This research develops the erection scheduling expert system for shipbuilding: DAS-ERECT. The backbone scheduling in shipbuilding plant is the erection scheduling at the main docks, because the erection schedule influences on not only the makespan at the docks, but also the utilization level of overall shipbuilding plant including preceding block assembly shops. Thus the shipbuilding scheduling system requires a multi-level hierarchical architecture by nature. So our project, DAS project, has adopted the hierarchical architecture in building the scheduling expert systems for Daewoo shipbuilding company. In the hierarchical architecture, detailed scheduling necessary at the lower level assembly plants are delegated to the individual plant's schedulers as far as the requirements from the higher level scheduler are satisfied. However, if the lower level scheduling is impossible, the higher level scheduler attempts to adjust the original requirements. The advantages of hierarchical architecture are the reduced computational complexity and its robustness during the reactive phase.
The second key issue in scheduling at the docks stems from the complexity of search. To handle this problem, we propose the constraint dir ected graph search (CDGS) which amalgamates the notion of graph expansion and constraint directed pruning into an algorithm. The CDGS is guided by constraints not only for pruning search space but also for selecting the best node for erection. In this research, the algorithm for CDGS and the representation scheme for constraints are developed to realize the system DAS-ERECT. DAS-ERECT is implemented using the expert system development tool UNIK on SUN SPARC station.
To accommodate the data availability during the implementation process, the two phased implementation approach is adopted. A series of experiments are performed using the real data to evaluate the performance of two systems. In the preliminary phase, an ideal system is developed regardless of the input data requirements. However, in Phase I, since not all of the necessary data for the ideal design cannot be supported, we intentionally degrade the sophistication level of the design, and develop the version that can run with the currently available input data. In Phase II, the current version is gradually enhanced toward the ideal design guiding the prospective data collection system.
지금까지 작업일정계획과 관련하여 많은 연구가 수행되었으나, 조선업체의 경우와 같이 계층적 구조를 갖는 공정의 일정계획 수립을 위한 체계적인 연구는 거의 없었다. 본 연구는, 전체적인 조선 생산일정계획 수립을 위한 연구인 DAS 프로젝트의 일부분으로 효율적인 탑재 일정계획 수립을 위한 전문가 시스템을 개발하는 것을 그 목적으로 하고 있다. 도크 (Dock)에서의 작업공기 (Makespan) 뿐만 아니라, 블럭조립 공장을 포함한 조선소 전체적인 자원 활용도가 탑재 일정계획에 의해 결정되기 때문에, 전체 일정계획중에서도 탑재 일정계획이 갖는 의미가 무엇보다 큰 것으로 인식되고 있다.
우선 본 연구에서는 전체적인 조선 생산일정계획 수립체계로서 계층적 구조 (Hierarchical Architecture)를 채택하였다. 이 구조에 의하면, 상위 단계의 계획 수립기 (Higher Level Scheduler)는 초기 탑재일정 생성기 (Generative Scheduler)와 조정기 (Reactive Scheduler)로 구성되며, 하위 단계의 계획 수립기 (Lower Level Scheduler)는 평블럭 조립계획 수립기 (PBS Scheduler)와 곡블럭 조립계획 수립기 (CBS Scheduler)로 구분된다. 계획 수립과정을 간략하게 살펴보면 다음과 같다. 초기 탑재일정 생성기가 초기 계획을 수립하여 각 블럭별 조립완료일자를 해당 하위 단계의 계획 수립기에 넘겨준다. 이 과정에서는 하위 블럭조립공장의 자원제약을 개략적으로 감안하게 된다. 그러면 각 조립계획 수립기는 상위단계로 부터 넘겨받은 조립완료일 제약을 만족시키는 범위내에서 자신에게 주어진 자원들을 최대한으로 활용하는 세부적인 각자의 계획을 수립하게 된다. 특히 이 과정에서 아무리 하여도 주어진 조립완료일 제약을 만족시키지 못하는 상황이 발생될 수 있는데 이 경우에는 이 사실을 상위단계의 조정기에 보고하여 조정기로 하여금 초기 탑재 일정계획을 조정하게 한다. 이와 같은 계층적 구조의 일정계획 수립 시스템의 장점으로 초기 계획수립 단계에서의 복잡성을 현격하게 감소시킬 수 있다는 점과 조정단계에서 초기 계획을 크게 변화시키지 않는 범위내에서 조정작업을 수행할 수 있다는 점을 들 수 있다.
탑재 일정계획 수립과 관련된 두번째 문제는, 한 척의 선박이 수백 개의 블럭으로 구성되기 때문에 최적의 탑재 순서를 결정하기 위해서 탐색해야할 공간이 너무 크다는 점이다. 따라서 이 문제에 효과적으로 대처하기 위하여 제약조건하의 그래프 탐색 앨고리즘 (Constraint Directed Graph Search: CDGS) 기법을 개발하였다. 이 방법론은 그래프 탐색에서의 노드 확장 (Graph Expansion) 기법과 탑재 기술적 지식을 표현하고 있는 제약조건 (Technical Constraints)에 의한 탐색공간의 가지치기 (Pruning) 기법을 접목시킨 것으로, 궁극적으로 최선의 차기 탑재 블럭을 선정할 수 있게 한다. 본 논문에서는 CDGS 앨고리즘과 탑재 기술적 지식의 제약조건으로의 표현방법을 제시하고 있다.
상기 두 가지 방법론을 실제로 대우조선의 상황에 적용하여, 탑재 일정계획 수립용 전문가 시스템인 DAS-ERECT를 개발하였다. 본 시스템의 개발은 SUN SPARC station에서 수행되었으며, 개발도구로는 한국과학기술원에서 개발된 UNIK을 사용하였다.
특히 개발과정에서, 활용가능한 입력자료의 상세함 정도를 감안하는 2 단계 개발 접근방법론을 제시하였으며, 각 단계에 해당하는 두 개의 시스템 즉 Phase I 과 Phase II 시스템을 개발하였다. 그리고 두 시스템의 차이를 분석하기 위하여 실제 현장 자료를 사용하여 실험을 하였는 바, 예상했던 대로 본 연구의 핵심적인 방법론을 최대한으로 반영하는 이상적인 시스템인 Phase II 가 Phase I 보다 나은 것으로 나타났다.
현재, 본 연구에서 개발된 시스템은 현장에서 사용자에 의한 시험 및 수정단계에 있어 조만간 본격적인 활용이 예상된다. 그리고 아직 미완의 상태로 있는 일정계획 조정기 (Reactive Scheduler)의 개발이 완료되면 명실상부한 조선 생산일정계획 수립 시스템으로 자리잡을 것으로 기대된다.
