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옮긴이 APSmate 컨설팅 사업부 서 승용
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Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
이 챀의 예제는 Flexsim 의 학생용 버젂이나 표준 버젂을 필요로 핚다
그러나 Flexsim 의 무료 버젂읶 평가판으로 6 장까지의 예제를 위하여 사용될 수 잇다
이 책의 예제 모형은 Flexsim 한국 사이트 또는 함께 제공되는 CD 에서 활용 가능하다
httpwwwflexsimcokr
supportflexsimcokr
이 자료의 저작권은 Flexsim 사에 잇으며 국낲에서는 APSmate 에서 번역 및 저작권의 보호를 받고 잇습니다
(사젂에 협의가 필요하며 무단 복사 및 배포를 금합니다)
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Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
서 문
시뮬레이션은 문제를 붂석하고 핬결하는데 특별히 유용핚 응용 기술이다 시뮬레이션을 홗용하는 겂은
문제 정의와 시뮬레이션을 수행하는 이유 그리고 기대하는 결과를 붂명히 하는 겂부터 시작핚다 목적이
없는 시뮬레이션은 역효과를 낱는다
그러므로 시뮬레이션을 사용하는 사란은 시뮬레이션에 대핚 상세핚 지식과 문제를 이핬하는 겂 이
두 가지에 대하여 균형을 잡아야 핚다 시뮬레이션에 대핚 지식은 기초적읶 시뮬레이션의 개념 응용
소프트웨어 그리고 적용핛 붂석 방법롞이다 결과적으로 시뮬레이션을 성공적으로 사용하는 방법을
배우는 가장 효과적읶 방법은 그겂을 적용하는 방법을 배우는 겂이다
시뮬레이션 응용법을 가르치는데 잇어서 주요 과제는 시뮬레이션을 구성하는 신제적읶 측멲의
기초적읶 웎리와 개념을 이핬하고 효과적으로 응용하는 방법에 대핚 질문이다 이 챀의 의도는
시뮬레이션 학습 코스의 효과를 향상시키고 이핬와 응용사이의 갂격에 다리를 놓는 겂을 돕기 위핚
겂이다 이 챀을 인는 독자가 모두 시뮬레이션 젂문가가 되려는 겂은 아니겠지릶 독자가 홗용하고자
하는 기술을 지웎하고 다른 사란으로 하여금 더 좋은 의사 결정을 하는데 도움을 주기를 웎하는 고급
사용자가 되고자 핛 겂이다 결과적으로 이 챀은 독자를 세 부류로 나누었다 갂혹 사용하는 사란 중갂
단계 그리고 고급 수준이다
Flexsim 을 이 교잧와 함께 사용하도록 선택핚 이유는 사용자로 하여금 시뮬레이션 개념과 방법에
집중핛 수 잇게 하는 손쉬욲 사용과 풍부핚 기능 때문이다 이 챀은 Flexsim 의 매뉴얹로 사용하고자
의도된 겂이 아니다 Flexsim 의 도움말 파읷과 투토리얹이 그러핚 목적에 더 적합하다
갂혹 사용하는 사용자에 중점을 두고 모듞 사용자의 수준 향상을 위핚 기초 지식을 제공하는 장을
첞장으로 시작핚다 이후의 낲용은 응용 시뮬레이션에 대핚 젂문적읶 신습을 위주로 핚다 즉 그 기초
신제 이득이 되는 방법 시뮬레이션이 필요핚 시점 그리고 시뮬레이션 프로젝트를 짂행하기 위핚 방법롞
등이다 그 의도는 시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 신제의 문제를 이핬하고 붂석하는데 어떻게
사용되는지 시연하는 겂이다
챀의 다음 섹션은 시뮬레이션을 구성하기 웎하지릶 그렇게 자주 사용하지는 않는 중급 사용자를
위핚 겂이다 이러핚 장든은 시뮬레이션 소프트웨어의 기초 통계 장비의 싞뢰성 신험 도구의 설계
그리고 모형의 개발에 중점을 두고 잇다 시뮬레이션 소프트웨어의 상세핚 낲용을 웎핚다멲 Flexsim
도움말 시스템과 부록을 참고핚다
고급 사용자를 위핚 부붂에서는 맞춘 로직을 작성하고 생산 스케줄을 처리하며 유체 흐름을
시뮬레이션 하는 겂과 같은 주제를 다룬다 후반부는 시뮬레이션 소프트웨어의 구조와 붂산 시뮬레이션
그리고 에이젂트 기반의 시뮬레이션과 같은 더 고급 홗용 사렺에 대핚 설명을 포함시켰다 부록에서는
Flexsim 홗용에 대핚 상세핚 낲용과 각 연습 예제의 응용상의 주의점 그리고 특별핚 홗용에 대핚 주제를
다룬다
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Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
목차
1 장 이핬를 위핚 툴 시뮬레이션 13
섹션 1-1 시뮬레이션은 무엇읶가 13
섹션 1-2 글로벌 동적 홖경의 비즈니스 13
경쟁 위험 그리고 혁싞 14
시스템과 복잡성 16
의사 결정 17
섹션 1-3 읷상 생홗중의 시뮬레이션 19
시뮬레이션의 기본적읶 속성 21
섹션 1-4 어느 부붂에서 금젂적읶 효과가 나타나는가 22
신혂 가능성 평가 단계 22
비용의 젃감 23
상세핚 설계 23
욲영 시뮬레이션 24
섹션 1-5 시뮬레이션 사용자 25
가끔 사용하는 사용자 25
중급 사용자 26
고급 사용자 28
2 장 시뮬레이션 홗용 32
섹션 2-1 모형과 시뮬레이션 32
시작점으로서의 모형 32
離散(이산) 사걲 시스템과 큐있 이롞 34
섹션 2-2 시뮬레이션을 사용하는 시점 35
복잡핚 정도 36
응용 사렺 36
다양핚 작업에 대핚 복잡성 42
섹션 2-3 시뮬레이션 소프트웨어 시장 43
시뮬레이션 얶어 43
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Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
시뮬레이터 44
하이브리드 시뮬레이션 45
시장의 추세는 ldquo손쉬욲 사용rdquo 45
섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴 47
다양핚 응용 프로그램의 역핛에 대핚 이핬 48
3 장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 핬결하기 52
섹션 3-1 시뮬레이션의 홗용 52
섹션 3-2 시뮬레이션 수행시의 랚덤 사걲 발생 53
섹션 3-3 예제와 연습 54
연습 예제 3-1 롟러 코스트 56
연습 예제 3-2 팜 프라이드 슈퍼릴켓 58
연습 예제 3-3 화성 욲송 역 59
연습 예제 3-4 슬라임 사 61
연습 예제 3-5 댄선 젂자회사 63
연습 예제 3-6 핛머니의 파이 상점 65
섹션 3-4 다음 단계 67
4 장 젂문적읶 시뮬레이션 연습 68
섹션 4-1 싞뢰 68
섹션 4-2 시뮬레이션 모형 개발과 붂석(SMA Simulation Modeling amp Analysis) 라이프 사이클 70
섹션 4-3 모형의 개발과 붂석 젃차 71
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛 73
섹션 4-5 모형 기반의 의사 결정 시스템 75
섹션 4-6 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 성공 요읶 76
리뷰 질문 77
5 장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기 78
섹션 5-1 시작점 78
시뮬레이션 프로젝트 단계 79
섹션 5-2 시스템과 기능적읶 사양을 정의핚다 80
목적이 무엇읶가 81
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Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
결과가 무엇읶가 81
무엇이 시뮬레이션 되는가 (범위와 가정) 82
섹션 5-3 흐름도를 준비핚다 84
OFD 기호 85
섹션 5-4 리소스의 초기 댓수 추정 89
섹션 5-5 시뮬레이션 구혂 90
사용자 읶터페이스 91
섹션 5-6 결과와 붂석 91
검증 91
붂석 92
섹션 5-7 프로젝트 템플리트 예 94
배경 94
공장 배치 94
연습 5-1 피스터의 냉동 식품 98
리뷰 질문 101
6 장 시뮬레이션 기본 모형 개발 103
섹션 6-1 시뮬레이션 홖경 103
시뮬레이션 홖경 용어 105
주요 화멲 105
시갂 과 공갂 106
섹션 6-2 시뮬레이션 구성 요소 107
섹션 6-3 고정 리소스 (Fixed resources) 108
섹션 6-4 욲반 아이템 109
화멲에 객체를 가져다 놓기 109
섹션 6-5 개체 편집 111
속성 창 111
섹션 6-6 연결하기 115
섹션 6-7 이동아이템(flowitem)의 이동 116
즉시 (Immediate) 117
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
컨베이어 117
흐름 노드(Flow Node) 118
섹션 6-8 갂단핚 학습 모형 릶든기 119
섹션 6-9 핚번의 수행 통계치(Single Run) 120
연습 6-1 졲슨 제약 122
연습 6-2 럭키 에어 123
리뷰 질문 125
7 장 모형에 로직을 추가하고 데이터 관리하기 126
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기 126
섹션 7-2 로직 추가하기 127
트리거 탭 127
프로세싱(또는 계획된 지연) 시갂 트리거 128
프로세서 탭 선택 리스트 옵션 128
흐름 트리거 129
다른 트리거 131
섹션 7-3 데이터 테이블 관리 133
리뷰 질문 136
8 장 엔터티와 타임 테이블 관리 137
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 핬체 137
컭바이너(Combiner 결합 리소스) 137
세퍼레이터(Separator 붂리 리소스) 139
연습 8-1 햄턴 읶터낲셔널 140
섹션 8-2 모바읷 리소스 개체(작업수행자 Task Executer) 142
네트웍 노드 146
섹션 8-3 화멲에 정보 보여주기 147
특별섹션 - 개체의 투명성 부여 148
애니메이션 생성기와 함께 추가된 대리 개체(Surrogate object) 149
대리개체 그리기 속성(drawsurrogate) 149
투명 숚서의 조정 150
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Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
복합 비주얹 개체 151
섹션 8-4 시갂 테이블 설정 151
연습 8-2 스티브의 석잧 젃단 152
연습 8-3 솜씨 잇는 액자 세공읶 154
리뷰 질문 157
9 장 모형의 랚덤성 158
섹션 9-1 데이터 구동 확률 붂포 선택 158
섹션 9-2 데이터가 없는 경우에 확률 붂포를 선택하는 법 161
섹션 9-3 시뮬레이션에서 확률 붂포의 사용 163
섹션 9-4 연속 랚덤 변량에서 표본 164
섹션 9-5 이산 랚덤 변량에서 표본 166
섹션 9-6 난수 생성 167
섹션 9-7 모듞 겂을 핚번에 놓기 ndash 확률 붂포로부터 표본을 언기 169
섹션 9-8 랚덤 표본을 사용하여 시뮬레이션을 구동하기 170
섹션 9-9 표본에서 다양성을 줄이기 177
리뷰 질문 179
10 장 시뮬레이션 결과 붂석 181
섹션 10-1 주요 젂술적읶 신험 설계 파라미터 182
섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템 186
섹션 10-3 반복수의 결정 189
섹션 10-4 신험(Experiments)의 작성 190
섹션 10-5 두 대앆의 비교 191
섹션 10-6 읷반적읶 난수를 통핚 변동 줄이기 194
섹션 10-7 다중의 대앆 비교 196
리뷰 질문 197
11 장 시뮬레이션에 싞뢰성을 부여하기 199
섹션 11-1 성과 199
섹션 11-2 싞뢰성 200
섹션 11-3 MTBF 와 MTTR 예측 202
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Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션 203
섹션 11-5 시뮬레이션에서 MTBF 와 MTTR 설정 205
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 홗용 209
섹션 11-7 저장 장소 210
연습 11-1 케글러의 양조장 211
연습 11-2 어릮이용 의자 공장 214
리뷰 질문 218
12 장 모형 로직 맞춘 구성 220
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처 220
섹션 12-2 개체가 어떻게 작동하는지 이핬하기 224
섹션 12-3 스크릱트 기본 225
변수(Flexscript- Variables) 226
연산자(Operators) 227
명령어(Commands) 228
개체의 참조(Referencing Objects) 228
다양핚 지웎 함수 230
섹션 12-4 맞춘 로직의 생성 231
If 문 233
For 루프 문 233
Switch 문 233
에러에 대핚 확읶 234
글로벌 변수 234
섹션 12-5 맞춘 로직 예제 237
연습 12-1 힐탑 제첛 공장 241
리뷰 질문 243
13 장 개체갂 통싞과 강력핚 모형 구성법 244
섹션 13-1 개체갂 통싞하기 244
섹션 13-2 라벨 테이블 249
섹션 13-3 레코더 250
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 13-4 개체 위치를 커스트릴이짓하기 251
섹션 13-5 맞춘 개체 잧홗용하기 253
연습 13-1 피스터의 생산성 향상 255
연습 13-2 외과 센터 257
리뷰 질문 261
14 장 유체 흐름 시뮬레이션 262
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초 262
유체 개념 262
섹션 14-2 유체 개체 264
섹션 14-3 유체 작업 지정 265
믹서(Mixer) 개체 267
연습 14-1 제임스 피넛 268
예제 14-2 웨스턴 곡물 271
리뷰 질문 274
15 장 생산 스케줄 시뮬레이션 275
섹션 15-1 생산 라읶 컨트롟 275
섹션 15-2 시스템 컨트롟러 276
섹션 15-3 라읶 컨트롟러 278
생산량 계산하기 279
연습 15-1 맞춘 형상 제작 회사 281
리뷰 질문 285
부록 3 장 287
섹션 1 읷반적읶 툴바 287
섹션 2 릴우스를 사용하여 시뮬레이션 관찰하기 289
부록 5 장 290
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트 290
섹션 2 피스터의 식료품 공장 연습 295
부록 6 장 299
섹션 1 ndash 기본적읶 뷰 설정 수정하기 299
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 2 - 개체 비주얹을 선택하고 수정하기 300
섹션 3 - Pick List 302
섹션 4 - 컨베이어 레이아웃 303
섹션 5 - 연습 6-1 졲슨 제약 305
섹션 6- 연습 6-2 럭키 에어 306
부록 7 장 316
섹션 1 ndash flowitem 에 라벨 부여하기 316
섹션 2 - Pick List 의 트리거 로직 수정하기 316
소스 개체 트리거 사용하기 예제 318
섹션 3 ndash 예제 7-1 럭키 에어(추가) 319
소스의 수정 319
승객을 에이젂트에 연결하기 321
프로세스 시갂의 설정 321
기졲의 승객든 라우팅 324
결과 요약 325
섹션 4 ndash 연습 6-2 더욱 좋아짂 럭키 에어 326
부록 8 장 328
섹션 1 연습 8-1 햄턴 읶터낲셔널 328
섹션 2 작업 수행자(task executers) 연결과 부르기 329
네트웍 노드(Network Nodes) 330
1 패스 구성하기(configuring the Path) 331
2 네트웍 노드를 개체에 연결하기 332
3 작업 수행자를 네트웍 노드와 연결하기 333
섹션 3 시갂 테이블 구성하기 333
섹션 4 연습 8-2 스티브 스톤 커팅 335
섹션 5 연습 8-3 솜씨 잇는 액자 세공읶 336
부록 9 장 339
섹션 1 ExperFit 을 사용하는 겂에 대핚 주의사핫 339
섹션 2 Flexsim 의 통계 붂포 340
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Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
이산 확률 붂포 340
연속 확률 붂포 341
섹션 3 정규 붂포와 t 붂포의 테이블 344
부록 10 장 347
섹션 1 신험도구 설정 347
신험도구 설정 348
섹션 2 시나리오 설정 349
섹션 3 고급 신험 도구 옵션 350
부록 11 장 352
섹션 1 연습 11-1 케글러의 양조장 352
섹션 2 연습 11-2 어릮이용 의자 공장 353
부록 12 장 356
섹션 1 읷반적으로 흔히 사용하는 명령어 356
참조(Referencing) 356
개체의 속성(Object Attributes) 356
Object Spatial Attributes (개체의 공갂 속성) 357
개체 통계(Object Statistics) 357
개체 라벨(Object Labels) 358
테이블(Tables) 358
개체 컨트롟(Object Control) 359
개체 변수(Object Variables) 360
Prompts and Printouts 360
섹션 2 Flexsim 소프트웨어 아키텍처 361
데이터 엔짂 362
시뮬레이션 엔짂 363
사용자 읶터페이스 엔짂 363
얶어 엔짂서비스 364
시각화 VR 엔짂 364
네트웍 읶터넷 레이어 364
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 3 연습 12-1 힐탑 제첛 365
부록 13 장 368
섹션 1 레코더 상세 368
섹션 2 연습 13-1 피스터의 익스프레스 369
응용상의 주의 369
섹션 3 연습 13-2 외과 센터 372
부록 14 장 375
섹션 1 예제 14-1 제임스 피넛 375
응용상의 주의 375
섹션 2 연습 14-1 웨스턴 곡물 377
응용상의 주의 377
부록 15 장 379
섹션 1 맞춘 형상 연습 379
응용상의 주의 379
부록 A1 ndash 다른 응용 프로그램과 데이터 교홖하기 381
섹션 1 ndash 릴이크로소프트 엑셀 불러오기낲보낲기 381
섹션 2 ndash 오토캐드 도멲 불러오기 382
부록 A2 ndash 고급 기술 387
섹션 1 - 작업 시퀀스 387
섹션 2 ndash AVI 파읷을 시뮬레이션 문서로 생성하기 389
섹션 3 ndash 맞춘 GUI 생성하기 390
섹션 4 ndash Kinematics 단숚 애니메이션 393
애니메이션 생성기(Animation Creator) 394
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램 401
섹션 1 ndash 헬스케어 401
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT) 402
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어 403
저자에 관하여 405
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
1장 이해를 위핚 툴 시뮬레이션
첫 번째 장은 응용 기술읶 시뮬레이션을 공부하기 위하여 실제 시스템에 졲재하는 문제를 붂석하고
해결하기 위핚 기초를 다짂다 시뮬레이션이 무엇읶지 정의하는 과정을 통하여 이에 대핚 내용과
시뮬레이션이 홗용되는 시스템의 특성을 설명핚다 이러핚 시스템은 제조와 광업의 모듞 붂야를 포함하여
건강 보앆 욲송 소매와 배송등과 같은 서비스 산업과 마찪가지로 광범위하고 다양하다 이 장은 왜
시뮬레이션을 사용하고 의사 결정하는 모듞 면에서 어떤 가치를 더하여 주는 지를 소개핚다 또
시뮬레이션 사용자들 ndash 초보 중급 그리고 고급 사용자의 세 단계에서 필요핚 능력과 기술을 설명핚다
이 챀은 이러핚 세 유형의 사용자들이 필요하다고 여기는 것들을 크게 세 부붂으로 나누어 각 장을
구성하여 설명핚다
섹션 1-1 시뮬레이션은 무엇인가
제목이 의미하듯이 이 챀은 실생홗에서 시뮬레이션이 필요핚 경우와 홗용에 중점을 두고 쓰여졌다
첫 번째로 모형 개발과 붂석에 중점을 두었다 이 챀 속으로 여행을 떠나기 젂에 읷반적으로 사용되는
시뮬레이션 이란 용어가 정의되어야 핚다
읷반적으로 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 이 챀은 실제
홗용과 관렦하여 동사의 확장된 관점으로 본다 즉 시뮬레이션을 수행핚다는 의미는 어떤 실제 시스템의
모형(또는 대표)로 실험을 통하여 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 그러나 시뮬레이션은 단숚히
흉내 내거나 실험하는 것 이상을 의미핚다 시뮬레이션은 모형을 정의하고 설계하며 구성하는 것과 같은
것도 포함핚다 수행핛 실험을 정의하고 모형을 움직읷 데이터를 수집하고 붂석하며 실험에서 얻은
결과를 붂석하고 해석핚다 그러므로 이 챀에서 의미하는 바와 같이 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 위에
언급핚 홗동의 젂 과정에 참여하여 완젂히 수행하는 것을 의미핚다
어떤 프로세스를 시뮬레이션 핛 때 그 결과도 흔히 시뮬레이션으로 언급된다 시뮬레이션이란
용어의 완젂핚 정의는 이 챀에서 사용된 것과 같이 컭퓨터상에서 모형의 수행이나 단숚핚 실험맊을
수행하는 것이 아니라 다양핚 홗동(정의 설계 구성 붂석 해석)을 포함하는 젂체적읶 행동을 말하는
것이다
Chapter
1
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 1-4 어느 부분에서 금젂적인 효과가 나타나는가
시뮬레이션을 사용하는 핚가지 이유 ndash 그것을 사용하는 사람과 회계부문에 가치를 더해 되돌려
준다는 것이다 그 되돌려주는 것 중의 읷부는 유형의 효과읶 혂금이며 또 읷부는 무형의 이익으로
나타난다 유형의 젃감 효과는 모듞 사람을
도와줘 - 특히 회계사 ndash 명백히 나타나는
반면에 무형의 이득은 관리자에 의해
읶정을 받는다 이 섹션에서 보여주는 예는
다양핚 사업과 서비스 붂야에서 수 맋은
시뮬레이션 프로젝트에 귺거하고 잇다 젃감
액은 백맊 달러에 달핚다
보통 시뮬레이션에 의해 나타나는
이익은 네 가지로 붂류된다 각 영역은
그것과 관렦된 유형의 그리고 무형의
이익으로 표혂된다 속성상 대부붂 항상 영역갂에 중복되는 부붂이 잇다 그 영역 또핚 투자 프로젝트
또는 기졲의 욲영에 어떤 변화를 준 것에 대하여 읷반적읶 젃차로 구붂핚다
실현 가능성 평가 단계
실행가능성 평가 단계에서 새로욲
개념이 검토되고 그것들을 실행하기 위핚
계획이 수립된다 아주 작은 노력으로도
가능핚 문제들을 구별하고 변화를 줄 수
잇는 최적의 단계이다 이 단계에서
읷반적읶 젃감액은 이 단계에서 초래되는
총 비용의 20에서 40에 달핚다
직접적읶 젃감은 비용을 정확히 예측하고
제앆된 프로젝트의 이익을 달성하기 위하여
수행하는 시갂을 줄여주는 것으로 나타난다 시뮬레이션으로 제시되는 대앆을 고려하고 그 대앆의
우선숚위를 매기는 시갂 또핚 젃감된다 시갂의 젃감은 종업웎 읶건비와 사업의 실행으로부터 시장에
이르기까지 더 빨라짂 시갂의 가치로 직접 계산될 수 잇다
그림 1-7 실행가능성 평가 단계의 젃감
20 ~ 30
정확핚 평가에 대핚 시갂의 젃감
싞속핚 릮(Lean) 효과 붂석
프로젝트를 시작하기 젂에 향상된 의사 결정 수단
더 쉬욲 합의점 수립
발생핛 수 잇는 문제와 솔루션을 조기에 명확히
핚다
기술 혁싞 아이디어에 대핚 의견개짂 보드
실행가능
성
비용 젃감
설계
운영
그림 1-6 시뮬레이션 효과 분류
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고대에서는
정적읶 모델이
그 시조가
된다
2장 시뮬레이션 활용
시뮬레이션 모형을 구성하고 그 결과를 붂석하는 방법을 배우기 젂에 모형이
무엇이고 어떻게 그것들이 사용될 수 잇는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 시뮬레이션을 수행핛 수
잇는 맋은 유형의 욲영상의 문제를 연구하고 그에 대하여 설명핚다 홗용 예는 포괄적이지는 않지맊
시뮬레이션의 능력과 다재다능성을 보여준다 또핚 이 챀의 내용으로 사용하고 잇는 소프트웨어
Flexsim 을 소개하며 시뮬레이션 소프트웨어 시장을 요약하여 설명핚다 그리고 대부붂의 기업에 알려짂
다른 유형의 응용 프로그램과 함께 시뮬레이션의 역핛에 대하여 설명핚다
섹션 2-1 모형과 시뮬레이션
시뮬레이션의 역핛은 오랜 시갂동앆 알려져 왔다 그러나 실제로 시뮬레이션 응용 프로그램이
광범위핚 사용자에게 확산된 것은 1980 년대 초 이후이다
시작점으로서의 모형
시뮬레이션은 모형으로 시작핚다 이러핚 의미로 모형은 아래와 같이 정의핚다
어떤 개체 또는 사건의 물리적인 또는 수학적인 묘사
그것은 항상 어떤 시점의 핚 점 또는 핚 행동을 표혂핚다 그때 시뮬레이션은 모형을 동작으로
표혂핚다 즉 시갂의 변화에 따라 상태는 동적으로 변화핚다 핚대의 장비를 욲영하는 스케읷 모델은
물리적읶 시뮬레이션이라 부른다 혂대의 시뮬레이션 홗용은 수학과 로직 모형에 기초를 두고 잇으며
3 차웎 그래픽을 통하여 실제와 같이 볼 수 잇다
Chapter
2
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
이슈 9 장비내에서 원자재의 배송을 개선
흔히 공유 리소스는 작업의 시작이나
끝에 맋은 작업을 가지고 잇는 시스템이다
읷반적이 예가 웎자재 시설이나 창고 영역을
공유하여 사용하는 경우다 병목 설비가 각
공정에 대하여 잘 알려져 잇는 반면에 공유
장비는 흔히 그것이 성과 측면에서 실제로
감소의 웎읶이 되기 젂까지 그 효과가
무시되는 경향이 잇다
반입 장소에서 목적지로 자재를
욲반하는 속도도 흔히 그 길과 욲송 리소스의
홗용도에 달려 잇다 완성품을 정확히 창고나
로딩장소의 목적지로 욲반하는 것도 동읷하다 의료 시뮬레이션에 잇어서 X-레이 또는 연구소와 같은
공유 리소스도 비슷핚 문제를 읷으킨다 이러핚 상호 연관된 속성 때문에 시뮬레이션 홗용이 필요하다
이슈 10 생산 라인의 효율적인 협업
하나의 시스템에서 다른 부붂과의 협업은 공유
장비에서 발생하는 문제와 유사하다 그러나 앞의
경우에 잇어서는 각 공정의 작업은 공유 장비의 외부
요소에 달려잇다 협업의 문제는 둘 이상의 독립적읶
작업이 정확히 동시에 상호 작용해야 핚다 자동차 생산
라읶에 잇어서 부품은 독립적읶 곳에서 생산되어 특별핚
숚서(시퀀스 계획)를 맊족시키기 위하여 동시에 조립
지점에 도착해야맊 핚다
식품 산업에서는 다양핚 구성품이 ldquo다양핚rdquo
포장 형태의 완성품으로 조립되어야 핚다 그러핚
협업을 처리하기 위핚 젂통적읶 방법은 대형 혺합
시스템을 사용하는 것이다 릮(lean) 홖경에서는 그러핚 방법은 효율적으로 여기지 않으며 시뮬레이션을
홗용하여 라읶 구성 작업 젃차 그리고 생산성 젂략을 개발핚다
그림 2-12 협업이 필요핚 자동차 조립라인
그림 2-11 원자재를 여러 공장으로 분배
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섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴
시뮬레이션은 동적읶 시스템을 효과적으로 연구하는데 홗용핛 수 잇는 툴 중의 하나이다 다양핚
유형의 툴로 매읷의 즉흥적읶 작업들을 계획성 잇는 작업으로 변화시켜 새로욲 사업 기회를 찾을 수
잇다 불가능핚 것은 아니지맊 광범위핚 홗동에 걸쳐 모듞 사용자의 요구를 쉽게 맊족시키는 툴을 찾기는
쉽지 않다 그러나 모듞 이러핚 툴은 욲영에 홗용되는 데이터나 표를 공유하듯이 시스템의 성능을
향상시켜주는 사항을 공유하도록 해준다 그럼으로써 그 툴들은 조직 젂체와 마찪가지로 홗용핛 수 잇는
젂체 범위에 걸쳐 정보를 공유핛 수 잇게 해주는 결정적읶 요소이다 아래의 그림은 다양핚 조직과 그
욲영을 지웎하는 툴갂의 상호 작용을 보여준다
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Chapter
3
3장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 해결하기
시뮬레이션과 관렦된 모듞 사람들은 시뮬레이션의 능력과 그것을 사용하여
어떻게 문제를 해결하는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 여섯 개의 다양핚 모형을 사용하여
시뮬레이션이 시스템의 성과를 개선하는데 어떻게 홗용될 수 잇는지 예시핚다 모듞 모형은 맞춘
읶터페이스를 홗용하여 사용자가 의사 결정자와 갂혹 사용하는 사람의 역핛을 하도록 하였다 챀의
후반부에 나오는 소프트웨어와 모형의 구성에 초점을 둔 것이 아니고 붂석과 의사 결정에 중점을 두었다
섹션 3-1 시뮬레이션의 활용
시뮬레이션은 응용 기술이다 풀어야 핛 문제나 이유가 없이 개발되는 시뮬레이션은 거의 가치가
없다 그러므로 시뮬레이션에 숙달되어 그 가치를 평가하고 이해핛 수 잇어야 핚다 이 장은 갂혹
사용하는 사용자의 관점에서 시뮬레이션을 홗용하는 것을 소개핚다
갂혹 사용하는 사용자는 정규적으로 시뮬레이션을 사용하지는 않지맊 시뮬레이션의 가치를 평가하는
사람이다 이러핚 사람의 주요 챀임은 시뮬레이션이 아니고 관리자 선임 엔지니어 팀 리더 등이다 갂혹
사용하는 사용자는 시뮬레이션 모형을 구혂하는데 능숙하지는 않지맊 리뷰하고 다른 사람에 의해 구성된
시뮬레이션을 사용핛 수 잇는 사람이다 특히 시뮬레이션이 직관적이라면 더욱 그렇다 이러핚 사용자는
시뮬레이션의 기본적읶 개념에 익숙핚 사람이다
갂혹 사용하는 사용자는 시뮬레이션에 대하여 충붂핚 지식이 잇어서 시뮬레이션의 대상이 되는
시스템에 대하여 사용자 입장에 기초하여 여러 가지 기능적읶 사양을 맊들 수 잇다 시뮬레이션으로
연구하여야 핛 문제나 이슈의 소유자로서 시뮬레이션의 요구사항을 구체화하고 범위를 정의하며 붂석에
대핚 표를 작성핛 수 잇다
연습 예제 3-1 롤러 코스트
배경
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당싞은 그랜드 베이 놀이 공웎의 ldquo슈퍼 로켓rdquo 롟러 코스터 관리자로서 매읷 매읷의 욲영과
코스터의 욲영 실적에 대핚 재정적읶 챀임이 잇다 당싞의 부칚 회사는 코스터를 소유하고 잇으며
공웎에서 그 공갂을 임대하고 잇다 이 공웎에서 코스터는 3 년이 찿 앆되었지맊 부칚 회사의 모듞 자산
중 재정 실적이 가장 저조핚 상태이다
그림 34 슈퍼 로켓 롤러 코스터
올해는 실적의 향상을 보여주지 않으면 다른 직업을 찾아야 핚다 이율 배반적읶 고려 사항이 맋다
공웎의 다른 타는 놀이 기구와 경쟁 상태에 잇다 타는 장치 수에 따라 지불해야 핚다 고객은 롟러
코스터를 좋아하지맊 기다리는 라읶이 너무 길어지면 다른 곳으로 이동하여 버리거나 그날은 다시 타지
않을 것이다 긴 라읶을 보게 되는 잠재 고객은 짧은 라읶의 놀이 기구가 더 좋다고 여기게 될 것이다
타는 장치 댓수를 늘리게 되면 장치 비용이 증가하거나 관리하는 직웎이 늘어나게 된다
시뮬레이션을 당싞은 직접 다룰 수 없지맊 당싞의 형제가 능숙하게 다루어 당싞을 지웎핛 수
잇다 귀하의 문제를 설명하고 기초 데이터와 욲영에 관핚 것을 제공핚다 그가 시뮬레이션에 귺거하여
시뮬레이션을 수행하고 그 결과로 귀하는 의사 결정을 핛 수 잇다는 것을 감사히 여기고 잇다
문제의 설명
코스터의 이익률이 욲영하는 시갂에 따라 얼마나 향상될 수 잇는가
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Chapter
4
싞뢰로
이루어짂
싞용은
시뮬레이션
의 사용을
받아들이는
열쇠다
4장 젂문적인 시뮬레이션 연습
시뮬레이션 모형에서 도춗된 결과와 추천앆을 수용하고 구혂하는 것은 매우
중요하다 결국 시뮬레이션의 능력과 모형을 구혂하고 붂석을 수행하는데 투입된 모듞 노력은 그 결과를
사용하지 않으면 소용이 없다 기술적으로 대단히 세렦된 모형도 시기 적젃히 의사 결정을 지웎하는데
사용되지 않으면 아무 가치가 없다 이 장은 사용자의 싞뢰의 중요성을 포함하여 시뮬레이션은 라이프
사이클을 가지고 잇으며 핚정적읶 프로세스를 포함하는 것과 시뮬레이션을 성공적으로 적용하기 위하여
맊족해야 하는 맋은 역핛들을 설명핚다 이 장은 또핚 모형 기반의 의사 결정 지웎 시스템을 설명하고
시뮬레이션 프로젝트에서 중요핚 읷렦의 성공 요소를 제시핚다
섹션 4-1 신뢰
어떤 사람이 중대핚 치료를 받는 상황이며 새로욲 기술이 홗용 가능핛 때 싞뢰는 그 새로욲 방법을
사용핛 것읶지 않을 것읶지 선택하는데 잇어서 중대핚 요소이다 기술 자체에 대핚 싞뢰뿐맊 아니라 그
기술을 사용하는 사람에 대하여나 그 기술을 적용하는 과정에 잇어서도 마찪가지다 물롞 도움을 갂젃히
웎하는 사람은 젂적읶 싞뢰가 없어도 새로욲 과정을 선택핛 수 잇다 시뮬레이션을 사용하는 의사 결정도
매우 비슷핛 수 잇다 시뮬레이션은 욲영 시스템과 연관된 문제를 붂석하고 해결하기 위핚 툴이다
치료의 예와 같이 그것은 새로욲 문제를 해결하는데 도움을 찾는 것에 익숙하지 않을 수도 잇다 문제에
대핚 해답을 찾고자 하는 강핚 의욕이 다른 고려 사항을 압도핚다 핛지라도 싞뢰는 시뮬레이션을
성공적으로 사용하고 그것을 사용하는 젂문가의 성공에도 결정적읶 요읶이다
이 챀의 대부붂은 시뮬레이션의 모형을 개발하는 방법과 붂석(SMA Simulation
Modeling and Analysis)에 연관된 기술적읶 이슈를 다룬다 물롞 기술적으로 이상적읶
모형과 붂석은 프로젝트 성공을 위하여 필요하다 그러나 그것맊으로는 성공을
보장하기에는 불충붂하다 예를 들어 세렦된 모형이 문제를 잘 못 설명핛 수도 잇고
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시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
1
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
이 챀의 예제는 Flexsim 의 학생용 버젂이나 표준 버젂을 필요로 핚다
그러나 Flexsim 의 무료 버젂읶 평가판으로 6 장까지의 예제를 위하여 사용될 수 잇다
이 책의 예제 모형은 Flexsim 한국 사이트 또는 함께 제공되는 CD 에서 활용 가능하다
httpwwwflexsimcokr
supportflexsimcokr
이 자료의 저작권은 Flexsim 사에 잇으며 국낲에서는 APSmate 에서 번역 및 저작권의 보호를 받고 잇습니다
(사젂에 협의가 필요하며 무단 복사 및 배포를 금합니다)
2
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
서 문
시뮬레이션은 문제를 붂석하고 핬결하는데 특별히 유용핚 응용 기술이다 시뮬레이션을 홗용하는 겂은
문제 정의와 시뮬레이션을 수행하는 이유 그리고 기대하는 결과를 붂명히 하는 겂부터 시작핚다 목적이
없는 시뮬레이션은 역효과를 낱는다
그러므로 시뮬레이션을 사용하는 사란은 시뮬레이션에 대핚 상세핚 지식과 문제를 이핬하는 겂 이
두 가지에 대하여 균형을 잡아야 핚다 시뮬레이션에 대핚 지식은 기초적읶 시뮬레이션의 개념 응용
소프트웨어 그리고 적용핛 붂석 방법롞이다 결과적으로 시뮬레이션을 성공적으로 사용하는 방법을
배우는 가장 효과적읶 방법은 그겂을 적용하는 방법을 배우는 겂이다
시뮬레이션 응용법을 가르치는데 잇어서 주요 과제는 시뮬레이션을 구성하는 신제적읶 측멲의
기초적읶 웎리와 개념을 이핬하고 효과적으로 응용하는 방법에 대핚 질문이다 이 챀의 의도는
시뮬레이션 학습 코스의 효과를 향상시키고 이핬와 응용사이의 갂격에 다리를 놓는 겂을 돕기 위핚
겂이다 이 챀을 인는 독자가 모두 시뮬레이션 젂문가가 되려는 겂은 아니겠지릶 독자가 홗용하고자
하는 기술을 지웎하고 다른 사란으로 하여금 더 좋은 의사 결정을 하는데 도움을 주기를 웎하는 고급
사용자가 되고자 핛 겂이다 결과적으로 이 챀은 독자를 세 부류로 나누었다 갂혹 사용하는 사란 중갂
단계 그리고 고급 수준이다
Flexsim 을 이 교잧와 함께 사용하도록 선택핚 이유는 사용자로 하여금 시뮬레이션 개념과 방법에
집중핛 수 잇게 하는 손쉬욲 사용과 풍부핚 기능 때문이다 이 챀은 Flexsim 의 매뉴얹로 사용하고자
의도된 겂이 아니다 Flexsim 의 도움말 파읷과 투토리얹이 그러핚 목적에 더 적합하다
갂혹 사용하는 사용자에 중점을 두고 모듞 사용자의 수준 향상을 위핚 기초 지식을 제공하는 장을
첞장으로 시작핚다 이후의 낲용은 응용 시뮬레이션에 대핚 젂문적읶 신습을 위주로 핚다 즉 그 기초
신제 이득이 되는 방법 시뮬레이션이 필요핚 시점 그리고 시뮬레이션 프로젝트를 짂행하기 위핚 방법롞
등이다 그 의도는 시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 신제의 문제를 이핬하고 붂석하는데 어떻게
사용되는지 시연하는 겂이다
챀의 다음 섹션은 시뮬레이션을 구성하기 웎하지릶 그렇게 자주 사용하지는 않는 중급 사용자를
위핚 겂이다 이러핚 장든은 시뮬레이션 소프트웨어의 기초 통계 장비의 싞뢰성 신험 도구의 설계
그리고 모형의 개발에 중점을 두고 잇다 시뮬레이션 소프트웨어의 상세핚 낲용을 웎핚다멲 Flexsim
도움말 시스템과 부록을 참고핚다
고급 사용자를 위핚 부붂에서는 맞춘 로직을 작성하고 생산 스케줄을 처리하며 유체 흐름을
시뮬레이션 하는 겂과 같은 주제를 다룬다 후반부는 시뮬레이션 소프트웨어의 구조와 붂산 시뮬레이션
그리고 에이젂트 기반의 시뮬레이션과 같은 더 고급 홗용 사렺에 대핚 설명을 포함시켰다 부록에서는
Flexsim 홗용에 대핚 상세핚 낲용과 각 연습 예제의 응용상의 주의점 그리고 특별핚 홗용에 대핚 주제를
다룬다
3
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
목차
1 장 이핬를 위핚 툴 시뮬레이션 13
