The scheduling of plant should be determined based on the product demands correctly forecasted by reasonable methods. However, because most existing forecasting packages need user’s knowledge about forecasting, it has been hard for plant engineers without forecasting knowledge to apply forecasted demands to scheduling. Therefore, a forecasting module has been developed for plant engineers without forecasting knowledge.
In this study, for the development of the forecasting module, an automatic method using the ARIMA model that is framed from modified Box-Jenkins process is proposed. And a new method for safety inventory determination is proposed to reduce the penalty cost by forecasting errors. Finally, using the two proposed methods, the automatic module has been developed.
이윤의 최대화를 목적으로 하는 PVC 공정 일정계획은 정해진 시간에 대해서 세워진다. 정해진 시간에 대한 PVC 제품의 수요는 미래의 값이므로 알 수가 없기 때문에 PVC 공정 일정계획은 수요에 대한 불확실성을 가지게 된다.
하지만 기존의 대부분의 예측 소프트웨어는 수요예측에 관련된 지식을 가지고 있어야 만 사용할 수 있어서 수요예측 지식이 없는 공장의 엔지니어가 사용하기는 어려운 점이 많다. 그래서 공장의 엔지니어들은 체계적인 방법이 아닌 개인의 경험으로 수요를 예측하고 이를 이용하여 일정계획을 세운다. 이를 개선하기 위해서 수요예측의 지식이 없는 사용자가 손쉽게 사용할 수 있는 수요예측 소프트웨어가 필요하다.
자동 수요예측 소프트웨어를 개발하기 위해서는 자동예측 방법이 필요하다. 그래서 ARIMA 자동 모델링 방법은 제시되었으며 이 방법은 한국의 대표적인 PVC 제품의 수요예측에 적용되었고 효율적인 예측 성능을 보였다. 하지만 이 결과는 예측 오차에 대한 벌금 비용을 발생 시켰고 이를 개선하기 위해서 안전제고 산출 방법이 제시되었으며 이 방법은 벌금 비용을 줄일 수 있었다.
제시된 자동예측 방법과 안전제고 산출 방법을 이용하여 수요예측의 지식이 없어도 쉽게 사용할 수 있는 예측 소프트웨어를 개발 하였다. 그 소프트웨어는 현재 개발 중인 ‘통합 일정계획 시스템’과 연동할 수 있도록 개발 되었으며, 제품의 수요를 자동으로 예측할 수 있고, 안전재고도 자동으로 산출할 수 있다. 이뿐만이 아니라, 수요예측에 필요한 데이터를 D/B시스템에서 자동으로 불러와서 정해진 형태로 데이터를 가공해 준다. 사용자는 단순한 조작 만으로 소프트웨어를 구동할 수 있다.
이 소프트웨어의 개발은 PVC 공정 일정계획의 불확실성을 줄여 주어 더욱 더 효율적인 일정계획을 세울 수 있는 기반을 제공해 준다.
