인공지능(AI) 기술의 발전과 함께 제조업에서도 자동화, 최적화, 지능화를 실현하려는 다양한 시도가 이어지고 있다. 특히 생산 계획을 효과적으로 수립하고 운영하는 APS(Advanced Planning & Scheduling) 솔루션이 스마트 팩토리 구축의 핵심 요소로 주목받고 있다. KSTEC의 이윤준 기술이사는 최근 발표에서 APS가 제조 현장에서 수행하는 역할과 기대 효과를 설명하며, 제조업체들이 생산 관리 최적화를 어떻게 실현할 수 있는지에 대한 통찰을 제공했다. 제조업체들은 판매 계획을 기반으로 연간 사업 계획과 수요 예측을 수립한 후, 이를 토대로 생산 회의를 진행하고 실제 생산 일정을 결정한다. 그러나 전통적인 방식으로 생산 계획을 수립하는 과정에서는 여러 문제가 발생할 수 있다. 예를 들어, ERP와 MES 사이의 공백을 엑셀 기반으로 보완하는 경우 실시간 정보 공유가 어렵고 체계적인 분석이 제한된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 APS가 도입되며, 실시간 데이터 공유와 최적화된 생산 계획 수립을 지원하는 핵심 역할을 수행한다. APS는 생산 현장에서 발생하는 다양한 변수를 고려해 자동으로 최적의 생산 계획을 수립하는 시스템이다. 예를
이윤준, KSTEC 최적화사업부 전문위원 인공지능, 알고리즘, 빅데이터와 4차 산업혁명에 대한 이야기가 뉴스를 뒤덮고 있는 요즘이다. 결국 시스템은 사람이 하고자 하는 일을 도와주는 도구이다. 그리고 도구로서의 역할을 잘 수행하려면 그 주인이 적절하게 도구를 사용하고 한계와 위험을 알고 있어야 할 것이다. 산업의 전 영역에 걸쳐서 데이터와 알고리즘을 기반으로 한 시스템을 도입하려는 시도가 이루어지고 있다. 이런 데이터 기반의 지능화 시스템은 ‘A이면 B이다’와 같이 확정적인 처리로 이루어진 시스템과는 약간 다른 특성을 가지고 있다. 데이터베이스 처리 위주의 시스템에 대한 경험을 주로 가지고 있는 일반적인 기업에서는 도입 시에 겪게 되는 난점들이 있을 수 있다. 이 글에서는 생산계획 시스템 도입의 예시를 소개하고 이 과정 중에 고려해야 할 사항에 대해서 소개한다. 생산계획 시스템 도입 생산라인을 운영하고 있는 제조업의 경우 고객의 주문을 소화하기 위해서 생산계획을 수립하고 실적을 반영해서 운영하는 생산관리 업무가 필수적이다. 규모에 따라서 다르지만 일반적으로 주문관리, 생산기준정보 관리 등 오피스에서 관리하는 부분을 담당하는 기성 ERP나 인하우스 시스템이 존