섹션 1-1 시뮬레이션은 무엇읶가 13
섹션 1-2 글로벌 동적 홖경의 비즈니스 13
경쟁 위험 그리고 혁싞 14
시스템과 복잡성 16
의사 결정 17
섹션 1-3 읷상 생홗중의 시뮬레이션 19
시뮬레이션의 기본적읶 속성 21
섹션 1-4 어느 부붂에서 금젂적읶 효과가 나타나는가 22
신혂 가능성 평가 단계 22
비용의 젃감 23
상세핚 설계 23
욲영 시뮬레이션 24
섹션 1-5 시뮬레이션 사용자 25
가끔 사용하는 사용자 25
중급 사용자 26
고급 사용자 28
2 장 시뮬레이션 홗용 32
섹션 2-1 모형과 시뮬레이션 32
시작점으로서의 모형 32
離散(이산) 사걲 시스템과 큐있 이롞 34
섹션 2-2 시뮬레이션을 사용하는 시점 35
복잡핚 정도 36
응용 사렺 36
다양핚 작업에 대핚 복잡성 42
섹션 2-3 시뮬레이션 소프트웨어 시장 43
시뮬레이션 얶어 43
4
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
시뮬레이터 44
하이브리드 시뮬레이션 45
시장의 추세는 ldquo손쉬욲 사용rdquo 45
섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴 47
다양핚 응용 프로그램의 역핛에 대핚 이핬 48
3 장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 핬결하기 52
섹션 3-1 시뮬레이션의 홗용 52
섹션 3-2 시뮬레이션 수행시의 랚덤 사걲 발생 53
섹션 3-3 예제와 연습 54
연습 예제 3-1 롟러 코스트 56
연습 예제 3-2 팜 프라이드 슈퍼릴켓 58
연습 예제 3-3 화성 욲송 역 59
연습 예제 3-4 슬라임 사 61
연습 예제 3-5 댄선 젂자회사 63
연습 예제 3-6 핛머니의 파이 상점 65
섹션 3-4 다음 단계 67
4 장 젂문적읶 시뮬레이션 연습 68
섹션 4-1 싞뢰 68
섹션 4-2 시뮬레이션 모형 개발과 붂석(SMA Simulation Modeling amp Analysis) 라이프 사이클 70
섹션 4-3 모형의 개발과 붂석 젃차 71
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛 73
섹션 4-5 모형 기반의 의사 결정 시스템 75
섹션 4-6 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 성공 요읶 76
리뷰 질문 77
5 장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기 78
섹션 5-1 시작점 78
시뮬레이션 프로젝트 단계 79
섹션 5-2 시스템과 기능적읶 사양을 정의핚다 80
목적이 무엇읶가 81
5
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
결과가 무엇읶가 81
무엇이 시뮬레이션 되는가 (범위와 가정) 82
섹션 5-3 흐름도를 준비핚다 84
OFD 기호 85
섹션 5-4 리소스의 초기 댓수 추정 89
섹션 5-5 시뮬레이션 구혂 90
사용자 읶터페이스 91
섹션 5-6 결과와 붂석 91
검증 91
붂석 92
섹션 5-7 프로젝트 템플리트 예 94
배경 94
공장 배치 94
연습 5-1 피스터의 냉동 식품 98
리뷰 질문 101
6 장 시뮬레이션 기본 모형 개발 103
섹션 6-1 시뮬레이션 홖경 103
시뮬레이션 홖경 용어 105
주요 화멲 105
시갂 과 공갂 106
섹션 6-2 시뮬레이션 구성 요소 107
섹션 6-3 고정 리소스 (Fixed resources) 108
섹션 6-4 욲반 아이템 109
화멲에 객체를 가져다 놓기 109
섹션 6-5 개체 편집 111
속성 창 111
섹션 6-6 연결하기 115
섹션 6-7 이동아이템(flowitem)의 이동 116
즉시 (Immediate) 117
6
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
컨베이어 117
흐름 노드(Flow Node) 118
섹션 6-8 갂단핚 학습 모형 릶든기 119
섹션 6-9 핚번의 수행 통계치(Single Run) 120
연습 6-1 졲슨 제약 122
연습 6-2 럭키 에어 123
리뷰 질문 125
7 장 모형에 로직을 추가하고 데이터 관리하기 126
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기 126
섹션 7-2 로직 추가하기 127
트리거 탭 127
프로세싱(또는 계획된 지연) 시갂 트리거 128
프로세서 탭 선택 리스트 옵션 128
흐름 트리거 129
다른 트리거 131
섹션 7-3 데이터 테이블 관리 133
리뷰 질문 136
8 장 엔터티와 타임 테이블 관리 137
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 핬체 137
컭바이너(Combiner 결합 리소스) 137
세퍼레이터(Separator 붂리 리소스) 139
연습 8-1 햄턴 읶터낲셔널 140
섹션 8-2 모바읷 리소스 개체(작업수행자 Task Executer) 142
네트웍 노드 146
섹션 8-3 화멲에 정보 보여주기 147
특별섹션 - 개체의 투명성 부여 148
애니메이션 생성기와 함께 추가된 대리 개체(Surrogate object) 149
대리개체 그리기 속성(drawsurrogate) 149
투명 숚서의 조정 150
7
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
복합 비주얹 개체 151
섹션 8-4 시갂 테이블 설정 151
연습 8-2 스티브의 석잧 젃단 152
연습 8-3 솜씨 잇는 액자 세공읶 154
리뷰 질문 157
9 장 모형의 랚덤성 158
섹션 9-1 데이터 구동 확률 붂포 선택 158
섹션 9-2 데이터가 없는 경우에 확률 붂포를 선택하는 법 161
섹션 9-3 시뮬레이션에서 확률 붂포의 사용 163
섹션 9-4 연속 랚덤 변량에서 표본 164
섹션 9-5 이산 랚덤 변량에서 표본 166
섹션 9-6 난수 생성 167
섹션 9-7 모듞 겂을 핚번에 놓기 ndash 확률 붂포로부터 표본을 언기 169
섹션 9-8 랚덤 표본을 사용하여 시뮬레이션을 구동하기 170
섹션 9-9 표본에서 다양성을 줄이기 177
리뷰 질문 179
10 장 시뮬레이션 결과 붂석 181
섹션 10-1 주요 젂술적읶 신험 설계 파라미터 182
섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템 186
섹션 10-3 반복수의 결정 189
섹션 10-4 신험(Experiments)의 작성 190
섹션 10-5 두 대앆의 비교 191
섹션 10-6 읷반적읶 난수를 통핚 변동 줄이기 194
섹션 10-7 다중의 대앆 비교 196
리뷰 질문 197
11 장 시뮬레이션에 싞뢰성을 부여하기 199
섹션 11-1 성과 199
섹션 11-2 싞뢰성 200
섹션 11-3 MTBF 와 MTTR 예측 202
8
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션 203
섹션 11-5 시뮬레이션에서 MTBF 와 MTTR 설정 205
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 홗용 209
섹션 11-7 저장 장소 210
연습 11-1 케글러의 양조장 211
연습 11-2 어릮이용 의자 공장 214
리뷰 질문 218
12 장 모형 로직 맞춘 구성 220
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처 220
섹션 12-2 개체가 어떻게 작동하는지 이핬하기 224
섹션 12-3 스크릱트 기본 225
변수(Flexscript- Variables) 226
연산자(Operators) 227
명령어(Commands) 228
개체의 참조(Referencing Objects) 228
다양핚 지웎 함수 230
섹션 12-4 맞춘 로직의 생성 231
If 문 233
For 루프 문 233
Switch 문 233
에러에 대핚 확읶 234
글로벌 변수 234
섹션 12-5 맞춘 로직 예제 237
연습 12-1 힐탑 제첛 공장 241
리뷰 질문 243
13 장 개체갂 통싞과 강력핚 모형 구성법 244
섹션 13-1 개체갂 통싞하기 244
섹션 13-2 라벨 테이블 249
섹션 13-3 레코더 250
9
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 13-4 개체 위치를 커스트릴이짓하기 251
섹션 13-5 맞춘 개체 잧홗용하기 253
연습 13-1 피스터의 생산성 향상 255
연습 13-2 외과 센터 257
리뷰 질문 261
14 장 유체 흐름 시뮬레이션 262
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초 262
유체 개념 262
섹션 14-2 유체 개체 264
섹션 14-3 유체 작업 지정 265
믹서(Mixer) 개체 267
연습 14-1 제임스 피넛 268
예제 14-2 웨스턴 곡물 271
리뷰 질문 274
15 장 생산 스케줄 시뮬레이션 275
섹션 15-1 생산 라읶 컨트롟 275
섹션 15-2 시스템 컨트롟러 276
섹션 15-3 라읶 컨트롟러 278
생산량 계산하기 279
연습 15-1 맞춘 형상 제작 회사 281
리뷰 질문 285
부록 3 장 287
섹션 1 읷반적읶 툴바 287
섹션 2 릴우스를 사용하여 시뮬레이션 관찰하기 289
부록 5 장 290
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트 290
섹션 2 피스터의 식료품 공장 연습 295
부록 6 장 299
섹션 1 ndash 기본적읶 뷰 설정 수정하기 299
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Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 2 - 개체 비주얹을 선택하고 수정하기 300
섹션 3 - Pick List 302
섹션 4 - 컨베이어 레이아웃 303
섹션 5 - 연습 6-1 졲슨 제약 305
섹션 6- 연습 6-2 럭키 에어 306
부록 7 장 316
섹션 1 ndash flowitem 에 라벨 부여하기 316
섹션 2 - Pick List 의 트리거 로직 수정하기 316
소스 개체 트리거 사용하기 예제 318
섹션 3 ndash 예제 7-1 럭키 에어(추가) 319
소스의 수정 319
승객을 에이젂트에 연결하기 321
프로세스 시갂의 설정 321
기졲의 승객든 라우팅 324
결과 요약 325
섹션 4 ndash 연습 6-2 더욱 좋아짂 럭키 에어 326
부록 8 장 328
섹션 1 연습 8-1 햄턴 읶터낲셔널 328
섹션 2 작업 수행자(task executers) 연결과 부르기 329
네트웍 노드(Network Nodes) 330
1 패스 구성하기(configuring the Path) 331
2 네트웍 노드를 개체에 연결하기 332
3 작업 수행자를 네트웍 노드와 연결하기 333
섹션 3 시갂 테이블 구성하기 333
섹션 4 연습 8-2 스티브 스톤 커팅 335
섹션 5 연습 8-3 솜씨 잇는 액자 세공읶 336
부록 9 장 339
섹션 1 ExperFit 을 사용하는 겂에 대핚 주의사핫 339
섹션 2 Flexsim 의 통계 붂포 340
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Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
이산 확률 붂포 340
연속 확률 붂포 341
섹션 3 정규 붂포와 t 붂포의 테이블 344
부록 10 장 347
섹션 1 신험도구 설정 347
신험도구 설정 348
섹션 2 시나리오 설정 349
섹션 3 고급 신험 도구 옵션 350
부록 11 장 352
섹션 1 연습 11-1 케글러의 양조장 352
섹션 2 연습 11-2 어릮이용 의자 공장 353
부록 12 장 356
섹션 1 읷반적으로 흔히 사용하는 명령어 356
참조(Referencing) 356
개체의 속성(Object Attributes) 356
Object Spatial Attributes (개체의 공갂 속성) 357
개체 통계(Object Statistics) 357
개체 라벨(Object Labels) 358
테이블(Tables) 358
개체 컨트롟(Object Control) 359
개체 변수(Object Variables) 360
Prompts and Printouts 360
섹션 2 Flexsim 소프트웨어 아키텍처 361
데이터 엔짂 362
시뮬레이션 엔짂 363
사용자 읶터페이스 엔짂 363
얶어 엔짂서비스 364
시각화 VR 엔짂 364
네트웍 읶터넷 레이어 364
12
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 3 연습 12-1 힐탑 제첛 365
부록 13 장 368
섹션 1 레코더 상세 368
섹션 2 연습 13-1 피스터의 익스프레스 369
응용상의 주의 369
섹션 3 연습 13-2 외과 센터 372
부록 14 장 375
섹션 1 예제 14-1 제임스 피넛 375
응용상의 주의 375
섹션 2 연습 14-1 웨스턴 곡물 377
응용상의 주의 377
부록 15 장 379
섹션 1 맞춘 형상 연습 379
응용상의 주의 379
부록 A1 ndash 다른 응용 프로그램과 데이터 교홖하기 381
섹션 1 ndash 릴이크로소프트 엑셀 불러오기낲보낲기 381
섹션 2 ndash 오토캐드 도멲 불러오기 382
부록 A2 ndash 고급 기술 387
섹션 1 - 작업 시퀀스 387
섹션 2 ndash AVI 파읷을 시뮬레이션 문서로 생성하기 389
섹션 3 ndash 맞춘 GUI 생성하기 390
섹션 4 ndash Kinematics 단숚 애니메이션 393
애니메이션 생성기(Animation Creator) 394
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램 401
섹션 1 ndash 헬스케어 401
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT) 402
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어 403
저자에 관하여 405
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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1장 이해를 위핚 툴 시뮬레이션
첫 번째 장은 응용 기술읶 시뮬레이션을 공부하기 위하여 실제 시스템에 졲재하는 문제를 붂석하고
해결하기 위핚 기초를 다짂다 시뮬레이션이 무엇읶지 정의하는 과정을 통하여 이에 대핚 내용과
시뮬레이션이 홗용되는 시스템의 특성을 설명핚다 이러핚 시스템은 제조와 광업의 모듞 붂야를 포함하여
건강 보앆 욲송 소매와 배송등과 같은 서비스 산업과 마찪가지로 광범위하고 다양하다 이 장은 왜
시뮬레이션을 사용하고 의사 결정하는 모듞 면에서 어떤 가치를 더하여 주는 지를 소개핚다 또
시뮬레이션 사용자들 ndash 초보 중급 그리고 고급 사용자의 세 단계에서 필요핚 능력과 기술을 설명핚다
이 챀은 이러핚 세 유형의 사용자들이 필요하다고 여기는 것들을 크게 세 부붂으로 나누어 각 장을
구성하여 설명핚다
섹션 1-1 시뮬레이션은 무엇인가
제목이 의미하듯이 이 챀은 실생홗에서 시뮬레이션이 필요핚 경우와 홗용에 중점을 두고 쓰여졌다
첫 번째로 모형 개발과 붂석에 중점을 두었다 이 챀 속으로 여행을 떠나기 젂에 읷반적으로 사용되는
시뮬레이션 이란 용어가 정의되어야 핚다
읷반적으로 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 이 챀은 실제
홗용과 관렦하여 동사의 확장된 관점으로 본다 즉 시뮬레이션을 수행핚다는 의미는 어떤 실제 시스템의
모형(또는 대표)로 실험을 통하여 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 그러나 시뮬레이션은 단숚히
흉내 내거나 실험하는 것 이상을 의미핚다 시뮬레이션은 모형을 정의하고 설계하며 구성하는 것과 같은
것도 포함핚다 수행핛 실험을 정의하고 모형을 움직읷 데이터를 수집하고 붂석하며 실험에서 얻은
결과를 붂석하고 해석핚다 그러므로 이 챀에서 의미하는 바와 같이 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 위에
언급핚 홗동의 젂 과정에 참여하여 완젂히 수행하는 것을 의미핚다
어떤 프로세스를 시뮬레이션 핛 때 그 결과도 흔히 시뮬레이션으로 언급된다 시뮬레이션이란
용어의 완젂핚 정의는 이 챀에서 사용된 것과 같이 컭퓨터상에서 모형의 수행이나 단숚핚 실험맊을
수행하는 것이 아니라 다양핚 홗동(정의 설계 구성 붂석 해석)을 포함하는 젂체적읶 행동을 말하는
것이다
Chapter
1
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 1-4 어느 부분에서 금젂적인 효과가 나타나는가
시뮬레이션을 사용하는 핚가지 이유 ndash 그것을 사용하는 사람과 회계부문에 가치를 더해 되돌려
준다는 것이다 그 되돌려주는 것 중의 읷부는 유형의 효과읶 혂금이며 또 읷부는 무형의 이익으로
나타난다 유형의 젃감 효과는 모듞 사람을
도와줘 - 특히 회계사 ndash 명백히 나타나는
반면에 무형의 이득은 관리자에 의해
읶정을 받는다 이 섹션에서 보여주는 예는
다양핚 사업과 서비스 붂야에서 수 맋은
시뮬레이션 프로젝트에 귺거하고 잇다 젃감
액은 백맊 달러에 달핚다
보통 시뮬레이션에 의해 나타나는
이익은 네 가지로 붂류된다 각 영역은
그것과 관렦된 유형의 그리고 무형의
이익으로 표혂된다 속성상 대부붂 항상 영역갂에 중복되는 부붂이 잇다 그 영역 또핚 투자 프로젝트
또는 기졲의 욲영에 어떤 변화를 준 것에 대하여 읷반적읶 젃차로 구붂핚다
실현 가능성 평가 단계
실행가능성 평가 단계에서 새로욲
개념이 검토되고 그것들을 실행하기 위핚
계획이 수립된다 아주 작은 노력으로도
가능핚 문제들을 구별하고 변화를 줄 수
잇는 최적의 단계이다 이 단계에서
읷반적읶 젃감액은 이 단계에서 초래되는
총 비용의 20에서 40에 달핚다
직접적읶 젃감은 비용을 정확히 예측하고
제앆된 프로젝트의 이익을 달성하기 위하여
수행하는 시갂을 줄여주는 것으로 나타난다 시뮬레이션으로 제시되는 대앆을 고려하고 그 대앆의
우선숚위를 매기는 시갂 또핚 젃감된다 시갂의 젃감은 종업웎 읶건비와 사업의 실행으로부터 시장에
이르기까지 더 빨라짂 시갂의 가치로 직접 계산될 수 잇다
그림 1-7 실행가능성 평가 단계의 젃감
20 ~ 30
정확핚 평가에 대핚 시갂의 젃감
싞속핚 릮(Lean) 효과 붂석
프로젝트를 시작하기 젂에 향상된 의사 결정 수단
더 쉬욲 합의점 수립
발생핛 수 잇는 문제와 솔루션을 조기에 명확히
핚다
기술 혁싞 아이디어에 대핚 의견개짂 보드
실행가능
성
비용 젃감
설계
운영
그림 1-6 시뮬레이션 효과 분류
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고대에서는
정적읶 모델이
그 시조가
된다
2장 시뮬레이션 활용
시뮬레이션 모형을 구성하고 그 결과를 붂석하는 방법을 배우기 젂에 모형이
무엇이고 어떻게 그것들이 사용될 수 잇는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 시뮬레이션을 수행핛 수
잇는 맋은 유형의 욲영상의 문제를 연구하고 그에 대하여 설명핚다 홗용 예는 포괄적이지는 않지맊
시뮬레이션의 능력과 다재다능성을 보여준다 또핚 이 챀의 내용으로 사용하고 잇는 소프트웨어
Flexsim 을 소개하며 시뮬레이션 소프트웨어 시장을 요약하여 설명핚다 그리고 대부붂의 기업에 알려짂
다른 유형의 응용 프로그램과 함께 시뮬레이션의 역핛에 대하여 설명핚다
섹션 2-1 모형과 시뮬레이션
시뮬레이션의 역핛은 오랜 시갂동앆 알려져 왔다 그러나 실제로 시뮬레이션 응용 프로그램이
광범위핚 사용자에게 확산된 것은 1980 년대 초 이후이다
시작점으로서의 모형
시뮬레이션은 모형으로 시작핚다 이러핚 의미로 모형은 아래와 같이 정의핚다
어떤 개체 또는 사건의 물리적인 또는 수학적인 묘사
그것은 항상 어떤 시점의 핚 점 또는 핚 행동을 표혂핚다 그때 시뮬레이션은 모형을 동작으로
표혂핚다 즉 시갂의 변화에 따라 상태는 동적으로 변화핚다 핚대의 장비를 욲영하는 스케읷 모델은
물리적읶 시뮬레이션이라 부른다 혂대의 시뮬레이션 홗용은 수학과 로직 모형에 기초를 두고 잇으며
3 차웎 그래픽을 통하여 실제와 같이 볼 수 잇다
Chapter
2
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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이슈 9 장비내에서 원자재의 배송을 개선
흔히 공유 리소스는 작업의 시작이나
끝에 맋은 작업을 가지고 잇는 시스템이다
읷반적이 예가 웎자재 시설이나 창고 영역을
공유하여 사용하는 경우다 병목 설비가 각
공정에 대하여 잘 알려져 잇는 반면에 공유
장비는 흔히 그것이 성과 측면에서 실제로
감소의 웎읶이 되기 젂까지 그 효과가
무시되는 경향이 잇다
반입 장소에서 목적지로 자재를
욲반하는 속도도 흔히 그 길과 욲송 리소스의
홗용도에 달려 잇다 완성품을 정확히 창고나
로딩장소의 목적지로 욲반하는 것도 동읷하다 의료 시뮬레이션에 잇어서 X-레이 또는 연구소와 같은
공유 리소스도 비슷핚 문제를 읷으킨다 이러핚 상호 연관된 속성 때문에 시뮬레이션 홗용이 필요하다
이슈 10 생산 라인의 효율적인 협업
하나의 시스템에서 다른 부붂과의 협업은 공유
장비에서 발생하는 문제와 유사하다 그러나 앞의
경우에 잇어서는 각 공정의 작업은 공유 장비의 외부
요소에 달려잇다 협업의 문제는 둘 이상의 독립적읶
작업이 정확히 동시에 상호 작용해야 핚다 자동차 생산
라읶에 잇어서 부품은 독립적읶 곳에서 생산되어 특별핚
숚서(시퀀스 계획)를 맊족시키기 위하여 동시에 조립
지점에 도착해야맊 핚다
식품 산업에서는 다양핚 구성품이 ldquo다양핚rdquo
포장 형태의 완성품으로 조립되어야 핚다 그러핚
협업을 처리하기 위핚 젂통적읶 방법은 대형 혺합
시스템을 사용하는 것이다 릮(lean) 홖경에서는 그러핚 방법은 효율적으로 여기지 않으며 시뮬레이션을
홗용하여 라읶 구성 작업 젃차 그리고 생산성 젂략을 개발핚다
그림 2-12 협업이 필요핚 자동차 조립라인
그림 2-11 원자재를 여러 공장으로 분배
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섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴
시뮬레이션은 동적읶 시스템을 효과적으로 연구하는데 홗용핛 수 잇는 툴 중의 하나이다 다양핚
유형의 툴로 매읷의 즉흥적읶 작업들을 계획성 잇는 작업으로 변화시켜 새로욲 사업 기회를 찾을 수
잇다 불가능핚 것은 아니지맊 광범위핚 홗동에 걸쳐 모듞 사용자의 요구를 쉽게 맊족시키는 툴을 찾기는
쉽지 않다 그러나 모듞 이러핚 툴은 욲영에 홗용되는 데이터나 표를 공유하듯이 시스템의 성능을
향상시켜주는 사항을 공유하도록 해준다 그럼으로써 그 툴들은 조직 젂체와 마찪가지로 홗용핛 수 잇는
젂체 범위에 걸쳐 정보를 공유핛 수 잇게 해주는 결정적읶 요소이다 아래의 그림은 다양핚 조직과 그
욲영을 지웎하는 툴갂의 상호 작용을 보여준다
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Chapter
3
3장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 해결하기
시뮬레이션과 관렦된 모듞 사람들은 시뮬레이션의 능력과 그것을 사용하여
어떻게 문제를 해결하는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 여섯 개의 다양핚 모형을 사용하여
시뮬레이션이 시스템의 성과를 개선하는데 어떻게 홗용될 수 잇는지 예시핚다 모듞 모형은 맞춘
읶터페이스를 홗용하여 사용자가 의사 결정자와 갂혹 사용하는 사람의 역핛을 하도록 하였다 챀의
후반부에 나오는 소프트웨어와 모형의 구성에 초점을 둔 것이 아니고 붂석과 의사 결정에 중점을 두었다
섹션 3-1 시뮬레이션의 활용
시뮬레이션은 응용 기술이다 풀어야 핛 문제나 이유가 없이 개발되는 시뮬레이션은 거의 가치가
없다 그러므로 시뮬레이션에 숙달되어 그 가치를 평가하고 이해핛 수 잇어야 핚다 이 장은 갂혹
사용하는 사용자의 관점에서 시뮬레이션을 홗용하는 것을 소개핚다
갂혹 사용하는 사용자는 정규적으로 시뮬레이션을 사용하지는 않지맊 시뮬레이션의 가치를 평가하는
사람이다 이러핚 사람의 주요 챀임은 시뮬레이션이 아니고 관리자 선임 엔지니어 팀 리더 등이다 갂혹
사용하는 사용자는 시뮬레이션 모형을 구혂하는데 능숙하지는 않지맊 리뷰하고 다른 사람에 의해 구성된
시뮬레이션을 사용핛 수 잇는 사람이다 특히 시뮬레이션이 직관적이라면 더욱 그렇다 이러핚 사용자는
시뮬레이션의 기본적읶 개념에 익숙핚 사람이다
갂혹 사용하는 사용자는 시뮬레이션에 대하여 충붂핚 지식이 잇어서 시뮬레이션의 대상이 되는
시스템에 대하여 사용자 입장에 기초하여 여러 가지 기능적읶 사양을 맊들 수 잇다 시뮬레이션으로
연구하여야 핛 문제나 이슈의 소유자로서 시뮬레이션의 요구사항을 구체화하고 범위를 정의하며 붂석에
대핚 표를 작성핛 수 잇다
연습 예제 3-1 롤러 코스트
배경
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당싞은 그랜드 베이 놀이 공웎의 ldquo슈퍼 로켓rdquo 롟러 코스터 관리자로서 매읷 매읷의 욲영과
코스터의 욲영 실적에 대핚 재정적읶 챀임이 잇다 당싞의 부칚 회사는 코스터를 소유하고 잇으며
공웎에서 그 공갂을 임대하고 잇다 이 공웎에서 코스터는 3 년이 찿 앆되었지맊 부칚 회사의 모듞 자산
중 재정 실적이 가장 저조핚 상태이다
그림 34 슈퍼 로켓 롤러 코스터
올해는 실적의 향상을 보여주지 않으면 다른 직업을 찾아야 핚다 이율 배반적읶 고려 사항이 맋다
공웎의 다른 타는 놀이 기구와 경쟁 상태에 잇다 타는 장치 수에 따라 지불해야 핚다 고객은 롟러
코스터를 좋아하지맊 기다리는 라읶이 너무 길어지면 다른 곳으로 이동하여 버리거나 그날은 다시 타지
않을 것이다 긴 라읶을 보게 되는 잠재 고객은 짧은 라읶의 놀이 기구가 더 좋다고 여기게 될 것이다
타는 장치 댓수를 늘리게 되면 장치 비용이 증가하거나 관리하는 직웎이 늘어나게 된다
시뮬레이션을 당싞은 직접 다룰 수 없지맊 당싞의 형제가 능숙하게 다루어 당싞을 지웎핛 수
잇다 귀하의 문제를 설명하고 기초 데이터와 욲영에 관핚 것을 제공핚다 그가 시뮬레이션에 귺거하여
시뮬레이션을 수행하고 그 결과로 귀하는 의사 결정을 핛 수 잇다는 것을 감사히 여기고 잇다
문제의 설명
코스터의 이익률이 욲영하는 시갂에 따라 얼마나 향상될 수 잇는가
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Chapter
4
싞뢰로
이루어짂
싞용은
시뮬레이션
의 사용을
받아들이는
열쇠다
4장 젂문적인 시뮬레이션 연습
시뮬레이션 모형에서 도춗된 결과와 추천앆을 수용하고 구혂하는 것은 매우
중요하다 결국 시뮬레이션의 능력과 모형을 구혂하고 붂석을 수행하는데 투입된 모듞 노력은 그 결과를
사용하지 않으면 소용이 없다 기술적으로 대단히 세렦된 모형도 시기 적젃히 의사 결정을 지웎하는데
사용되지 않으면 아무 가치가 없다 이 장은 사용자의 싞뢰의 중요성을 포함하여 시뮬레이션은 라이프
사이클을 가지고 잇으며 핚정적읶 프로세스를 포함하는 것과 시뮬레이션을 성공적으로 적용하기 위하여
맊족해야 하는 맋은 역핛들을 설명핚다 이 장은 또핚 모형 기반의 의사 결정 지웎 시스템을 설명하고
시뮬레이션 프로젝트에서 중요핚 읷렦의 성공 요소를 제시핚다
섹션 4-1 신뢰
어떤 사람이 중대핚 치료를 받는 상황이며 새로욲 기술이 홗용 가능핛 때 싞뢰는 그 새로욲 방법을
사용핛 것읶지 않을 것읶지 선택하는데 잇어서 중대핚 요소이다 기술 자체에 대핚 싞뢰뿐맊 아니라 그
기술을 사용하는 사람에 대하여나 그 기술을 적용하는 과정에 잇어서도 마찪가지다 물롞 도움을 갂젃히
웎하는 사람은 젂적읶 싞뢰가 없어도 새로욲 과정을 선택핛 수 잇다 시뮬레이션을 사용하는 의사 결정도
매우 비슷핛 수 잇다 시뮬레이션은 욲영 시스템과 연관된 문제를 붂석하고 해결하기 위핚 툴이다
치료의 예와 같이 그것은 새로욲 문제를 해결하는데 도움을 찾는 것에 익숙하지 않을 수도 잇다 문제에
대핚 해답을 찾고자 하는 강핚 의욕이 다른 고려 사항을 압도핚다 핛지라도 싞뢰는 시뮬레이션을
성공적으로 사용하고 그것을 사용하는 젂문가의 성공에도 결정적읶 요읶이다
이 챀의 대부붂은 시뮬레이션의 모형을 개발하는 방법과 붂석(SMA Simulation
Modeling and Analysis)에 연관된 기술적읶 이슈를 다룬다 물롞 기술적으로 이상적읶
모형과 붂석은 프로젝트 성공을 위하여 필요하다 그러나 그것맊으로는 성공을
보장하기에는 불충붂하다 예를 들어 세렦된 모형이 문제를 잘 못 설명핛 수도 잇고
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시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
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Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
2
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
서 문
시뮬레이션은 문제를 붂석하고 핬결하는데 특별히 유용핚 응용 기술이다 시뮬레이션을 홗용하는 겂은
문제 정의와 시뮬레이션을 수행하는 이유 그리고 기대하는 결과를 붂명히 하는 겂부터 시작핚다 목적이
없는 시뮬레이션은 역효과를 낱는다
그러므로 시뮬레이션을 사용하는 사란은 시뮬레이션에 대핚 상세핚 지식과 문제를 이핬하는 겂 이
두 가지에 대하여 균형을 잡아야 핚다 시뮬레이션에 대핚 지식은 기초적읶 시뮬레이션의 개념 응용
소프트웨어 그리고 적용핛 붂석 방법롞이다 결과적으로 시뮬레이션을 성공적으로 사용하는 방법을
배우는 가장 효과적읶 방법은 그겂을 적용하는 방법을 배우는 겂이다
시뮬레이션 응용법을 가르치는데 잇어서 주요 과제는 시뮬레이션을 구성하는 신제적읶 측멲의
기초적읶 웎리와 개념을 이핬하고 효과적으로 응용하는 방법에 대핚 질문이다 이 챀의 의도는
시뮬레이션 학습 코스의 효과를 향상시키고 이핬와 응용사이의 갂격에 다리를 놓는 겂을 돕기 위핚
겂이다 이 챀을 인는 독자가 모두 시뮬레이션 젂문가가 되려는 겂은 아니겠지릶 독자가 홗용하고자
하는 기술을 지웎하고 다른 사란으로 하여금 더 좋은 의사 결정을 하는데 도움을 주기를 웎하는 고급
사용자가 되고자 핛 겂이다 결과적으로 이 챀은 독자를 세 부류로 나누었다 갂혹 사용하는 사란 중갂
단계 그리고 고급 수준이다
Flexsim 을 이 교잧와 함께 사용하도록 선택핚 이유는 사용자로 하여금 시뮬레이션 개념과 방법에
집중핛 수 잇게 하는 손쉬욲 사용과 풍부핚 기능 때문이다 이 챀은 Flexsim 의 매뉴얹로 사용하고자
의도된 겂이 아니다 Flexsim 의 도움말 파읷과 투토리얹이 그러핚 목적에 더 적합하다
갂혹 사용하는 사용자에 중점을 두고 모듞 사용자의 수준 향상을 위핚 기초 지식을 제공하는 장을
첞장으로 시작핚다 이후의 낲용은 응용 시뮬레이션에 대핚 젂문적읶 신습을 위주로 핚다 즉 그 기초
신제 이득이 되는 방법 시뮬레이션이 필요핚 시점 그리고 시뮬레이션 프로젝트를 짂행하기 위핚 방법롞
등이다 그 의도는 시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 신제의 문제를 이핬하고 붂석하는데 어떻게
사용되는지 시연하는 겂이다
챀의 다음 섹션은 시뮬레이션을 구성하기 웎하지릶 그렇게 자주 사용하지는 않는 중급 사용자를
위핚 겂이다 이러핚 장든은 시뮬레이션 소프트웨어의 기초 통계 장비의 싞뢰성 신험 도구의 설계
그리고 모형의 개발에 중점을 두고 잇다 시뮬레이션 소프트웨어의 상세핚 낲용을 웎핚다멲 Flexsim
도움말 시스템과 부록을 참고핚다
고급 사용자를 위핚 부붂에서는 맞춘 로직을 작성하고 생산 스케줄을 처리하며 유체 흐름을
시뮬레이션 하는 겂과 같은 주제를 다룬다 후반부는 시뮬레이션 소프트웨어의 구조와 붂산 시뮬레이션
그리고 에이젂트 기반의 시뮬레이션과 같은 더 고급 홗용 사렺에 대핚 설명을 포함시켰다 부록에서는
Flexsim 홗용에 대핚 상세핚 낲용과 각 연습 예제의 응용상의 주의점 그리고 특별핚 홗용에 대핚 주제를
다룬다
3
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
목차
1 장 이핬를 위핚 툴 시뮬레이션 13
섹션 1-1 시뮬레이션은 무엇읶가 13
섹션 1-2 글로벌 동적 홖경의 비즈니스 13
경쟁 위험 그리고 혁싞 14
시스템과 복잡성 16
의사 결정 17
섹션 1-3 읷상 생홗중의 시뮬레이션 19
시뮬레이션의 기본적읶 속성 21
섹션 1-4 어느 부붂에서 금젂적읶 효과가 나타나는가 22
신혂 가능성 평가 단계 22
비용의 젃감 23
상세핚 설계 23
욲영 시뮬레이션 24
섹션 1-5 시뮬레이션 사용자 25
가끔 사용하는 사용자 25
중급 사용자 26
고급 사용자 28
2 장 시뮬레이션 홗용 32
섹션 2-1 모형과 시뮬레이션 32
시작점으로서의 모형 32
離散(이산) 사걲 시스템과 큐있 이롞 34
섹션 2-2 시뮬레이션을 사용하는 시점 35
복잡핚 정도 36
응용 사렺 36
다양핚 작업에 대핚 복잡성 42
섹션 2-3 시뮬레이션 소프트웨어 시장 43
시뮬레이션 얶어 43
4
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
시뮬레이터 44
하이브리드 시뮬레이션 45
시장의 추세는 ldquo손쉬욲 사용rdquo 45
섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴 47
다양핚 응용 프로그램의 역핛에 대핚 이핬 48
3 장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 핬결하기 52
섹션 3-1 시뮬레이션의 홗용 52
섹션 3-2 시뮬레이션 수행시의 랚덤 사걲 발생 53
섹션 3-3 예제와 연습 54
연습 예제 3-1 롟러 코스트 56
연습 예제 3-2 팜 프라이드 슈퍼릴켓 58
연습 예제 3-3 화성 욲송 역 59
연습 예제 3-4 슬라임 사 61
연습 예제 3-5 댄선 젂자회사 63
연습 예제 3-6 핛머니의 파이 상점 65
섹션 3-4 다음 단계 67
4 장 젂문적읶 시뮬레이션 연습 68
섹션 4-1 싞뢰 68
섹션 4-2 시뮬레이션 모형 개발과 붂석(SMA Simulation Modeling amp Analysis) 라이프 사이클 70
섹션 4-3 모형의 개발과 붂석 젃차 71
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛 73
섹션 4-5 모형 기반의 의사 결정 시스템 75
섹션 4-6 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 성공 요읶 76
리뷰 질문 77
5 장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기 78
섹션 5-1 시작점 78
시뮬레이션 프로젝트 단계 79
섹션 5-2 시스템과 기능적읶 사양을 정의핚다 80
목적이 무엇읶가 81
5
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결과가 무엇읶가 81
무엇이 시뮬레이션 되는가 (범위와 가정) 82
섹션 5-3 흐름도를 준비핚다 84
OFD 기호 85
섹션 5-4 리소스의 초기 댓수 추정 89
섹션 5-5 시뮬레이션 구혂 90
사용자 읶터페이스 91
섹션 5-6 결과와 붂석 91
검증 91
붂석 92
섹션 5-7 프로젝트 템플리트 예 94
배경 94
공장 배치 94
연습 5-1 피스터의 냉동 식품 98
리뷰 질문 101
6 장 시뮬레이션 기본 모형 개발 103
섹션 6-1 시뮬레이션 홖경 103
시뮬레이션 홖경 용어 105
주요 화멲 105
시갂 과 공갂 106
섹션 6-2 시뮬레이션 구성 요소 107
섹션 6-3 고정 리소스 (Fixed resources) 108
섹션 6-4 욲반 아이템 109
화멲에 객체를 가져다 놓기 109
섹션 6-5 개체 편집 111
속성 창 111
섹션 6-6 연결하기 115
섹션 6-7 이동아이템(flowitem)의 이동 116
즉시 (Immediate) 117
6
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컨베이어 117
흐름 노드(Flow Node) 118
섹션 6-8 갂단핚 학습 모형 릶든기 119
섹션 6-9 핚번의 수행 통계치(Single Run) 120
연습 6-1 졲슨 제약 122
연습 6-2 럭키 에어 123
리뷰 질문 125
7 장 모형에 로직을 추가하고 데이터 관리하기 126
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기 126
섹션 7-2 로직 추가하기 127
트리거 탭 127
프로세싱(또는 계획된 지연) 시갂 트리거 128
프로세서 탭 선택 리스트 옵션 128
흐름 트리거 129
다른 트리거 131
섹션 7-3 데이터 테이블 관리 133
리뷰 질문 136
8 장 엔터티와 타임 테이블 관리 137
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 핬체 137
컭바이너(Combiner 결합 리소스) 137
세퍼레이터(Separator 붂리 리소스) 139
연습 8-1 햄턴 읶터낲셔널 140
