조선소 용량 분석

유사 케이스 스터디

• 유닛 처리량 증가를 지원하는 강철 플랜트 시뮬레이션

  이 회사의 철강 생산 단위 중 하나는 내부 물류 시스템을 최적화하여 전체 단위 처리량을 늘릴 수 있는 가능성을 보였다. 최적의 공정 흐름을 도입하고 다양한 배치 구성을 테스트하여 크레인 및 레이들 핸들링을 개선하는 것이 기회였다.

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• 대규모 자율 이동 로봇 운영 최적화

  자동차 업계의 선두주자들은 생산성을 향상하기 위해 생산 시설에 자율 이동 로봇(AMR)을 사용합니다. 이 사례 연구에서는 테슬라의 물자 흐름 엔지니어이자 구 BMW 그룹 박사과정 학생이며 자율 이동 로봇(AMR) 연구자인 막시밀리언 셀메어가 대규모 수송 차량 함대 배치 시의 표준 업계 관행을 설명하고, 애니로직 기반의 시뮬레이션이 최적의 작업 할당 알고리즘의 개발에 도움을 주는지 보여줍니다.

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• 항공기 생산확대를 위한 관리전략 분석

  새 항공기의 생산을 늘리는 것은 제품 및 생산 공정의 지속적인 평가와 수정을 수반하는 복잡한 과정이다. 결과적으로, 항공기 리드 타임이 급격하게 증가할 수 있다. 또한, 항공기는 저 용량 제품이며, 각 유닛이 주문 제작인 경우가 대부분이다. 이러한 요인들은 제품 라이프사이클의 감소에 유관되어 항공기 생산 엔지니어에게는 주요 도전과제가 되고 있다. 점점 더 빈번해지는 램프업(ramp-up)의 도전에 대처하기 위해 에어버스 그룹은 유럽 연합 ARUM(Adaptive Production Management) 프로젝트에 합류했다.

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• 시뮬레이션 소프트웨어를 사용한 공급망 예측과 채찍 효과 평가

  반도체 수요는 불안정하고 혁신 주기에 크게 좌우됩니다. 그 불안정성으로 인해 반도체 공급망에서는 채찍 효과가 발생하기 쉽습니다. 이러한 문제들이 공급망 부족과 코로나 사태로 인해 악화되었습니다. 이 사례 연구는 인피니언의 공급망 엔지니어들이 어떻게 시뮬레이션 모델링을 이용해 인피니언의 공급망을 최적화하고 채찍효과를 완화하였는지를 보여줍니다.

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• 새로운 제약 시설의 제조에 관한 의사 결정 지원

  GSK는 시뮬레이션 모델링을 사용해 이탈리아의 파르마에 있는 바이오 의약품 제조 시설의 재개발에 20% 낮은 자본 지출을 결정했습니다. 프로젝트에 관한 분석, 계획, 의사 결정 지원을 위해 GSK는 수상 경력이 있는 기술 응용 회사인 Decision Lab과 함께 작업했습니다.

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• 생석회 생산 작업 최적화

  선도적인 글로벌 철강 생산업체인 타타 스틸은 시뮬레이션을 사용하여 생석회 생산 작업을 최적화했습니다. 다섯 가지 생산 시나리오의 분석은 생석회 생산 시설에서의 전력 소비와 운영 비용 감소로 이어졌습니다. 이 사례 연구에서 그들이 어떻게 이러한 결과를 이루어냈는지 알아보세요.

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• Comparing and Implementing Job Shop Scheduling Techniques with AI-powered Simulation

  The Model Group, in their factory in Weinfelden, Switzerland, was producing about 200 jobs a day. The job shop scheduling was done manually, and this was found to be inefficient. So, they needed to find a way to implement different job shop scheduling techniques and compare and validate them. ProSim combined simulation modeling...

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• 제조 라인의 디지털 트윈: 유지보수 의사 결정 지원

  CNH Industrial은 캐피탈 분야의 글로벌 리더사다. 이탈리아 투자회사 엑소르가 재정적으로 관리하고 있으며 케이스, 뉴 홀랜드, 아이베코 등 12개 브랜드로 구성되어 있다. CNHI는 브랜딩을 통해 다양한 농·산업·상업용 차량과 파워트레인을 설계, 생산, 판매한다. CNH Industrial은 유지보수 프로세스를 새로운 Industry 4.0 기술 적용을 시작할 수 있는 유망 영역으로 파악했다. 자동차 및 관련 업계에서는 다운타임 비용이 클 수 있다. 이와 같이 다운타임을 줄이기 위해 유지보수를 개선하면 상당한 성공을 거둘 수 있다.

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• Intel이 운영 플랜트 다운타임을 방지하도록 지원하는 간단한 시뮬레이션 모델

  인텔 공장은 고장이 잦은 특정 유형의 장비를 사용했고, 이는 용량 제약의 원인이 되었다. 장비를 수리할 수 있으면 인텔 공장 기술자들이 수리하거나, 문제가 너무 복잡하면 공급업체 수리 센터로 보내기도 했다. 이 비싼 부품들은 중요한 공장 운영에 사용되었고, 수리하는 데 상당한 시간이 걸렸기 때문에 다운타임을 피하기 위해 여분의 예비 부품을 손에 들고 있어야 했다. 부서진 부품들은 일부 공장들에 제약을 가했고 다른 공장들은 예비품들을 구입했다.

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• 실시간 의사 결정 지원을 위해 AnyLogic을 사용하는 GE 제조 공장

  GE는 2012년 혁신 에너지 저장 사업 출범과 연계해 배터리 제조 공장을 신설했다. GE의 흥미진진한 기회는 공정과 불확실성의 진화에 따라 생산 처리량과 수율을 높이고, 시장 점유율을 얻기 위해 제조 비용을 절감하는 등 많은 새로운 도전을 가져왔다. GE글로벌리서치센터는 구체적인 공정뿐만 아니라 제조시스템 전반을 분석할 수 있는 강력하고 유연한 툴을 모색했다.

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