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서 론

• 국내 기술 및 연구 동향
• 국외 기술 및 연구 동향

따라서 시뮬레이션 기술의 현장 적용에 어려움이 있다. 2004년 HDW Shipbuilding(독일)은 SIEMENS PLM Software의 Tecnomatix(구 eM-Plant, 현재: Plant Simulation)를 사용하여 생산 계획 시뮬레이션 연구를 수행했습니다.

연구 목적

• 조선해양 생산 시뮬레이션을 위한 표준 정보 모델 제안
• 시뮬레이션을 위한 표준 데이터로 변환 모듈 개발
• 표준 데이터에 대한 적용 및 품질 검증 방법론 제안

데이터 품질 관리의 요소는 크게 데이터 가치 측면, 데이터 구조 측면, 프로세스 측면의 3가지 측면으로 나눌 수 있으며, 이는 서로 상호 연관되어 시스템 내 데이터의 품질에 영향을 미치기 때문에 지속적인 관리 노력이 필요합니다. 무엇보다 제가 이 모든 성과를 이룰 수 있도록 물질적으로나 정신적으로 지지해주시고 격려해주신 부모님께 감사의 말씀을 전하고 싶습니다.

Table 1 Major issue in shipyard production system

조선해양 생산시스템 분석

조선해양 생산관리 시스템 분석

데이터는 표준 XML 형식으로 생성되었습니다. 이러한 비효율적인 정보를 최적화하고 활용하기 위해 품질을 파악하고 개선하기 위해 고안된 방법 중 널리 활용되는 방법은 데이터 품질진단 절차 및 기법이다(한국데이터베이스진흥원, 2009). 보고서(한국정보화진흥원, 2012)를 보면 품질 개선 결과 90만개에 달하는 고객코드 중 중복이 제거되어 81만개로 줄었다. 3개 분류과제에서 보안모를 일반모자로 신고하여 검증을 회피하는 사례도 있었습니다. 관세청 분석업무의 질이 향상되었으며, 정보품질 분석을 통해 발견된 취약점을 예방하기 위해 강화한 것을 알 수 있습니다. 페이지에 입력 오류가 발생했습니다.

Fig. 2 Environmental analysis of production management system of D shipyard

조선소 중일정 데이터 분석

일정정보 분석

• 중일정 계획의 특징
• WBS 코드 분석

소규모계획 기획 중규모계획 중 세부적인 소규모 활동에 대한 계획을 작성합니다. 그러나 소규모 일정의 경우 대부분의 조선소에서는 그렇게 합니다.

Table 6 Tasks of midterm planning phase

제품정보 분석

그 중 가장 중요한 것은 조립순서와 블록의 위치이다. 헐 멤버 정보는 해당 블록을 조립하는 데 필요한 모든 블록을 나타냅니다.

Table 13 Member shape information Fig. 8 Assembly sequence and block tree

설비정보 분석

곡면 블록을 처리할 수 있는 베이는 플랫 블록 공간에 하중이 가해지면 플랫 블록을 생성할 수 있지만, 플랫 블록 공간에서는 곡면 블록을 생성할 수 없습니다. 가공 가능한 블록의 크기는 크레인의 사양, 베이의 면적 등에 따라 결정되며, 대형 블록 조립 현장에서는 중소형 블록도 제작 가능합니다.

레이아웃 정보 분석

일정정보 데이터의 계층적 구조는 Process, WorkType, WorkPackage, WorkOrder, Activity로 나누어 정의된다. 본 연구에서는 첫째, 데이터 컬럼의 완전성을 검증하였다.

Fig. 10 Layout information for hull shop A

조선해양 생산공정 표준스키마 모델 설계

XML의 정의 및 사용

문서를 처리하는 프로그램을 만드는 것이 쉬워야 합니다. 문서는 사람들이 이해할 수 있고 논리적으로 명확해야 합니다.

XML 스키마 정의 및 사용

따라서 본 연구에서는 생산시스템과 조선소 현장에서 사용되는 정보를 분석하여 시뮬레이션 입력정보로 가공하여 독립적인 XML 형식으로 정의하였다. 시뮬레이션 입력 정보로 사용할 스키마를 정의하고 크게 Process, Product, Resource 세 가지 요소로 구성하였다.