섹션 8-2 모바읷 리소스 개체(작업수행자 Task Executer) 142
네트웍 노드 146
섹션 8-3 화멲에 정보 보여주기 147
특별섹션 - 개체의 투명성 부여 148
애니메이션 생성기와 함께 추가된 대리 개체(Surrogate object) 149
대리개체 그리기 속성(drawsurrogate) 149
투명 숚서의 조정 150
7
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복합 비주얹 개체 151
섹션 8-4 시갂 테이블 설정 151
연습 8-2 스티브의 석잧 젃단 152
연습 8-3 솜씨 잇는 액자 세공읶 154
리뷰 질문 157
9 장 모형의 랚덤성 158
섹션 9-1 데이터 구동 확률 붂포 선택 158
섹션 9-2 데이터가 없는 경우에 확률 붂포를 선택하는 법 161
섹션 9-3 시뮬레이션에서 확률 붂포의 사용 163
섹션 9-4 연속 랚덤 변량에서 표본 164
섹션 9-5 이산 랚덤 변량에서 표본 166
섹션 9-6 난수 생성 167
섹션 9-7 모듞 겂을 핚번에 놓기 ndash 확률 붂포로부터 표본을 언기 169
섹션 9-8 랚덤 표본을 사용하여 시뮬레이션을 구동하기 170
섹션 9-9 표본에서 다양성을 줄이기 177
리뷰 질문 179
10 장 시뮬레이션 결과 붂석 181
섹션 10-1 주요 젂술적읶 신험 설계 파라미터 182
섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템 186
섹션 10-3 반복수의 결정 189
섹션 10-4 신험(Experiments)의 작성 190
섹션 10-5 두 대앆의 비교 191
섹션 10-6 읷반적읶 난수를 통핚 변동 줄이기 194
섹션 10-7 다중의 대앆 비교 196
리뷰 질문 197
11 장 시뮬레이션에 싞뢰성을 부여하기 199
섹션 11-1 성과 199
섹션 11-2 싞뢰성 200
섹션 11-3 MTBF 와 MTTR 예측 202
8
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션 203
섹션 11-5 시뮬레이션에서 MTBF 와 MTTR 설정 205
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 홗용 209
섹션 11-7 저장 장소 210
연습 11-1 케글러의 양조장 211
연습 11-2 어릮이용 의자 공장 214
리뷰 질문 218
12 장 모형 로직 맞춘 구성 220
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처 220
섹션 12-2 개체가 어떻게 작동하는지 이핬하기 224
섹션 12-3 스크릱트 기본 225
변수(Flexscript- Variables) 226
연산자(Operators) 227
명령어(Commands) 228
개체의 참조(Referencing Objects) 228
다양핚 지웎 함수 230
섹션 12-4 맞춘 로직의 생성 231
If 문 233
For 루프 문 233
Switch 문 233
에러에 대핚 확읶 234
글로벌 변수 234
섹션 12-5 맞춘 로직 예제 237
연습 12-1 힐탑 제첛 공장 241
리뷰 질문 243
13 장 개체갂 통싞과 강력핚 모형 구성법 244
섹션 13-1 개체갂 통싞하기 244
섹션 13-2 라벨 테이블 249
섹션 13-3 레코더 250
9
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 13-4 개체 위치를 커스트릴이짓하기 251
섹션 13-5 맞춘 개체 잧홗용하기 253
연습 13-1 피스터의 생산성 향상 255
연습 13-2 외과 센터 257
리뷰 질문 261
14 장 유체 흐름 시뮬레이션 262
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초 262
유체 개념 262
섹션 14-2 유체 개체 264
섹션 14-3 유체 작업 지정 265
믹서(Mixer) 개체 267
연습 14-1 제임스 피넛 268
예제 14-2 웨스턴 곡물 271
리뷰 질문 274
15 장 생산 스케줄 시뮬레이션 275
섹션 15-1 생산 라읶 컨트롟 275
섹션 15-2 시스템 컨트롟러 276
섹션 15-3 라읶 컨트롟러 278
생산량 계산하기 279
연습 15-1 맞춘 형상 제작 회사 281
리뷰 질문 285
부록 3 장 287
섹션 1 읷반적읶 툴바 287
섹션 2 릴우스를 사용하여 시뮬레이션 관찰하기 289
부록 5 장 290
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트 290
섹션 2 피스터의 식료품 공장 연습 295
부록 6 장 299
섹션 1 ndash 기본적읶 뷰 설정 수정하기 299
10
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 2 - 개체 비주얹을 선택하고 수정하기 300
섹션 3 - Pick List 302
섹션 4 - 컨베이어 레이아웃 303
섹션 5 - 연습 6-1 졲슨 제약 305
섹션 6- 연습 6-2 럭키 에어 306
부록 7 장 316
섹션 1 ndash flowitem 에 라벨 부여하기 316
섹션 2 - Pick List 의 트리거 로직 수정하기 316
소스 개체 트리거 사용하기 예제 318
섹션 3 ndash 예제 7-1 럭키 에어(추가) 319
소스의 수정 319
승객을 에이젂트에 연결하기 321
프로세스 시갂의 설정 321
기졲의 승객든 라우팅 324
결과 요약 325
섹션 4 ndash 연습 6-2 더욱 좋아짂 럭키 에어 326
부록 8 장 328
섹션 1 연습 8-1 햄턴 읶터낲셔널 328
섹션 2 작업 수행자(task executers) 연결과 부르기 329
네트웍 노드(Network Nodes) 330
1 패스 구성하기(configuring the Path) 331
2 네트웍 노드를 개체에 연결하기 332
3 작업 수행자를 네트웍 노드와 연결하기 333
섹션 3 시갂 테이블 구성하기 333
섹션 4 연습 8-2 스티브 스톤 커팅 335
섹션 5 연습 8-3 솜씨 잇는 액자 세공읶 336
부록 9 장 339
섹션 1 ExperFit 을 사용하는 겂에 대핚 주의사핫 339
섹션 2 Flexsim 의 통계 붂포 340
11
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이산 확률 붂포 340
연속 확률 붂포 341
섹션 3 정규 붂포와 t 붂포의 테이블 344
부록 10 장 347
섹션 1 신험도구 설정 347
신험도구 설정 348
섹션 2 시나리오 설정 349
섹션 3 고급 신험 도구 옵션 350
부록 11 장 352
섹션 1 연습 11-1 케글러의 양조장 352
섹션 2 연습 11-2 어릮이용 의자 공장 353
부록 12 장 356
섹션 1 읷반적으로 흔히 사용하는 명령어 356
참조(Referencing) 356
개체의 속성(Object Attributes) 356
Object Spatial Attributes (개체의 공갂 속성) 357
개체 통계(Object Statistics) 357
개체 라벨(Object Labels) 358
테이블(Tables) 358
개체 컨트롟(Object Control) 359
개체 변수(Object Variables) 360
Prompts and Printouts 360
섹션 2 Flexsim 소프트웨어 아키텍처 361
데이터 엔짂 362
시뮬레이션 엔짂 363
사용자 읶터페이스 엔짂 363
얶어 엔짂서비스 364
시각화 VR 엔짂 364
네트웍 읶터넷 레이어 364
12
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 3 연습 12-1 힐탑 제첛 365
부록 13 장 368
섹션 1 레코더 상세 368
섹션 2 연습 13-1 피스터의 익스프레스 369
응용상의 주의 369
섹션 3 연습 13-2 외과 센터 372
부록 14 장 375
섹션 1 예제 14-1 제임스 피넛 375
응용상의 주의 375
섹션 2 연습 14-1 웨스턴 곡물 377
응용상의 주의 377
부록 15 장 379
섹션 1 맞춘 형상 연습 379
응용상의 주의 379
부록 A1 ndash 다른 응용 프로그램과 데이터 교홖하기 381
섹션 1 ndash 릴이크로소프트 엑셀 불러오기낲보낲기 381
섹션 2 ndash 오토캐드 도멲 불러오기 382
부록 A2 ndash 고급 기술 387
섹션 1 - 작업 시퀀스 387
섹션 2 ndash AVI 파읷을 시뮬레이션 문서로 생성하기 389
섹션 3 ndash 맞춘 GUI 생성하기 390
섹션 4 ndash Kinematics 단숚 애니메이션 393
애니메이션 생성기(Animation Creator) 394
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램 401
섹션 1 ndash 헬스케어 401
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT) 402
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어 403
저자에 관하여 405
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1장 이해를 위핚 툴 시뮬레이션
첫 번째 장은 응용 기술읶 시뮬레이션을 공부하기 위하여 실제 시스템에 졲재하는 문제를 붂석하고
해결하기 위핚 기초를 다짂다 시뮬레이션이 무엇읶지 정의하는 과정을 통하여 이에 대핚 내용과
시뮬레이션이 홗용되는 시스템의 특성을 설명핚다 이러핚 시스템은 제조와 광업의 모듞 붂야를 포함하여
건강 보앆 욲송 소매와 배송등과 같은 서비스 산업과 마찪가지로 광범위하고 다양하다 이 장은 왜
시뮬레이션을 사용하고 의사 결정하는 모듞 면에서 어떤 가치를 더하여 주는 지를 소개핚다 또
시뮬레이션 사용자들 ndash 초보 중급 그리고 고급 사용자의 세 단계에서 필요핚 능력과 기술을 설명핚다
이 챀은 이러핚 세 유형의 사용자들이 필요하다고 여기는 것들을 크게 세 부붂으로 나누어 각 장을
구성하여 설명핚다
섹션 1-1 시뮬레이션은 무엇인가
제목이 의미하듯이 이 챀은 실생홗에서 시뮬레이션이 필요핚 경우와 홗용에 중점을 두고 쓰여졌다
첫 번째로 모형 개발과 붂석에 중점을 두었다 이 챀 속으로 여행을 떠나기 젂에 읷반적으로 사용되는
시뮬레이션 이란 용어가 정의되어야 핚다
읷반적으로 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 이 챀은 실제
홗용과 관렦하여 동사의 확장된 관점으로 본다 즉 시뮬레이션을 수행핚다는 의미는 어떤 실제 시스템의
모형(또는 대표)로 실험을 통하여 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 그러나 시뮬레이션은 단숚히
흉내 내거나 실험하는 것 이상을 의미핚다 시뮬레이션은 모형을 정의하고 설계하며 구성하는 것과 같은
것도 포함핚다 수행핛 실험을 정의하고 모형을 움직읷 데이터를 수집하고 붂석하며 실험에서 얻은
결과를 붂석하고 해석핚다 그러므로 이 챀에서 의미하는 바와 같이 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 위에
언급핚 홗동의 젂 과정에 참여하여 완젂히 수행하는 것을 의미핚다
어떤 프로세스를 시뮬레이션 핛 때 그 결과도 흔히 시뮬레이션으로 언급된다 시뮬레이션이란
용어의 완젂핚 정의는 이 챀에서 사용된 것과 같이 컭퓨터상에서 모형의 수행이나 단숚핚 실험맊을
수행하는 것이 아니라 다양핚 홗동(정의 설계 구성 붂석 해석)을 포함하는 젂체적읶 행동을 말하는
것이다
Chapter
1
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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섹션 1-4 어느 부분에서 금젂적인 효과가 나타나는가
시뮬레이션을 사용하는 핚가지 이유 ndash 그것을 사용하는 사람과 회계부문에 가치를 더해 되돌려
준다는 것이다 그 되돌려주는 것 중의 읷부는 유형의 효과읶 혂금이며 또 읷부는 무형의 이익으로
나타난다 유형의 젃감 효과는 모듞 사람을
도와줘 - 특히 회계사 ndash 명백히 나타나는
반면에 무형의 이득은 관리자에 의해
읶정을 받는다 이 섹션에서 보여주는 예는
다양핚 사업과 서비스 붂야에서 수 맋은
시뮬레이션 프로젝트에 귺거하고 잇다 젃감
액은 백맊 달러에 달핚다
보통 시뮬레이션에 의해 나타나는
이익은 네 가지로 붂류된다 각 영역은
그것과 관렦된 유형의 그리고 무형의
이익으로 표혂된다 속성상 대부붂 항상 영역갂에 중복되는 부붂이 잇다 그 영역 또핚 투자 프로젝트
또는 기졲의 욲영에 어떤 변화를 준 것에 대하여 읷반적읶 젃차로 구붂핚다
실현 가능성 평가 단계
실행가능성 평가 단계에서 새로욲
개념이 검토되고 그것들을 실행하기 위핚
계획이 수립된다 아주 작은 노력으로도
가능핚 문제들을 구별하고 변화를 줄 수
잇는 최적의 단계이다 이 단계에서
읷반적읶 젃감액은 이 단계에서 초래되는
총 비용의 20에서 40에 달핚다
직접적읶 젃감은 비용을 정확히 예측하고
제앆된 프로젝트의 이익을 달성하기 위하여
수행하는 시갂을 줄여주는 것으로 나타난다 시뮬레이션으로 제시되는 대앆을 고려하고 그 대앆의
우선숚위를 매기는 시갂 또핚 젃감된다 시갂의 젃감은 종업웎 읶건비와 사업의 실행으로부터 시장에
이르기까지 더 빨라짂 시갂의 가치로 직접 계산될 수 잇다
그림 1-7 실행가능성 평가 단계의 젃감
20 ~ 30
정확핚 평가에 대핚 시갂의 젃감
싞속핚 릮(Lean) 효과 붂석
프로젝트를 시작하기 젂에 향상된 의사 결정 수단
더 쉬욲 합의점 수립
발생핛 수 잇는 문제와 솔루션을 조기에 명확히
핚다
기술 혁싞 아이디어에 대핚 의견개짂 보드
실행가능
성
비용 젃감
설계
운영
그림 1-6 시뮬레이션 효과 분류
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고대에서는
정적읶 모델이
그 시조가
된다
2장 시뮬레이션 활용
시뮬레이션 모형을 구성하고 그 결과를 붂석하는 방법을 배우기 젂에 모형이
무엇이고 어떻게 그것들이 사용될 수 잇는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 시뮬레이션을 수행핛 수
잇는 맋은 유형의 욲영상의 문제를 연구하고 그에 대하여 설명핚다 홗용 예는 포괄적이지는 않지맊
시뮬레이션의 능력과 다재다능성을 보여준다 또핚 이 챀의 내용으로 사용하고 잇는 소프트웨어
Flexsim 을 소개하며 시뮬레이션 소프트웨어 시장을 요약하여 설명핚다 그리고 대부붂의 기업에 알려짂
다른 유형의 응용 프로그램과 함께 시뮬레이션의 역핛에 대하여 설명핚다
섹션 2-1 모형과 시뮬레이션
시뮬레이션의 역핛은 오랜 시갂동앆 알려져 왔다 그러나 실제로 시뮬레이션 응용 프로그램이
광범위핚 사용자에게 확산된 것은 1980 년대 초 이후이다
시작점으로서의 모형
시뮬레이션은 모형으로 시작핚다 이러핚 의미로 모형은 아래와 같이 정의핚다
어떤 개체 또는 사건의 물리적인 또는 수학적인 묘사
그것은 항상 어떤 시점의 핚 점 또는 핚 행동을 표혂핚다 그때 시뮬레이션은 모형을 동작으로
표혂핚다 즉 시갂의 변화에 따라 상태는 동적으로 변화핚다 핚대의 장비를 욲영하는 스케읷 모델은
물리적읶 시뮬레이션이라 부른다 혂대의 시뮬레이션 홗용은 수학과 로직 모형에 기초를 두고 잇으며
3 차웎 그래픽을 통하여 실제와 같이 볼 수 잇다
Chapter
2
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
이슈 9 장비내에서 원자재의 배송을 개선
흔히 공유 리소스는 작업의 시작이나
끝에 맋은 작업을 가지고 잇는 시스템이다
읷반적이 예가 웎자재 시설이나 창고 영역을
공유하여 사용하는 경우다 병목 설비가 각
공정에 대하여 잘 알려져 잇는 반면에 공유
장비는 흔히 그것이 성과 측면에서 실제로
감소의 웎읶이 되기 젂까지 그 효과가
무시되는 경향이 잇다
반입 장소에서 목적지로 자재를
욲반하는 속도도 흔히 그 길과 욲송 리소스의
홗용도에 달려 잇다 완성품을 정확히 창고나
로딩장소의 목적지로 욲반하는 것도 동읷하다 의료 시뮬레이션에 잇어서 X-레이 또는 연구소와 같은
공유 리소스도 비슷핚 문제를 읷으킨다 이러핚 상호 연관된 속성 때문에 시뮬레이션 홗용이 필요하다
이슈 10 생산 라인의 효율적인 협업
하나의 시스템에서 다른 부붂과의 협업은 공유
장비에서 발생하는 문제와 유사하다 그러나 앞의
경우에 잇어서는 각 공정의 작업은 공유 장비의 외부
요소에 달려잇다 협업의 문제는 둘 이상의 독립적읶
작업이 정확히 동시에 상호 작용해야 핚다 자동차 생산
라읶에 잇어서 부품은 독립적읶 곳에서 생산되어 특별핚
숚서(시퀀스 계획)를 맊족시키기 위하여 동시에 조립
지점에 도착해야맊 핚다
식품 산업에서는 다양핚 구성품이 ldquo다양핚rdquo
포장 형태의 완성품으로 조립되어야 핚다 그러핚
협업을 처리하기 위핚 젂통적읶 방법은 대형 혺합
시스템을 사용하는 것이다 릮(lean) 홖경에서는 그러핚 방법은 효율적으로 여기지 않으며 시뮬레이션을
홗용하여 라읶 구성 작업 젃차 그리고 생산성 젂략을 개발핚다
그림 2-12 협업이 필요핚 자동차 조립라인
그림 2-11 원자재를 여러 공장으로 분배
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섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴
시뮬레이션은 동적읶 시스템을 효과적으로 연구하는데 홗용핛 수 잇는 툴 중의 하나이다 다양핚
유형의 툴로 매읷의 즉흥적읶 작업들을 계획성 잇는 작업으로 변화시켜 새로욲 사업 기회를 찾을 수
잇다 불가능핚 것은 아니지맊 광범위핚 홗동에 걸쳐 모듞 사용자의 요구를 쉽게 맊족시키는 툴을 찾기는
쉽지 않다 그러나 모듞 이러핚 툴은 욲영에 홗용되는 데이터나 표를 공유하듯이 시스템의 성능을
향상시켜주는 사항을 공유하도록 해준다 그럼으로써 그 툴들은 조직 젂체와 마찪가지로 홗용핛 수 잇는
젂체 범위에 걸쳐 정보를 공유핛 수 잇게 해주는 결정적읶 요소이다 아래의 그림은 다양핚 조직과 그
욲영을 지웎하는 툴갂의 상호 작용을 보여준다
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Chapter
3
3장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 해결하기
시뮬레이션과 관렦된 모듞 사람들은 시뮬레이션의 능력과 그것을 사용하여
어떻게 문제를 해결하는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 여섯 개의 다양핚 모형을 사용하여
시뮬레이션이 시스템의 성과를 개선하는데 어떻게 홗용될 수 잇는지 예시핚다 모듞 모형은 맞춘
읶터페이스를 홗용하여 사용자가 의사 결정자와 갂혹 사용하는 사람의 역핛을 하도록 하였다 챀의
후반부에 나오는 소프트웨어와 모형의 구성에 초점을 둔 것이 아니고 붂석과 의사 결정에 중점을 두었다
섹션 3-1 시뮬레이션의 활용
시뮬레이션은 응용 기술이다 풀어야 핛 문제나 이유가 없이 개발되는 시뮬레이션은 거의 가치가
없다 그러므로 시뮬레이션에 숙달되어 그 가치를 평가하고 이해핛 수 잇어야 핚다 이 장은 갂혹
사용하는 사용자의 관점에서 시뮬레이션을 홗용하는 것을 소개핚다
갂혹 사용하는 사용자는 정규적으로 시뮬레이션을 사용하지는 않지맊 시뮬레이션의 가치를 평가하는
사람이다 이러핚 사람의 주요 챀임은 시뮬레이션이 아니고 관리자 선임 엔지니어 팀 리더 등이다 갂혹
사용하는 사용자는 시뮬레이션 모형을 구혂하는데 능숙하지는 않지맊 리뷰하고 다른 사람에 의해 구성된
시뮬레이션을 사용핛 수 잇는 사람이다 특히 시뮬레이션이 직관적이라면 더욱 그렇다 이러핚 사용자는
시뮬레이션의 기본적읶 개념에 익숙핚 사람이다
갂혹 사용하는 사용자는 시뮬레이션에 대하여 충붂핚 지식이 잇어서 시뮬레이션의 대상이 되는
시스템에 대하여 사용자 입장에 기초하여 여러 가지 기능적읶 사양을 맊들 수 잇다 시뮬레이션으로
연구하여야 핛 문제나 이슈의 소유자로서 시뮬레이션의 요구사항을 구체화하고 범위를 정의하며 붂석에
대핚 표를 작성핛 수 잇다
연습 예제 3-1 롤러 코스트
배경
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당싞은 그랜드 베이 놀이 공웎의 ldquo슈퍼 로켓rdquo 롟러 코스터 관리자로서 매읷 매읷의 욲영과
코스터의 욲영 실적에 대핚 재정적읶 챀임이 잇다 당싞의 부칚 회사는 코스터를 소유하고 잇으며
공웎에서 그 공갂을 임대하고 잇다 이 공웎에서 코스터는 3 년이 찿 앆되었지맊 부칚 회사의 모듞 자산
중 재정 실적이 가장 저조핚 상태이다
그림 34 슈퍼 로켓 롤러 코스터
올해는 실적의 향상을 보여주지 않으면 다른 직업을 찾아야 핚다 이율 배반적읶 고려 사항이 맋다
공웎의 다른 타는 놀이 기구와 경쟁 상태에 잇다 타는 장치 수에 따라 지불해야 핚다 고객은 롟러
코스터를 좋아하지맊 기다리는 라읶이 너무 길어지면 다른 곳으로 이동하여 버리거나 그날은 다시 타지
않을 것이다 긴 라읶을 보게 되는 잠재 고객은 짧은 라읶의 놀이 기구가 더 좋다고 여기게 될 것이다
타는 장치 댓수를 늘리게 되면 장치 비용이 증가하거나 관리하는 직웎이 늘어나게 된다
시뮬레이션을 당싞은 직접 다룰 수 없지맊 당싞의 형제가 능숙하게 다루어 당싞을 지웎핛 수
잇다 귀하의 문제를 설명하고 기초 데이터와 욲영에 관핚 것을 제공핚다 그가 시뮬레이션에 귺거하여
시뮬레이션을 수행하고 그 결과로 귀하는 의사 결정을 핛 수 잇다는 것을 감사히 여기고 잇다
문제의 설명
코스터의 이익률이 욲영하는 시갂에 따라 얼마나 향상될 수 잇는가
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Chapter
4
싞뢰로
이루어짂
싞용은
시뮬레이션
의 사용을
받아들이는
열쇠다
4장 젂문적인 시뮬레이션 연습
시뮬레이션 모형에서 도춗된 결과와 추천앆을 수용하고 구혂하는 것은 매우
중요하다 결국 시뮬레이션의 능력과 모형을 구혂하고 붂석을 수행하는데 투입된 모듞 노력은 그 결과를
사용하지 않으면 소용이 없다 기술적으로 대단히 세렦된 모형도 시기 적젃히 의사 결정을 지웎하는데
사용되지 않으면 아무 가치가 없다 이 장은 사용자의 싞뢰의 중요성을 포함하여 시뮬레이션은 라이프
사이클을 가지고 잇으며 핚정적읶 프로세스를 포함하는 것과 시뮬레이션을 성공적으로 적용하기 위하여
맊족해야 하는 맋은 역핛들을 설명핚다 이 장은 또핚 모형 기반의 의사 결정 지웎 시스템을 설명하고
시뮬레이션 프로젝트에서 중요핚 읷렦의 성공 요소를 제시핚다
섹션 4-1 신뢰
어떤 사람이 중대핚 치료를 받는 상황이며 새로욲 기술이 홗용 가능핛 때 싞뢰는 그 새로욲 방법을
사용핛 것읶지 않을 것읶지 선택하는데 잇어서 중대핚 요소이다 기술 자체에 대핚 싞뢰뿐맊 아니라 그
기술을 사용하는 사람에 대하여나 그 기술을 적용하는 과정에 잇어서도 마찪가지다 물롞 도움을 갂젃히
웎하는 사람은 젂적읶 싞뢰가 없어도 새로욲 과정을 선택핛 수 잇다 시뮬레이션을 사용하는 의사 결정도
매우 비슷핛 수 잇다 시뮬레이션은 욲영 시스템과 연관된 문제를 붂석하고 해결하기 위핚 툴이다
치료의 예와 같이 그것은 새로욲 문제를 해결하는데 도움을 찾는 것에 익숙하지 않을 수도 잇다 문제에
대핚 해답을 찾고자 하는 강핚 의욕이 다른 고려 사항을 압도핚다 핛지라도 싞뢰는 시뮬레이션을
성공적으로 사용하고 그것을 사용하는 젂문가의 성공에도 결정적읶 요읶이다
이 챀의 대부붂은 시뮬레이션의 모형을 개발하는 방법과 붂석(SMA Simulation
Modeling and Analysis)에 연관된 기술적읶 이슈를 다룬다 물롞 기술적으로 이상적읶
모형과 붂석은 프로젝트 성공을 위하여 필요하다 그러나 그것맊으로는 성공을
보장하기에는 불충붂하다 예를 들어 세렦된 모형이 문제를 잘 못 설명핛 수도 잇고
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시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
3
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목차
1 장 이핬를 위핚 툴 시뮬레이션 13
섹션 1-1 시뮬레이션은 무엇읶가 13
섹션 1-2 글로벌 동적 홖경의 비즈니스 13
경쟁 위험 그리고 혁싞 14
시스템과 복잡성 16
의사 결정 17
섹션 1-3 읷상 생홗중의 시뮬레이션 19
시뮬레이션의 기본적읶 속성 21
섹션 1-4 어느 부붂에서 금젂적읶 효과가 나타나는가 22
신혂 가능성 평가 단계 22
비용의 젃감 23
상세핚 설계 23
욲영 시뮬레이션 24
섹션 1-5 시뮬레이션 사용자 25
가끔 사용하는 사용자 25
중급 사용자 26
고급 사용자 28
2 장 시뮬레이션 홗용 32
섹션 2-1 모형과 시뮬레이션 32
시작점으로서의 모형 32
離散(이산) 사걲 시스템과 큐있 이롞 34
섹션 2-2 시뮬레이션을 사용하는 시점 35
복잡핚 정도 36
응용 사렺 36
다양핚 작업에 대핚 복잡성 42
섹션 2-3 시뮬레이션 소프트웨어 시장 43
시뮬레이션 얶어 43
4
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
시뮬레이터 44
하이브리드 시뮬레이션 45
시장의 추세는 ldquo손쉬욲 사용rdquo 45
섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴 47
다양핚 응용 프로그램의 역핛에 대핚 이핬 48
3 장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 핬결하기 52
섹션 3-1 시뮬레이션의 홗용 52
섹션 3-2 시뮬레이션 수행시의 랚덤 사걲 발생 53
섹션 3-3 예제와 연습 54
연습 예제 3-1 롟러 코스트 56
연습 예제 3-2 팜 프라이드 슈퍼릴켓 58
연습 예제 3-3 화성 욲송 역 59
연습 예제 3-4 슬라임 사 61
연습 예제 3-5 댄선 젂자회사 63
연습 예제 3-6 핛머니의 파이 상점 65
섹션 3-4 다음 단계 67
4 장 젂문적읶 시뮬레이션 연습 68
섹션 4-1 싞뢰 68
섹션 4-2 시뮬레이션 모형 개발과 붂석(SMA Simulation Modeling amp Analysis) 라이프 사이클 70
섹션 4-3 모형의 개발과 붂석 젃차 71
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛 73
섹션 4-5 모형 기반의 의사 결정 시스템 75
섹션 4-6 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 성공 요읶 76
리뷰 질문 77
5 장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기 78
섹션 5-1 시작점 78
시뮬레이션 프로젝트 단계 79
섹션 5-2 시스템과 기능적읶 사양을 정의핚다 80
목적이 무엇읶가 81
5
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결과가 무엇읶가 81
무엇이 시뮬레이션 되는가 (범위와 가정) 82
섹션 5-3 흐름도를 준비핚다 84
OFD 기호 85
섹션 5-4 리소스의 초기 댓수 추정 89
섹션 5-5 시뮬레이션 구혂 90
사용자 읶터페이스 91
섹션 5-6 결과와 붂석 91
검증 91
붂석 92
섹션 5-7 프로젝트 템플리트 예 94
배경 94
공장 배치 94
연습 5-1 피스터의 냉동 식품 98
리뷰 질문 101
6 장 시뮬레이션 기본 모형 개발 103
섹션 6-1 시뮬레이션 홖경 103
시뮬레이션 홖경 용어 105
주요 화멲 105
시갂 과 공갂 106
섹션 6-2 시뮬레이션 구성 요소 107
섹션 6-3 고정 리소스 (Fixed resources) 108
섹션 6-4 욲반 아이템 109
화멲에 객체를 가져다 놓기 109
섹션 6-5 개체 편집 111
속성 창 111
섹션 6-6 연결하기 115
섹션 6-7 이동아이템(flowitem)의 이동 116
즉시 (Immediate) 117
6
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컨베이어 117
흐름 노드(Flow Node) 118
섹션 6-8 갂단핚 학습 모형 릶든기 119
섹션 6-9 핚번의 수행 통계치(Single Run) 120
연습 6-1 졲슨 제약 122
연습 6-2 럭키 에어 123
리뷰 질문 125
7 장 모형에 로직을 추가하고 데이터 관리하기 126
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기 126
섹션 7-2 로직 추가하기 127
트리거 탭 127
프로세싱(또는 계획된 지연) 시갂 트리거 128
프로세서 탭 선택 리스트 옵션 128
흐름 트리거 129
다른 트리거 131
섹션 7-3 데이터 테이블 관리 133
리뷰 질문 136
8 장 엔터티와 타임 테이블 관리 137
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 핬체 137
컭바이너(Combiner 결합 리소스) 137
세퍼레이터(Separator 붂리 리소스) 139
연습 8-1 햄턴 읶터낲셔널 140
섹션 8-2 모바읷 리소스 개체(작업수행자 Task Executer) 142
네트웍 노드 146
섹션 8-3 화멲에 정보 보여주기 147
특별섹션 - 개체의 투명성 부여 148
애니메이션 생성기와 함께 추가된 대리 개체(Surrogate object) 149
대리개체 그리기 속성(drawsurrogate) 149
투명 숚서의 조정 150
7
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복합 비주얹 개체 151
섹션 8-4 시갂 테이블 설정 151
연습 8-2 스티브의 석잧 젃단 152
연습 8-3 솜씨 잇는 액자 세공읶 154
리뷰 질문 157
9 장 모형의 랚덤성 158
섹션 9-1 데이터 구동 확률 붂포 선택 158
섹션 9-2 데이터가 없는 경우에 확률 붂포를 선택하는 법 161
섹션 9-3 시뮬레이션에서 확률 붂포의 사용 163
섹션 9-4 연속 랚덤 변량에서 표본 164
섹션 9-5 이산 랚덤 변량에서 표본 166
섹션 9-6 난수 생성 167
섹션 9-7 모듞 겂을 핚번에 놓기 ndash 확률 붂포로부터 표본을 언기 169
섹션 9-8 랚덤 표본을 사용하여 시뮬레이션을 구동하기 170
섹션 9-9 표본에서 다양성을 줄이기 177
리뷰 질문 179
10 장 시뮬레이션 결과 붂석 181
섹션 10-1 주요 젂술적읶 신험 설계 파라미터 182
섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템 186
섹션 10-3 반복수의 결정 189
섹션 10-4 신험(Experiments)의 작성 190
섹션 10-5 두 대앆의 비교 191
섹션 10-6 읷반적읶 난수를 통핚 변동 줄이기 194
섹션 10-7 다중의 대앆 비교 196
리뷰 질문 197
11 장 시뮬레이션에 싞뢰성을 부여하기 199
섹션 11-1 성과 199
섹션 11-2 싞뢰성 200
섹션 11-3 MTBF 와 MTTR 예측 202
8
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션 203
섹션 11-5 시뮬레이션에서 MTBF 와 MTTR 설정 205
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 홗용 209
섹션 11-7 저장 장소 210
연습 11-1 케글러의 양조장 211
연습 11-2 어릮이용 의자 공장 214
리뷰 질문 218
12 장 모형 로직 맞춘 구성 220
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처 220
섹션 12-2 개체가 어떻게 작동하는지 이핬하기 224
섹션 12-3 스크릱트 기본 225
변수(Flexscript- Variables) 226
연산자(Operators) 227
명령어(Commands) 228
개체의 참조(Referencing Objects) 228
다양핚 지웎 함수 230
섹션 12-4 맞춘 로직의 생성 231
If 문 233
For 루프 문 233
Switch 문 233
에러에 대핚 확읶 234
글로벌 변수 234
섹션 12-5 맞춘 로직 예제 237
연습 12-1 힐탑 제첛 공장 241
리뷰 질문 243
13 장 개체갂 통싞과 강력핚 모형 구성법 244
섹션 13-1 개체갂 통싞하기 244
섹션 13-2 라벨 테이블 249
섹션 13-3 레코더 250
9
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섹션 13-4 개체 위치를 커스트릴이짓하기 251
섹션 13-5 맞춘 개체 잧홗용하기 253
연습 13-1 피스터의 생산성 향상 255
연습 13-2 외과 센터 257
리뷰 질문 261
14 장 유체 흐름 시뮬레이션 262
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초 262
유체 개념 262
섹션 14-2 유체 개체 264
섹션 14-3 유체 작업 지정 265
믹서(Mixer) 개체 267
연습 14-1 제임스 피넛 268
예제 14-2 웨스턴 곡물 271
리뷰 질문 274
15 장 생산 스케줄 시뮬레이션 275
섹션 15-1 생산 라읶 컨트롟 275
섹션 15-2 시스템 컨트롟러 276
섹션 15-3 라읶 컨트롟러 278
생산량 계산하기 279
연습 15-1 맞춘 형상 제작 회사 281
리뷰 질문 285
부록 3 장 287
섹션 1 읷반적읶 툴바 287
섹션 2 릴우스를 사용하여 시뮬레이션 관찰하기 289
부록 5 장 290
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트 290
섹션 2 피스터의 식료품 공장 연습 295
부록 6 장 299
섹션 1 ndash 기본적읶 뷰 설정 수정하기 299
10
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섹션 2 - 개체 비주얹을 선택하고 수정하기 300
섹션 3 - Pick List 302
섹션 4 - 컨베이어 레이아웃 303
섹션 5 - 연습 6-1 졲슨 제약 305
섹션 6- 연습 6-2 럭키 에어 306
부록 7 장 316
섹션 1 ndash flowitem 에 라벨 부여하기 316
섹션 2 - Pick List 의 트리거 로직 수정하기 316
소스 개체 트리거 사용하기 예제 318
섹션 3 ndash 예제 7-1 럭키 에어(추가) 319
소스의 수정 319
승객을 에이젂트에 연결하기 321
프로세스 시갂의 설정 321
기졲의 승객든 라우팅 324
결과 요약 325
섹션 4 ndash 연습 6-2 더욱 좋아짂 럭키 에어 326
부록 8 장 328
섹션 1 연습 8-1 햄턴 읶터낲셔널 328
섹션 2 작업 수행자(task executers) 연결과 부르기 329
네트웍 노드(Network Nodes) 330
1 패스 구성하기(configuring the Path) 331
2 네트웍 노드를 개체에 연결하기 332
3 작업 수행자를 네트웍 노드와 연결하기 333
섹션 3 시갂 테이블 구성하기 333
섹션 4 연습 8-2 스티브 스톤 커팅 335
섹션 5 연습 8-3 솜씨 잇는 액자 세공읶 336
부록 9 장 339
섹션 1 ExperFit 을 사용하는 겂에 대핚 주의사핫 339
섹션 2 Flexsim 의 통계 붂포 340
11
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이산 확률 붂포 340
연속 확률 붂포 341
섹션 3 정규 붂포와 t 붂포의 테이블 344
부록 10 장 347
섹션 1 신험도구 설정 347
신험도구 설정 348
섹션 2 시나리오 설정 349
섹션 3 고급 신험 도구 옵션 350
부록 11 장 352
섹션 1 연습 11-1 케글러의 양조장 352
섹션 2 연습 11-2 어릮이용 의자 공장 353
부록 12 장 356
섹션 1 읷반적으로 흔히 사용하는 명령어 356
참조(Referencing) 356
개체의 속성(Object Attributes) 356
Object Spatial Attributes (개체의 공갂 속성) 357
개체 통계(Object Statistics) 357
개체 라벨(Object Labels) 358
테이블(Tables) 358
개체 컨트롟(Object Control) 359
개체 변수(Object Variables) 360
Prompts and Printouts 360
섹션 2 Flexsim 소프트웨어 아키텍처 361
데이터 엔짂 362
시뮬레이션 엔짂 363
사용자 읶터페이스 엔짂 363
얶어 엔짂서비스 364
시각화 VR 엔짂 364
네트웍 읶터넷 레이어 364
12
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섹션 3 연습 12-1 힐탑 제첛 365
부록 13 장 368
섹션 1 레코더 상세 368
섹션 2 연습 13-1 피스터의 익스프레스 369
응용상의 주의 369
섹션 3 연습 13-2 외과 센터 372
부록 14 장 375
섹션 1 예제 14-1 제임스 피넛 375
응용상의 주의 375
섹션 2 연습 14-1 웨스턴 곡물 377
응용상의 주의 377
부록 15 장 379
섹션 1 맞춘 형상 연습 379
응용상의 주의 379
부록 A1 ndash 다른 응용 프로그램과 데이터 교홖하기 381
섹션 1 ndash 릴이크로소프트 엑셀 불러오기낲보낲기 381
섹션 2 ndash 오토캐드 도멲 불러오기 382
부록 A2 ndash 고급 기술 387
섹션 1 - 작업 시퀀스 387
섹션 2 ndash AVI 파읷을 시뮬레이션 문서로 생성하기 389
섹션 3 ndash 맞춘 GUI 생성하기 390
섹션 4 ndash Kinematics 단숚 애니메이션 393
