. Goldratt Research 는 관리자가 생산 계획과 일정을 개발할 때 사용할 수 있는 생산 최적화 및 의사결정 지원 도구를 제공하는 임무를 맡았다.

그 모델은 공급망의 모든 부분을 상세하게 나타낸다. 사용자는 공급망에서 링크를 클릭하여 내부의 프로세스를 볼 수 있다. 모델 통계는 주식 수준, 처리 단위, 재무 등에 관한 정보를 제공한다.

그 결과, 문제는 주로 경영진이 제조와 유통을 위해 항상 최저 톤당 비용 옵션을 선택한 데 기인하는 것으로 밝혀졌다. 또 다른 문제는 용량의 영구적인 균형이었다. 모델은 다음과 같은 경우에 유용할 수 있다.

결과

Goldratt Research와 그 고객은 이 모델을 사용하여 회사가 지난 몇 년 동안 겪고 있던 혼잡과 낮은 신뢰성의 원인을 알아냈다.

때가 되었을 때, 모델은 변경사항이 운영 및 재무 성과에 미치는 영향을 시험할 수 있는 안전하고, 낮은 비용 및 매우 빠른 방법을 제공했다. 이 모델들은 또한 서로의 결과를 검증하는 데 사용되었다.

미래에는 주간, 월간 또는 연간 기준으로 모델을 사용하여 워크플로우를 분석하고 중요한 의사결정과 신뢰할 수 있는 약속을 할 수 있다.

GoldrattAlan Barnard 박사와 Jaco-Ben Vosloo의 프로젝트 프레젠테이션.

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