세계적으로 유명한 독일 자동차 제조업체의 엔지니어들은 해당 기업의 아주 성공적인 상업용 승합차를 위한 현대적이고 최적화된 생산 라인을 모색하였습니다. 많은 생산 시설에서 3천 4백만대의 상업용 승합차를 납품한 이 업체는 상이한 공장에 적용할 수 있는 유연성을 갖춘 최적화 수단을 원했고 자동 수송 차량(Autonomous Guided Vehicles)과 같은 기술에 대해 설명했습니다. 프로젝트의 첫 단계에서는 5%의 효율성 향상을 실현했고 그 다음 단계에서는 더 큰 향상을 확인했습니다.
문제점: 조립 라인 최적화와 효율성
해당 업체의 물류 엔지니어들은 대규모 자동 수송 차량을 적용하는 상황에서 자동차 공장 내부 물류의 효율성을 평가하고 최적화할 수 있는 도구가 필요했습니다. 물류 엔지니어들이 다음을 알고자 했습니다.
- 장비 활용
- 인력 풀(특히 불규칙한 작업의 경우)
- 시간 손실(교통, 대기, 재포장 등의 원인으로)
- 이동 거리
- 조립 라인의 수적 부족
- 재고 재주문 수준
- 운반 투어 활용
무엇보다도 수익성을 위해 조립 라인의 부족으로 인한 생산 중단은 발생하지 않아야 했습니다.
위에 나열된 측면의 효율성과 최적화를 고려하면서 계획 엔지니어는 상업용 승합차 생산 라인에서 나타나는 문제를 해결해야 했습니다.
- 너무 많은 부품 종류 – 수만 개의 부품이 같은 공장에서 조립되었습니다.
- 부속품의 변동성 – 해당 승합차의 사이드 미러에는 130개의 다른 버전이 있었습니다
- 복잡한 운송 – 지게차와 차량 세트 운반 자동 수송 차량
- 시간과 공간적 제약 – 함께 사용하는 경로와 시간에 민감한 활동
- 조립 라인 정책 – 라인의 품질, 수량 및 '원 터치 – 원 모션' 등
복잡한 조립 라인을 어떻게 최적화할 것인가
스프레드시트에 기반한 전통적인 분석 기술로는 관련 공정과 공정 간의 관계와 같은 현재 자동차 조립 라인의 복잡성을 고려할 수 없습니다. 더욱이 조립 라인의 특성을 진정으로 포착하려면, 운송 차량의 속도, 교통 상황, 공유된 자원으로의 접근성, 확률적 수요 등의 동적 특성을 고려해야 합니다.
시뮬레이션은 조립 라인의 복잡성과 그 동적 특성을 포착할 수 있는 방법을 제공합니다. 애니로직의 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 생산 공정 엔지니어들은 머티어리얼 핸들링 라이브러리를 사용하여 조립 라인을 모델링하고 외부의 소프트웨어 라이브러리에 접속하고 커스텀 요소들을 개발할 수 있습니다. 이 소프트웨어의 클라우드 기능은 애니로직의 모델링 기능 이외에 엔지니어링 팀의 협업 실험 요건을 충족하여 피드백과 검토 주기를 감축하여 개발 속도를 높였습니다.
솔루션: 복잡한 자동차 생산 시설의 모델링
모델의 적용 가능성과 향후 사용성을 최대화하기 위해, 개발자들은 몇몇 세부 지침을 사용하여 시뮬레이션 모델을 만들었습니다.
- 유연성
- 확장성
- 실제 데이터 소싱
- 빠르게 적응성
이 원칙들을 통해 새 기술과 공정 개발을 가지고 여러 공장의 레이아웃을 정확히 수정할 수 있었습니다.
모델의 레이아웃은 작업 현상의 DXF 파일을 분석하여 매개 변수로 설정됩니다. 이는 생산 플래너가 AutoCad 등의 작업 현장에서 사용하는 디자인 소프트웨어를 사용해 레이아웃을 수정하고 빠르게 시뮬레이션에서 테스트할 수 있다는 것을 의미합니다.
실제 데이터 소싱은 모든 부품, 위치, 수송 차량, 순서가 시뮬레이션의 시작에서 에이전트로 업로드되고 설정된다는 것을 의미합니다. 이 세분성은 아주 낮은 추상화 수준과 모델의 높은 사실성을 보장합니다.
정응성을 보장하고 현대 제조업에서 발생하는 빠른 변화를 수용하기 위해, 개발자는 모듈식 설계 방식을 사용하였습니다. 이는 새로운 개발이나 공정의 수정은 독립적으로 모델링되며 분석을 위해 전체 모델에 쉽게 통합될 수 있다는 것을 의미합니다.
결과: 시뮬레이션은 상세한 분석을 제공합니다
자동 생산 시설의 시뮬레이션 모델은 물류 엔지니어들이 이전에 경험했던 것보다 훨씬 많은 출력과 세부사항을 제공합니다. 그 예로, 멀티 카트 수송차량은 300개가 넘는 위치를 방문할 수 있으며 그들의 움직임을 분석하기란 어려운 일이었습니다. 하지만 이제 멀티 카트 수송차량의 움직임은 파악되었습니다. 메트릭스 또한 운전자가 얼마나 바쁜지 뿐만이 아니라 차량의 활용도 또한 보여주면서 효율성에 관한 통찰력을 제공하였습니다.
시뮬레이션 모델 인터페이스의 스크린샷(확대하려면 클릭)
모델 개발자들은 엔지니어들이 이전에 가지지 못했던 수준의 출력 정보를 제공할 수 있었으며 더 많은 결과와 그 결과에 더 많은 세부 사항을 제공하였습니다.
계획 및 투자의 의사 결정 지원
처음 시뮬레이션 모델은 주문에 착수하기 전 수백만 유로의 자동 수송 차량 프로젝트의 모든 것이 원하는대로 작동하는지 확인함으로써 성공을 거두었습니다.
최초의 자동 수송 차량 프로젝트 이행의 확인을 도운 후, 해당 모델은 프로젝트의 이행 전 확인 및 기타 용도로도 계속 사용되었습니다. 이 모델은 수동 공정의 효율성을 평가하고, 자동 수송 차량 프로젝트의 이행을 지원하고 완전히 자동화된 작업 현장을 선도하는 작업을 지원합니다.
모델이 실행되는 방식의 사례로, 70명 이상의 인력을 평가하는 첫 단계는 5%의 효율성 향성을 실현했고, 두 번째 단계는 자동화를 통해 만들 수 있는 5%의 추가적인 향상을 이루어냈습니다.
효율성 평가 목적과 관련하여, 현재 시뮬레이션은 이전에 플래너가 수동으로 하던 계산의 90%를 제공하여 시간을 절약하고 추가적인 검증을 제공한다는 점에 주목할 가치가 있습니다.
종합적으로, 신중한 계획과 명확한 목표를 가진 독일의 자동차 업체의 물류 플래너는 오늘날과 미래의 운영을 지원하고 개선하는 데 도움이 되는 도구를 구현하였습니다. 뿐만 아니라 해당 모델은 다른 시설에 적용하여 투자 수익을 증가시킬 수 있습니다.
프로젝트의 핵심은 모델의 유연성과 확장성, 그리고 그 구현을 가능하게 하는 애니로직의 기능에 대한 디자인 결정이었습니다.
애니로직 컨퍼런스에서 있었던 질의응답 세션의 영문 프리젠테이션을 시청할 수 있습니다.