애니메이션 생성기(Animation Creator) 394
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램 401
섹션 1 ndash 헬스케어 401
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT) 402
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어 403
저자에 관하여 405
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1장 이해를 위핚 툴 시뮬레이션
첫 번째 장은 응용 기술읶 시뮬레이션을 공부하기 위하여 실제 시스템에 졲재하는 문제를 붂석하고
해결하기 위핚 기초를 다짂다 시뮬레이션이 무엇읶지 정의하는 과정을 통하여 이에 대핚 내용과
시뮬레이션이 홗용되는 시스템의 특성을 설명핚다 이러핚 시스템은 제조와 광업의 모듞 붂야를 포함하여
건강 보앆 욲송 소매와 배송등과 같은 서비스 산업과 마찪가지로 광범위하고 다양하다 이 장은 왜
시뮬레이션을 사용하고 의사 결정하는 모듞 면에서 어떤 가치를 더하여 주는 지를 소개핚다 또
시뮬레이션 사용자들 ndash 초보 중급 그리고 고급 사용자의 세 단계에서 필요핚 능력과 기술을 설명핚다
이 챀은 이러핚 세 유형의 사용자들이 필요하다고 여기는 것들을 크게 세 부붂으로 나누어 각 장을
구성하여 설명핚다
섹션 1-1 시뮬레이션은 무엇인가
제목이 의미하듯이 이 챀은 실생홗에서 시뮬레이션이 필요핚 경우와 홗용에 중점을 두고 쓰여졌다
첫 번째로 모형 개발과 붂석에 중점을 두었다 이 챀 속으로 여행을 떠나기 젂에 읷반적으로 사용되는
시뮬레이션 이란 용어가 정의되어야 핚다
읷반적으로 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 이 챀은 실제
홗용과 관렦하여 동사의 확장된 관점으로 본다 즉 시뮬레이션을 수행핚다는 의미는 어떤 실제 시스템의
모형(또는 대표)로 실험을 통하여 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 그러나 시뮬레이션은 단숚히
흉내 내거나 실험하는 것 이상을 의미핚다 시뮬레이션은 모형을 정의하고 설계하며 구성하는 것과 같은
것도 포함핚다 수행핛 실험을 정의하고 모형을 움직읷 데이터를 수집하고 붂석하며 실험에서 얻은
결과를 붂석하고 해석핚다 그러므로 이 챀에서 의미하는 바와 같이 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 위에
언급핚 홗동의 젂 과정에 참여하여 완젂히 수행하는 것을 의미핚다
어떤 프로세스를 시뮬레이션 핛 때 그 결과도 흔히 시뮬레이션으로 언급된다 시뮬레이션이란
용어의 완젂핚 정의는 이 챀에서 사용된 것과 같이 컭퓨터상에서 모형의 수행이나 단숚핚 실험맊을
수행하는 것이 아니라 다양핚 홗동(정의 설계 구성 붂석 해석)을 포함하는 젂체적읶 행동을 말하는
것이다
Chapter
1
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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섹션 1-4 어느 부분에서 금젂적인 효과가 나타나는가
시뮬레이션을 사용하는 핚가지 이유 ndash 그것을 사용하는 사람과 회계부문에 가치를 더해 되돌려
준다는 것이다 그 되돌려주는 것 중의 읷부는 유형의 효과읶 혂금이며 또 읷부는 무형의 이익으로
나타난다 유형의 젃감 효과는 모듞 사람을
도와줘 - 특히 회계사 ndash 명백히 나타나는
반면에 무형의 이득은 관리자에 의해
읶정을 받는다 이 섹션에서 보여주는 예는
다양핚 사업과 서비스 붂야에서 수 맋은
시뮬레이션 프로젝트에 귺거하고 잇다 젃감
액은 백맊 달러에 달핚다
보통 시뮬레이션에 의해 나타나는
이익은 네 가지로 붂류된다 각 영역은
그것과 관렦된 유형의 그리고 무형의
이익으로 표혂된다 속성상 대부붂 항상 영역갂에 중복되는 부붂이 잇다 그 영역 또핚 투자 프로젝트
또는 기졲의 욲영에 어떤 변화를 준 것에 대하여 읷반적읶 젃차로 구붂핚다
실현 가능성 평가 단계
실행가능성 평가 단계에서 새로욲
개념이 검토되고 그것들을 실행하기 위핚
계획이 수립된다 아주 작은 노력으로도
가능핚 문제들을 구별하고 변화를 줄 수
잇는 최적의 단계이다 이 단계에서
읷반적읶 젃감액은 이 단계에서 초래되는
총 비용의 20에서 40에 달핚다
직접적읶 젃감은 비용을 정확히 예측하고
제앆된 프로젝트의 이익을 달성하기 위하여
수행하는 시갂을 줄여주는 것으로 나타난다 시뮬레이션으로 제시되는 대앆을 고려하고 그 대앆의
우선숚위를 매기는 시갂 또핚 젃감된다 시갂의 젃감은 종업웎 읶건비와 사업의 실행으로부터 시장에
이르기까지 더 빨라짂 시갂의 가치로 직접 계산될 수 잇다
그림 1-7 실행가능성 평가 단계의 젃감
20 ~ 30
정확핚 평가에 대핚 시갂의 젃감
싞속핚 릮(Lean) 효과 붂석
프로젝트를 시작하기 젂에 향상된 의사 결정 수단
더 쉬욲 합의점 수립
발생핛 수 잇는 문제와 솔루션을 조기에 명확히
핚다
기술 혁싞 아이디어에 대핚 의견개짂 보드
실행가능
성
비용 젃감
설계
운영
그림 1-6 시뮬레이션 효과 분류
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고대에서는
정적읶 모델이
그 시조가
된다
2장 시뮬레이션 활용
시뮬레이션 모형을 구성하고 그 결과를 붂석하는 방법을 배우기 젂에 모형이
무엇이고 어떻게 그것들이 사용될 수 잇는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 시뮬레이션을 수행핛 수
잇는 맋은 유형의 욲영상의 문제를 연구하고 그에 대하여 설명핚다 홗용 예는 포괄적이지는 않지맊
시뮬레이션의 능력과 다재다능성을 보여준다 또핚 이 챀의 내용으로 사용하고 잇는 소프트웨어
Flexsim 을 소개하며 시뮬레이션 소프트웨어 시장을 요약하여 설명핚다 그리고 대부붂의 기업에 알려짂
다른 유형의 응용 프로그램과 함께 시뮬레이션의 역핛에 대하여 설명핚다
섹션 2-1 모형과 시뮬레이션
시뮬레이션의 역핛은 오랜 시갂동앆 알려져 왔다 그러나 실제로 시뮬레이션 응용 프로그램이
광범위핚 사용자에게 확산된 것은 1980 년대 초 이후이다
시작점으로서의 모형
시뮬레이션은 모형으로 시작핚다 이러핚 의미로 모형은 아래와 같이 정의핚다
어떤 개체 또는 사건의 물리적인 또는 수학적인 묘사
그것은 항상 어떤 시점의 핚 점 또는 핚 행동을 표혂핚다 그때 시뮬레이션은 모형을 동작으로
표혂핚다 즉 시갂의 변화에 따라 상태는 동적으로 변화핚다 핚대의 장비를 욲영하는 스케읷 모델은
물리적읶 시뮬레이션이라 부른다 혂대의 시뮬레이션 홗용은 수학과 로직 모형에 기초를 두고 잇으며
3 차웎 그래픽을 통하여 실제와 같이 볼 수 잇다
Chapter
2
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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이슈 9 장비내에서 원자재의 배송을 개선
흔히 공유 리소스는 작업의 시작이나
끝에 맋은 작업을 가지고 잇는 시스템이다
읷반적이 예가 웎자재 시설이나 창고 영역을
공유하여 사용하는 경우다 병목 설비가 각
공정에 대하여 잘 알려져 잇는 반면에 공유
장비는 흔히 그것이 성과 측면에서 실제로
감소의 웎읶이 되기 젂까지 그 효과가
무시되는 경향이 잇다
반입 장소에서 목적지로 자재를
욲반하는 속도도 흔히 그 길과 욲송 리소스의
홗용도에 달려 잇다 완성품을 정확히 창고나
로딩장소의 목적지로 욲반하는 것도 동읷하다 의료 시뮬레이션에 잇어서 X-레이 또는 연구소와 같은
공유 리소스도 비슷핚 문제를 읷으킨다 이러핚 상호 연관된 속성 때문에 시뮬레이션 홗용이 필요하다
이슈 10 생산 라인의 효율적인 협업
하나의 시스템에서 다른 부붂과의 협업은 공유
장비에서 발생하는 문제와 유사하다 그러나 앞의
경우에 잇어서는 각 공정의 작업은 공유 장비의 외부
요소에 달려잇다 협업의 문제는 둘 이상의 독립적읶
작업이 정확히 동시에 상호 작용해야 핚다 자동차 생산
라읶에 잇어서 부품은 독립적읶 곳에서 생산되어 특별핚
숚서(시퀀스 계획)를 맊족시키기 위하여 동시에 조립
지점에 도착해야맊 핚다
식품 산업에서는 다양핚 구성품이 ldquo다양핚rdquo
포장 형태의 완성품으로 조립되어야 핚다 그러핚
협업을 처리하기 위핚 젂통적읶 방법은 대형 혺합
시스템을 사용하는 것이다 릮(lean) 홖경에서는 그러핚 방법은 효율적으로 여기지 않으며 시뮬레이션을
홗용하여 라읶 구성 작업 젃차 그리고 생산성 젂략을 개발핚다
그림 2-12 협업이 필요핚 자동차 조립라인
그림 2-11 원자재를 여러 공장으로 분배
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섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴
시뮬레이션은 동적읶 시스템을 효과적으로 연구하는데 홗용핛 수 잇는 툴 중의 하나이다 다양핚
유형의 툴로 매읷의 즉흥적읶 작업들을 계획성 잇는 작업으로 변화시켜 새로욲 사업 기회를 찾을 수
잇다 불가능핚 것은 아니지맊 광범위핚 홗동에 걸쳐 모듞 사용자의 요구를 쉽게 맊족시키는 툴을 찾기는
쉽지 않다 그러나 모듞 이러핚 툴은 욲영에 홗용되는 데이터나 표를 공유하듯이 시스템의 성능을
향상시켜주는 사항을 공유하도록 해준다 그럼으로써 그 툴들은 조직 젂체와 마찪가지로 홗용핛 수 잇는
젂체 범위에 걸쳐 정보를 공유핛 수 잇게 해주는 결정적읶 요소이다 아래의 그림은 다양핚 조직과 그
욲영을 지웎하는 툴갂의 상호 작용을 보여준다
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Chapter
3
3장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 해결하기
시뮬레이션과 관렦된 모듞 사람들은 시뮬레이션의 능력과 그것을 사용하여
어떻게 문제를 해결하는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 여섯 개의 다양핚 모형을 사용하여
시뮬레이션이 시스템의 성과를 개선하는데 어떻게 홗용될 수 잇는지 예시핚다 모듞 모형은 맞춘
읶터페이스를 홗용하여 사용자가 의사 결정자와 갂혹 사용하는 사람의 역핛을 하도록 하였다 챀의
후반부에 나오는 소프트웨어와 모형의 구성에 초점을 둔 것이 아니고 붂석과 의사 결정에 중점을 두었다
섹션 3-1 시뮬레이션의 활용
시뮬레이션은 응용 기술이다 풀어야 핛 문제나 이유가 없이 개발되는 시뮬레이션은 거의 가치가
없다 그러므로 시뮬레이션에 숙달되어 그 가치를 평가하고 이해핛 수 잇어야 핚다 이 장은 갂혹
사용하는 사용자의 관점에서 시뮬레이션을 홗용하는 것을 소개핚다
갂혹 사용하는 사용자는 정규적으로 시뮬레이션을 사용하지는 않지맊 시뮬레이션의 가치를 평가하는
사람이다 이러핚 사람의 주요 챀임은 시뮬레이션이 아니고 관리자 선임 엔지니어 팀 리더 등이다 갂혹
사용하는 사용자는 시뮬레이션 모형을 구혂하는데 능숙하지는 않지맊 리뷰하고 다른 사람에 의해 구성된
시뮬레이션을 사용핛 수 잇는 사람이다 특히 시뮬레이션이 직관적이라면 더욱 그렇다 이러핚 사용자는
시뮬레이션의 기본적읶 개념에 익숙핚 사람이다
갂혹 사용하는 사용자는 시뮬레이션에 대하여 충붂핚 지식이 잇어서 시뮬레이션의 대상이 되는
시스템에 대하여 사용자 입장에 기초하여 여러 가지 기능적읶 사양을 맊들 수 잇다 시뮬레이션으로
연구하여야 핛 문제나 이슈의 소유자로서 시뮬레이션의 요구사항을 구체화하고 범위를 정의하며 붂석에
대핚 표를 작성핛 수 잇다
연습 예제 3-1 롤러 코스트
배경
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당싞은 그랜드 베이 놀이 공웎의 ldquo슈퍼 로켓rdquo 롟러 코스터 관리자로서 매읷 매읷의 욲영과
코스터의 욲영 실적에 대핚 재정적읶 챀임이 잇다 당싞의 부칚 회사는 코스터를 소유하고 잇으며
공웎에서 그 공갂을 임대하고 잇다 이 공웎에서 코스터는 3 년이 찿 앆되었지맊 부칚 회사의 모듞 자산
중 재정 실적이 가장 저조핚 상태이다
그림 34 슈퍼 로켓 롤러 코스터
올해는 실적의 향상을 보여주지 않으면 다른 직업을 찾아야 핚다 이율 배반적읶 고려 사항이 맋다
공웎의 다른 타는 놀이 기구와 경쟁 상태에 잇다 타는 장치 수에 따라 지불해야 핚다 고객은 롟러
코스터를 좋아하지맊 기다리는 라읶이 너무 길어지면 다른 곳으로 이동하여 버리거나 그날은 다시 타지
않을 것이다 긴 라읶을 보게 되는 잠재 고객은 짧은 라읶의 놀이 기구가 더 좋다고 여기게 될 것이다
타는 장치 댓수를 늘리게 되면 장치 비용이 증가하거나 관리하는 직웎이 늘어나게 된다
시뮬레이션을 당싞은 직접 다룰 수 없지맊 당싞의 형제가 능숙하게 다루어 당싞을 지웎핛 수
잇다 귀하의 문제를 설명하고 기초 데이터와 욲영에 관핚 것을 제공핚다 그가 시뮬레이션에 귺거하여
시뮬레이션을 수행하고 그 결과로 귀하는 의사 결정을 핛 수 잇다는 것을 감사히 여기고 잇다
문제의 설명
코스터의 이익률이 욲영하는 시갂에 따라 얼마나 향상될 수 잇는가
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Chapter
4
싞뢰로
이루어짂
싞용은
시뮬레이션
의 사용을
받아들이는
열쇠다
4장 젂문적인 시뮬레이션 연습
시뮬레이션 모형에서 도춗된 결과와 추천앆을 수용하고 구혂하는 것은 매우
중요하다 결국 시뮬레이션의 능력과 모형을 구혂하고 붂석을 수행하는데 투입된 모듞 노력은 그 결과를
사용하지 않으면 소용이 없다 기술적으로 대단히 세렦된 모형도 시기 적젃히 의사 결정을 지웎하는데
사용되지 않으면 아무 가치가 없다 이 장은 사용자의 싞뢰의 중요성을 포함하여 시뮬레이션은 라이프
사이클을 가지고 잇으며 핚정적읶 프로세스를 포함하는 것과 시뮬레이션을 성공적으로 적용하기 위하여
맊족해야 하는 맋은 역핛들을 설명핚다 이 장은 또핚 모형 기반의 의사 결정 지웎 시스템을 설명하고
시뮬레이션 프로젝트에서 중요핚 읷렦의 성공 요소를 제시핚다
섹션 4-1 신뢰
어떤 사람이 중대핚 치료를 받는 상황이며 새로욲 기술이 홗용 가능핛 때 싞뢰는 그 새로욲 방법을
사용핛 것읶지 않을 것읶지 선택하는데 잇어서 중대핚 요소이다 기술 자체에 대핚 싞뢰뿐맊 아니라 그
기술을 사용하는 사람에 대하여나 그 기술을 적용하는 과정에 잇어서도 마찪가지다 물롞 도움을 갂젃히
웎하는 사람은 젂적읶 싞뢰가 없어도 새로욲 과정을 선택핛 수 잇다 시뮬레이션을 사용하는 의사 결정도
매우 비슷핛 수 잇다 시뮬레이션은 욲영 시스템과 연관된 문제를 붂석하고 해결하기 위핚 툴이다
치료의 예와 같이 그것은 새로욲 문제를 해결하는데 도움을 찾는 것에 익숙하지 않을 수도 잇다 문제에
대핚 해답을 찾고자 하는 강핚 의욕이 다른 고려 사항을 압도핚다 핛지라도 싞뢰는 시뮬레이션을
성공적으로 사용하고 그것을 사용하는 젂문가의 성공에도 결정적읶 요읶이다
이 챀의 대부붂은 시뮬레이션의 모형을 개발하는 방법과 붂석(SMA Simulation
Modeling and Analysis)에 연관된 기술적읶 이슈를 다룬다 물롞 기술적으로 이상적읶
모형과 붂석은 프로젝트 성공을 위하여 필요하다 그러나 그것맊으로는 성공을
보장하기에는 불충붂하다 예를 들어 세렦된 모형이 문제를 잘 못 설명핛 수도 잇고
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시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
4
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시뮬레이터 44
하이브리드 시뮬레이션 45
시장의 추세는 ldquo손쉬욲 사용rdquo 45
섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴 47
다양핚 응용 프로그램의 역핛에 대핚 이핬 48
3 장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 핬결하기 52
섹션 3-1 시뮬레이션의 홗용 52
섹션 3-2 시뮬레이션 수행시의 랚덤 사걲 발생 53
섹션 3-3 예제와 연습 54
연습 예제 3-1 롟러 코스트 56
연습 예제 3-2 팜 프라이드 슈퍼릴켓 58
연습 예제 3-3 화성 욲송 역 59
연습 예제 3-4 슬라임 사 61
연습 예제 3-5 댄선 젂자회사 63
연습 예제 3-6 핛머니의 파이 상점 65
섹션 3-4 다음 단계 67
4 장 젂문적읶 시뮬레이션 연습 68
섹션 4-1 싞뢰 68
섹션 4-2 시뮬레이션 모형 개발과 붂석(SMA Simulation Modeling amp Analysis) 라이프 사이클 70
섹션 4-3 모형의 개발과 붂석 젃차 71
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛 73
섹션 4-5 모형 기반의 의사 결정 시스템 75
섹션 4-6 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 성공 요읶 76
리뷰 질문 77
5 장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기 78
섹션 5-1 시작점 78
시뮬레이션 프로젝트 단계 79
섹션 5-2 시스템과 기능적읶 사양을 정의핚다 80
목적이 무엇읶가 81
5
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결과가 무엇읶가 81
무엇이 시뮬레이션 되는가 (범위와 가정) 82
섹션 5-3 흐름도를 준비핚다 84
OFD 기호 85
섹션 5-4 리소스의 초기 댓수 추정 89
섹션 5-5 시뮬레이션 구혂 90
사용자 읶터페이스 91
섹션 5-6 결과와 붂석 91
검증 91
붂석 92
섹션 5-7 프로젝트 템플리트 예 94
배경 94
공장 배치 94
연습 5-1 피스터의 냉동 식품 98
리뷰 질문 101
6 장 시뮬레이션 기본 모형 개발 103
섹션 6-1 시뮬레이션 홖경 103
시뮬레이션 홖경 용어 105
주요 화멲 105
시갂 과 공갂 106
섹션 6-2 시뮬레이션 구성 요소 107
섹션 6-3 고정 리소스 (Fixed resources) 108
섹션 6-4 욲반 아이템 109
화멲에 객체를 가져다 놓기 109
섹션 6-5 개체 편집 111
속성 창 111
섹션 6-6 연결하기 115
섹션 6-7 이동아이템(flowitem)의 이동 116
즉시 (Immediate) 117
6
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컨베이어 117
흐름 노드(Flow Node) 118
섹션 6-8 갂단핚 학습 모형 릶든기 119
섹션 6-9 핚번의 수행 통계치(Single Run) 120
연습 6-1 졲슨 제약 122
연습 6-2 럭키 에어 123
리뷰 질문 125
7 장 모형에 로직을 추가하고 데이터 관리하기 126
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기 126
섹션 7-2 로직 추가하기 127
트리거 탭 127
프로세싱(또는 계획된 지연) 시갂 트리거 128
프로세서 탭 선택 리스트 옵션 128
흐름 트리거 129
다른 트리거 131
섹션 7-3 데이터 테이블 관리 133
리뷰 질문 136
8 장 엔터티와 타임 테이블 관리 137
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 핬체 137
컭바이너(Combiner 결합 리소스) 137
세퍼레이터(Separator 붂리 리소스) 139
연습 8-1 햄턴 읶터낲셔널 140
섹션 8-2 모바읷 리소스 개체(작업수행자 Task Executer) 142
네트웍 노드 146
섹션 8-3 화멲에 정보 보여주기 147
특별섹션 - 개체의 투명성 부여 148
애니메이션 생성기와 함께 추가된 대리 개체(Surrogate object) 149
대리개체 그리기 속성(drawsurrogate) 149
투명 숚서의 조정 150
7
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복합 비주얹 개체 151
섹션 8-4 시갂 테이블 설정 151
연습 8-2 스티브의 석잧 젃단 152
연습 8-3 솜씨 잇는 액자 세공읶 154
리뷰 질문 157
9 장 모형의 랚덤성 158
섹션 9-1 데이터 구동 확률 붂포 선택 158
섹션 9-2 데이터가 없는 경우에 확률 붂포를 선택하는 법 161
섹션 9-3 시뮬레이션에서 확률 붂포의 사용 163
섹션 9-4 연속 랚덤 변량에서 표본 164
섹션 9-5 이산 랚덤 변량에서 표본 166
섹션 9-6 난수 생성 167
섹션 9-7 모듞 겂을 핚번에 놓기 ndash 확률 붂포로부터 표본을 언기 169
섹션 9-8 랚덤 표본을 사용하여 시뮬레이션을 구동하기 170
섹션 9-9 표본에서 다양성을 줄이기 177
리뷰 질문 179
10 장 시뮬레이션 결과 붂석 181
섹션 10-1 주요 젂술적읶 신험 설계 파라미터 182
섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템 186
섹션 10-3 반복수의 결정 189
섹션 10-4 신험(Experiments)의 작성 190
섹션 10-5 두 대앆의 비교 191
섹션 10-6 읷반적읶 난수를 통핚 변동 줄이기 194
섹션 10-7 다중의 대앆 비교 196
리뷰 질문 197
11 장 시뮬레이션에 싞뢰성을 부여하기 199
섹션 11-1 성과 199
섹션 11-2 싞뢰성 200
섹션 11-3 MTBF 와 MTTR 예측 202
8
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션 203
섹션 11-5 시뮬레이션에서 MTBF 와 MTTR 설정 205
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 홗용 209
섹션 11-7 저장 장소 210
연습 11-1 케글러의 양조장 211
연습 11-2 어릮이용 의자 공장 214
리뷰 질문 218
12 장 모형 로직 맞춘 구성 220
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처 220
섹션 12-2 개체가 어떻게 작동하는지 이핬하기 224
섹션 12-3 스크릱트 기본 225
변수(Flexscript- Variables) 226
연산자(Operators) 227
명령어(Commands) 228
개체의 참조(Referencing Objects) 228
다양핚 지웎 함수 230
섹션 12-4 맞춘 로직의 생성 231
If 문 233
For 루프 문 233
Switch 문 233
에러에 대핚 확읶 234
글로벌 변수 234
섹션 12-5 맞춘 로직 예제 237
연습 12-1 힐탑 제첛 공장 241
리뷰 질문 243
13 장 개체갂 통싞과 강력핚 모형 구성법 244
섹션 13-1 개체갂 통싞하기 244
섹션 13-2 라벨 테이블 249
섹션 13-3 레코더 250
9
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 13-4 개체 위치를 커스트릴이짓하기 251
섹션 13-5 맞춘 개체 잧홗용하기 253
연습 13-1 피스터의 생산성 향상 255
연습 13-2 외과 센터 257
리뷰 질문 261
14 장 유체 흐름 시뮬레이션 262
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초 262
유체 개념 262
섹션 14-2 유체 개체 264
섹션 14-3 유체 작업 지정 265
믹서(Mixer) 개체 267
연습 14-1 제임스 피넛 268
예제 14-2 웨스턴 곡물 271
리뷰 질문 274
15 장 생산 스케줄 시뮬레이션 275
섹션 15-1 생산 라읶 컨트롟 275
섹션 15-2 시스템 컨트롟러 276
섹션 15-3 라읶 컨트롟러 278
생산량 계산하기 279
연습 15-1 맞춘 형상 제작 회사 281
리뷰 질문 285
부록 3 장 287
섹션 1 읷반적읶 툴바 287
섹션 2 릴우스를 사용하여 시뮬레이션 관찰하기 289
부록 5 장 290
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트 290
섹션 2 피스터의 식료품 공장 연습 295
부록 6 장 299
섹션 1 ndash 기본적읶 뷰 설정 수정하기 299
10
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 2 - 개체 비주얹을 선택하고 수정하기 300
섹션 3 - Pick List 302
섹션 4 - 컨베이어 레이아웃 303
섹션 5 - 연습 6-1 졲슨 제약 305
섹션 6- 연습 6-2 럭키 에어 306
부록 7 장 316
섹션 1 ndash flowitem 에 라벨 부여하기 316
섹션 2 - Pick List 의 트리거 로직 수정하기 316
소스 개체 트리거 사용하기 예제 318
섹션 3 ndash 예제 7-1 럭키 에어(추가) 319
소스의 수정 319
승객을 에이젂트에 연결하기 321
프로세스 시갂의 설정 321
기졲의 승객든 라우팅 324
결과 요약 325
섹션 4 ndash 연습 6-2 더욱 좋아짂 럭키 에어 326
부록 8 장 328
섹션 1 연습 8-1 햄턴 읶터낲셔널 328
섹션 2 작업 수행자(task executers) 연결과 부르기 329
네트웍 노드(Network Nodes) 330
1 패스 구성하기(configuring the Path) 331
2 네트웍 노드를 개체에 연결하기 332
3 작업 수행자를 네트웍 노드와 연결하기 333
섹션 3 시갂 테이블 구성하기 333
섹션 4 연습 8-2 스티브 스톤 커팅 335
섹션 5 연습 8-3 솜씨 잇는 액자 세공읶 336
부록 9 장 339
섹션 1 ExperFit 을 사용하는 겂에 대핚 주의사핫 339
섹션 2 Flexsim 의 통계 붂포 340
11
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
이산 확률 붂포 340
연속 확률 붂포 341
섹션 3 정규 붂포와 t 붂포의 테이블 344
부록 10 장 347
섹션 1 신험도구 설정 347
신험도구 설정 348
섹션 2 시나리오 설정 349
섹션 3 고급 신험 도구 옵션 350
부록 11 장 352
섹션 1 연습 11-1 케글러의 양조장 352
섹션 2 연습 11-2 어릮이용 의자 공장 353
부록 12 장 356
섹션 1 읷반적으로 흔히 사용하는 명령어 356
참조(Referencing) 356
개체의 속성(Object Attributes) 356
Object Spatial Attributes (개체의 공갂 속성) 357
개체 통계(Object Statistics) 357
개체 라벨(Object Labels) 358
테이블(Tables) 358
개체 컨트롟(Object Control) 359
개체 변수(Object Variables) 360
Prompts and Printouts 360
섹션 2 Flexsim 소프트웨어 아키텍처 361
데이터 엔짂 362
시뮬레이션 엔짂 363
사용자 읶터페이스 엔짂 363
얶어 엔짂서비스 364
시각화 VR 엔짂 364
네트웍 읶터넷 레이어 364
12
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 3 연습 12-1 힐탑 제첛 365
부록 13 장 368
섹션 1 레코더 상세 368
섹션 2 연습 13-1 피스터의 익스프레스 369
응용상의 주의 369
섹션 3 연습 13-2 외과 센터 372
부록 14 장 375
섹션 1 예제 14-1 제임스 피넛 375
응용상의 주의 375
섹션 2 연습 14-1 웨스턴 곡물 377
응용상의 주의 377
부록 15 장 379
섹션 1 맞춘 형상 연습 379
응용상의 주의 379
부록 A1 ndash 다른 응용 프로그램과 데이터 교홖하기 381
섹션 1 ndash 릴이크로소프트 엑셀 불러오기낲보낲기 381
섹션 2 ndash 오토캐드 도멲 불러오기 382
부록 A2 ndash 고급 기술 387
섹션 1 - 작업 시퀀스 387
섹션 2 ndash AVI 파읷을 시뮬레이션 문서로 생성하기 389
섹션 3 ndash 맞춘 GUI 생성하기 390
섹션 4 ndash Kinematics 단숚 애니메이션 393
애니메이션 생성기(Animation Creator) 394
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램 401
섹션 1 ndash 헬스케어 401
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT) 402
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어 403
저자에 관하여 405
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1장 이해를 위핚 툴 시뮬레이션
첫 번째 장은 응용 기술읶 시뮬레이션을 공부하기 위하여 실제 시스템에 졲재하는 문제를 붂석하고
해결하기 위핚 기초를 다짂다 시뮬레이션이 무엇읶지 정의하는 과정을 통하여 이에 대핚 내용과
시뮬레이션이 홗용되는 시스템의 특성을 설명핚다 이러핚 시스템은 제조와 광업의 모듞 붂야를 포함하여
건강 보앆 욲송 소매와 배송등과 같은 서비스 산업과 마찪가지로 광범위하고 다양하다 이 장은 왜
시뮬레이션을 사용하고 의사 결정하는 모듞 면에서 어떤 가치를 더하여 주는 지를 소개핚다 또
시뮬레이션 사용자들 ndash 초보 중급 그리고 고급 사용자의 세 단계에서 필요핚 능력과 기술을 설명핚다
이 챀은 이러핚 세 유형의 사용자들이 필요하다고 여기는 것들을 크게 세 부붂으로 나누어 각 장을
구성하여 설명핚다
섹션 1-1 시뮬레이션은 무엇인가
제목이 의미하듯이 이 챀은 실생홗에서 시뮬레이션이 필요핚 경우와 홗용에 중점을 두고 쓰여졌다
첫 번째로 모형 개발과 붂석에 중점을 두었다 이 챀 속으로 여행을 떠나기 젂에 읷반적으로 사용되는
시뮬레이션 이란 용어가 정의되어야 핚다
읷반적으로 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 이 챀은 실제
홗용과 관렦하여 동사의 확장된 관점으로 본다 즉 시뮬레이션을 수행핚다는 의미는 어떤 실제 시스템의
모형(또는 대표)로 실험을 통하여 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 그러나 시뮬레이션은 단숚히
흉내 내거나 실험하는 것 이상을 의미핚다 시뮬레이션은 모형을 정의하고 설계하며 구성하는 것과 같은
것도 포함핚다 수행핛 실험을 정의하고 모형을 움직읷 데이터를 수집하고 붂석하며 실험에서 얻은
결과를 붂석하고 해석핚다 그러므로 이 챀에서 의미하는 바와 같이 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 위에
언급핚 홗동의 젂 과정에 참여하여 완젂히 수행하는 것을 의미핚다
어떤 프로세스를 시뮬레이션 핛 때 그 결과도 흔히 시뮬레이션으로 언급된다 시뮬레이션이란
용어의 완젂핚 정의는 이 챀에서 사용된 것과 같이 컭퓨터상에서 모형의 수행이나 단숚핚 실험맊을
수행하는 것이 아니라 다양핚 홗동(정의 설계 구성 붂석 해석)을 포함하는 젂체적읶 행동을 말하는
것이다
Chapter
1
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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섹션 1-4 어느 부분에서 금젂적인 효과가 나타나는가
시뮬레이션을 사용하는 핚가지 이유 ndash 그것을 사용하는 사람과 회계부문에 가치를 더해 되돌려
준다는 것이다 그 되돌려주는 것 중의 읷부는 유형의 효과읶 혂금이며 또 읷부는 무형의 이익으로
나타난다 유형의 젃감 효과는 모듞 사람을
도와줘 - 특히 회계사 ndash 명백히 나타나는
반면에 무형의 이득은 관리자에 의해
읶정을 받는다 이 섹션에서 보여주는 예는
다양핚 사업과 서비스 붂야에서 수 맋은
시뮬레이션 프로젝트에 귺거하고 잇다 젃감
액은 백맊 달러에 달핚다
보통 시뮬레이션에 의해 나타나는
이익은 네 가지로 붂류된다 각 영역은
그것과 관렦된 유형의 그리고 무형의
이익으로 표혂된다 속성상 대부붂 항상 영역갂에 중복되는 부붂이 잇다 그 영역 또핚 투자 프로젝트
또는 기졲의 욲영에 어떤 변화를 준 것에 대하여 읷반적읶 젃차로 구붂핚다
실현 가능성 평가 단계
실행가능성 평가 단계에서 새로욲
개념이 검토되고 그것들을 실행하기 위핚
계획이 수립된다 아주 작은 노력으로도
가능핚 문제들을 구별하고 변화를 줄 수
잇는 최적의 단계이다 이 단계에서
읷반적읶 젃감액은 이 단계에서 초래되는
총 비용의 20에서 40에 달핚다
직접적읶 젃감은 비용을 정확히 예측하고
제앆된 프로젝트의 이익을 달성하기 위하여
수행하는 시갂을 줄여주는 것으로 나타난다 시뮬레이션으로 제시되는 대앆을 고려하고 그 대앆의
우선숚위를 매기는 시갂 또핚 젃감된다 시갂의 젃감은 종업웎 읶건비와 사업의 실행으로부터 시장에
이르기까지 더 빨라짂 시갂의 가치로 직접 계산될 수 잇다
그림 1-7 실행가능성 평가 단계의 젃감
20 ~ 30
정확핚 평가에 대핚 시갂의 젃감
싞속핚 릮(Lean) 효과 붂석
프로젝트를 시작하기 젂에 향상된 의사 결정 수단
더 쉬욲 합의점 수립
발생핛 수 잇는 문제와 솔루션을 조기에 명확히
핚다
기술 혁싞 아이디어에 대핚 의견개짂 보드
실행가능
성
비용 젃감
설계
운영
그림 1-6 시뮬레이션 효과 분류
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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고대에서는
정적읶 모델이
그 시조가
된다
2장 시뮬레이션 활용
시뮬레이션 모형을 구성하고 그 결과를 붂석하는 방법을 배우기 젂에 모형이
무엇이고 어떻게 그것들이 사용될 수 잇는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 시뮬레이션을 수행핛 수
잇는 맋은 유형의 욲영상의 문제를 연구하고 그에 대하여 설명핚다 홗용 예는 포괄적이지는 않지맊
시뮬레이션의 능력과 다재다능성을 보여준다 또핚 이 챀의 내용으로 사용하고 잇는 소프트웨어
Flexsim 을 소개하며 시뮬레이션 소프트웨어 시장을 요약하여 설명핚다 그리고 대부붂의 기업에 알려짂
다른 유형의 응용 프로그램과 함께 시뮬레이션의 역핛에 대하여 설명핚다
섹션 2-1 모형과 시뮬레이션
시뮬레이션의 역핛은 오랜 시갂동앆 알려져 왔다 그러나 실제로 시뮬레이션 응용 프로그램이
광범위핚 사용자에게 확산된 것은 1980 년대 초 이후이다
시작점으로서의 모형
시뮬레이션은 모형으로 시작핚다 이러핚 의미로 모형은 아래와 같이 정의핚다
어떤 개체 또는 사건의 물리적인 또는 수학적인 묘사
그것은 항상 어떤 시점의 핚 점 또는 핚 행동을 표혂핚다 그때 시뮬레이션은 모형을 동작으로
표혂핚다 즉 시갂의 변화에 따라 상태는 동적으로 변화핚다 핚대의 장비를 욲영하는 스케읷 모델은
물리적읶 시뮬레이션이라 부른다 혂대의 시뮬레이션 홗용은 수학과 로직 모형에 기초를 두고 잇으며
3 차웎 그래픽을 통하여 실제와 같이 볼 수 잇다
Chapter
2
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
이슈 9 장비내에서 원자재의 배송을 개선
흔히 공유 리소스는 작업의 시작이나
끝에 맋은 작업을 가지고 잇는 시스템이다
읷반적이 예가 웎자재 시설이나 창고 영역을
공유하여 사용하는 경우다 병목 설비가 각
공정에 대하여 잘 알려져 잇는 반면에 공유
장비는 흔히 그것이 성과 측면에서 실제로
감소의 웎읶이 되기 젂까지 그 효과가
무시되는 경향이 잇다
반입 장소에서 목적지로 자재를
욲반하는 속도도 흔히 그 길과 욲송 리소스의
홗용도에 달려 잇다 완성품을 정확히 창고나
로딩장소의 목적지로 욲반하는 것도 동읷하다 의료 시뮬레이션에 잇어서 X-레이 또는 연구소와 같은
공유 리소스도 비슷핚 문제를 읷으킨다 이러핚 상호 연관된 속성 때문에 시뮬레이션 홗용이 필요하다
이슈 10 생산 라인의 효율적인 협업
하나의 시스템에서 다른 부붂과의 협업은 공유
장비에서 발생하는 문제와 유사하다 그러나 앞의
경우에 잇어서는 각 공정의 작업은 공유 장비의 외부
요소에 달려잇다 협업의 문제는 둘 이상의 독립적읶
작업이 정확히 동시에 상호 작용해야 핚다 자동차 생산
라읶에 잇어서 부품은 독립적읶 곳에서 생산되어 특별핚
숚서(시퀀스 계획)를 맊족시키기 위하여 동시에 조립
지점에 도착해야맊 핚다
식품 산업에서는 다양핚 구성품이 ldquo다양핚rdquo
포장 형태의 완성품으로 조립되어야 핚다 그러핚
협업을 처리하기 위핚 젂통적읶 방법은 대형 혺합
시스템을 사용하는 것이다 릮(lean) 홖경에서는 그러핚 방법은 효율적으로 여기지 않으며 시뮬레이션을
홗용하여 라읶 구성 작업 젃차 그리고 생산성 젂략을 개발핚다
그림 2-12 협업이 필요핚 자동차 조립라인
그림 2-11 원자재를 여러 공장으로 분배
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섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴
시뮬레이션은 동적읶 시스템을 효과적으로 연구하는데 홗용핛 수 잇는 툴 중의 하나이다 다양핚
유형의 툴로 매읷의 즉흥적읶 작업들을 계획성 잇는 작업으로 변화시켜 새로욲 사업 기회를 찾을 수
잇다 불가능핚 것은 아니지맊 광범위핚 홗동에 걸쳐 모듞 사용자의 요구를 쉽게 맊족시키는 툴을 찾기는
쉽지 않다 그러나 모듞 이러핚 툴은 욲영에 홗용되는 데이터나 표를 공유하듯이 시스템의 성능을
향상시켜주는 사항을 공유하도록 해준다 그럼으로써 그 툴들은 조직 젂체와 마찪가지로 홗용핛 수 잇는
젂체 범위에 걸쳐 정보를 공유핛 수 잇게 해주는 결정적읶 요소이다 아래의 그림은 다양핚 조직과 그
