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(A) knowledge-based approach to crude oil delivery scheduling = 인공지능 기법을 이용한 원유도입 일정 계획 지원 시스템의 개발에 관한 연구
서명 / 저자 (A) knowledge-based approach to crude oil delivery scheduling = 인공지능 기법을 이용한 원유도입 일정 계획 지원 시스템의 개발에 관한 연구 / Yong-Uk Song.
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 1990].
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Although there have been many management science applications to part of petroleum industry, only a few integrated planning and scheduling models can be found. Moreover the acquisition of crude oil by ocean transportation has been overlooked. This comes from the inherent complexity of overall production scheduling in oil refinery. To tackle this problem a detailed daily schedule for crude oil delivery is generated under a monthly master plan. But even this problem is too complex to solve by traditional mathematical approach. So it is natural to try to solve this problem by Artificial Intelligence techniques. The problem is decomposed into three parts, usable inventory calculation, processing at crude distillation unit, and crude oil delivery, and then a heuristic search is applied. When the inventory of each crude oil is given the usable inventory at that time is calculated. The usable inventory is reduced by the charge schedule of each CDU and the necessity of crude oil delivery is detected. A master plan is used to calculate those numbers. The contents of crude oil delivery is determined by domain knowledge. Complicated circumstances in mathematical approach is represented by simplified knowledge. The knowledge determines an assignment of crude oils to a vessel which would minimize the cost from delivery and quality loss. This procedure is continued until a schedule is accomplished. UNIK-PCS is developed to realize the proposed method and implemented in field. This system has three subsystems: usable inventory calculator, inventory checker and vessel dispatcher. Especially the vessel dispatcher is composed of production rules which represent the normative and expert knowledge for vessel assignment. UNIK-PCS is developed using LISP programming language and uses AI tools like UNIK-FRAME and UNIK-FWD for knowledge representation and inference.

정유산업에서 원유의 획득, 1차 유분의 배합, 유류제품의 수송배분 등의 여러분야들은 경영과학 기법의 적용을 통하여 생산성 및 비용절감에 많은 효과를 보아왔다. 그러나 이 각 분야들을 정유공장 전체의 측면에서 통합하여 계획하고 운용한 모형이나 연구는 매우 드물다 하지 않을 수 없다. 더욱이 해상운송을 통한 원유 도입의 문제는 간과되어 온 것이 사실이다. 이것은 정유공장 전체적인 생산 일정계획 문제자체의 복잡성에 그 이유가 있다고 할 수 있다. 그러므로 이 문제를 해결하기 위해서는 한달 전체의 계획량을 통합적 수준에서 얻어낸 후 이 값들을 다시 일간 처리량으로 분리해 내는 계층적 접근 방법이 유효하다. 본 연구에서는 원유도입 일정계획에 촛점을 맞추어, 주어진 월간 기준 구매 및 처리 계획량을 바탕으로 한달 동안에 어느날에 어떤 원유를 얼마만큼 선적한 원유선이 도착해야 하는가를 결정하는 문제를 해결하고자 한다. 그러나 이 문제조차도 전통적인 수리계획법으로는 해결할 수 없는 복잡성을 갖고 있다. 따라서 이 문제를 인공지능 기법을 이용하여 해결하고자 한다. 위 문제를 세개의 해결 가능한 문제로 나누어 해를 구한 후 다시금 통합함으로써 원래문제의 해를 구하게 된다. 즉, 가용재고 계산 부분, 상압증류탑에서의 일간 처리량 계산 부분 및 원유 도입 부분이 그것이다. 주어진 각 원유들의 재고를 바탕으로 그 시점의 가용 원유재고가 계산된다. 이 가용재고량은 상압증류탑에서의 원유 처리에 따라 감량되게 되고 이 재고량이 어느 한계점에 이르게 되면 이 시점에서 원유 도입이 필요하고 또 어떤 원유를 도입해야 하는지를 알 수 있게 된다. 이것은 월간 기준 계획량들을 바탕으로 계산하게 된다. 원유도입 문제는 원유 구매 담당자의 전문지식을 이용하여 해결된다. 수리계획법 하에서는 복잡하게 표현되었을 상황들이 본 지식 기초 접근에서는 간단한 지식으로서 표현된다. 이 지식들을 이용하여 전문가의 경험상 수송비용과 질적 손실을 최소화할 것으로 기대되는 원유선과 그 선적 원유 및 선적량이 결정된다. 이러한 과정은 한달간의 전체 계획이 완성될 때까지 계속된다. 위의 방법론을 실현한 시스템이 UNIK-PCS이다. 이 시스템은 현재 실제 정유공장에 설치되어 있다. UNIK-PCS는 세개의 하부시스템 - 가용재고 계산 시스템, 재고 점검 시스템 및 선박할당 시스템 - 으로 이루어져 있다. 특히 선박할당 시스템은 원유선과 그 선적 원유 결정을 위한 구매부서 전문가의 지식을 규칙으로써 표현한 것이다. UNIK-PCS 는 LISP 프로그래밍 언어를 이용하여 SUN Workstation 환경 하에서 개발되었으며 지식표현과 추론을 위하여 UNIK-FRAME과 UNIK-FWD의 인공지능용 도구들을 사용하고 있다.

서지기타정보

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청구기호 {MMGS 9018
형태사항 [iii], 97 p. : 삽도 ; 26 cm
언어 영어
일반주기 Includes appendix
저자명의 한글표기 : 송용욱
지도교수의 영문표기 : Jae-Kyu Lee
지도교수의 한글표기 : 이재규
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 경영과학과,
서지주기 Reference : p. 93-97
주제 Artificial intelligence.
Scheduling (Management)
인공 지능. --과학기술용어시소러스
일정 계획. --과학기술용어시소러스
전문가 시스템. --과학기술용어시소러스
Expert systems (Computer science)
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