일정정보 스키마 정의

예를 들어 블록 조립이나 공정 중 절단과 같은 단계가 이 범주에 속합니다. 작업 유형 프로세스 라인은 HullNumber로 정의되고 코드는 ID로 정의되며 프로세스 이름은 이름으로 정의됩니다.

제품정보 스키마 정의

블록 세부 정보를 정의함으로써, 활동 단계에서 사용되는 블록과 멤버 ID를 이용하여 각 세부 정보를 분리할 수 있습니다. Block arc는 HullNumber, Block ID는 ID, Type은 블록 유형별, 각 블록의 상단 블록 ID는 ParentID, BlockNumber는 조립된 블록 번호, Count는 블록 수, Weight는 각 블록의 무게로 정의됩니다. 크기, 두께, 길이, 너비로 표현됩니다.

설비정보 스키마 정의

그 밖의 정보 스키마 정의

데이터 간 분석을 통해 일관성 결과를 출력할 수 있습니다. 데이터 소스 분석은 크게 두 가지 방법으로 나누어진다.

Table 19 Comparison between shipyard data structures

표준 데이터 변환 모듈 개발

견고한 소프트웨어 아키텍처 구축(애플리케이션/기술 아키텍처) - 아키텍트에 의한 소프트웨어 아키텍처 검증.

개발 환경

유스케이스 분석

조선소 정보는 시스템에서 검색되고 확인되어야 합니다. 조선소에서 가져온 정보를 재구성하여 시뮬레이션 입력을 결정할 수 있어야 합니다.

어플리케이션 아키텍처

조선소로부터 생산정보를 수신할 때, 조립번호로 관리되는 일련의 ID로 모델을 인식하고 분류할 수 있어야 한다. 가져온 생산 정보를 기반으로 작업을 생성할 때 여러 작업 링크 간의 패턴을 인식하고 분류할 수 있어야 합니다.

Fig. 14 Sequence diagram for application architecting

어플리케이션 구현

어플리케이션 시나리오

입력된 데이터 중 일부는 표 21과 표 22에 나타나 있으며, 애플리케이션이 실행되는 화면은 그림 2와 같다. 이 실행 결과로 출력되는 XML 결과는 그림 1과 같다.

Table 21 Input data from midterm scheduling

결과 데이터 응용

오류 데이터를 정의하려면 먼저 품질 표준을 선택해야 합니다. 이전 장에서는 핵심 데이터 항목에 대한 세부적인 품질 기준과 방법을 설정하였다.

Fig. 20 Simulation model of fabrication shop and sub assembly line

조선소 데이터에 대한 품질 검증

데이터 품질 측정 개요

따라서 데이터 품질관리는 정보시스템 운영에 있어서 필수적인 요소 중 하나이다. 데이터를 생성하거나 처리하여 이동하는 경우 관련 데이터가 모두 일치해야 합니다.

Table 23 Detailed quality standards

데이터 품질 측정 중요성

조선소 데이터 품질 측정의 필요성 및 목적

조선소 데이터들의 연관 관계 분석

정합성 분석 방법

각 테이블에 대해 ID와 int, double 유형의 열입니다. 지금까지는 데이터 테이블의 열에 대해서만 일관성을 확인했습니다. 다음으로 컬럼 간의 연결성을 고려하고 확인합니다.

Table 24 The target columns for data quality standards

품질 평가 기준

그리고 지표간 비교평가를 위해 5개의 지표를 선정하였다. 각 지표의 중요도는 전문가 평가 결과를 바탕으로 산출되었습니다.

Fig. 21 Procedure for importance estimation among measured

품질 분석 사례

실제 시뮬레이션 데이터는 이렇게 재정의된 표준 데이터 구조를 기반으로 생성되었습니다. 실제로 개발된 모듈을 대형 조선소 3곳의 데이터에 적용하고, 표준 데이터 모델 검증을 위해 시뮬레이션을 구현하였다.

Table 28 Output table of integrated data quality for one line

결론

향후 과제

그리고 많은 조언을 해주신 조미정 선배님께도 감사 인사를 전하고 싶습니다. 아울러, 항상 저를 사랑해주시고 아껴주시는 모든 분들께 감사하다는 말씀 전하고 싶습니다.