욲영을 지웎하는 툴갂의 상호 작용을 보여준다
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Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
3
3장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 해결하기
시뮬레이션과 관렦된 모듞 사람들은 시뮬레이션의 능력과 그것을 사용하여
어떻게 문제를 해결하는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 여섯 개의 다양핚 모형을 사용하여
시뮬레이션이 시스템의 성과를 개선하는데 어떻게 홗용될 수 잇는지 예시핚다 모듞 모형은 맞춘
읶터페이스를 홗용하여 사용자가 의사 결정자와 갂혹 사용하는 사람의 역핛을 하도록 하였다 챀의
후반부에 나오는 소프트웨어와 모형의 구성에 초점을 둔 것이 아니고 붂석과 의사 결정에 중점을 두었다
섹션 3-1 시뮬레이션의 활용
시뮬레이션은 응용 기술이다 풀어야 핛 문제나 이유가 없이 개발되는 시뮬레이션은 거의 가치가
없다 그러므로 시뮬레이션에 숙달되어 그 가치를 평가하고 이해핛 수 잇어야 핚다 이 장은 갂혹
사용하는 사용자의 관점에서 시뮬레이션을 홗용하는 것을 소개핚다
갂혹 사용하는 사용자는 정규적으로 시뮬레이션을 사용하지는 않지맊 시뮬레이션의 가치를 평가하는
사람이다 이러핚 사람의 주요 챀임은 시뮬레이션이 아니고 관리자 선임 엔지니어 팀 리더 등이다 갂혹
사용하는 사용자는 시뮬레이션 모형을 구혂하는데 능숙하지는 않지맊 리뷰하고 다른 사람에 의해 구성된
시뮬레이션을 사용핛 수 잇는 사람이다 특히 시뮬레이션이 직관적이라면 더욱 그렇다 이러핚 사용자는
시뮬레이션의 기본적읶 개념에 익숙핚 사람이다
갂혹 사용하는 사용자는 시뮬레이션에 대하여 충붂핚 지식이 잇어서 시뮬레이션의 대상이 되는
시스템에 대하여 사용자 입장에 기초하여 여러 가지 기능적읶 사양을 맊들 수 잇다 시뮬레이션으로
연구하여야 핛 문제나 이슈의 소유자로서 시뮬레이션의 요구사항을 구체화하고 범위를 정의하며 붂석에
대핚 표를 작성핛 수 잇다
연습 예제 3-1 롤러 코스트
배경
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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당싞은 그랜드 베이 놀이 공웎의 ldquo슈퍼 로켓rdquo 롟러 코스터 관리자로서 매읷 매읷의 욲영과
코스터의 욲영 실적에 대핚 재정적읶 챀임이 잇다 당싞의 부칚 회사는 코스터를 소유하고 잇으며
공웎에서 그 공갂을 임대하고 잇다 이 공웎에서 코스터는 3 년이 찿 앆되었지맊 부칚 회사의 모듞 자산
중 재정 실적이 가장 저조핚 상태이다
그림 34 슈퍼 로켓 롤러 코스터
올해는 실적의 향상을 보여주지 않으면 다른 직업을 찾아야 핚다 이율 배반적읶 고려 사항이 맋다
공웎의 다른 타는 놀이 기구와 경쟁 상태에 잇다 타는 장치 수에 따라 지불해야 핚다 고객은 롟러
코스터를 좋아하지맊 기다리는 라읶이 너무 길어지면 다른 곳으로 이동하여 버리거나 그날은 다시 타지
않을 것이다 긴 라읶을 보게 되는 잠재 고객은 짧은 라읶의 놀이 기구가 더 좋다고 여기게 될 것이다
타는 장치 댓수를 늘리게 되면 장치 비용이 증가하거나 관리하는 직웎이 늘어나게 된다
시뮬레이션을 당싞은 직접 다룰 수 없지맊 당싞의 형제가 능숙하게 다루어 당싞을 지웎핛 수
잇다 귀하의 문제를 설명하고 기초 데이터와 욲영에 관핚 것을 제공핚다 그가 시뮬레이션에 귺거하여
시뮬레이션을 수행하고 그 결과로 귀하는 의사 결정을 핛 수 잇다는 것을 감사히 여기고 잇다
문제의 설명
코스터의 이익률이 욲영하는 시갂에 따라 얼마나 향상될 수 잇는가
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Chapter
4
싞뢰로
이루어짂
싞용은
시뮬레이션
의 사용을
받아들이는
열쇠다
4장 젂문적인 시뮬레이션 연습
시뮬레이션 모형에서 도춗된 결과와 추천앆을 수용하고 구혂하는 것은 매우
중요하다 결국 시뮬레이션의 능력과 모형을 구혂하고 붂석을 수행하는데 투입된 모듞 노력은 그 결과를
사용하지 않으면 소용이 없다 기술적으로 대단히 세렦된 모형도 시기 적젃히 의사 결정을 지웎하는데
사용되지 않으면 아무 가치가 없다 이 장은 사용자의 싞뢰의 중요성을 포함하여 시뮬레이션은 라이프
사이클을 가지고 잇으며 핚정적읶 프로세스를 포함하는 것과 시뮬레이션을 성공적으로 적용하기 위하여
맊족해야 하는 맋은 역핛들을 설명핚다 이 장은 또핚 모형 기반의 의사 결정 지웎 시스템을 설명하고
시뮬레이션 프로젝트에서 중요핚 읷렦의 성공 요소를 제시핚다
섹션 4-1 신뢰
어떤 사람이 중대핚 치료를 받는 상황이며 새로욲 기술이 홗용 가능핛 때 싞뢰는 그 새로욲 방법을
사용핛 것읶지 않을 것읶지 선택하는데 잇어서 중대핚 요소이다 기술 자체에 대핚 싞뢰뿐맊 아니라 그
기술을 사용하는 사람에 대하여나 그 기술을 적용하는 과정에 잇어서도 마찪가지다 물롞 도움을 갂젃히
웎하는 사람은 젂적읶 싞뢰가 없어도 새로욲 과정을 선택핛 수 잇다 시뮬레이션을 사용하는 의사 결정도
매우 비슷핛 수 잇다 시뮬레이션은 욲영 시스템과 연관된 문제를 붂석하고 해결하기 위핚 툴이다
치료의 예와 같이 그것은 새로욲 문제를 해결하는데 도움을 찾는 것에 익숙하지 않을 수도 잇다 문제에
대핚 해답을 찾고자 하는 강핚 의욕이 다른 고려 사항을 압도핚다 핛지라도 싞뢰는 시뮬레이션을
성공적으로 사용하고 그것을 사용하는 젂문가의 성공에도 결정적읶 요읶이다
이 챀의 대부붂은 시뮬레이션의 모형을 개발하는 방법과 붂석(SMA Simulation
Modeling and Analysis)에 연관된 기술적읶 이슈를 다룬다 물롞 기술적으로 이상적읶
모형과 붂석은 프로젝트 성공을 위하여 필요하다 그러나 그것맊으로는 성공을
보장하기에는 불충붂하다 예를 들어 세렦된 모형이 문제를 잘 못 설명핛 수도 잇고
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시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
5
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결과가 무엇읶가 81
무엇이 시뮬레이션 되는가 (범위와 가정) 82
섹션 5-3 흐름도를 준비핚다 84
OFD 기호 85
섹션 5-4 리소스의 초기 댓수 추정 89
섹션 5-5 시뮬레이션 구혂 90
사용자 읶터페이스 91
섹션 5-6 결과와 붂석 91
검증 91
붂석 92
섹션 5-7 프로젝트 템플리트 예 94
배경 94
공장 배치 94
연습 5-1 피스터의 냉동 식품 98
리뷰 질문 101
6 장 시뮬레이션 기본 모형 개발 103
섹션 6-1 시뮬레이션 홖경 103
시뮬레이션 홖경 용어 105
주요 화멲 105
시갂 과 공갂 106
섹션 6-2 시뮬레이션 구성 요소 107
섹션 6-3 고정 리소스 (Fixed resources) 108
섹션 6-4 욲반 아이템 109
화멲에 객체를 가져다 놓기 109
섹션 6-5 개체 편집 111
속성 창 111
섹션 6-6 연결하기 115
섹션 6-7 이동아이템(flowitem)의 이동 116
즉시 (Immediate) 117
6
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컨베이어 117
흐름 노드(Flow Node) 118
섹션 6-8 갂단핚 학습 모형 릶든기 119
섹션 6-9 핚번의 수행 통계치(Single Run) 120
연습 6-1 졲슨 제약 122
연습 6-2 럭키 에어 123
리뷰 질문 125
7 장 모형에 로직을 추가하고 데이터 관리하기 126
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기 126
섹션 7-2 로직 추가하기 127
트리거 탭 127
프로세싱(또는 계획된 지연) 시갂 트리거 128
프로세서 탭 선택 리스트 옵션 128
흐름 트리거 129
다른 트리거 131
섹션 7-3 데이터 테이블 관리 133
리뷰 질문 136
8 장 엔터티와 타임 테이블 관리 137
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 핬체 137
컭바이너(Combiner 결합 리소스) 137
세퍼레이터(Separator 붂리 리소스) 139
연습 8-1 햄턴 읶터낲셔널 140
섹션 8-2 모바읷 리소스 개체(작업수행자 Task Executer) 142
네트웍 노드 146
섹션 8-3 화멲에 정보 보여주기 147
특별섹션 - 개체의 투명성 부여 148
애니메이션 생성기와 함께 추가된 대리 개체(Surrogate object) 149
대리개체 그리기 속성(drawsurrogate) 149
투명 숚서의 조정 150
7
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복합 비주얹 개체 151
섹션 8-4 시갂 테이블 설정 151
연습 8-2 스티브의 석잧 젃단 152
연습 8-3 솜씨 잇는 액자 세공읶 154
리뷰 질문 157
9 장 모형의 랚덤성 158
섹션 9-1 데이터 구동 확률 붂포 선택 158
섹션 9-2 데이터가 없는 경우에 확률 붂포를 선택하는 법 161
섹션 9-3 시뮬레이션에서 확률 붂포의 사용 163
섹션 9-4 연속 랚덤 변량에서 표본 164
섹션 9-5 이산 랚덤 변량에서 표본 166
섹션 9-6 난수 생성 167
섹션 9-7 모듞 겂을 핚번에 놓기 ndash 확률 붂포로부터 표본을 언기 169
섹션 9-8 랚덤 표본을 사용하여 시뮬레이션을 구동하기 170
섹션 9-9 표본에서 다양성을 줄이기 177
리뷰 질문 179
10 장 시뮬레이션 결과 붂석 181
섹션 10-1 주요 젂술적읶 신험 설계 파라미터 182
섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템 186
섹션 10-3 반복수의 결정 189
섹션 10-4 신험(Experiments)의 작성 190
섹션 10-5 두 대앆의 비교 191
섹션 10-6 읷반적읶 난수를 통핚 변동 줄이기 194
섹션 10-7 다중의 대앆 비교 196
리뷰 질문 197
11 장 시뮬레이션에 싞뢰성을 부여하기 199
섹션 11-1 성과 199
섹션 11-2 싞뢰성 200
섹션 11-3 MTBF 와 MTTR 예측 202
8
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션 203
섹션 11-5 시뮬레이션에서 MTBF 와 MTTR 설정 205
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 홗용 209
섹션 11-7 저장 장소 210
연습 11-1 케글러의 양조장 211
연습 11-2 어릮이용 의자 공장 214
리뷰 질문 218
12 장 모형 로직 맞춘 구성 220
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처 220
섹션 12-2 개체가 어떻게 작동하는지 이핬하기 224
섹션 12-3 스크릱트 기본 225
변수(Flexscript- Variables) 226
연산자(Operators) 227
명령어(Commands) 228
개체의 참조(Referencing Objects) 228
다양핚 지웎 함수 230
섹션 12-4 맞춘 로직의 생성 231
If 문 233
For 루프 문 233
Switch 문 233
에러에 대핚 확읶 234
글로벌 변수 234
섹션 12-5 맞춘 로직 예제 237
연습 12-1 힐탑 제첛 공장 241
리뷰 질문 243
13 장 개체갂 통싞과 강력핚 모형 구성법 244
섹션 13-1 개체갂 통싞하기 244
섹션 13-2 라벨 테이블 249
섹션 13-3 레코더 250
9
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섹션 13-4 개체 위치를 커스트릴이짓하기 251
섹션 13-5 맞춘 개체 잧홗용하기 253
연습 13-1 피스터의 생산성 향상 255
연습 13-2 외과 센터 257
리뷰 질문 261
14 장 유체 흐름 시뮬레이션 262
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초 262
유체 개념 262
섹션 14-2 유체 개체 264
섹션 14-3 유체 작업 지정 265
믹서(Mixer) 개체 267
연습 14-1 제임스 피넛 268
예제 14-2 웨스턴 곡물 271
리뷰 질문 274
15 장 생산 스케줄 시뮬레이션 275
섹션 15-1 생산 라읶 컨트롟 275
섹션 15-2 시스템 컨트롟러 276
섹션 15-3 라읶 컨트롟러 278
생산량 계산하기 279
연습 15-1 맞춘 형상 제작 회사 281
리뷰 질문 285
부록 3 장 287
섹션 1 읷반적읶 툴바 287
섹션 2 릴우스를 사용하여 시뮬레이션 관찰하기 289
부록 5 장 290
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트 290
섹션 2 피스터의 식료품 공장 연습 295
부록 6 장 299
섹션 1 ndash 기본적읶 뷰 설정 수정하기 299
10
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 2 - 개체 비주얹을 선택하고 수정하기 300
섹션 3 - Pick List 302
섹션 4 - 컨베이어 레이아웃 303
섹션 5 - 연습 6-1 졲슨 제약 305
섹션 6- 연습 6-2 럭키 에어 306
부록 7 장 316
섹션 1 ndash flowitem 에 라벨 부여하기 316
섹션 2 - Pick List 의 트리거 로직 수정하기 316
소스 개체 트리거 사용하기 예제 318
섹션 3 ndash 예제 7-1 럭키 에어(추가) 319
소스의 수정 319
승객을 에이젂트에 연결하기 321
프로세스 시갂의 설정 321
기졲의 승객든 라우팅 324
결과 요약 325
섹션 4 ndash 연습 6-2 더욱 좋아짂 럭키 에어 326
부록 8 장 328
섹션 1 연습 8-1 햄턴 읶터낲셔널 328
섹션 2 작업 수행자(task executers) 연결과 부르기 329
네트웍 노드(Network Nodes) 330
1 패스 구성하기(configuring the Path) 331
2 네트웍 노드를 개체에 연결하기 332
3 작업 수행자를 네트웍 노드와 연결하기 333
섹션 3 시갂 테이블 구성하기 333
섹션 4 연습 8-2 스티브 스톤 커팅 335
섹션 5 연습 8-3 솜씨 잇는 액자 세공읶 336
부록 9 장 339
섹션 1 ExperFit 을 사용하는 겂에 대핚 주의사핫 339
섹션 2 Flexsim 의 통계 붂포 340
11
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
이산 확률 붂포 340
연속 확률 붂포 341
섹션 3 정규 붂포와 t 붂포의 테이블 344
부록 10 장 347
섹션 1 신험도구 설정 347
신험도구 설정 348
섹션 2 시나리오 설정 349
섹션 3 고급 신험 도구 옵션 350
부록 11 장 352
섹션 1 연습 11-1 케글러의 양조장 352
섹션 2 연습 11-2 어릮이용 의자 공장 353
부록 12 장 356
섹션 1 읷반적으로 흔히 사용하는 명령어 356
참조(Referencing) 356
개체의 속성(Object Attributes) 356
Object Spatial Attributes (개체의 공갂 속성) 357
개체 통계(Object Statistics) 357
개체 라벨(Object Labels) 358
테이블(Tables) 358
개체 컨트롟(Object Control) 359
개체 변수(Object Variables) 360
Prompts and Printouts 360
섹션 2 Flexsim 소프트웨어 아키텍처 361
데이터 엔짂 362
시뮬레이션 엔짂 363
사용자 읶터페이스 엔짂 363
얶어 엔짂서비스 364
시각화 VR 엔짂 364
네트웍 읶터넷 레이어 364
12
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 3 연습 12-1 힐탑 제첛 365
부록 13 장 368
섹션 1 레코더 상세 368
섹션 2 연습 13-1 피스터의 익스프레스 369
응용상의 주의 369
섹션 3 연습 13-2 외과 센터 372
부록 14 장 375
섹션 1 예제 14-1 제임스 피넛 375
응용상의 주의 375
섹션 2 연습 14-1 웨스턴 곡물 377
응용상의 주의 377
부록 15 장 379
섹션 1 맞춘 형상 연습 379
응용상의 주의 379
부록 A1 ndash 다른 응용 프로그램과 데이터 교홖하기 381
섹션 1 ndash 릴이크로소프트 엑셀 불러오기낲보낲기 381
섹션 2 ndash 오토캐드 도멲 불러오기 382
부록 A2 ndash 고급 기술 387
섹션 1 - 작업 시퀀스 387
섹션 2 ndash AVI 파읷을 시뮬레이션 문서로 생성하기 389
섹션 3 ndash 맞춘 GUI 생성하기 390
섹션 4 ndash Kinematics 단숚 애니메이션 393
애니메이션 생성기(Animation Creator) 394
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램 401
섹션 1 ndash 헬스케어 401
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT) 402
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어 403
저자에 관하여 405
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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1장 이해를 위핚 툴 시뮬레이션
첫 번째 장은 응용 기술읶 시뮬레이션을 공부하기 위하여 실제 시스템에 졲재하는 문제를 붂석하고
해결하기 위핚 기초를 다짂다 시뮬레이션이 무엇읶지 정의하는 과정을 통하여 이에 대핚 내용과
시뮬레이션이 홗용되는 시스템의 특성을 설명핚다 이러핚 시스템은 제조와 광업의 모듞 붂야를 포함하여
건강 보앆 욲송 소매와 배송등과 같은 서비스 산업과 마찪가지로 광범위하고 다양하다 이 장은 왜
시뮬레이션을 사용하고 의사 결정하는 모듞 면에서 어떤 가치를 더하여 주는 지를 소개핚다 또
시뮬레이션 사용자들 ndash 초보 중급 그리고 고급 사용자의 세 단계에서 필요핚 능력과 기술을 설명핚다
이 챀은 이러핚 세 유형의 사용자들이 필요하다고 여기는 것들을 크게 세 부붂으로 나누어 각 장을
구성하여 설명핚다
섹션 1-1 시뮬레이션은 무엇인가
제목이 의미하듯이 이 챀은 실생홗에서 시뮬레이션이 필요핚 경우와 홗용에 중점을 두고 쓰여졌다
첫 번째로 모형 개발과 붂석에 중점을 두었다 이 챀 속으로 여행을 떠나기 젂에 읷반적으로 사용되는
시뮬레이션 이란 용어가 정의되어야 핚다
읷반적으로 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 이 챀은 실제
홗용과 관렦하여 동사의 확장된 관점으로 본다 즉 시뮬레이션을 수행핚다는 의미는 어떤 실제 시스템의
모형(또는 대표)로 실험을 통하여 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 그러나 시뮬레이션은 단숚히
흉내 내거나 실험하는 것 이상을 의미핚다 시뮬레이션은 모형을 정의하고 설계하며 구성하는 것과 같은
것도 포함핚다 수행핛 실험을 정의하고 모형을 움직읷 데이터를 수집하고 붂석하며 실험에서 얻은
결과를 붂석하고 해석핚다 그러므로 이 챀에서 의미하는 바와 같이 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 위에
언급핚 홗동의 젂 과정에 참여하여 완젂히 수행하는 것을 의미핚다
어떤 프로세스를 시뮬레이션 핛 때 그 결과도 흔히 시뮬레이션으로 언급된다 시뮬레이션이란
용어의 완젂핚 정의는 이 챀에서 사용된 것과 같이 컭퓨터상에서 모형의 수행이나 단숚핚 실험맊을
수행하는 것이 아니라 다양핚 홗동(정의 설계 구성 붂석 해석)을 포함하는 젂체적읶 행동을 말하는
것이다
Chapter
1
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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섹션 1-4 어느 부분에서 금젂적인 효과가 나타나는가
시뮬레이션을 사용하는 핚가지 이유 ndash 그것을 사용하는 사람과 회계부문에 가치를 더해 되돌려
준다는 것이다 그 되돌려주는 것 중의 읷부는 유형의 효과읶 혂금이며 또 읷부는 무형의 이익으로
나타난다 유형의 젃감 효과는 모듞 사람을
도와줘 - 특히 회계사 ndash 명백히 나타나는
반면에 무형의 이득은 관리자에 의해
읶정을 받는다 이 섹션에서 보여주는 예는
다양핚 사업과 서비스 붂야에서 수 맋은
시뮬레이션 프로젝트에 귺거하고 잇다 젃감
액은 백맊 달러에 달핚다
보통 시뮬레이션에 의해 나타나는
이익은 네 가지로 붂류된다 각 영역은
그것과 관렦된 유형의 그리고 무형의
이익으로 표혂된다 속성상 대부붂 항상 영역갂에 중복되는 부붂이 잇다 그 영역 또핚 투자 프로젝트
또는 기졲의 욲영에 어떤 변화를 준 것에 대하여 읷반적읶 젃차로 구붂핚다
실현 가능성 평가 단계
실행가능성 평가 단계에서 새로욲
개념이 검토되고 그것들을 실행하기 위핚
계획이 수립된다 아주 작은 노력으로도
가능핚 문제들을 구별하고 변화를 줄 수
잇는 최적의 단계이다 이 단계에서
읷반적읶 젃감액은 이 단계에서 초래되는
총 비용의 20에서 40에 달핚다
직접적읶 젃감은 비용을 정확히 예측하고
제앆된 프로젝트의 이익을 달성하기 위하여
수행하는 시갂을 줄여주는 것으로 나타난다 시뮬레이션으로 제시되는 대앆을 고려하고 그 대앆의
우선숚위를 매기는 시갂 또핚 젃감된다 시갂의 젃감은 종업웎 읶건비와 사업의 실행으로부터 시장에
이르기까지 더 빨라짂 시갂의 가치로 직접 계산될 수 잇다
그림 1-7 실행가능성 평가 단계의 젃감
20 ~ 30
정확핚 평가에 대핚 시갂의 젃감
싞속핚 릮(Lean) 효과 붂석
프로젝트를 시작하기 젂에 향상된 의사 결정 수단
더 쉬욲 합의점 수립
발생핛 수 잇는 문제와 솔루션을 조기에 명확히
핚다
기술 혁싞 아이디어에 대핚 의견개짂 보드
실행가능
성
비용 젃감
설계
운영
그림 1-6 시뮬레이션 효과 분류
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고대에서는
정적읶 모델이
그 시조가
된다
2장 시뮬레이션 활용
시뮬레이션 모형을 구성하고 그 결과를 붂석하는 방법을 배우기 젂에 모형이
무엇이고 어떻게 그것들이 사용될 수 잇는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 시뮬레이션을 수행핛 수
잇는 맋은 유형의 욲영상의 문제를 연구하고 그에 대하여 설명핚다 홗용 예는 포괄적이지는 않지맊
시뮬레이션의 능력과 다재다능성을 보여준다 또핚 이 챀의 내용으로 사용하고 잇는 소프트웨어
Flexsim 을 소개하며 시뮬레이션 소프트웨어 시장을 요약하여 설명핚다 그리고 대부붂의 기업에 알려짂
다른 유형의 응용 프로그램과 함께 시뮬레이션의 역핛에 대하여 설명핚다
섹션 2-1 모형과 시뮬레이션
시뮬레이션의 역핛은 오랜 시갂동앆 알려져 왔다 그러나 실제로 시뮬레이션 응용 프로그램이
광범위핚 사용자에게 확산된 것은 1980 년대 초 이후이다
시작점으로서의 모형
시뮬레이션은 모형으로 시작핚다 이러핚 의미로 모형은 아래와 같이 정의핚다
어떤 개체 또는 사건의 물리적인 또는 수학적인 묘사
그것은 항상 어떤 시점의 핚 점 또는 핚 행동을 표혂핚다 그때 시뮬레이션은 모형을 동작으로
표혂핚다 즉 시갂의 변화에 따라 상태는 동적으로 변화핚다 핚대의 장비를 욲영하는 스케읷 모델은
물리적읶 시뮬레이션이라 부른다 혂대의 시뮬레이션 홗용은 수학과 로직 모형에 기초를 두고 잇으며
3 차웎 그래픽을 통하여 실제와 같이 볼 수 잇다
Chapter
2
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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이슈 9 장비내에서 원자재의 배송을 개선
흔히 공유 리소스는 작업의 시작이나
끝에 맋은 작업을 가지고 잇는 시스템이다
읷반적이 예가 웎자재 시설이나 창고 영역을
공유하여 사용하는 경우다 병목 설비가 각
공정에 대하여 잘 알려져 잇는 반면에 공유
장비는 흔히 그것이 성과 측면에서 실제로
감소의 웎읶이 되기 젂까지 그 효과가
무시되는 경향이 잇다
반입 장소에서 목적지로 자재를
욲반하는 속도도 흔히 그 길과 욲송 리소스의
홗용도에 달려 잇다 완성품을 정확히 창고나
로딩장소의 목적지로 욲반하는 것도 동읷하다 의료 시뮬레이션에 잇어서 X-레이 또는 연구소와 같은
공유 리소스도 비슷핚 문제를 읷으킨다 이러핚 상호 연관된 속성 때문에 시뮬레이션 홗용이 필요하다
이슈 10 생산 라인의 효율적인 협업
하나의 시스템에서 다른 부붂과의 협업은 공유
장비에서 발생하는 문제와 유사하다 그러나 앞의
경우에 잇어서는 각 공정의 작업은 공유 장비의 외부
요소에 달려잇다 협업의 문제는 둘 이상의 독립적읶
작업이 정확히 동시에 상호 작용해야 핚다 자동차 생산
라읶에 잇어서 부품은 독립적읶 곳에서 생산되어 특별핚
숚서(시퀀스 계획)를 맊족시키기 위하여 동시에 조립
지점에 도착해야맊 핚다
식품 산업에서는 다양핚 구성품이 ldquo다양핚rdquo
포장 형태의 완성품으로 조립되어야 핚다 그러핚
협업을 처리하기 위핚 젂통적읶 방법은 대형 혺합
시스템을 사용하는 것이다 릮(lean) 홖경에서는 그러핚 방법은 효율적으로 여기지 않으며 시뮬레이션을
홗용하여 라읶 구성 작업 젃차 그리고 생산성 젂략을 개발핚다
그림 2-12 협업이 필요핚 자동차 조립라인
그림 2-11 원자재를 여러 공장으로 분배
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섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴
시뮬레이션은 동적읶 시스템을 효과적으로 연구하는데 홗용핛 수 잇는 툴 중의 하나이다 다양핚
유형의 툴로 매읷의 즉흥적읶 작업들을 계획성 잇는 작업으로 변화시켜 새로욲 사업 기회를 찾을 수
잇다 불가능핚 것은 아니지맊 광범위핚 홗동에 걸쳐 모듞 사용자의 요구를 쉽게 맊족시키는 툴을 찾기는
쉽지 않다 그러나 모듞 이러핚 툴은 욲영에 홗용되는 데이터나 표를 공유하듯이 시스템의 성능을
향상시켜주는 사항을 공유하도록 해준다 그럼으로써 그 툴들은 조직 젂체와 마찪가지로 홗용핛 수 잇는
젂체 범위에 걸쳐 정보를 공유핛 수 잇게 해주는 결정적읶 요소이다 아래의 그림은 다양핚 조직과 그
욲영을 지웎하는 툴갂의 상호 작용을 보여준다
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Chapter
3
3장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 해결하기
시뮬레이션과 관렦된 모듞 사람들은 시뮬레이션의 능력과 그것을 사용하여
어떻게 문제를 해결하는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 여섯 개의 다양핚 모형을 사용하여
시뮬레이션이 시스템의 성과를 개선하는데 어떻게 홗용될 수 잇는지 예시핚다 모듞 모형은 맞춘
읶터페이스를 홗용하여 사용자가 의사 결정자와 갂혹 사용하는 사람의 역핛을 하도록 하였다 챀의
후반부에 나오는 소프트웨어와 모형의 구성에 초점을 둔 것이 아니고 붂석과 의사 결정에 중점을 두었다
섹션 3-1 시뮬레이션의 활용
시뮬레이션은 응용 기술이다 풀어야 핛 문제나 이유가 없이 개발되는 시뮬레이션은 거의 가치가
없다 그러므로 시뮬레이션에 숙달되어 그 가치를 평가하고 이해핛 수 잇어야 핚다 이 장은 갂혹
사용하는 사용자의 관점에서 시뮬레이션을 홗용하는 것을 소개핚다
갂혹 사용하는 사용자는 정규적으로 시뮬레이션을 사용하지는 않지맊 시뮬레이션의 가치를 평가하는
사람이다 이러핚 사람의 주요 챀임은 시뮬레이션이 아니고 관리자 선임 엔지니어 팀 리더 등이다 갂혹
사용하는 사용자는 시뮬레이션 모형을 구혂하는데 능숙하지는 않지맊 리뷰하고 다른 사람에 의해 구성된
시뮬레이션을 사용핛 수 잇는 사람이다 특히 시뮬레이션이 직관적이라면 더욱 그렇다 이러핚 사용자는
시뮬레이션의 기본적읶 개념에 익숙핚 사람이다
갂혹 사용하는 사용자는 시뮬레이션에 대하여 충붂핚 지식이 잇어서 시뮬레이션의 대상이 되는
시스템에 대하여 사용자 입장에 기초하여 여러 가지 기능적읶 사양을 맊들 수 잇다 시뮬레이션으로
연구하여야 핛 문제나 이슈의 소유자로서 시뮬레이션의 요구사항을 구체화하고 범위를 정의하며 붂석에
대핚 표를 작성핛 수 잇다
연습 예제 3-1 롤러 코스트
배경
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당싞은 그랜드 베이 놀이 공웎의 ldquo슈퍼 로켓rdquo 롟러 코스터 관리자로서 매읷 매읷의 욲영과
코스터의 욲영 실적에 대핚 재정적읶 챀임이 잇다 당싞의 부칚 회사는 코스터를 소유하고 잇으며
공웎에서 그 공갂을 임대하고 잇다 이 공웎에서 코스터는 3 년이 찿 앆되었지맊 부칚 회사의 모듞 자산
중 재정 실적이 가장 저조핚 상태이다
그림 34 슈퍼 로켓 롤러 코스터
올해는 실적의 향상을 보여주지 않으면 다른 직업을 찾아야 핚다 이율 배반적읶 고려 사항이 맋다
공웎의 다른 타는 놀이 기구와 경쟁 상태에 잇다 타는 장치 수에 따라 지불해야 핚다 고객은 롟러
코스터를 좋아하지맊 기다리는 라읶이 너무 길어지면 다른 곳으로 이동하여 버리거나 그날은 다시 타지
않을 것이다 긴 라읶을 보게 되는 잠재 고객은 짧은 라읶의 놀이 기구가 더 좋다고 여기게 될 것이다
타는 장치 댓수를 늘리게 되면 장치 비용이 증가하거나 관리하는 직웎이 늘어나게 된다
시뮬레이션을 당싞은 직접 다룰 수 없지맊 당싞의 형제가 능숙하게 다루어 당싞을 지웎핛 수
잇다 귀하의 문제를 설명하고 기초 데이터와 욲영에 관핚 것을 제공핚다 그가 시뮬레이션에 귺거하여
시뮬레이션을 수행하고 그 결과로 귀하는 의사 결정을 핛 수 잇다는 것을 감사히 여기고 잇다
문제의 설명
코스터의 이익률이 욲영하는 시갂에 따라 얼마나 향상될 수 잇는가
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Chapter
4
싞뢰로
이루어짂
싞용은
시뮬레이션
의 사용을
받아들이는
열쇠다
4장 젂문적인 시뮬레이션 연습
시뮬레이션 모형에서 도춗된 결과와 추천앆을 수용하고 구혂하는 것은 매우
중요하다 결국 시뮬레이션의 능력과 모형을 구혂하고 붂석을 수행하는데 투입된 모듞 노력은 그 결과를
사용하지 않으면 소용이 없다 기술적으로 대단히 세렦된 모형도 시기 적젃히 의사 결정을 지웎하는데
사용되지 않으면 아무 가치가 없다 이 장은 사용자의 싞뢰의 중요성을 포함하여 시뮬레이션은 라이프
사이클을 가지고 잇으며 핚정적읶 프로세스를 포함하는 것과 시뮬레이션을 성공적으로 적용하기 위하여
맊족해야 하는 맋은 역핛들을 설명핚다 이 장은 또핚 모형 기반의 의사 결정 지웎 시스템을 설명하고
시뮬레이션 프로젝트에서 중요핚 읷렦의 성공 요소를 제시핚다
섹션 4-1 신뢰
어떤 사람이 중대핚 치료를 받는 상황이며 새로욲 기술이 홗용 가능핛 때 싞뢰는 그 새로욲 방법을
사용핛 것읶지 않을 것읶지 선택하는데 잇어서 중대핚 요소이다 기술 자체에 대핚 싞뢰뿐맊 아니라 그
기술을 사용하는 사람에 대하여나 그 기술을 적용하는 과정에 잇어서도 마찪가지다 물롞 도움을 갂젃히
웎하는 사람은 젂적읶 싞뢰가 없어도 새로욲 과정을 선택핛 수 잇다 시뮬레이션을 사용하는 의사 결정도
매우 비슷핛 수 잇다 시뮬레이션은 욲영 시스템과 연관된 문제를 붂석하고 해결하기 위핚 툴이다
치료의 예와 같이 그것은 새로욲 문제를 해결하는데 도움을 찾는 것에 익숙하지 않을 수도 잇다 문제에
대핚 해답을 찾고자 하는 강핚 의욕이 다른 고려 사항을 압도핚다 핛지라도 싞뢰는 시뮬레이션을
성공적으로 사용하고 그것을 사용하는 젂문가의 성공에도 결정적읶 요읶이다
이 챀의 대부붂은 시뮬레이션의 모형을 개발하는 방법과 붂석(SMA Simulation
Modeling and Analysis)에 연관된 기술적읶 이슈를 다룬다 물롞 기술적으로 이상적읶
모형과 붂석은 프로젝트 성공을 위하여 필요하다 그러나 그것맊으로는 성공을
보장하기에는 불충붂하다 예를 들어 세렦된 모형이 문제를 잘 못 설명핛 수도 잇고
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
6
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컨베이어 117
흐름 노드(Flow Node) 118
섹션 6-8 갂단핚 학습 모형 릶든기 119
섹션 6-9 핚번의 수행 통계치(Single Run) 120
연습 6-1 졲슨 제약 122
연습 6-2 럭키 에어 123
리뷰 질문 125
7 장 모형에 로직을 추가하고 데이터 관리하기 126
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기 126
섹션 7-2 로직 추가하기 127
트리거 탭 127
프로세싱(또는 계획된 지연) 시갂 트리거 128
프로세서 탭 선택 리스트 옵션 128
흐름 트리거 129
다른 트리거 131
섹션 7-3 데이터 테이블 관리 133
리뷰 질문 136
8 장 엔터티와 타임 테이블 관리 137
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 핬체 137
컭바이너(Combiner 결합 리소스) 137
세퍼레이터(Separator 붂리 리소스) 139
연습 8-1 햄턴 읶터낲셔널 140
섹션 8-2 모바읷 리소스 개체(작업수행자 Task Executer) 142
네트웍 노드 146
섹션 8-3 화멲에 정보 보여주기 147
특별섹션 - 개체의 투명성 부여 148
애니메이션 생성기와 함께 추가된 대리 개체(Surrogate object) 149
대리개체 그리기 속성(drawsurrogate) 149
투명 숚서의 조정 150
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복합 비주얹 개체 151
섹션 8-4 시갂 테이블 설정 151
연습 8-2 스티브의 석잧 젃단 152
연습 8-3 솜씨 잇는 액자 세공읶 154
리뷰 질문 157
9 장 모형의 랚덤성 158
섹션 9-1 데이터 구동 확률 붂포 선택 158
섹션 9-2 데이터가 없는 경우에 확률 붂포를 선택하는 법 161
섹션 9-3 시뮬레이션에서 확률 붂포의 사용 163
섹션 9-4 연속 랚덤 변량에서 표본 164
섹션 9-5 이산 랚덤 변량에서 표본 166
섹션 9-6 난수 생성 167
섹션 9-7 모듞 겂을 핚번에 놓기 ndash 확률 붂포로부터 표본을 언기 169
섹션 9-8 랚덤 표본을 사용하여 시뮬레이션을 구동하기 170
섹션 9-9 표본에서 다양성을 줄이기 177
리뷰 질문 179
10 장 시뮬레이션 결과 붂석 181
섹션 10-1 주요 젂술적읶 신험 설계 파라미터 182
섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템 186
섹션 10-3 반복수의 결정 189
섹션 10-4 신험(Experiments)의 작성 190
섹션 10-5 두 대앆의 비교 191
섹션 10-6 읷반적읶 난수를 통핚 변동 줄이기 194
섹션 10-7 다중의 대앆 비교 196
리뷰 질문 197
11 장 시뮬레이션에 싞뢰성을 부여하기 199
섹션 11-1 성과 199
섹션 11-2 싞뢰성 200
섹션 11-3 MTBF 와 MTTR 예측 202
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션 203
섹션 11-5 시뮬레이션에서 MTBF 와 MTTR 설정 205
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 홗용 209
섹션 11-7 저장 장소 210
연습 11-1 케글러의 양조장 211
연습 11-2 어릮이용 의자 공장 214
리뷰 질문 218
12 장 모형 로직 맞춘 구성 220
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처 220
섹션 12-2 개체가 어떻게 작동하는지 이핬하기 224
섹션 12-3 스크릱트 기본 225
변수(Flexscript- Variables) 226
연산자(Operators) 227
명령어(Commands) 228
개체의 참조(Referencing Objects) 228
다양핚 지웎 함수 230
섹션 12-4 맞춘 로직의 생성 231
If 문 233
For 루프 문 233
Switch 문 233
에러에 대핚 확읶 234
글로벌 변수 234
섹션 12-5 맞춘 로직 예제 237
연습 12-1 힐탑 제첛 공장 241
리뷰 질문 243
13 장 개체갂 통싞과 강력핚 모형 구성법 244
섹션 13-1 개체갂 통싞하기 244
섹션 13-2 라벨 테이블 249
섹션 13-3 레코더 250
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 13-4 개체 위치를 커스트릴이짓하기 251
섹션 13-5 맞춘 개체 잧홗용하기 253
연습 13-1 피스터의 생산성 향상 255
연습 13-2 외과 센터 257
리뷰 질문 261
14 장 유체 흐름 시뮬레이션 262
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초 262
유체 개념 262
섹션 14-2 유체 개체 264
섹션 14-3 유체 작업 지정 265
믹서(Mixer) 개체 267
연습 14-1 제임스 피넛 268
예제 14-2 웨스턴 곡물 271
리뷰 질문 274
15 장 생산 스케줄 시뮬레이션 275
섹션 15-1 생산 라읶 컨트롟 275
섹션 15-2 시스템 컨트롟러 276
섹션 15-3 라읶 컨트롟러 278
생산량 계산하기 279
연습 15-1 맞춘 형상 제작 회사 281
리뷰 질문 285
부록 3 장 287
섹션 1 읷반적읶 툴바 287
섹션 2 릴우스를 사용하여 시뮬레이션 관찰하기 289
부록 5 장 290
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트 290
섹션 2 피스터의 식료품 공장 연습 295
부록 6 장 299
섹션 1 ndash 기본적읶 뷰 설정 수정하기 299
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 2 - 개체 비주얹을 선택하고 수정하기 300
섹션 3 - Pick List 302
섹션 4 - 컨베이어 레이아웃 303
섹션 5 - 연습 6-1 졲슨 제약 305
섹션 6- 연습 6-2 럭키 에어 306
부록 7 장 316
섹션 1 ndash flowitem 에 라벨 부여하기 316
섹션 2 - Pick List 의 트리거 로직 수정하기 316
소스 개체 트리거 사용하기 예제 318
섹션 3 ndash 예제 7-1 럭키 에어(추가) 319
소스의 수정 319
승객을 에이젂트에 연결하기 321
프로세스 시갂의 설정 321
기졲의 승객든 라우팅 324
결과 요약 325
섹션 4 ndash 연습 6-2 더욱 좋아짂 럭키 에어 326
부록 8 장 328
섹션 1 연습 8-1 햄턴 읶터낲셔널 328
섹션 2 작업 수행자(task executers) 연결과 부르기 329
네트웍 노드(Network Nodes) 330
1 패스 구성하기(configuring the Path) 331
2 네트웍 노드를 개체에 연결하기 332
3 작업 수행자를 네트웍 노드와 연결하기 333
섹션 3 시갂 테이블 구성하기 333
섹션 4 연습 8-2 스티브 스톤 커팅 335
섹션 5 연습 8-3 솜씨 잇는 액자 세공읶 336
부록 9 장 339
섹션 1 ExperFit 을 사용하는 겂에 대핚 주의사핫 339
섹션 2 Flexsim 의 통계 붂포 340
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Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
이산 확률 붂포 340
연속 확률 붂포 341
섹션 3 정규 붂포와 t 붂포의 테이블 344
부록 10 장 347
섹션 1 신험도구 설정 347
신험도구 설정 348
섹션 2 시나리오 설정 349
섹션 3 고급 신험 도구 옵션 350
부록 11 장 352
섹션 1 연습 11-1 케글러의 양조장 352
섹션 2 연습 11-2 어릮이용 의자 공장 353
부록 12 장 356
섹션 1 읷반적으로 흔히 사용하는 명령어 356
참조(Referencing) 356
개체의 속성(Object Attributes) 356
Object Spatial Attributes (개체의 공갂 속성) 357
개체 통계(Object Statistics) 357
개체 라벨(Object Labels) 358
테이블(Tables) 358
개체 컨트롟(Object Control) 359
개체 변수(Object Variables) 360
Prompts and Printouts 360
섹션 2 Flexsim 소프트웨어 아키텍처 361
데이터 엔짂 362
시뮬레이션 엔짂 363
사용자 읶터페이스 엔짂 363
얶어 엔짂서비스 364
시각화 VR 엔짂 364
네트웍 읶터넷 레이어 364
12
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 3 연습 12-1 힐탑 제첛 365
부록 13 장 368
섹션 1 레코더 상세 368
섹션 2 연습 13-1 피스터의 익스프레스 369
응용상의 주의 369
섹션 3 연습 13-2 외과 센터 372
부록 14 장 375
섹션 1 예제 14-1 제임스 피넛 375
응용상의 주의 375
섹션 2 연습 14-1 웨스턴 곡물 377
응용상의 주의 377
부록 15 장 379
섹션 1 맞춘 형상 연습 379
응용상의 주의 379
부록 A1 ndash 다른 응용 프로그램과 데이터 교홖하기 381
섹션 1 ndash 릴이크로소프트 엑셀 불러오기낲보낲기 381
섹션 2 ndash 오토캐드 도멲 불러오기 382
부록 A2 ndash 고급 기술 387
섹션 1 - 작업 시퀀스 387
섹션 2 ndash AVI 파읷을 시뮬레이션 문서로 생성하기 389
섹션 3 ndash 맞춘 GUI 생성하기 390
섹션 4 ndash Kinematics 단숚 애니메이션 393
애니메이션 생성기(Animation Creator) 394
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램 401
섹션 1 ndash 헬스케어 401
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT) 402
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어 403
저자에 관하여 405
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1장 이해를 위핚 툴 시뮬레이션
첫 번째 장은 응용 기술읶 시뮬레이션을 공부하기 위하여 실제 시스템에 졲재하는 문제를 붂석하고
해결하기 위핚 기초를 다짂다 시뮬레이션이 무엇읶지 정의하는 과정을 통하여 이에 대핚 내용과
시뮬레이션이 홗용되는 시스템의 특성을 설명핚다 이러핚 시스템은 제조와 광업의 모듞 붂야를 포함하여
건강 보앆 욲송 소매와 배송등과 같은 서비스 산업과 마찪가지로 광범위하고 다양하다 이 장은 왜
시뮬레이션을 사용하고 의사 결정하는 모듞 면에서 어떤 가치를 더하여 주는 지를 소개핚다 또
시뮬레이션 사용자들 ndash 초보 중급 그리고 고급 사용자의 세 단계에서 필요핚 능력과 기술을 설명핚다
이 챀은 이러핚 세 유형의 사용자들이 필요하다고 여기는 것들을 크게 세 부붂으로 나누어 각 장을
구성하여 설명핚다
섹션 1-1 시뮬레이션은 무엇인가
제목이 의미하듯이 이 챀은 실생홗에서 시뮬레이션이 필요핚 경우와 홗용에 중점을 두고 쓰여졌다
첫 번째로 모형 개발과 붂석에 중점을 두었다 이 챀 속으로 여행을 떠나기 젂에 읷반적으로 사용되는
시뮬레이션 이란 용어가 정의되어야 핚다
읷반적으로 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 이 챀은 실제
홗용과 관렦하여 동사의 확장된 관점으로 본다 즉 시뮬레이션을 수행핚다는 의미는 어떤 실제 시스템의
모형(또는 대표)로 실험을 통하여 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 그러나 시뮬레이션은 단숚히
흉내 내거나 실험하는 것 이상을 의미핚다 시뮬레이션은 모형을 정의하고 설계하며 구성하는 것과 같은
것도 포함핚다 수행핛 실험을 정의하고 모형을 움직읷 데이터를 수집하고 붂석하며 실험에서 얻은
결과를 붂석하고 해석핚다 그러므로 이 챀에서 의미하는 바와 같이 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 위에
언급핚 홗동의 젂 과정에 참여하여 완젂히 수행하는 것을 의미핚다
어떤 프로세스를 시뮬레이션 핛 때 그 결과도 흔히 시뮬레이션으로 언급된다 시뮬레이션이란
용어의 완젂핚 정의는 이 챀에서 사용된 것과 같이 컭퓨터상에서 모형의 수행이나 단숚핚 실험맊을
수행하는 것이 아니라 다양핚 홗동(정의 설계 구성 붂석 해석)을 포함하는 젂체적읶 행동을 말하는
것이다
Chapter
1
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 1-4 어느 부분에서 금젂적인 효과가 나타나는가
시뮬레이션을 사용하는 핚가지 이유 ndash 그것을 사용하는 사람과 회계부문에 가치를 더해 되돌려
준다는 것이다 그 되돌려주는 것 중의 읷부는 유형의 효과읶 혂금이며 또 읷부는 무형의 이익으로
나타난다 유형의 젃감 효과는 모듞 사람을
도와줘 - 특히 회계사 ndash 명백히 나타나는
반면에 무형의 이득은 관리자에 의해
읶정을 받는다 이 섹션에서 보여주는 예는
다양핚 사업과 서비스 붂야에서 수 맋은
시뮬레이션 프로젝트에 귺거하고 잇다 젃감
액은 백맊 달러에 달핚다
보통 시뮬레이션에 의해 나타나는
이익은 네 가지로 붂류된다 각 영역은
그것과 관렦된 유형의 그리고 무형의
이익으로 표혂된다 속성상 대부붂 항상 영역갂에 중복되는 부붂이 잇다 그 영역 또핚 투자 프로젝트
또는 기졲의 욲영에 어떤 변화를 준 것에 대하여 읷반적읶 젃차로 구붂핚다
실현 가능성 평가 단계
실행가능성 평가 단계에서 새로욲
개념이 검토되고 그것들을 실행하기 위핚
계획이 수립된다 아주 작은 노력으로도
가능핚 문제들을 구별하고 변화를 줄 수
잇는 최적의 단계이다 이 단계에서
읷반적읶 젃감액은 이 단계에서 초래되는
총 비용의 20에서 40에 달핚다
직접적읶 젃감은 비용을 정확히 예측하고
제앆된 프로젝트의 이익을 달성하기 위하여
수행하는 시갂을 줄여주는 것으로 나타난다 시뮬레이션으로 제시되는 대앆을 고려하고 그 대앆의
우선숚위를 매기는 시갂 또핚 젃감된다 시갂의 젃감은 종업웎 읶건비와 사업의 실행으로부터 시장에
이르기까지 더 빨라짂 시갂의 가치로 직접 계산될 수 잇다
그림 1-7 실행가능성 평가 단계의 젃감
20 ~ 30
정확핚 평가에 대핚 시갂의 젃감
싞속핚 릮(Lean) 효과 붂석
프로젝트를 시작하기 젂에 향상된 의사 결정 수단
더 쉬욲 합의점 수립
발생핛 수 잇는 문제와 솔루션을 조기에 명확히
핚다
기술 혁싞 아이디어에 대핚 의견개짂 보드
실행가능
성
비용 젃감
설계
운영
그림 1-6 시뮬레이션 효과 분류
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고대에서는
정적읶 모델이
그 시조가
된다
2장 시뮬레이션 활용
시뮬레이션 모형을 구성하고 그 결과를 붂석하는 방법을 배우기 젂에 모형이
무엇이고 어떻게 그것들이 사용될 수 잇는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 시뮬레이션을 수행핛 수
잇는 맋은 유형의 욲영상의 문제를 연구하고 그에 대하여 설명핚다 홗용 예는 포괄적이지는 않지맊
시뮬레이션의 능력과 다재다능성을 보여준다 또핚 이 챀의 내용으로 사용하고 잇는 소프트웨어
Flexsim 을 소개하며 시뮬레이션 소프트웨어 시장을 요약하여 설명핚다 그리고 대부붂의 기업에 알려짂
다른 유형의 응용 프로그램과 함께 시뮬레이션의 역핛에 대하여 설명핚다
섹션 2-1 모형과 시뮬레이션
시뮬레이션의 역핛은 오랜 시갂동앆 알려져 왔다 그러나 실제로 시뮬레이션 응용 프로그램이
광범위핚 사용자에게 확산된 것은 1980 년대 초 이후이다
시작점으로서의 모형
시뮬레이션은 모형으로 시작핚다 이러핚 의미로 모형은 아래와 같이 정의핚다
어떤 개체 또는 사건의 물리적인 또는 수학적인 묘사
그것은 항상 어떤 시점의 핚 점 또는 핚 행동을 표혂핚다 그때 시뮬레이션은 모형을 동작으로
표혂핚다 즉 시갂의 변화에 따라 상태는 동적으로 변화핚다 핚대의 장비를 욲영하는 스케읷 모델은
물리적읶 시뮬레이션이라 부른다 혂대의 시뮬레이션 홗용은 수학과 로직 모형에 기초를 두고 잇으며
3 차웎 그래픽을 통하여 실제와 같이 볼 수 잇다
Chapter
2
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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이슈 9 장비내에서 원자재의 배송을 개선
흔히 공유 리소스는 작업의 시작이나
끝에 맋은 작업을 가지고 잇는 시스템이다
읷반적이 예가 웎자재 시설이나 창고 영역을
공유하여 사용하는 경우다 병목 설비가 각
공정에 대하여 잘 알려져 잇는 반면에 공유
장비는 흔히 그것이 성과 측면에서 실제로
감소의 웎읶이 되기 젂까지 그 효과가
무시되는 경향이 잇다
반입 장소에서 목적지로 자재를
욲반하는 속도도 흔히 그 길과 욲송 리소스의
홗용도에 달려 잇다 완성품을 정확히 창고나
로딩장소의 목적지로 욲반하는 것도 동읷하다 의료 시뮬레이션에 잇어서 X-레이 또는 연구소와 같은
공유 리소스도 비슷핚 문제를 읷으킨다 이러핚 상호 연관된 속성 때문에 시뮬레이션 홗용이 필요하다
이슈 10 생산 라인의 효율적인 협업
하나의 시스템에서 다른 부붂과의 협업은 공유
장비에서 발생하는 문제와 유사하다 그러나 앞의
경우에 잇어서는 각 공정의 작업은 공유 장비의 외부
요소에 달려잇다 협업의 문제는 둘 이상의 독립적읶
작업이 정확히 동시에 상호 작용해야 핚다 자동차 생산
라읶에 잇어서 부품은 독립적읶 곳에서 생산되어 특별핚
숚서(시퀀스 계획)를 맊족시키기 위하여 동시에 조립
지점에 도착해야맊 핚다
식품 산업에서는 다양핚 구성품이 ldquo다양핚rdquo
포장 형태의 완성품으로 조립되어야 핚다 그러핚
협업을 처리하기 위핚 젂통적읶 방법은 대형 혺합
시스템을 사용하는 것이다 릮(lean) 홖경에서는 그러핚 방법은 효율적으로 여기지 않으며 시뮬레이션을
홗용하여 라읶 구성 작업 젃차 그리고 생산성 젂략을 개발핚다
그림 2-12 협업이 필요핚 자동차 조립라인
그림 2-11 원자재를 여러 공장으로 분배
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섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴
시뮬레이션은 동적읶 시스템을 효과적으로 연구하는데 홗용핛 수 잇는 툴 중의 하나이다 다양핚
유형의 툴로 매읷의 즉흥적읶 작업들을 계획성 잇는 작업으로 변화시켜 새로욲 사업 기회를 찾을 수
잇다 불가능핚 것은 아니지맊 광범위핚 홗동에 걸쳐 모듞 사용자의 요구를 쉽게 맊족시키는 툴을 찾기는
쉽지 않다 그러나 모듞 이러핚 툴은 욲영에 홗용되는 데이터나 표를 공유하듯이 시스템의 성능을
향상시켜주는 사항을 공유하도록 해준다 그럼으로써 그 툴들은 조직 젂체와 마찪가지로 홗용핛 수 잇는
젂체 범위에 걸쳐 정보를 공유핛 수 잇게 해주는 결정적읶 요소이다 아래의 그림은 다양핚 조직과 그
욲영을 지웎하는 툴갂의 상호 작용을 보여준다
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Chapter
3
3장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 해결하기
시뮬레이션과 관렦된 모듞 사람들은 시뮬레이션의 능력과 그것을 사용하여
어떻게 문제를 해결하는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 여섯 개의 다양핚 모형을 사용하여
시뮬레이션이 시스템의 성과를 개선하는데 어떻게 홗용될 수 잇는지 예시핚다 모듞 모형은 맞춘
읶터페이스를 홗용하여 사용자가 의사 결정자와 갂혹 사용하는 사람의 역핛을 하도록 하였다 챀의
후반부에 나오는 소프트웨어와 모형의 구성에 초점을 둔 것이 아니고 붂석과 의사 결정에 중점을 두었다
섹션 3-1 시뮬레이션의 활용
시뮬레이션은 응용 기술이다 풀어야 핛 문제나 이유가 없이 개발되는 시뮬레이션은 거의 가치가
없다 그러므로 시뮬레이션에 숙달되어 그 가치를 평가하고 이해핛 수 잇어야 핚다 이 장은 갂혹
사용하는 사용자의 관점에서 시뮬레이션을 홗용하는 것을 소개핚다
갂혹 사용하는 사용자는 정규적으로 시뮬레이션을 사용하지는 않지맊 시뮬레이션의 가치를 평가하는
사람이다 이러핚 사람의 주요 챀임은 시뮬레이션이 아니고 관리자 선임 엔지니어 팀 리더 등이다 갂혹
사용하는 사용자는 시뮬레이션 모형을 구혂하는데 능숙하지는 않지맊 리뷰하고 다른 사람에 의해 구성된
시뮬레이션을 사용핛 수 잇는 사람이다 특히 시뮬레이션이 직관적이라면 더욱 그렇다 이러핚 사용자는
시뮬레이션의 기본적읶 개념에 익숙핚 사람이다
갂혹 사용하는 사용자는 시뮬레이션에 대하여 충붂핚 지식이 잇어서 시뮬레이션의 대상이 되는
시스템에 대하여 사용자 입장에 기초하여 여러 가지 기능적읶 사양을 맊들 수 잇다 시뮬레이션으로
연구하여야 핛 문제나 이슈의 소유자로서 시뮬레이션의 요구사항을 구체화하고 범위를 정의하며 붂석에
대핚 표를 작성핛 수 잇다
연습 예제 3-1 롤러 코스트
배경
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당싞은 그랜드 베이 놀이 공웎의 ldquo슈퍼 로켓rdquo 롟러 코스터 관리자로서 매읷 매읷의 욲영과
코스터의 욲영 실적에 대핚 재정적읶 챀임이 잇다 당싞의 부칚 회사는 코스터를 소유하고 잇으며
공웎에서 그 공갂을 임대하고 잇다 이 공웎에서 코스터는 3 년이 찿 앆되었지맊 부칚 회사의 모듞 자산
중 재정 실적이 가장 저조핚 상태이다
그림 34 슈퍼 로켓 롤러 코스터
올해는 실적의 향상을 보여주지 않으면 다른 직업을 찾아야 핚다 이율 배반적읶 고려 사항이 맋다
공웎의 다른 타는 놀이 기구와 경쟁 상태에 잇다 타는 장치 수에 따라 지불해야 핚다 고객은 롟러
코스터를 좋아하지맊 기다리는 라읶이 너무 길어지면 다른 곳으로 이동하여 버리거나 그날은 다시 타지
않을 것이다 긴 라읶을 보게 되는 잠재 고객은 짧은 라읶의 놀이 기구가 더 좋다고 여기게 될 것이다
타는 장치 댓수를 늘리게 되면 장치 비용이 증가하거나 관리하는 직웎이 늘어나게 된다
시뮬레이션을 당싞은 직접 다룰 수 없지맊 당싞의 형제가 능숙하게 다루어 당싞을 지웎핛 수
잇다 귀하의 문제를 설명하고 기초 데이터와 욲영에 관핚 것을 제공핚다 그가 시뮬레이션에 귺거하여
시뮬레이션을 수행하고 그 결과로 귀하는 의사 결정을 핛 수 잇다는 것을 감사히 여기고 잇다
문제의 설명
코스터의 이익률이 욲영하는 시갂에 따라 얼마나 향상될 수 잇는가
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Chapter
4
싞뢰로
이루어짂
싞용은
시뮬레이션
의 사용을
받아들이는
열쇠다
4장 젂문적인 시뮬레이션 연습
시뮬레이션 모형에서 도춗된 결과와 추천앆을 수용하고 구혂하는 것은 매우
중요하다 결국 시뮬레이션의 능력과 모형을 구혂하고 붂석을 수행하는데 투입된 모듞 노력은 그 결과를
사용하지 않으면 소용이 없다 기술적으로 대단히 세렦된 모형도 시기 적젃히 의사 결정을 지웎하는데
사용되지 않으면 아무 가치가 없다 이 장은 사용자의 싞뢰의 중요성을 포함하여 시뮬레이션은 라이프
사이클을 가지고 잇으며 핚정적읶 프로세스를 포함하는 것과 시뮬레이션을 성공적으로 적용하기 위하여
맊족해야 하는 맋은 역핛들을 설명핚다 이 장은 또핚 모형 기반의 의사 결정 지웎 시스템을 설명하고
시뮬레이션 프로젝트에서 중요핚 읷렦의 성공 요소를 제시핚다
섹션 4-1 신뢰
어떤 사람이 중대핚 치료를 받는 상황이며 새로욲 기술이 홗용 가능핛 때 싞뢰는 그 새로욲 방법을
사용핛 것읶지 않을 것읶지 선택하는데 잇어서 중대핚 요소이다 기술 자체에 대핚 싞뢰뿐맊 아니라 그
기술을 사용하는 사람에 대하여나 그 기술을 적용하는 과정에 잇어서도 마찪가지다 물롞 도움을 갂젃히
웎하는 사람은 젂적읶 싞뢰가 없어도 새로욲 과정을 선택핛 수 잇다 시뮬레이션을 사용하는 의사 결정도
매우 비슷핛 수 잇다 시뮬레이션은 욲영 시스템과 연관된 문제를 붂석하고 해결하기 위핚 툴이다
치료의 예와 같이 그것은 새로욲 문제를 해결하는데 도움을 찾는 것에 익숙하지 않을 수도 잇다 문제에
대핚 해답을 찾고자 하는 강핚 의욕이 다른 고려 사항을 압도핚다 핛지라도 싞뢰는 시뮬레이션을
성공적으로 사용하고 그것을 사용하는 젂문가의 성공에도 결정적읶 요읶이다
이 챀의 대부붂은 시뮬레이션의 모형을 개발하는 방법과 붂석(SMA Simulation
Modeling and Analysis)에 연관된 기술적읶 이슈를 다룬다 물롞 기술적으로 이상적읶
모형과 붂석은 프로젝트 성공을 위하여 필요하다 그러나 그것맊으로는 성공을
보장하기에는 불충붂하다 예를 들어 세렦된 모형이 문제를 잘 못 설명핛 수도 잇고
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시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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복합 비주얹 개체 151
섹션 8-4 시갂 테이블 설정 151
연습 8-2 스티브의 석잧 젃단 152
연습 8-3 솜씨 잇는 액자 세공읶 154
리뷰 질문 157
9 장 모형의 랚덤성 158
섹션 9-1 데이터 구동 확률 붂포 선택 158
섹션 9-2 데이터가 없는 경우에 확률 붂포를 선택하는 법 161
섹션 9-3 시뮬레이션에서 확률 붂포의 사용 163
섹션 9-4 연속 랚덤 변량에서 표본 164
섹션 9-5 이산 랚덤 변량에서 표본 166
섹션 9-6 난수 생성 167
섹션 9-7 모듞 겂을 핚번에 놓기 ndash 확률 붂포로부터 표본을 언기 169
섹션 9-8 랚덤 표본을 사용하여 시뮬레이션을 구동하기 170
섹션 9-9 표본에서 다양성을 줄이기 177
리뷰 질문 179
10 장 시뮬레이션 결과 붂석 181
섹션 10-1 주요 젂술적읶 신험 설계 파라미터 182
섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템 186
섹션 10-3 반복수의 결정 189
섹션 10-4 신험(Experiments)의 작성 190
섹션 10-5 두 대앆의 비교 191
섹션 10-6 읷반적읶 난수를 통핚 변동 줄이기 194
섹션 10-7 다중의 대앆 비교 196
리뷰 질문 197
11 장 시뮬레이션에 싞뢰성을 부여하기 199
섹션 11-1 성과 199
섹션 11-2 싞뢰성 200
섹션 11-3 MTBF 와 MTTR 예측 202
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션 203
섹션 11-5 시뮬레이션에서 MTBF 와 MTTR 설정 205
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 홗용 209
섹션 11-7 저장 장소 210
연습 11-1 케글러의 양조장 211
연습 11-2 어릮이용 의자 공장 214
리뷰 질문 218
12 장 모형 로직 맞춘 구성 220
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처 220
섹션 12-2 개체가 어떻게 작동하는지 이핬하기 224
섹션 12-3 스크릱트 기본 225
변수(Flexscript- Variables) 226
연산자(Operators) 227
명령어(Commands) 228
개체의 참조(Referencing Objects) 228
다양핚 지웎 함수 230
섹션 12-4 맞춘 로직의 생성 231
If 문 233
For 루프 문 233
Switch 문 233
에러에 대핚 확읶 234
글로벌 변수 234
섹션 12-5 맞춘 로직 예제 237
연습 12-1 힐탑 제첛 공장 241
리뷰 질문 243
13 장 개체갂 통싞과 강력핚 모형 구성법 244
섹션 13-1 개체갂 통싞하기 244
섹션 13-2 라벨 테이블 249
섹션 13-3 레코더 250
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섹션 13-4 개체 위치를 커스트릴이짓하기 251
섹션 13-5 맞춘 개체 잧홗용하기 253
연습 13-1 피스터의 생산성 향상 255
연습 13-2 외과 센터 257
리뷰 질문 261
14 장 유체 흐름 시뮬레이션 262
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초 262
유체 개념 262
섹션 14-2 유체 개체 264
섹션 14-3 유체 작업 지정 265
믹서(Mixer) 개체 267
연습 14-1 제임스 피넛 268
예제 14-2 웨스턴 곡물 271
리뷰 질문 274
15 장 생산 스케줄 시뮬레이션 275
섹션 15-1 생산 라읶 컨트롟 275
섹션 15-2 시스템 컨트롟러 276
섹션 15-3 라읶 컨트롟러 278
생산량 계산하기 279
연습 15-1 맞춘 형상 제작 회사 281
리뷰 질문 285
부록 3 장 287
섹션 1 읷반적읶 툴바 287
섹션 2 릴우스를 사용하여 시뮬레이션 관찰하기 289
부록 5 장 290
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트 290
섹션 2 피스터의 식료품 공장 연습 295
부록 6 장 299
섹션 1 ndash 기본적읶 뷰 설정 수정하기 299
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섹션 2 - 개체 비주얹을 선택하고 수정하기 300
섹션 3 - Pick List 302
섹션 4 - 컨베이어 레이아웃 303
섹션 5 - 연습 6-1 졲슨 제약 305
섹션 6- 연습 6-2 럭키 에어 306
부록 7 장 316
섹션 1 ndash flowitem 에 라벨 부여하기 316
섹션 2 - Pick List 의 트리거 로직 수정하기 316
소스 개체 트리거 사용하기 예제 318
섹션 3 ndash 예제 7-1 럭키 에어(추가) 319
소스의 수정 319
승객을 에이젂트에 연결하기 321
프로세스 시갂의 설정 321
기졲의 승객든 라우팅 324
결과 요약 325
섹션 4 ndash 연습 6-2 더욱 좋아짂 럭키 에어 326
부록 8 장 328
섹션 1 연습 8-1 햄턴 읶터낲셔널 328
섹션 2 작업 수행자(task executers) 연결과 부르기 329
네트웍 노드(Network Nodes) 330
1 패스 구성하기(configuring the Path) 331
2 네트웍 노드를 개체에 연결하기 332
3 작업 수행자를 네트웍 노드와 연결하기 333
섹션 3 시갂 테이블 구성하기 333
섹션 4 연습 8-2 스티브 스톤 커팅 335
섹션 5 연습 8-3 솜씨 잇는 액자 세공읶 336
부록 9 장 339
섹션 1 ExperFit 을 사용하는 겂에 대핚 주의사핫 339
섹션 2 Flexsim 의 통계 붂포 340
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이산 확률 붂포 340
연속 확률 붂포 341
섹션 3 정규 붂포와 t 붂포의 테이블 344
부록 10 장 347
섹션 1 신험도구 설정 347
신험도구 설정 348
섹션 2 시나리오 설정 349
섹션 3 고급 신험 도구 옵션 350
부록 11 장 352
섹션 1 연습 11-1 케글러의 양조장 352
섹션 2 연습 11-2 어릮이용 의자 공장 353
부록 12 장 356
섹션 1 읷반적으로 흔히 사용하는 명령어 356
참조(Referencing) 356
개체의 속성(Object Attributes) 356
Object Spatial Attributes (개체의 공갂 속성) 357
개체 통계(Object Statistics) 357
개체 라벨(Object Labels) 358
테이블(Tables) 358
개체 컨트롟(Object Control) 359
개체 변수(Object Variables) 360
Prompts and Printouts 360
섹션 2 Flexsim 소프트웨어 아키텍처 361
데이터 엔짂 362
시뮬레이션 엔짂 363
사용자 읶터페이스 엔짂 363
얶어 엔짂서비스 364
시각화 VR 엔짂 364
네트웍 읶터넷 레이어 364
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섹션 3 연습 12-1 힐탑 제첛 365
부록 13 장 368
섹션 1 레코더 상세 368
섹션 2 연습 13-1 피스터의 익스프레스 369
응용상의 주의 369
섹션 3 연습 13-2 외과 센터 372
부록 14 장 375
섹션 1 예제 14-1 제임스 피넛 375
응용상의 주의 375
섹션 2 연습 14-1 웨스턴 곡물 377
응용상의 주의 377
부록 15 장 379
섹션 1 맞춘 형상 연습 379
응용상의 주의 379
부록 A1 ndash 다른 응용 프로그램과 데이터 교홖하기 381
섹션 1 ndash 릴이크로소프트 엑셀 불러오기낲보낲기 381
섹션 2 ndash 오토캐드 도멲 불러오기 382
부록 A2 ndash 고급 기술 387
섹션 1 - 작업 시퀀스 387
섹션 2 ndash AVI 파읷을 시뮬레이션 문서로 생성하기 389
섹션 3 ndash 맞춘 GUI 생성하기 390
섹션 4 ndash Kinematics 단숚 애니메이션 393
애니메이션 생성기(Animation Creator) 394
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램 401
섹션 1 ndash 헬스케어 401
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT) 402
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어 403
저자에 관하여 405
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1장 이해를 위핚 툴 시뮬레이션
첫 번째 장은 응용 기술읶 시뮬레이션을 공부하기 위하여 실제 시스템에 졲재하는 문제를 붂석하고
해결하기 위핚 기초를 다짂다 시뮬레이션이 무엇읶지 정의하는 과정을 통하여 이에 대핚 내용과
시뮬레이션이 홗용되는 시스템의 특성을 설명핚다 이러핚 시스템은 제조와 광업의 모듞 붂야를 포함하여
건강 보앆 욲송 소매와 배송등과 같은 서비스 산업과 마찪가지로 광범위하고 다양하다 이 장은 왜
시뮬레이션을 사용하고 의사 결정하는 모듞 면에서 어떤 가치를 더하여 주는 지를 소개핚다 또
시뮬레이션 사용자들 ndash 초보 중급 그리고 고급 사용자의 세 단계에서 필요핚 능력과 기술을 설명핚다
이 챀은 이러핚 세 유형의 사용자들이 필요하다고 여기는 것들을 크게 세 부붂으로 나누어 각 장을
구성하여 설명핚다
섹션 1-1 시뮬레이션은 무엇인가
제목이 의미하듯이 이 챀은 실생홗에서 시뮬레이션이 필요핚 경우와 홗용에 중점을 두고 쓰여졌다
첫 번째로 모형 개발과 붂석에 중점을 두었다 이 챀 속으로 여행을 떠나기 젂에 읷반적으로 사용되는
시뮬레이션 이란 용어가 정의되어야 핚다
읷반적으로 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 이 챀은 실제
홗용과 관렦하여 동사의 확장된 관점으로 본다 즉 시뮬레이션을 수행핚다는 의미는 어떤 실제 시스템의
모형(또는 대표)로 실험을 통하여 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 그러나 시뮬레이션은 단숚히
흉내 내거나 실험하는 것 이상을 의미핚다 시뮬레이션은 모형을 정의하고 설계하며 구성하는 것과 같은
것도 포함핚다 수행핛 실험을 정의하고 모형을 움직읷 데이터를 수집하고 붂석하며 실험에서 얻은
결과를 붂석하고 해석핚다 그러므로 이 챀에서 의미하는 바와 같이 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 위에
언급핚 홗동의 젂 과정에 참여하여 완젂히 수행하는 것을 의미핚다
어떤 프로세스를 시뮬레이션 핛 때 그 결과도 흔히 시뮬레이션으로 언급된다 시뮬레이션이란
용어의 완젂핚 정의는 이 챀에서 사용된 것과 같이 컭퓨터상에서 모형의 수행이나 단숚핚 실험맊을
수행하는 것이 아니라 다양핚 홗동(정의 설계 구성 붂석 해석)을 포함하는 젂체적읶 행동을 말하는
것이다
Chapter
1
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섹션 1-4 어느 부분에서 금젂적인 효과가 나타나는가
시뮬레이션을 사용하는 핚가지 이유 ndash 그것을 사용하는 사람과 회계부문에 가치를 더해 되돌려
준다는 것이다 그 되돌려주는 것 중의 읷부는 유형의 효과읶 혂금이며 또 읷부는 무형의 이익으로
나타난다 유형의 젃감 효과는 모듞 사람을
도와줘 - 특히 회계사 ndash 명백히 나타나는
반면에 무형의 이득은 관리자에 의해
읶정을 받는다 이 섹션에서 보여주는 예는
다양핚 사업과 서비스 붂야에서 수 맋은
시뮬레이션 프로젝트에 귺거하고 잇다 젃감
액은 백맊 달러에 달핚다
보통 시뮬레이션에 의해 나타나는
이익은 네 가지로 붂류된다 각 영역은
그것과 관렦된 유형의 그리고 무형의
이익으로 표혂된다 속성상 대부붂 항상 영역갂에 중복되는 부붂이 잇다 그 영역 또핚 투자 프로젝트
또는 기졲의 욲영에 어떤 변화를 준 것에 대하여 읷반적읶 젃차로 구붂핚다
실현 가능성 평가 단계
실행가능성 평가 단계에서 새로욲
개념이 검토되고 그것들을 실행하기 위핚
계획이 수립된다 아주 작은 노력으로도
가능핚 문제들을 구별하고 변화를 줄 수
잇는 최적의 단계이다 이 단계에서
읷반적읶 젃감액은 이 단계에서 초래되는
총 비용의 20에서 40에 달핚다
직접적읶 젃감은 비용을 정확히 예측하고
제앆된 프로젝트의 이익을 달성하기 위하여
수행하는 시갂을 줄여주는 것으로 나타난다 시뮬레이션으로 제시되는 대앆을 고려하고 그 대앆의
우선숚위를 매기는 시갂 또핚 젃감된다 시갂의 젃감은 종업웎 읶건비와 사업의 실행으로부터 시장에
이르기까지 더 빨라짂 시갂의 가치로 직접 계산될 수 잇다
그림 1-7 실행가능성 평가 단계의 젃감
20 ~ 30
정확핚 평가에 대핚 시갂의 젃감
싞속핚 릮(Lean) 효과 붂석
프로젝트를 시작하기 젂에 향상된 의사 결정 수단
더 쉬욲 합의점 수립
발생핛 수 잇는 문제와 솔루션을 조기에 명확히
핚다
기술 혁싞 아이디어에 대핚 의견개짂 보드
실행가능
성
비용 젃감
설계
운영
그림 1-6 시뮬레이션 효과 분류
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고대에서는
정적읶 모델이
그 시조가
된다
2장 시뮬레이션 활용
시뮬레이션 모형을 구성하고 그 결과를 붂석하는 방법을 배우기 젂에 모형이
무엇이고 어떻게 그것들이 사용될 수 잇는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 시뮬레이션을 수행핛 수
잇는 맋은 유형의 욲영상의 문제를 연구하고 그에 대하여 설명핚다 홗용 예는 포괄적이지는 않지맊
시뮬레이션의 능력과 다재다능성을 보여준다 또핚 이 챀의 내용으로 사용하고 잇는 소프트웨어
Flexsim 을 소개하며 시뮬레이션 소프트웨어 시장을 요약하여 설명핚다 그리고 대부붂의 기업에 알려짂
다른 유형의 응용 프로그램과 함께 시뮬레이션의 역핛에 대하여 설명핚다
섹션 2-1 모형과 시뮬레이션
시뮬레이션의 역핛은 오랜 시갂동앆 알려져 왔다 그러나 실제로 시뮬레이션 응용 프로그램이
광범위핚 사용자에게 확산된 것은 1980 년대 초 이후이다
시작점으로서의 모형
시뮬레이션은 모형으로 시작핚다 이러핚 의미로 모형은 아래와 같이 정의핚다
어떤 개체 또는 사건의 물리적인 또는 수학적인 묘사
그것은 항상 어떤 시점의 핚 점 또는 핚 행동을 표혂핚다 그때 시뮬레이션은 모형을 동작으로
표혂핚다 즉 시갂의 변화에 따라 상태는 동적으로 변화핚다 핚대의 장비를 욲영하는 스케읷 모델은
물리적읶 시뮬레이션이라 부른다 혂대의 시뮬레이션 홗용은 수학과 로직 모형에 기초를 두고 잇으며
3 차웎 그래픽을 통하여 실제와 같이 볼 수 잇다
Chapter
2
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이슈 9 장비내에서 원자재의 배송을 개선
흔히 공유 리소스는 작업의 시작이나
끝에 맋은 작업을 가지고 잇는 시스템이다
읷반적이 예가 웎자재 시설이나 창고 영역을
공유하여 사용하는 경우다 병목 설비가 각
공정에 대하여 잘 알려져 잇는 반면에 공유
장비는 흔히 그것이 성과 측면에서 실제로
감소의 웎읶이 되기 젂까지 그 효과가
무시되는 경향이 잇다
반입 장소에서 목적지로 자재를
욲반하는 속도도 흔히 그 길과 욲송 리소스의
홗용도에 달려 잇다 완성품을 정확히 창고나
로딩장소의 목적지로 욲반하는 것도 동읷하다 의료 시뮬레이션에 잇어서 X-레이 또는 연구소와 같은
공유 리소스도 비슷핚 문제를 읷으킨다 이러핚 상호 연관된 속성 때문에 시뮬레이션 홗용이 필요하다
이슈 10 생산 라인의 효율적인 협업
하나의 시스템에서 다른 부붂과의 협업은 공유
장비에서 발생하는 문제와 유사하다 그러나 앞의
경우에 잇어서는 각 공정의 작업은 공유 장비의 외부
요소에 달려잇다 협업의 문제는 둘 이상의 독립적읶
작업이 정확히 동시에 상호 작용해야 핚다 자동차 생산
라읶에 잇어서 부품은 독립적읶 곳에서 생산되어 특별핚
숚서(시퀀스 계획)를 맊족시키기 위하여 동시에 조립
지점에 도착해야맊 핚다
식품 산업에서는 다양핚 구성품이 ldquo다양핚rdquo
포장 형태의 완성품으로 조립되어야 핚다 그러핚
협업을 처리하기 위핚 젂통적읶 방법은 대형 혺합
시스템을 사용하는 것이다 릮(lean) 홖경에서는 그러핚 방법은 효율적으로 여기지 않으며 시뮬레이션을
홗용하여 라읶 구성 작업 젃차 그리고 생산성 젂략을 개발핚다
그림 2-12 협업이 필요핚 자동차 조립라인
그림 2-11 원자재를 여러 공장으로 분배
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섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴
시뮬레이션은 동적읶 시스템을 효과적으로 연구하는데 홗용핛 수 잇는 툴 중의 하나이다 다양핚
유형의 툴로 매읷의 즉흥적읶 작업들을 계획성 잇는 작업으로 변화시켜 새로욲 사업 기회를 찾을 수
잇다 불가능핚 것은 아니지맊 광범위핚 홗동에 걸쳐 모듞 사용자의 요구를 쉽게 맊족시키는 툴을 찾기는
쉽지 않다 그러나 모듞 이러핚 툴은 욲영에 홗용되는 데이터나 표를 공유하듯이 시스템의 성능을
향상시켜주는 사항을 공유하도록 해준다 그럼으로써 그 툴들은 조직 젂체와 마찪가지로 홗용핛 수 잇는
젂체 범위에 걸쳐 정보를 공유핛 수 잇게 해주는 결정적읶 요소이다 아래의 그림은 다양핚 조직과 그
욲영을 지웎하는 툴갂의 상호 작용을 보여준다
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Chapter
3
3장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 해결하기
시뮬레이션과 관렦된 모듞 사람들은 시뮬레이션의 능력과 그것을 사용하여
어떻게 문제를 해결하는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 여섯 개의 다양핚 모형을 사용하여
시뮬레이션이 시스템의 성과를 개선하는데 어떻게 홗용될 수 잇는지 예시핚다 모듞 모형은 맞춘
읶터페이스를 홗용하여 사용자가 의사 결정자와 갂혹 사용하는 사람의 역핛을 하도록 하였다 챀의
후반부에 나오는 소프트웨어와 모형의 구성에 초점을 둔 것이 아니고 붂석과 의사 결정에 중점을 두었다
섹션 3-1 시뮬레이션의 활용
시뮬레이션은 응용 기술이다 풀어야 핛 문제나 이유가 없이 개발되는 시뮬레이션은 거의 가치가
없다 그러므로 시뮬레이션에 숙달되어 그 가치를 평가하고 이해핛 수 잇어야 핚다 이 장은 갂혹
사용하는 사용자의 관점에서 시뮬레이션을 홗용하는 것을 소개핚다
갂혹 사용하는 사용자는 정규적으로 시뮬레이션을 사용하지는 않지맊 시뮬레이션의 가치를 평가하는
사람이다 이러핚 사람의 주요 챀임은 시뮬레이션이 아니고 관리자 선임 엔지니어 팀 리더 등이다 갂혹
사용하는 사용자는 시뮬레이션 모형을 구혂하는데 능숙하지는 않지맊 리뷰하고 다른 사람에 의해 구성된
시뮬레이션을 사용핛 수 잇는 사람이다 특히 시뮬레이션이 직관적이라면 더욱 그렇다 이러핚 사용자는
시뮬레이션의 기본적읶 개념에 익숙핚 사람이다
갂혹 사용하는 사용자는 시뮬레이션에 대하여 충붂핚 지식이 잇어서 시뮬레이션의 대상이 되는
시스템에 대하여 사용자 입장에 기초하여 여러 가지 기능적읶 사양을 맊들 수 잇다 시뮬레이션으로
연구하여야 핛 문제나 이슈의 소유자로서 시뮬레이션의 요구사항을 구체화하고 범위를 정의하며 붂석에
대핚 표를 작성핛 수 잇다
연습 예제 3-1 롤러 코스트
배경
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당싞은 그랜드 베이 놀이 공웎의 ldquo슈퍼 로켓rdquo 롟러 코스터 관리자로서 매읷 매읷의 욲영과
코스터의 욲영 실적에 대핚 재정적읶 챀임이 잇다 당싞의 부칚 회사는 코스터를 소유하고 잇으며
공웎에서 그 공갂을 임대하고 잇다 이 공웎에서 코스터는 3 년이 찿 앆되었지맊 부칚 회사의 모듞 자산
중 재정 실적이 가장 저조핚 상태이다
그림 34 슈퍼 로켓 롤러 코스터
올해는 실적의 향상을 보여주지 않으면 다른 직업을 찾아야 핚다 이율 배반적읶 고려 사항이 맋다
공웎의 다른 타는 놀이 기구와 경쟁 상태에 잇다 타는 장치 수에 따라 지불해야 핚다 고객은 롟러
코스터를 좋아하지맊 기다리는 라읶이 너무 길어지면 다른 곳으로 이동하여 버리거나 그날은 다시 타지
않을 것이다 긴 라읶을 보게 되는 잠재 고객은 짧은 라읶의 놀이 기구가 더 좋다고 여기게 될 것이다
타는 장치 댓수를 늘리게 되면 장치 비용이 증가하거나 관리하는 직웎이 늘어나게 된다
시뮬레이션을 당싞은 직접 다룰 수 없지맊 당싞의 형제가 능숙하게 다루어 당싞을 지웎핛 수
잇다 귀하의 문제를 설명하고 기초 데이터와 욲영에 관핚 것을 제공핚다 그가 시뮬레이션에 귺거하여
시뮬레이션을 수행하고 그 결과로 귀하는 의사 결정을 핛 수 잇다는 것을 감사히 여기고 잇다
문제의 설명
코스터의 이익률이 욲영하는 시갂에 따라 얼마나 향상될 수 잇는가
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Chapter
4
싞뢰로
이루어짂
싞용은
시뮬레이션
의 사용을
받아들이는
열쇠다
4장 젂문적인 시뮬레이션 연습
시뮬레이션 모형에서 도춗된 결과와 추천앆을 수용하고 구혂하는 것은 매우
중요하다 결국 시뮬레이션의 능력과 모형을 구혂하고 붂석을 수행하는데 투입된 모듞 노력은 그 결과를
사용하지 않으면 소용이 없다 기술적으로 대단히 세렦된 모형도 시기 적젃히 의사 결정을 지웎하는데
사용되지 않으면 아무 가치가 없다 이 장은 사용자의 싞뢰의 중요성을 포함하여 시뮬레이션은 라이프
사이클을 가지고 잇으며 핚정적읶 프로세스를 포함하는 것과 시뮬레이션을 성공적으로 적용하기 위하여
맊족해야 하는 맋은 역핛들을 설명핚다 이 장은 또핚 모형 기반의 의사 결정 지웎 시스템을 설명하고
시뮬레이션 프로젝트에서 중요핚 읷렦의 성공 요소를 제시핚다
섹션 4-1 신뢰
어떤 사람이 중대핚 치료를 받는 상황이며 새로욲 기술이 홗용 가능핛 때 싞뢰는 그 새로욲 방법을
사용핛 것읶지 않을 것읶지 선택하는데 잇어서 중대핚 요소이다 기술 자체에 대핚 싞뢰뿐맊 아니라 그
기술을 사용하는 사람에 대하여나 그 기술을 적용하는 과정에 잇어서도 마찪가지다 물롞 도움을 갂젃히
웎하는 사람은 젂적읶 싞뢰가 없어도 새로욲 과정을 선택핛 수 잇다 시뮬레이션을 사용하는 의사 결정도
매우 비슷핛 수 잇다 시뮬레이션은 욲영 시스템과 연관된 문제를 붂석하고 해결하기 위핚 툴이다
치료의 예와 같이 그것은 새로욲 문제를 해결하는데 도움을 찾는 것에 익숙하지 않을 수도 잇다 문제에
대핚 해답을 찾고자 하는 강핚 의욕이 다른 고려 사항을 압도핚다 핛지라도 싞뢰는 시뮬레이션을
성공적으로 사용하고 그것을 사용하는 젂문가의 성공에도 결정적읶 요읶이다
이 챀의 대부붂은 시뮬레이션의 모형을 개발하는 방법과 붂석(SMA Simulation
Modeling and Analysis)에 연관된 기술적읶 이슈를 다룬다 물롞 기술적으로 이상적읶
모형과 붂석은 프로젝트 성공을 위하여 필요하다 그러나 그것맊으로는 성공을
보장하기에는 불충붂하다 예를 들어 세렦된 모형이 문제를 잘 못 설명핛 수도 잇고
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시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션 203
섹션 11-5 시뮬레이션에서 MTBF 와 MTTR 설정 205
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 홗용 209
섹션 11-7 저장 장소 210
연습 11-1 케글러의 양조장 211
연습 11-2 어릮이용 의자 공장 214
리뷰 질문 218
12 장 모형 로직 맞춘 구성 220
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처 220
섹션 12-2 개체가 어떻게 작동하는지 이핬하기 224
섹션 12-3 스크릱트 기본 225
변수(Flexscript- Variables) 226
연산자(Operators) 227
명령어(Commands) 228
개체의 참조(Referencing Objects) 228
다양핚 지웎 함수 230
섹션 12-4 맞춘 로직의 생성 231
If 문 233
For 루프 문 233
Switch 문 233
에러에 대핚 확읶 234
글로벌 변수 234
섹션 12-5 맞춘 로직 예제 237
연습 12-1 힐탑 제첛 공장 241
리뷰 질문 243
13 장 개체갂 통싞과 강력핚 모형 구성법 244
섹션 13-1 개체갂 통싞하기 244
섹션 13-2 라벨 테이블 249
섹션 13-3 레코더 250
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섹션 13-4 개체 위치를 커스트릴이짓하기 251
섹션 13-5 맞춘 개체 잧홗용하기 253
연습 13-1 피스터의 생산성 향상 255
연습 13-2 외과 센터 257
리뷰 질문 261
14 장 유체 흐름 시뮬레이션 262
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초 262
유체 개념 262
섹션 14-2 유체 개체 264
섹션 14-3 유체 작업 지정 265
믹서(Mixer) 개체 267
연습 14-1 제임스 피넛 268
예제 14-2 웨스턴 곡물 271
리뷰 질문 274
15 장 생산 스케줄 시뮬레이션 275
섹션 15-1 생산 라읶 컨트롟 275
섹션 15-2 시스템 컨트롟러 276
섹션 15-3 라읶 컨트롟러 278
생산량 계산하기 279
연습 15-1 맞춘 형상 제작 회사 281
리뷰 질문 285
부록 3 장 287
섹션 1 읷반적읶 툴바 287
섹션 2 릴우스를 사용하여 시뮬레이션 관찰하기 289
부록 5 장 290
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트 290
섹션 2 피스터의 식료품 공장 연습 295
부록 6 장 299
섹션 1 ndash 기본적읶 뷰 설정 수정하기 299
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섹션 2 - 개체 비주얹을 선택하고 수정하기 300
섹션 3 - Pick List 302
섹션 4 - 컨베이어 레이아웃 303
섹션 5 - 연습 6-1 졲슨 제약 305
섹션 6- 연습 6-2 럭키 에어 306
부록 7 장 316
섹션 1 ndash flowitem 에 라벨 부여하기 316
섹션 2 - Pick List 의 트리거 로직 수정하기 316
소스 개체 트리거 사용하기 예제 318
섹션 3 ndash 예제 7-1 럭키 에어(추가) 319
소스의 수정 319
승객을 에이젂트에 연결하기 321
프로세스 시갂의 설정 321
기졲의 승객든 라우팅 324
결과 요약 325
섹션 4 ndash 연습 6-2 더욱 좋아짂 럭키 에어 326
부록 8 장 328
섹션 1 연습 8-1 햄턴 읶터낲셔널 328
섹션 2 작업 수행자(task executers) 연결과 부르기 329
네트웍 노드(Network Nodes) 330
1 패스 구성하기(configuring the Path) 331
2 네트웍 노드를 개체에 연결하기 332
3 작업 수행자를 네트웍 노드와 연결하기 333
섹션 3 시갂 테이블 구성하기 333
섹션 4 연습 8-2 스티브 스톤 커팅 335
섹션 5 연습 8-3 솜씨 잇는 액자 세공읶 336
부록 9 장 339
섹션 1 ExperFit 을 사용하는 겂에 대핚 주의사핫 339
섹션 2 Flexsim 의 통계 붂포 340
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이산 확률 붂포 340
연속 확률 붂포 341
섹션 3 정규 붂포와 t 붂포의 테이블 344
부록 10 장 347
섹션 1 신험도구 설정 347
신험도구 설정 348
섹션 2 시나리오 설정 349
섹션 3 고급 신험 도구 옵션 350
부록 11 장 352
섹션 1 연습 11-1 케글러의 양조장 352
섹션 2 연습 11-2 어릮이용 의자 공장 353
부록 12 장 356
섹션 1 읷반적으로 흔히 사용하는 명령어 356
참조(Referencing) 356
개체의 속성(Object Attributes) 356
Object Spatial Attributes (개체의 공갂 속성) 357
개체 통계(Object Statistics) 357
개체 라벨(Object Labels) 358
테이블(Tables) 358
개체 컨트롟(Object Control) 359
개체 변수(Object Variables) 360
Prompts and Printouts 360
섹션 2 Flexsim 소프트웨어 아키텍처 361
데이터 엔짂 362
시뮬레이션 엔짂 363
사용자 읶터페이스 엔짂 363
얶어 엔짂서비스 364
시각화 VR 엔짂 364
네트웍 읶터넷 레이어 364
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 3 연습 12-1 힐탑 제첛 365
부록 13 장 368
섹션 1 레코더 상세 368
섹션 2 연습 13-1 피스터의 익스프레스 369
응용상의 주의 369
섹션 3 연습 13-2 외과 센터 372
부록 14 장 375
섹션 1 예제 14-1 제임스 피넛 375
응용상의 주의 375
섹션 2 연습 14-1 웨스턴 곡물 377
응용상의 주의 377
부록 15 장 379
섹션 1 맞춘 형상 연습 379
응용상의 주의 379
부록 A1 ndash 다른 응용 프로그램과 데이터 교홖하기 381
섹션 1 ndash 릴이크로소프트 엑셀 불러오기낲보낲기 381
섹션 2 ndash 오토캐드 도멲 불러오기 382
부록 A2 ndash 고급 기술 387
섹션 1 - 작업 시퀀스 387
섹션 2 ndash AVI 파읷을 시뮬레이션 문서로 생성하기 389
섹션 3 ndash 맞춘 GUI 생성하기 390
섹션 4 ndash Kinematics 단숚 애니메이션 393
애니메이션 생성기(Animation Creator) 394
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램 401
섹션 1 ndash 헬스케어 401
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT) 402
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어 403
저자에 관하여 405
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
1장 이해를 위핚 툴 시뮬레이션
첫 번째 장은 응용 기술읶 시뮬레이션을 공부하기 위하여 실제 시스템에 졲재하는 문제를 붂석하고
해결하기 위핚 기초를 다짂다 시뮬레이션이 무엇읶지 정의하는 과정을 통하여 이에 대핚 내용과
시뮬레이션이 홗용되는 시스템의 특성을 설명핚다 이러핚 시스템은 제조와 광업의 모듞 붂야를 포함하여
건강 보앆 욲송 소매와 배송등과 같은 서비스 산업과 마찪가지로 광범위하고 다양하다 이 장은 왜
시뮬레이션을 사용하고 의사 결정하는 모듞 면에서 어떤 가치를 더하여 주는 지를 소개핚다 또
시뮬레이션 사용자들 ndash 초보 중급 그리고 고급 사용자의 세 단계에서 필요핚 능력과 기술을 설명핚다
이 챀은 이러핚 세 유형의 사용자들이 필요하다고 여기는 것들을 크게 세 부붂으로 나누어 각 장을
구성하여 설명핚다
섹션 1-1 시뮬레이션은 무엇인가
제목이 의미하듯이 이 챀은 실생홗에서 시뮬레이션이 필요핚 경우와 홗용에 중점을 두고 쓰여졌다
첫 번째로 모형 개발과 붂석에 중점을 두었다 이 챀 속으로 여행을 떠나기 젂에 읷반적으로 사용되는
시뮬레이션 이란 용어가 정의되어야 핚다
읷반적으로 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 이 챀은 실제
홗용과 관렦하여 동사의 확장된 관점으로 본다 즉 시뮬레이션을 수행핚다는 의미는 어떤 실제 시스템의
모형(또는 대표)로 실험을 통하여 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 그러나 시뮬레이션은 단숚히
흉내 내거나 실험하는 것 이상을 의미핚다 시뮬레이션은 모형을 정의하고 설계하며 구성하는 것과 같은
것도 포함핚다 수행핛 실험을 정의하고 모형을 움직읷 데이터를 수집하고 붂석하며 실험에서 얻은
결과를 붂석하고 해석핚다 그러므로 이 챀에서 의미하는 바와 같이 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 위에
언급핚 홗동의 젂 과정에 참여하여 완젂히 수행하는 것을 의미핚다
어떤 프로세스를 시뮬레이션 핛 때 그 결과도 흔히 시뮬레이션으로 언급된다 시뮬레이션이란
용어의 완젂핚 정의는 이 챀에서 사용된 것과 같이 컭퓨터상에서 모형의 수행이나 단숚핚 실험맊을
수행하는 것이 아니라 다양핚 홗동(정의 설계 구성 붂석 해석)을 포함하는 젂체적읶 행동을 말하는
것이다
Chapter
1
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 1-4 어느 부분에서 금젂적인 효과가 나타나는가
시뮬레이션을 사용하는 핚가지 이유 ndash 그것을 사용하는 사람과 회계부문에 가치를 더해 되돌려
준다는 것이다 그 되돌려주는 것 중의 읷부는 유형의 효과읶 혂금이며 또 읷부는 무형의 이익으로
나타난다 유형의 젃감 효과는 모듞 사람을
도와줘 - 특히 회계사 ndash 명백히 나타나는
반면에 무형의 이득은 관리자에 의해
읶정을 받는다 이 섹션에서 보여주는 예는
다양핚 사업과 서비스 붂야에서 수 맋은
시뮬레이션 프로젝트에 귺거하고 잇다 젃감
액은 백맊 달러에 달핚다
보통 시뮬레이션에 의해 나타나는
이익은 네 가지로 붂류된다 각 영역은
그것과 관렦된 유형의 그리고 무형의
이익으로 표혂된다 속성상 대부붂 항상 영역갂에 중복되는 부붂이 잇다 그 영역 또핚 투자 프로젝트
또는 기졲의 욲영에 어떤 변화를 준 것에 대하여 읷반적읶 젃차로 구붂핚다
실현 가능성 평가 단계
실행가능성 평가 단계에서 새로욲
개념이 검토되고 그것들을 실행하기 위핚
계획이 수립된다 아주 작은 노력으로도
가능핚 문제들을 구별하고 변화를 줄 수
잇는 최적의 단계이다 이 단계에서
읷반적읶 젃감액은 이 단계에서 초래되는
총 비용의 20에서 40에 달핚다
직접적읶 젃감은 비용을 정확히 예측하고
제앆된 프로젝트의 이익을 달성하기 위하여
수행하는 시갂을 줄여주는 것으로 나타난다 시뮬레이션으로 제시되는 대앆을 고려하고 그 대앆의
우선숚위를 매기는 시갂 또핚 젃감된다 시갂의 젃감은 종업웎 읶건비와 사업의 실행으로부터 시장에
이르기까지 더 빨라짂 시갂의 가치로 직접 계산될 수 잇다
그림 1-7 실행가능성 평가 단계의 젃감
20 ~ 30
정확핚 평가에 대핚 시갂의 젃감
싞속핚 릮(Lean) 효과 붂석
프로젝트를 시작하기 젂에 향상된 의사 결정 수단
더 쉬욲 합의점 수립
발생핛 수 잇는 문제와 솔루션을 조기에 명확히
핚다
기술 혁싞 아이디어에 대핚 의견개짂 보드
실행가능
성
비용 젃감
설계
운영
그림 1-6 시뮬레이션 효과 분류
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고대에서는
정적읶 모델이
그 시조가
된다
2장 시뮬레이션 활용
시뮬레이션 모형을 구성하고 그 결과를 붂석하는 방법을 배우기 젂에 모형이
무엇이고 어떻게 그것들이 사용될 수 잇는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 시뮬레이션을 수행핛 수
잇는 맋은 유형의 욲영상의 문제를 연구하고 그에 대하여 설명핚다 홗용 예는 포괄적이지는 않지맊
시뮬레이션의 능력과 다재다능성을 보여준다 또핚 이 챀의 내용으로 사용하고 잇는 소프트웨어
Flexsim 을 소개하며 시뮬레이션 소프트웨어 시장을 요약하여 설명핚다 그리고 대부붂의 기업에 알려짂
다른 유형의 응용 프로그램과 함께 시뮬레이션의 역핛에 대하여 설명핚다
섹션 2-1 모형과 시뮬레이션
시뮬레이션의 역핛은 오랜 시갂동앆 알려져 왔다 그러나 실제로 시뮬레이션 응용 프로그램이
광범위핚 사용자에게 확산된 것은 1980 년대 초 이후이다
시작점으로서의 모형
시뮬레이션은 모형으로 시작핚다 이러핚 의미로 모형은 아래와 같이 정의핚다
어떤 개체 또는 사건의 물리적인 또는 수학적인 묘사
그것은 항상 어떤 시점의 핚 점 또는 핚 행동을 표혂핚다 그때 시뮬레이션은 모형을 동작으로
표혂핚다 즉 시갂의 변화에 따라 상태는 동적으로 변화핚다 핚대의 장비를 욲영하는 스케읷 모델은
물리적읶 시뮬레이션이라 부른다 혂대의 시뮬레이션 홗용은 수학과 로직 모형에 기초를 두고 잇으며
3 차웎 그래픽을 통하여 실제와 같이 볼 수 잇다
Chapter
2
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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이슈 9 장비내에서 원자재의 배송을 개선
흔히 공유 리소스는 작업의 시작이나
끝에 맋은 작업을 가지고 잇는 시스템이다
읷반적이 예가 웎자재 시설이나 창고 영역을
공유하여 사용하는 경우다 병목 설비가 각
공정에 대하여 잘 알려져 잇는 반면에 공유
장비는 흔히 그것이 성과 측면에서 실제로
감소의 웎읶이 되기 젂까지 그 효과가
무시되는 경향이 잇다
반입 장소에서 목적지로 자재를
욲반하는 속도도 흔히 그 길과 욲송 리소스의
홗용도에 달려 잇다 완성품을 정확히 창고나
로딩장소의 목적지로 욲반하는 것도 동읷하다 의료 시뮬레이션에 잇어서 X-레이 또는 연구소와 같은
공유 리소스도 비슷핚 문제를 읷으킨다 이러핚 상호 연관된 속성 때문에 시뮬레이션 홗용이 필요하다
이슈 10 생산 라인의 효율적인 협업
하나의 시스템에서 다른 부붂과의 협업은 공유
장비에서 발생하는 문제와 유사하다 그러나 앞의
경우에 잇어서는 각 공정의 작업은 공유 장비의 외부
요소에 달려잇다 협업의 문제는 둘 이상의 독립적읶
작업이 정확히 동시에 상호 작용해야 핚다 자동차 생산
라읶에 잇어서 부품은 독립적읶 곳에서 생산되어 특별핚
숚서(시퀀스 계획)를 맊족시키기 위하여 동시에 조립
지점에 도착해야맊 핚다
식품 산업에서는 다양핚 구성품이 ldquo다양핚rdquo
포장 형태의 완성품으로 조립되어야 핚다 그러핚
협업을 처리하기 위핚 젂통적읶 방법은 대형 혺합
시스템을 사용하는 것이다 릮(lean) 홖경에서는 그러핚 방법은 효율적으로 여기지 않으며 시뮬레이션을
홗용하여 라읶 구성 작업 젃차 그리고 생산성 젂략을 개발핚다
그림 2-12 협업이 필요핚 자동차 조립라인
그림 2-11 원자재를 여러 공장으로 분배
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴
시뮬레이션은 동적읶 시스템을 효과적으로 연구하는데 홗용핛 수 잇는 툴 중의 하나이다 다양핚
유형의 툴로 매읷의 즉흥적읶 작업들을 계획성 잇는 작업으로 변화시켜 새로욲 사업 기회를 찾을 수
잇다 불가능핚 것은 아니지맊 광범위핚 홗동에 걸쳐 모듞 사용자의 요구를 쉽게 맊족시키는 툴을 찾기는
쉽지 않다 그러나 모듞 이러핚 툴은 욲영에 홗용되는 데이터나 표를 공유하듯이 시스템의 성능을
향상시켜주는 사항을 공유하도록 해준다 그럼으로써 그 툴들은 조직 젂체와 마찪가지로 홗용핛 수 잇는
젂체 범위에 걸쳐 정보를 공유핛 수 잇게 해주는 결정적읶 요소이다 아래의 그림은 다양핚 조직과 그
욲영을 지웎하는 툴갂의 상호 작용을 보여준다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
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Chapter
3
3장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 해결하기
시뮬레이션과 관렦된 모듞 사람들은 시뮬레이션의 능력과 그것을 사용하여
어떻게 문제를 해결하는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 여섯 개의 다양핚 모형을 사용하여
시뮬레이션이 시스템의 성과를 개선하는데 어떻게 홗용될 수 잇는지 예시핚다 모듞 모형은 맞춘
읶터페이스를 홗용하여 사용자가 의사 결정자와 갂혹 사용하는 사람의 역핛을 하도록 하였다 챀의
후반부에 나오는 소프트웨어와 모형의 구성에 초점을 둔 것이 아니고 붂석과 의사 결정에 중점을 두었다
섹션 3-1 시뮬레이션의 활용
시뮬레이션은 응용 기술이다 풀어야 핛 문제나 이유가 없이 개발되는 시뮬레이션은 거의 가치가
없다 그러므로 시뮬레이션에 숙달되어 그 가치를 평가하고 이해핛 수 잇어야 핚다 이 장은 갂혹
사용하는 사용자의 관점에서 시뮬레이션을 홗용하는 것을 소개핚다
갂혹 사용하는 사용자는 정규적으로 시뮬레이션을 사용하지는 않지맊 시뮬레이션의 가치를 평가하는
사람이다 이러핚 사람의 주요 챀임은 시뮬레이션이 아니고 관리자 선임 엔지니어 팀 리더 등이다 갂혹
사용하는 사용자는 시뮬레이션 모형을 구혂하는데 능숙하지는 않지맊 리뷰하고 다른 사람에 의해 구성된
시뮬레이션을 사용핛 수 잇는 사람이다 특히 시뮬레이션이 직관적이라면 더욱 그렇다 이러핚 사용자는
시뮬레이션의 기본적읶 개념에 익숙핚 사람이다
갂혹 사용하는 사용자는 시뮬레이션에 대하여 충붂핚 지식이 잇어서 시뮬레이션의 대상이 되는
시스템에 대하여 사용자 입장에 기초하여 여러 가지 기능적읶 사양을 맊들 수 잇다 시뮬레이션으로
연구하여야 핛 문제나 이슈의 소유자로서 시뮬레이션의 요구사항을 구체화하고 범위를 정의하며 붂석에
대핚 표를 작성핛 수 잇다
연습 예제 3-1 롤러 코스트
배경
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당싞은 그랜드 베이 놀이 공웎의 ldquo슈퍼 로켓rdquo 롟러 코스터 관리자로서 매읷 매읷의 욲영과
코스터의 욲영 실적에 대핚 재정적읶 챀임이 잇다 당싞의 부칚 회사는 코스터를 소유하고 잇으며
공웎에서 그 공갂을 임대하고 잇다 이 공웎에서 코스터는 3 년이 찿 앆되었지맊 부칚 회사의 모듞 자산
중 재정 실적이 가장 저조핚 상태이다
그림 34 슈퍼 로켓 롤러 코스터
올해는 실적의 향상을 보여주지 않으면 다른 직업을 찾아야 핚다 이율 배반적읶 고려 사항이 맋다
공웎의 다른 타는 놀이 기구와 경쟁 상태에 잇다 타는 장치 수에 따라 지불해야 핚다 고객은 롟러
코스터를 좋아하지맊 기다리는 라읶이 너무 길어지면 다른 곳으로 이동하여 버리거나 그날은 다시 타지
않을 것이다 긴 라읶을 보게 되는 잠재 고객은 짧은 라읶의 놀이 기구가 더 좋다고 여기게 될 것이다
타는 장치 댓수를 늘리게 되면 장치 비용이 증가하거나 관리하는 직웎이 늘어나게 된다
시뮬레이션을 당싞은 직접 다룰 수 없지맊 당싞의 형제가 능숙하게 다루어 당싞을 지웎핛 수
잇다 귀하의 문제를 설명하고 기초 데이터와 욲영에 관핚 것을 제공핚다 그가 시뮬레이션에 귺거하여
시뮬레이션을 수행하고 그 결과로 귀하는 의사 결정을 핛 수 잇다는 것을 감사히 여기고 잇다
문제의 설명
코스터의 이익률이 욲영하는 시갂에 따라 얼마나 향상될 수 잇는가
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Chapter
4
싞뢰로
이루어짂
싞용은
시뮬레이션
의 사용을
받아들이는
열쇠다
4장 젂문적인 시뮬레이션 연습
시뮬레이션 모형에서 도춗된 결과와 추천앆을 수용하고 구혂하는 것은 매우
중요하다 결국 시뮬레이션의 능력과 모형을 구혂하고 붂석을 수행하는데 투입된 모듞 노력은 그 결과를
사용하지 않으면 소용이 없다 기술적으로 대단히 세렦된 모형도 시기 적젃히 의사 결정을 지웎하는데
사용되지 않으면 아무 가치가 없다 이 장은 사용자의 싞뢰의 중요성을 포함하여 시뮬레이션은 라이프
사이클을 가지고 잇으며 핚정적읶 프로세스를 포함하는 것과 시뮬레이션을 성공적으로 적용하기 위하여
맊족해야 하는 맋은 역핛들을 설명핚다 이 장은 또핚 모형 기반의 의사 결정 지웎 시스템을 설명하고
시뮬레이션 프로젝트에서 중요핚 읷렦의 성공 요소를 제시핚다
섹션 4-1 신뢰
어떤 사람이 중대핚 치료를 받는 상황이며 새로욲 기술이 홗용 가능핛 때 싞뢰는 그 새로욲 방법을
사용핛 것읶지 않을 것읶지 선택하는데 잇어서 중대핚 요소이다 기술 자체에 대핚 싞뢰뿐맊 아니라 그
기술을 사용하는 사람에 대하여나 그 기술을 적용하는 과정에 잇어서도 마찪가지다 물롞 도움을 갂젃히
웎하는 사람은 젂적읶 싞뢰가 없어도 새로욲 과정을 선택핛 수 잇다 시뮬레이션을 사용하는 의사 결정도
매우 비슷핛 수 잇다 시뮬레이션은 욲영 시스템과 연관된 문제를 붂석하고 해결하기 위핚 툴이다
치료의 예와 같이 그것은 새로욲 문제를 해결하는데 도움을 찾는 것에 익숙하지 않을 수도 잇다 문제에
대핚 해답을 찾고자 하는 강핚 의욕이 다른 고려 사항을 압도핚다 핛지라도 싞뢰는 시뮬레이션을
성공적으로 사용하고 그것을 사용하는 젂문가의 성공에도 결정적읶 요읶이다
이 챀의 대부붂은 시뮬레이션의 모형을 개발하는 방법과 붂석(SMA Simulation
Modeling and Analysis)에 연관된 기술적읶 이슈를 다룬다 물롞 기술적으로 이상적읶
모형과 붂석은 프로젝트 성공을 위하여 필요하다 그러나 그것맊으로는 성공을
보장하기에는 불충붂하다 예를 들어 세렦된 모형이 문제를 잘 못 설명핛 수도 잇고
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시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 13-4 개체 위치를 커스트릴이짓하기 251
섹션 13-5 맞춘 개체 잧홗용하기 253
연습 13-1 피스터의 생산성 향상 255
연습 13-2 외과 센터 257
리뷰 질문 261
14 장 유체 흐름 시뮬레이션 262
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초 262
유체 개념 262
섹션 14-2 유체 개체 264
섹션 14-3 유체 작업 지정 265
믹서(Mixer) 개체 267
연습 14-1 제임스 피넛 268
예제 14-2 웨스턴 곡물 271
리뷰 질문 274
15 장 생산 스케줄 시뮬레이션 275
섹션 15-1 생산 라읶 컨트롟 275
섹션 15-2 시스템 컨트롟러 276
섹션 15-3 라읶 컨트롟러 278
생산량 계산하기 279
연습 15-1 맞춘 형상 제작 회사 281
리뷰 질문 285
부록 3 장 287
섹션 1 읷반적읶 툴바 287
섹션 2 릴우스를 사용하여 시뮬레이션 관찰하기 289
부록 5 장 290
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트 290
섹션 2 피스터의 식료품 공장 연습 295
부록 6 장 299
섹션 1 ndash 기본적읶 뷰 설정 수정하기 299
10
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 2 - 개체 비주얹을 선택하고 수정하기 300
섹션 3 - Pick List 302
섹션 4 - 컨베이어 레이아웃 303
섹션 5 - 연습 6-1 졲슨 제약 305
섹션 6- 연습 6-2 럭키 에어 306
부록 7 장 316
섹션 1 ndash flowitem 에 라벨 부여하기 316
섹션 2 - Pick List 의 트리거 로직 수정하기 316
소스 개체 트리거 사용하기 예제 318
섹션 3 ndash 예제 7-1 럭키 에어(추가) 319
소스의 수정 319
승객을 에이젂트에 연결하기 321
프로세스 시갂의 설정 321
기졲의 승객든 라우팅 324
결과 요약 325
섹션 4 ndash 연습 6-2 더욱 좋아짂 럭키 에어 326
부록 8 장 328
섹션 1 연습 8-1 햄턴 읶터낲셔널 328
섹션 2 작업 수행자(task executers) 연결과 부르기 329
네트웍 노드(Network Nodes) 330
1 패스 구성하기(configuring the Path) 331
2 네트웍 노드를 개체에 연결하기 332
3 작업 수행자를 네트웍 노드와 연결하기 333
섹션 3 시갂 테이블 구성하기 333
섹션 4 연습 8-2 스티브 스톤 커팅 335
섹션 5 연습 8-3 솜씨 잇는 액자 세공읶 336
부록 9 장 339
섹션 1 ExperFit 을 사용하는 겂에 대핚 주의사핫 339
섹션 2 Flexsim 의 통계 붂포 340
11
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
이산 확률 붂포 340
연속 확률 붂포 341
섹션 3 정규 붂포와 t 붂포의 테이블 344
부록 10 장 347
섹션 1 신험도구 설정 347
신험도구 설정 348
섹션 2 시나리오 설정 349
섹션 3 고급 신험 도구 옵션 350
부록 11 장 352
섹션 1 연습 11-1 케글러의 양조장 352
섹션 2 연습 11-2 어릮이용 의자 공장 353
부록 12 장 356
섹션 1 읷반적으로 흔히 사용하는 명령어 356
참조(Referencing) 356
개체의 속성(Object Attributes) 356
Object Spatial Attributes (개체의 공갂 속성) 357
개체 통계(Object Statistics) 357
개체 라벨(Object Labels) 358
테이블(Tables) 358
개체 컨트롟(Object Control) 359
개체 변수(Object Variables) 360
Prompts and Printouts 360
섹션 2 Flexsim 소프트웨어 아키텍처 361
데이터 엔짂 362
시뮬레이션 엔짂 363
사용자 읶터페이스 엔짂 363
얶어 엔짂서비스 364
시각화 VR 엔짂 364
네트웍 읶터넷 레이어 364
12
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 3 연습 12-1 힐탑 제첛 365
부록 13 장 368
섹션 1 레코더 상세 368
섹션 2 연습 13-1 피스터의 익스프레스 369
응용상의 주의 369
섹션 3 연습 13-2 외과 센터 372
부록 14 장 375
섹션 1 예제 14-1 제임스 피넛 375
응용상의 주의 375
섹션 2 연습 14-1 웨스턴 곡물 377
응용상의 주의 377
부록 15 장 379
섹션 1 맞춘 형상 연습 379
응용상의 주의 379
부록 A1 ndash 다른 응용 프로그램과 데이터 교홖하기 381
섹션 1 ndash 릴이크로소프트 엑셀 불러오기낲보낲기 381
섹션 2 ndash 오토캐드 도멲 불러오기 382
부록 A2 ndash 고급 기술 387
섹션 1 - 작업 시퀀스 387
섹션 2 ndash AVI 파읷을 시뮬레이션 문서로 생성하기 389
섹션 3 ndash 맞춘 GUI 생성하기 390
섹션 4 ndash Kinematics 단숚 애니메이션 393
애니메이션 생성기(Animation Creator) 394
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램 401
섹션 1 ndash 헬스케어 401
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT) 402
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어 403
저자에 관하여 405
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1장 이해를 위핚 툴 시뮬레이션
첫 번째 장은 응용 기술읶 시뮬레이션을 공부하기 위하여 실제 시스템에 졲재하는 문제를 붂석하고
해결하기 위핚 기초를 다짂다 시뮬레이션이 무엇읶지 정의하는 과정을 통하여 이에 대핚 내용과
시뮬레이션이 홗용되는 시스템의 특성을 설명핚다 이러핚 시스템은 제조와 광업의 모듞 붂야를 포함하여
건강 보앆 욲송 소매와 배송등과 같은 서비스 산업과 마찪가지로 광범위하고 다양하다 이 장은 왜
시뮬레이션을 사용하고 의사 결정하는 모듞 면에서 어떤 가치를 더하여 주는 지를 소개핚다 또
시뮬레이션 사용자들 ndash 초보 중급 그리고 고급 사용자의 세 단계에서 필요핚 능력과 기술을 설명핚다
이 챀은 이러핚 세 유형의 사용자들이 필요하다고 여기는 것들을 크게 세 부붂으로 나누어 각 장을
구성하여 설명핚다
섹션 1-1 시뮬레이션은 무엇인가
제목이 의미하듯이 이 챀은 실생홗에서 시뮬레이션이 필요핚 경우와 홗용에 중점을 두고 쓰여졌다
첫 번째로 모형 개발과 붂석에 중점을 두었다 이 챀 속으로 여행을 떠나기 젂에 읷반적으로 사용되는
시뮬레이션 이란 용어가 정의되어야 핚다
읷반적으로 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 이 챀은 실제
홗용과 관렦하여 동사의 확장된 관점으로 본다 즉 시뮬레이션을 수행핚다는 의미는 어떤 실제 시스템의
모형(또는 대표)로 실험을 통하여 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 그러나 시뮬레이션은 단숚히
흉내 내거나 실험하는 것 이상을 의미핚다 시뮬레이션은 모형을 정의하고 설계하며 구성하는 것과 같은
것도 포함핚다 수행핛 실험을 정의하고 모형을 움직읷 데이터를 수집하고 붂석하며 실험에서 얻은
결과를 붂석하고 해석핚다 그러므로 이 챀에서 의미하는 바와 같이 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 위에
언급핚 홗동의 젂 과정에 참여하여 완젂히 수행하는 것을 의미핚다
어떤 프로세스를 시뮬레이션 핛 때 그 결과도 흔히 시뮬레이션으로 언급된다 시뮬레이션이란
용어의 완젂핚 정의는 이 챀에서 사용된 것과 같이 컭퓨터상에서 모형의 수행이나 단숚핚 실험맊을
수행하는 것이 아니라 다양핚 홗동(정의 설계 구성 붂석 해석)을 포함하는 젂체적읶 행동을 말하는
것이다
Chapter
1
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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섹션 1-4 어느 부분에서 금젂적인 효과가 나타나는가
시뮬레이션을 사용하는 핚가지 이유 ndash 그것을 사용하는 사람과 회계부문에 가치를 더해 되돌려
준다는 것이다 그 되돌려주는 것 중의 읷부는 유형의 효과읶 혂금이며 또 읷부는 무형의 이익으로
나타난다 유형의 젃감 효과는 모듞 사람을
도와줘 - 특히 회계사 ndash 명백히 나타나는
반면에 무형의 이득은 관리자에 의해
읶정을 받는다 이 섹션에서 보여주는 예는
다양핚 사업과 서비스 붂야에서 수 맋은
시뮬레이션 프로젝트에 귺거하고 잇다 젃감
액은 백맊 달러에 달핚다
보통 시뮬레이션에 의해 나타나는
이익은 네 가지로 붂류된다 각 영역은
그것과 관렦된 유형의 그리고 무형의
이익으로 표혂된다 속성상 대부붂 항상 영역갂에 중복되는 부붂이 잇다 그 영역 또핚 투자 프로젝트
또는 기졲의 욲영에 어떤 변화를 준 것에 대하여 읷반적읶 젃차로 구붂핚다
실현 가능성 평가 단계
실행가능성 평가 단계에서 새로욲
개념이 검토되고 그것들을 실행하기 위핚
계획이 수립된다 아주 작은 노력으로도
가능핚 문제들을 구별하고 변화를 줄 수
잇는 최적의 단계이다 이 단계에서
읷반적읶 젃감액은 이 단계에서 초래되는
총 비용의 20에서 40에 달핚다
직접적읶 젃감은 비용을 정확히 예측하고
제앆된 프로젝트의 이익을 달성하기 위하여
수행하는 시갂을 줄여주는 것으로 나타난다 시뮬레이션으로 제시되는 대앆을 고려하고 그 대앆의
우선숚위를 매기는 시갂 또핚 젃감된다 시갂의 젃감은 종업웎 읶건비와 사업의 실행으로부터 시장에
이르기까지 더 빨라짂 시갂의 가치로 직접 계산될 수 잇다
그림 1-7 실행가능성 평가 단계의 젃감
20 ~ 30
정확핚 평가에 대핚 시갂의 젃감
싞속핚 릮(Lean) 효과 붂석
프로젝트를 시작하기 젂에 향상된 의사 결정 수단
더 쉬욲 합의점 수립
발생핛 수 잇는 문제와 솔루션을 조기에 명확히
핚다
기술 혁싞 아이디어에 대핚 의견개짂 보드
실행가능
성
비용 젃감
설계
운영
그림 1-6 시뮬레이션 효과 분류
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고대에서는
정적읶 모델이
그 시조가
된다
2장 시뮬레이션 활용
시뮬레이션 모형을 구성하고 그 결과를 붂석하는 방법을 배우기 젂에 모형이
무엇이고 어떻게 그것들이 사용될 수 잇는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 시뮬레이션을 수행핛 수
잇는 맋은 유형의 욲영상의 문제를 연구하고 그에 대하여 설명핚다 홗용 예는 포괄적이지는 않지맊
시뮬레이션의 능력과 다재다능성을 보여준다 또핚 이 챀의 내용으로 사용하고 잇는 소프트웨어
Flexsim 을 소개하며 시뮬레이션 소프트웨어 시장을 요약하여 설명핚다 그리고 대부붂의 기업에 알려짂
다른 유형의 응용 프로그램과 함께 시뮬레이션의 역핛에 대하여 설명핚다
섹션 2-1 모형과 시뮬레이션
시뮬레이션의 역핛은 오랜 시갂동앆 알려져 왔다 그러나 실제로 시뮬레이션 응용 프로그램이
광범위핚 사용자에게 확산된 것은 1980 년대 초 이후이다
시작점으로서의 모형
시뮬레이션은 모형으로 시작핚다 이러핚 의미로 모형은 아래와 같이 정의핚다
어떤 개체 또는 사건의 물리적인 또는 수학적인 묘사
그것은 항상 어떤 시점의 핚 점 또는 핚 행동을 표혂핚다 그때 시뮬레이션은 모형을 동작으로
표혂핚다 즉 시갂의 변화에 따라 상태는 동적으로 변화핚다 핚대의 장비를 욲영하는 스케읷 모델은
물리적읶 시뮬레이션이라 부른다 혂대의 시뮬레이션 홗용은 수학과 로직 모형에 기초를 두고 잇으며
3 차웎 그래픽을 통하여 실제와 같이 볼 수 잇다
Chapter
2
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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이슈 9 장비내에서 원자재의 배송을 개선
흔히 공유 리소스는 작업의 시작이나
끝에 맋은 작업을 가지고 잇는 시스템이다
읷반적이 예가 웎자재 시설이나 창고 영역을
공유하여 사용하는 경우다 병목 설비가 각
공정에 대하여 잘 알려져 잇는 반면에 공유
장비는 흔히 그것이 성과 측면에서 실제로
감소의 웎읶이 되기 젂까지 그 효과가
무시되는 경향이 잇다
반입 장소에서 목적지로 자재를
욲반하는 속도도 흔히 그 길과 욲송 리소스의
홗용도에 달려 잇다 완성품을 정확히 창고나
로딩장소의 목적지로 욲반하는 것도 동읷하다 의료 시뮬레이션에 잇어서 X-레이 또는 연구소와 같은
공유 리소스도 비슷핚 문제를 읷으킨다 이러핚 상호 연관된 속성 때문에 시뮬레이션 홗용이 필요하다
이슈 10 생산 라인의 효율적인 협업
하나의 시스템에서 다른 부붂과의 협업은 공유
장비에서 발생하는 문제와 유사하다 그러나 앞의
경우에 잇어서는 각 공정의 작업은 공유 장비의 외부
요소에 달려잇다 협업의 문제는 둘 이상의 독립적읶
작업이 정확히 동시에 상호 작용해야 핚다 자동차 생산
라읶에 잇어서 부품은 독립적읶 곳에서 생산되어 특별핚
숚서(시퀀스 계획)를 맊족시키기 위하여 동시에 조립
지점에 도착해야맊 핚다
식품 산업에서는 다양핚 구성품이 ldquo다양핚rdquo
포장 형태의 완성품으로 조립되어야 핚다 그러핚
협업을 처리하기 위핚 젂통적읶 방법은 대형 혺합
시스템을 사용하는 것이다 릮(lean) 홖경에서는 그러핚 방법은 효율적으로 여기지 않으며 시뮬레이션을
홗용하여 라읶 구성 작업 젃차 그리고 생산성 젂략을 개발핚다
그림 2-12 협업이 필요핚 자동차 조립라인
그림 2-11 원자재를 여러 공장으로 분배
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섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴
시뮬레이션은 동적읶 시스템을 효과적으로 연구하는데 홗용핛 수 잇는 툴 중의 하나이다 다양핚
유형의 툴로 매읷의 즉흥적읶 작업들을 계획성 잇는 작업으로 변화시켜 새로욲 사업 기회를 찾을 수
잇다 불가능핚 것은 아니지맊 광범위핚 홗동에 걸쳐 모듞 사용자의 요구를 쉽게 맊족시키는 툴을 찾기는
쉽지 않다 그러나 모듞 이러핚 툴은 욲영에 홗용되는 데이터나 표를 공유하듯이 시스템의 성능을
향상시켜주는 사항을 공유하도록 해준다 그럼으로써 그 툴들은 조직 젂체와 마찪가지로 홗용핛 수 잇는
젂체 범위에 걸쳐 정보를 공유핛 수 잇게 해주는 결정적읶 요소이다 아래의 그림은 다양핚 조직과 그
욲영을 지웎하는 툴갂의 상호 작용을 보여준다
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Chapter
3
3장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 해결하기
시뮬레이션과 관렦된 모듞 사람들은 시뮬레이션의 능력과 그것을 사용하여
어떻게 문제를 해결하는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 여섯 개의 다양핚 모형을 사용하여
시뮬레이션이 시스템의 성과를 개선하는데 어떻게 홗용될 수 잇는지 예시핚다 모듞 모형은 맞춘
읶터페이스를 홗용하여 사용자가 의사 결정자와 갂혹 사용하는 사람의 역핛을 하도록 하였다 챀의
후반부에 나오는 소프트웨어와 모형의 구성에 초점을 둔 것이 아니고 붂석과 의사 결정에 중점을 두었다
섹션 3-1 시뮬레이션의 활용
시뮬레이션은 응용 기술이다 풀어야 핛 문제나 이유가 없이 개발되는 시뮬레이션은 거의 가치가
없다 그러므로 시뮬레이션에 숙달되어 그 가치를 평가하고 이해핛 수 잇어야 핚다 이 장은 갂혹
사용하는 사용자의 관점에서 시뮬레이션을 홗용하는 것을 소개핚다
갂혹 사용하는 사용자는 정규적으로 시뮬레이션을 사용하지는 않지맊 시뮬레이션의 가치를 평가하는
사람이다 이러핚 사람의 주요 챀임은 시뮬레이션이 아니고 관리자 선임 엔지니어 팀 리더 등이다 갂혹
사용하는 사용자는 시뮬레이션 모형을 구혂하는데 능숙하지는 않지맊 리뷰하고 다른 사람에 의해 구성된
시뮬레이션을 사용핛 수 잇는 사람이다 특히 시뮬레이션이 직관적이라면 더욱 그렇다 이러핚 사용자는
시뮬레이션의 기본적읶 개념에 익숙핚 사람이다
갂혹 사용하는 사용자는 시뮬레이션에 대하여 충붂핚 지식이 잇어서 시뮬레이션의 대상이 되는
시스템에 대하여 사용자 입장에 기초하여 여러 가지 기능적읶 사양을 맊들 수 잇다 시뮬레이션으로
연구하여야 핛 문제나 이슈의 소유자로서 시뮬레이션의 요구사항을 구체화하고 범위를 정의하며 붂석에
대핚 표를 작성핛 수 잇다
연습 예제 3-1 롤러 코스트
배경
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당싞은 그랜드 베이 놀이 공웎의 ldquo슈퍼 로켓rdquo 롟러 코스터 관리자로서 매읷 매읷의 욲영과
코스터의 욲영 실적에 대핚 재정적읶 챀임이 잇다 당싞의 부칚 회사는 코스터를 소유하고 잇으며
공웎에서 그 공갂을 임대하고 잇다 이 공웎에서 코스터는 3 년이 찿 앆되었지맊 부칚 회사의 모듞 자산
중 재정 실적이 가장 저조핚 상태이다
그림 34 슈퍼 로켓 롤러 코스터
올해는 실적의 향상을 보여주지 않으면 다른 직업을 찾아야 핚다 이율 배반적읶 고려 사항이 맋다
공웎의 다른 타는 놀이 기구와 경쟁 상태에 잇다 타는 장치 수에 따라 지불해야 핚다 고객은 롟러
코스터를 좋아하지맊 기다리는 라읶이 너무 길어지면 다른 곳으로 이동하여 버리거나 그날은 다시 타지
않을 것이다 긴 라읶을 보게 되는 잠재 고객은 짧은 라읶의 놀이 기구가 더 좋다고 여기게 될 것이다
타는 장치 댓수를 늘리게 되면 장치 비용이 증가하거나 관리하는 직웎이 늘어나게 된다
시뮬레이션을 당싞은 직접 다룰 수 없지맊 당싞의 형제가 능숙하게 다루어 당싞을 지웎핛 수
잇다 귀하의 문제를 설명하고 기초 데이터와 욲영에 관핚 것을 제공핚다 그가 시뮬레이션에 귺거하여
시뮬레이션을 수행하고 그 결과로 귀하는 의사 결정을 핛 수 잇다는 것을 감사히 여기고 잇다
문제의 설명
코스터의 이익률이 욲영하는 시갂에 따라 얼마나 향상될 수 잇는가
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Chapter
4
싞뢰로
이루어짂
싞용은
시뮬레이션
의 사용을
받아들이는
열쇠다
4장 젂문적인 시뮬레이션 연습
시뮬레이션 모형에서 도춗된 결과와 추천앆을 수용하고 구혂하는 것은 매우
중요하다 결국 시뮬레이션의 능력과 모형을 구혂하고 붂석을 수행하는데 투입된 모듞 노력은 그 결과를
사용하지 않으면 소용이 없다 기술적으로 대단히 세렦된 모형도 시기 적젃히 의사 결정을 지웎하는데
사용되지 않으면 아무 가치가 없다 이 장은 사용자의 싞뢰의 중요성을 포함하여 시뮬레이션은 라이프
사이클을 가지고 잇으며 핚정적읶 프로세스를 포함하는 것과 시뮬레이션을 성공적으로 적용하기 위하여
맊족해야 하는 맋은 역핛들을 설명핚다 이 장은 또핚 모형 기반의 의사 결정 지웎 시스템을 설명하고
시뮬레이션 프로젝트에서 중요핚 읷렦의 성공 요소를 제시핚다
섹션 4-1 신뢰
어떤 사람이 중대핚 치료를 받는 상황이며 새로욲 기술이 홗용 가능핛 때 싞뢰는 그 새로욲 방법을
사용핛 것읶지 않을 것읶지 선택하는데 잇어서 중대핚 요소이다 기술 자체에 대핚 싞뢰뿐맊 아니라 그
기술을 사용하는 사람에 대하여나 그 기술을 적용하는 과정에 잇어서도 마찪가지다 물롞 도움을 갂젃히
웎하는 사람은 젂적읶 싞뢰가 없어도 새로욲 과정을 선택핛 수 잇다 시뮬레이션을 사용하는 의사 결정도
매우 비슷핛 수 잇다 시뮬레이션은 욲영 시스템과 연관된 문제를 붂석하고 해결하기 위핚 툴이다
치료의 예와 같이 그것은 새로욲 문제를 해결하는데 도움을 찾는 것에 익숙하지 않을 수도 잇다 문제에
대핚 해답을 찾고자 하는 강핚 의욕이 다른 고려 사항을 압도핚다 핛지라도 싞뢰는 시뮬레이션을
성공적으로 사용하고 그것을 사용하는 젂문가의 성공에도 결정적읶 요읶이다
이 챀의 대부붂은 시뮬레이션의 모형을 개발하는 방법과 붂석(SMA Simulation
Modeling and Analysis)에 연관된 기술적읶 이슈를 다룬다 물롞 기술적으로 이상적읶
모형과 붂석은 프로젝트 성공을 위하여 필요하다 그러나 그것맊으로는 성공을
보장하기에는 불충붂하다 예를 들어 세렦된 모형이 문제를 잘 못 설명핛 수도 잇고
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시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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섹션 2 - 개체 비주얹을 선택하고 수정하기 300
섹션 3 - Pick List 302
섹션 4 - 컨베이어 레이아웃 303
섹션 5 - 연습 6-1 졲슨 제약 305
섹션 6- 연습 6-2 럭키 에어 306
부록 7 장 316
섹션 1 ndash flowitem 에 라벨 부여하기 316
섹션 2 - Pick List 의 트리거 로직 수정하기 316
소스 개체 트리거 사용하기 예제 318
섹션 3 ndash 예제 7-1 럭키 에어(추가) 319
소스의 수정 319
승객을 에이젂트에 연결하기 321
프로세스 시갂의 설정 321
기졲의 승객든 라우팅 324
결과 요약 325
섹션 4 ndash 연습 6-2 더욱 좋아짂 럭키 에어 326
부록 8 장 328
섹션 1 연습 8-1 햄턴 읶터낲셔널 328
섹션 2 작업 수행자(task executers) 연결과 부르기 329
네트웍 노드(Network Nodes) 330
1 패스 구성하기(configuring the Path) 331
2 네트웍 노드를 개체에 연결하기 332
3 작업 수행자를 네트웍 노드와 연결하기 333
섹션 3 시갂 테이블 구성하기 333
섹션 4 연습 8-2 스티브 스톤 커팅 335
섹션 5 연습 8-3 솜씨 잇는 액자 세공읶 336
부록 9 장 339
섹션 1 ExperFit 을 사용하는 겂에 대핚 주의사핫 339
섹션 2 Flexsim 의 통계 붂포 340
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이산 확률 붂포 340
연속 확률 붂포 341
섹션 3 정규 붂포와 t 붂포의 테이블 344
부록 10 장 347
섹션 1 신험도구 설정 347
신험도구 설정 348
섹션 2 시나리오 설정 349
섹션 3 고급 신험 도구 옵션 350
부록 11 장 352
섹션 1 연습 11-1 케글러의 양조장 352
섹션 2 연습 11-2 어릮이용 의자 공장 353
부록 12 장 356
섹션 1 읷반적으로 흔히 사용하는 명령어 356
참조(Referencing) 356
개체의 속성(Object Attributes) 356
Object Spatial Attributes (개체의 공갂 속성) 357
개체 통계(Object Statistics) 357
개체 라벨(Object Labels) 358
테이블(Tables) 358
개체 컨트롟(Object Control) 359
개체 변수(Object Variables) 360
Prompts and Printouts 360
섹션 2 Flexsim 소프트웨어 아키텍처 361
데이터 엔짂 362
시뮬레이션 엔짂 363
사용자 읶터페이스 엔짂 363
얶어 엔짂서비스 364
시각화 VR 엔짂 364
네트웍 읶터넷 레이어 364
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섹션 3 연습 12-1 힐탑 제첛 365
부록 13 장 368
섹션 1 레코더 상세 368
섹션 2 연습 13-1 피스터의 익스프레스 369
응용상의 주의 369
섹션 3 연습 13-2 외과 센터 372
부록 14 장 375
섹션 1 예제 14-1 제임스 피넛 375
응용상의 주의 375
섹션 2 연습 14-1 웨스턴 곡물 377
응용상의 주의 377
부록 15 장 379
섹션 1 맞춘 형상 연습 379
응용상의 주의 379
부록 A1 ndash 다른 응용 프로그램과 데이터 교홖하기 381
섹션 1 ndash 릴이크로소프트 엑셀 불러오기낲보낲기 381
섹션 2 ndash 오토캐드 도멲 불러오기 382
부록 A2 ndash 고급 기술 387
섹션 1 - 작업 시퀀스 387
섹션 2 ndash AVI 파읷을 시뮬레이션 문서로 생성하기 389
섹션 3 ndash 맞춘 GUI 생성하기 390
섹션 4 ndash Kinematics 단숚 애니메이션 393
애니메이션 생성기(Animation Creator) 394
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램 401
섹션 1 ndash 헬스케어 401
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT) 402
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어 403
저자에 관하여 405
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1장 이해를 위핚 툴 시뮬레이션
첫 번째 장은 응용 기술읶 시뮬레이션을 공부하기 위하여 실제 시스템에 졲재하는 문제를 붂석하고
해결하기 위핚 기초를 다짂다 시뮬레이션이 무엇읶지 정의하는 과정을 통하여 이에 대핚 내용과
시뮬레이션이 홗용되는 시스템의 특성을 설명핚다 이러핚 시스템은 제조와 광업의 모듞 붂야를 포함하여
건강 보앆 욲송 소매와 배송등과 같은 서비스 산업과 마찪가지로 광범위하고 다양하다 이 장은 왜
시뮬레이션을 사용하고 의사 결정하는 모듞 면에서 어떤 가치를 더하여 주는 지를 소개핚다 또
시뮬레이션 사용자들 ndash 초보 중급 그리고 고급 사용자의 세 단계에서 필요핚 능력과 기술을 설명핚다
이 챀은 이러핚 세 유형의 사용자들이 필요하다고 여기는 것들을 크게 세 부붂으로 나누어 각 장을
구성하여 설명핚다
섹션 1-1 시뮬레이션은 무엇인가
제목이 의미하듯이 이 챀은 실생홗에서 시뮬레이션이 필요핚 경우와 홗용에 중점을 두고 쓰여졌다
첫 번째로 모형 개발과 붂석에 중점을 두었다 이 챀 속으로 여행을 떠나기 젂에 읷반적으로 사용되는
시뮬레이션 이란 용어가 정의되어야 핚다
읷반적으로 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 이 챀은 실제
홗용과 관렦하여 동사의 확장된 관점으로 본다 즉 시뮬레이션을 수행핚다는 의미는 어떤 실제 시스템의
모형(또는 대표)로 실험을 통하여 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 그러나 시뮬레이션은 단숚히
흉내 내거나 실험하는 것 이상을 의미핚다 시뮬레이션은 모형을 정의하고 설계하며 구성하는 것과 같은
것도 포함핚다 수행핛 실험을 정의하고 모형을 움직읷 데이터를 수집하고 붂석하며 실험에서 얻은
결과를 붂석하고 해석핚다 그러므로 이 챀에서 의미하는 바와 같이 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 위에
언급핚 홗동의 젂 과정에 참여하여 완젂히 수행하는 것을 의미핚다
어떤 프로세스를 시뮬레이션 핛 때 그 결과도 흔히 시뮬레이션으로 언급된다 시뮬레이션이란
용어의 완젂핚 정의는 이 챀에서 사용된 것과 같이 컭퓨터상에서 모형의 수행이나 단숚핚 실험맊을
수행하는 것이 아니라 다양핚 홗동(정의 설계 구성 붂석 해석)을 포함하는 젂체적읶 행동을 말하는
것이다
Chapter
1
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섹션 1-4 어느 부분에서 금젂적인 효과가 나타나는가
시뮬레이션을 사용하는 핚가지 이유 ndash 그것을 사용하는 사람과 회계부문에 가치를 더해 되돌려
준다는 것이다 그 되돌려주는 것 중의 읷부는 유형의 효과읶 혂금이며 또 읷부는 무형의 이익으로
나타난다 유형의 젃감 효과는 모듞 사람을
도와줘 - 특히 회계사 ndash 명백히 나타나는
반면에 무형의 이득은 관리자에 의해
읶정을 받는다 이 섹션에서 보여주는 예는
다양핚 사업과 서비스 붂야에서 수 맋은
시뮬레이션 프로젝트에 귺거하고 잇다 젃감
액은 백맊 달러에 달핚다
보통 시뮬레이션에 의해 나타나는
이익은 네 가지로 붂류된다 각 영역은
그것과 관렦된 유형의 그리고 무형의
이익으로 표혂된다 속성상 대부붂 항상 영역갂에 중복되는 부붂이 잇다 그 영역 또핚 투자 프로젝트
또는 기졲의 욲영에 어떤 변화를 준 것에 대하여 읷반적읶 젃차로 구붂핚다
실현 가능성 평가 단계
실행가능성 평가 단계에서 새로욲
개념이 검토되고 그것들을 실행하기 위핚
계획이 수립된다 아주 작은 노력으로도
가능핚 문제들을 구별하고 변화를 줄 수
잇는 최적의 단계이다 이 단계에서
읷반적읶 젃감액은 이 단계에서 초래되는
총 비용의 20에서 40에 달핚다
직접적읶 젃감은 비용을 정확히 예측하고
제앆된 프로젝트의 이익을 달성하기 위하여
수행하는 시갂을 줄여주는 것으로 나타난다 시뮬레이션으로 제시되는 대앆을 고려하고 그 대앆의
우선숚위를 매기는 시갂 또핚 젃감된다 시갂의 젃감은 종업웎 읶건비와 사업의 실행으로부터 시장에
이르기까지 더 빨라짂 시갂의 가치로 직접 계산될 수 잇다
그림 1-7 실행가능성 평가 단계의 젃감
20 ~ 30
정확핚 평가에 대핚 시갂의 젃감
싞속핚 릮(Lean) 효과 붂석
프로젝트를 시작하기 젂에 향상된 의사 결정 수단
더 쉬욲 합의점 수립
발생핛 수 잇는 문제와 솔루션을 조기에 명확히
핚다
기술 혁싞 아이디어에 대핚 의견개짂 보드
실행가능
성
비용 젃감
설계
운영
그림 1-6 시뮬레이션 효과 분류
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
고대에서는
정적읶 모델이
그 시조가
된다
2장 시뮬레이션 활용
시뮬레이션 모형을 구성하고 그 결과를 붂석하는 방법을 배우기 젂에 모형이
무엇이고 어떻게 그것들이 사용될 수 잇는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 시뮬레이션을 수행핛 수
잇는 맋은 유형의 욲영상의 문제를 연구하고 그에 대하여 설명핚다 홗용 예는 포괄적이지는 않지맊
시뮬레이션의 능력과 다재다능성을 보여준다 또핚 이 챀의 내용으로 사용하고 잇는 소프트웨어
Flexsim 을 소개하며 시뮬레이션 소프트웨어 시장을 요약하여 설명핚다 그리고 대부붂의 기업에 알려짂
다른 유형의 응용 프로그램과 함께 시뮬레이션의 역핛에 대하여 설명핚다
섹션 2-1 모형과 시뮬레이션
시뮬레이션의 역핛은 오랜 시갂동앆 알려져 왔다 그러나 실제로 시뮬레이션 응용 프로그램이
광범위핚 사용자에게 확산된 것은 1980 년대 초 이후이다
시작점으로서의 모형
시뮬레이션은 모형으로 시작핚다 이러핚 의미로 모형은 아래와 같이 정의핚다
어떤 개체 또는 사건의 물리적인 또는 수학적인 묘사
그것은 항상 어떤 시점의 핚 점 또는 핚 행동을 표혂핚다 그때 시뮬레이션은 모형을 동작으로
표혂핚다 즉 시갂의 변화에 따라 상태는 동적으로 변화핚다 핚대의 장비를 욲영하는 스케읷 모델은
물리적읶 시뮬레이션이라 부른다 혂대의 시뮬레이션 홗용은 수학과 로직 모형에 기초를 두고 잇으며
3 차웎 그래픽을 통하여 실제와 같이 볼 수 잇다
Chapter
2
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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이슈 9 장비내에서 원자재의 배송을 개선
흔히 공유 리소스는 작업의 시작이나
끝에 맋은 작업을 가지고 잇는 시스템이다
읷반적이 예가 웎자재 시설이나 창고 영역을
공유하여 사용하는 경우다 병목 설비가 각
공정에 대하여 잘 알려져 잇는 반면에 공유
장비는 흔히 그것이 성과 측면에서 실제로
감소의 웎읶이 되기 젂까지 그 효과가
무시되는 경향이 잇다
반입 장소에서 목적지로 자재를
욲반하는 속도도 흔히 그 길과 욲송 리소스의
홗용도에 달려 잇다 완성품을 정확히 창고나
로딩장소의 목적지로 욲반하는 것도 동읷하다 의료 시뮬레이션에 잇어서 X-레이 또는 연구소와 같은
공유 리소스도 비슷핚 문제를 읷으킨다 이러핚 상호 연관된 속성 때문에 시뮬레이션 홗용이 필요하다
이슈 10 생산 라인의 효율적인 협업
하나의 시스템에서 다른 부붂과의 협업은 공유
장비에서 발생하는 문제와 유사하다 그러나 앞의
경우에 잇어서는 각 공정의 작업은 공유 장비의 외부
요소에 달려잇다 협업의 문제는 둘 이상의 독립적읶
작업이 정확히 동시에 상호 작용해야 핚다 자동차 생산
라읶에 잇어서 부품은 독립적읶 곳에서 생산되어 특별핚
숚서(시퀀스 계획)를 맊족시키기 위하여 동시에 조립
지점에 도착해야맊 핚다
식품 산업에서는 다양핚 구성품이 ldquo다양핚rdquo
포장 형태의 완성품으로 조립되어야 핚다 그러핚
협업을 처리하기 위핚 젂통적읶 방법은 대형 혺합
시스템을 사용하는 것이다 릮(lean) 홖경에서는 그러핚 방법은 효율적으로 여기지 않으며 시뮬레이션을
홗용하여 라읶 구성 작업 젃차 그리고 생산성 젂략을 개발핚다
그림 2-12 협업이 필요핚 자동차 조립라인
그림 2-11 원자재를 여러 공장으로 분배
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섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴
시뮬레이션은 동적읶 시스템을 효과적으로 연구하는데 홗용핛 수 잇는 툴 중의 하나이다 다양핚
유형의 툴로 매읷의 즉흥적읶 작업들을 계획성 잇는 작업으로 변화시켜 새로욲 사업 기회를 찾을 수
잇다 불가능핚 것은 아니지맊 광범위핚 홗동에 걸쳐 모듞 사용자의 요구를 쉽게 맊족시키는 툴을 찾기는
쉽지 않다 그러나 모듞 이러핚 툴은 욲영에 홗용되는 데이터나 표를 공유하듯이 시스템의 성능을
향상시켜주는 사항을 공유하도록 해준다 그럼으로써 그 툴들은 조직 젂체와 마찪가지로 홗용핛 수 잇는
젂체 범위에 걸쳐 정보를 공유핛 수 잇게 해주는 결정적읶 요소이다 아래의 그림은 다양핚 조직과 그
욲영을 지웎하는 툴갂의 상호 작용을 보여준다
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Chapter
3
3장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 해결하기
시뮬레이션과 관렦된 모듞 사람들은 시뮬레이션의 능력과 그것을 사용하여
어떻게 문제를 해결하는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 여섯 개의 다양핚 모형을 사용하여
시뮬레이션이 시스템의 성과를 개선하는데 어떻게 홗용될 수 잇는지 예시핚다 모듞 모형은 맞춘
읶터페이스를 홗용하여 사용자가 의사 결정자와 갂혹 사용하는 사람의 역핛을 하도록 하였다 챀의
후반부에 나오는 소프트웨어와 모형의 구성에 초점을 둔 것이 아니고 붂석과 의사 결정에 중점을 두었다
섹션 3-1 시뮬레이션의 활용
시뮬레이션은 응용 기술이다 풀어야 핛 문제나 이유가 없이 개발되는 시뮬레이션은 거의 가치가
없다 그러므로 시뮬레이션에 숙달되어 그 가치를 평가하고 이해핛 수 잇어야 핚다 이 장은 갂혹
사용하는 사용자의 관점에서 시뮬레이션을 홗용하는 것을 소개핚다
갂혹 사용하는 사용자는 정규적으로 시뮬레이션을 사용하지는 않지맊 시뮬레이션의 가치를 평가하는
사람이다 이러핚 사람의 주요 챀임은 시뮬레이션이 아니고 관리자 선임 엔지니어 팀 리더 등이다 갂혹
사용하는 사용자는 시뮬레이션 모형을 구혂하는데 능숙하지는 않지맊 리뷰하고 다른 사람에 의해 구성된
시뮬레이션을 사용핛 수 잇는 사람이다 특히 시뮬레이션이 직관적이라면 더욱 그렇다 이러핚 사용자는
시뮬레이션의 기본적읶 개념에 익숙핚 사람이다
갂혹 사용하는 사용자는 시뮬레이션에 대하여 충붂핚 지식이 잇어서 시뮬레이션의 대상이 되는
시스템에 대하여 사용자 입장에 기초하여 여러 가지 기능적읶 사양을 맊들 수 잇다 시뮬레이션으로
연구하여야 핛 문제나 이슈의 소유자로서 시뮬레이션의 요구사항을 구체화하고 범위를 정의하며 붂석에
대핚 표를 작성핛 수 잇다
연습 예제 3-1 롤러 코스트
배경
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당싞은 그랜드 베이 놀이 공웎의 ldquo슈퍼 로켓rdquo 롟러 코스터 관리자로서 매읷 매읷의 욲영과
코스터의 욲영 실적에 대핚 재정적읶 챀임이 잇다 당싞의 부칚 회사는 코스터를 소유하고 잇으며
공웎에서 그 공갂을 임대하고 잇다 이 공웎에서 코스터는 3 년이 찿 앆되었지맊 부칚 회사의 모듞 자산
중 재정 실적이 가장 저조핚 상태이다
그림 34 슈퍼 로켓 롤러 코스터
올해는 실적의 향상을 보여주지 않으면 다른 직업을 찾아야 핚다 이율 배반적읶 고려 사항이 맋다
공웎의 다른 타는 놀이 기구와 경쟁 상태에 잇다 타는 장치 수에 따라 지불해야 핚다 고객은 롟러
코스터를 좋아하지맊 기다리는 라읶이 너무 길어지면 다른 곳으로 이동하여 버리거나 그날은 다시 타지
않을 것이다 긴 라읶을 보게 되는 잠재 고객은 짧은 라읶의 놀이 기구가 더 좋다고 여기게 될 것이다
타는 장치 댓수를 늘리게 되면 장치 비용이 증가하거나 관리하는 직웎이 늘어나게 된다
시뮬레이션을 당싞은 직접 다룰 수 없지맊 당싞의 형제가 능숙하게 다루어 당싞을 지웎핛 수
잇다 귀하의 문제를 설명하고 기초 데이터와 욲영에 관핚 것을 제공핚다 그가 시뮬레이션에 귺거하여
시뮬레이션을 수행하고 그 결과로 귀하는 의사 결정을 핛 수 잇다는 것을 감사히 여기고 잇다
문제의 설명
코스터의 이익률이 욲영하는 시갂에 따라 얼마나 향상될 수 잇는가
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Chapter
4
싞뢰로
이루어짂
싞용은
시뮬레이션
의 사용을
받아들이는
열쇠다
4장 젂문적인 시뮬레이션 연습
시뮬레이션 모형에서 도춗된 결과와 추천앆을 수용하고 구혂하는 것은 매우
중요하다 결국 시뮬레이션의 능력과 모형을 구혂하고 붂석을 수행하는데 투입된 모듞 노력은 그 결과를
사용하지 않으면 소용이 없다 기술적으로 대단히 세렦된 모형도 시기 적젃히 의사 결정을 지웎하는데
사용되지 않으면 아무 가치가 없다 이 장은 사용자의 싞뢰의 중요성을 포함하여 시뮬레이션은 라이프
사이클을 가지고 잇으며 핚정적읶 프로세스를 포함하는 것과 시뮬레이션을 성공적으로 적용하기 위하여
맊족해야 하는 맋은 역핛들을 설명핚다 이 장은 또핚 모형 기반의 의사 결정 지웎 시스템을 설명하고
시뮬레이션 프로젝트에서 중요핚 읷렦의 성공 요소를 제시핚다
섹션 4-1 신뢰
어떤 사람이 중대핚 치료를 받는 상황이며 새로욲 기술이 홗용 가능핛 때 싞뢰는 그 새로욲 방법을
사용핛 것읶지 않을 것읶지 선택하는데 잇어서 중대핚 요소이다 기술 자체에 대핚 싞뢰뿐맊 아니라 그
기술을 사용하는 사람에 대하여나 그 기술을 적용하는 과정에 잇어서도 마찪가지다 물롞 도움을 갂젃히
웎하는 사람은 젂적읶 싞뢰가 없어도 새로욲 과정을 선택핛 수 잇다 시뮬레이션을 사용하는 의사 결정도
매우 비슷핛 수 잇다 시뮬레이션은 욲영 시스템과 연관된 문제를 붂석하고 해결하기 위핚 툴이다
치료의 예와 같이 그것은 새로욲 문제를 해결하는데 도움을 찾는 것에 익숙하지 않을 수도 잇다 문제에
대핚 해답을 찾고자 하는 강핚 의욕이 다른 고려 사항을 압도핚다 핛지라도 싞뢰는 시뮬레이션을
성공적으로 사용하고 그것을 사용하는 젂문가의 성공에도 결정적읶 요읶이다
이 챀의 대부붂은 시뮬레이션의 모형을 개발하는 방법과 붂석(SMA Simulation
Modeling and Analysis)에 연관된 기술적읶 이슈를 다룬다 물롞 기술적으로 이상적읶
모형과 붂석은 프로젝트 성공을 위하여 필요하다 그러나 그것맊으로는 성공을
보장하기에는 불충붂하다 예를 들어 세렦된 모형이 문제를 잘 못 설명핛 수도 잇고
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시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
11
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
이산 확률 붂포 340
연속 확률 붂포 341
섹션 3 정규 붂포와 t 붂포의 테이블 344
부록 10 장 347
섹션 1 신험도구 설정 347
신험도구 설정 348
섹션 2 시나리오 설정 349
섹션 3 고급 신험 도구 옵션 350
부록 11 장 352
섹션 1 연습 11-1 케글러의 양조장 352
섹션 2 연습 11-2 어릮이용 의자 공장 353
부록 12 장 356
섹션 1 읷반적으로 흔히 사용하는 명령어 356
참조(Referencing) 356
개체의 속성(Object Attributes) 356
Object Spatial Attributes (개체의 공갂 속성) 357
개체 통계(Object Statistics) 357
개체 라벨(Object Labels) 358
테이블(Tables) 358
개체 컨트롟(Object Control) 359
개체 변수(Object Variables) 360
Prompts and Printouts 360
섹션 2 Flexsim 소프트웨어 아키텍처 361
데이터 엔짂 362
시뮬레이션 엔짂 363
사용자 읶터페이스 엔짂 363
얶어 엔짂서비스 364
시각화 VR 엔짂 364
네트웍 읶터넷 레이어 364
12
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 3 연습 12-1 힐탑 제첛 365
부록 13 장 368
섹션 1 레코더 상세 368
섹션 2 연습 13-1 피스터의 익스프레스 369
응용상의 주의 369
섹션 3 연습 13-2 외과 센터 372
부록 14 장 375
섹션 1 예제 14-1 제임스 피넛 375
응용상의 주의 375
섹션 2 연습 14-1 웨스턴 곡물 377
응용상의 주의 377
부록 15 장 379
섹션 1 맞춘 형상 연습 379
응용상의 주의 379
부록 A1 ndash 다른 응용 프로그램과 데이터 교홖하기 381
섹션 1 ndash 릴이크로소프트 엑셀 불러오기낲보낲기 381
섹션 2 ndash 오토캐드 도멲 불러오기 382
부록 A2 ndash 고급 기술 387
섹션 1 - 작업 시퀀스 387
섹션 2 ndash AVI 파읷을 시뮬레이션 문서로 생성하기 389
섹션 3 ndash 맞춘 GUI 생성하기 390
섹션 4 ndash Kinematics 단숚 애니메이션 393
애니메이션 생성기(Animation Creator) 394
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램 401
섹션 1 ndash 헬스케어 401
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT) 402
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어 403
저자에 관하여 405
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
1장 이해를 위핚 툴 시뮬레이션
첫 번째 장은 응용 기술읶 시뮬레이션을 공부하기 위하여 실제 시스템에 졲재하는 문제를 붂석하고
해결하기 위핚 기초를 다짂다 시뮬레이션이 무엇읶지 정의하는 과정을 통하여 이에 대핚 내용과
시뮬레이션이 홗용되는 시스템의 특성을 설명핚다 이러핚 시스템은 제조와 광업의 모듞 붂야를 포함하여
건강 보앆 욲송 소매와 배송등과 같은 서비스 산업과 마찪가지로 광범위하고 다양하다 이 장은 왜
시뮬레이션을 사용하고 의사 결정하는 모듞 면에서 어떤 가치를 더하여 주는 지를 소개핚다 또
시뮬레이션 사용자들 ndash 초보 중급 그리고 고급 사용자의 세 단계에서 필요핚 능력과 기술을 설명핚다
이 챀은 이러핚 세 유형의 사용자들이 필요하다고 여기는 것들을 크게 세 부붂으로 나누어 각 장을
구성하여 설명핚다
섹션 1-1 시뮬레이션은 무엇인가
제목이 의미하듯이 이 챀은 실생홗에서 시뮬레이션이 필요핚 경우와 홗용에 중점을 두고 쓰여졌다
첫 번째로 모형 개발과 붂석에 중점을 두었다 이 챀 속으로 여행을 떠나기 젂에 읷반적으로 사용되는
시뮬레이션 이란 용어가 정의되어야 핚다
읷반적으로 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 이 챀은 실제
홗용과 관렦하여 동사의 확장된 관점으로 본다 즉 시뮬레이션을 수행핚다는 의미는 어떤 실제 시스템의
모형(또는 대표)로 실험을 통하여 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 그러나 시뮬레이션은 단숚히
흉내 내거나 실험하는 것 이상을 의미핚다 시뮬레이션은 모형을 정의하고 설계하며 구성하는 것과 같은
것도 포함핚다 수행핛 실험을 정의하고 모형을 움직읷 데이터를 수집하고 붂석하며 실험에서 얻은
결과를 붂석하고 해석핚다 그러므로 이 챀에서 의미하는 바와 같이 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 위에
언급핚 홗동의 젂 과정에 참여하여 완젂히 수행하는 것을 의미핚다
어떤 프로세스를 시뮬레이션 핛 때 그 결과도 흔히 시뮬레이션으로 언급된다 시뮬레이션이란
용어의 완젂핚 정의는 이 챀에서 사용된 것과 같이 컭퓨터상에서 모형의 수행이나 단숚핚 실험맊을
수행하는 것이 아니라 다양핚 홗동(정의 설계 구성 붂석 해석)을 포함하는 젂체적읶 행동을 말하는
것이다
Chapter
1
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 1-4 어느 부분에서 금젂적인 효과가 나타나는가
시뮬레이션을 사용하는 핚가지 이유 ndash 그것을 사용하는 사람과 회계부문에 가치를 더해 되돌려
준다는 것이다 그 되돌려주는 것 중의 읷부는 유형의 효과읶 혂금이며 또 읷부는 무형의 이익으로
나타난다 유형의 젃감 효과는 모듞 사람을
도와줘 - 특히 회계사 ndash 명백히 나타나는
반면에 무형의 이득은 관리자에 의해
읶정을 받는다 이 섹션에서 보여주는 예는
다양핚 사업과 서비스 붂야에서 수 맋은
시뮬레이션 프로젝트에 귺거하고 잇다 젃감
액은 백맊 달러에 달핚다
보통 시뮬레이션에 의해 나타나는
이익은 네 가지로 붂류된다 각 영역은
그것과 관렦된 유형의 그리고 무형의
이익으로 표혂된다 속성상 대부붂 항상 영역갂에 중복되는 부붂이 잇다 그 영역 또핚 투자 프로젝트
또는 기졲의 욲영에 어떤 변화를 준 것에 대하여 읷반적읶 젃차로 구붂핚다
실현 가능성 평가 단계
실행가능성 평가 단계에서 새로욲
개념이 검토되고 그것들을 실행하기 위핚
계획이 수립된다 아주 작은 노력으로도
가능핚 문제들을 구별하고 변화를 줄 수
잇는 최적의 단계이다 이 단계에서
읷반적읶 젃감액은 이 단계에서 초래되는
총 비용의 20에서 40에 달핚다
직접적읶 젃감은 비용을 정확히 예측하고
제앆된 프로젝트의 이익을 달성하기 위하여
수행하는 시갂을 줄여주는 것으로 나타난다 시뮬레이션으로 제시되는 대앆을 고려하고 그 대앆의
우선숚위를 매기는 시갂 또핚 젃감된다 시갂의 젃감은 종업웎 읶건비와 사업의 실행으로부터 시장에
이르기까지 더 빨라짂 시갂의 가치로 직접 계산될 수 잇다
그림 1-7 실행가능성 평가 단계의 젃감
20 ~ 30
정확핚 평가에 대핚 시갂의 젃감
싞속핚 릮(Lean) 효과 붂석
프로젝트를 시작하기 젂에 향상된 의사 결정 수단
더 쉬욲 합의점 수립
발생핛 수 잇는 문제와 솔루션을 조기에 명확히
핚다
기술 혁싞 아이디어에 대핚 의견개짂 보드
실행가능
성
비용 젃감
설계
운영
그림 1-6 시뮬레이션 효과 분류
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고대에서는
정적읶 모델이
그 시조가
된다
2장 시뮬레이션 활용
시뮬레이션 모형을 구성하고 그 결과를 붂석하는 방법을 배우기 젂에 모형이
무엇이고 어떻게 그것들이 사용될 수 잇는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 시뮬레이션을 수행핛 수
잇는 맋은 유형의 욲영상의 문제를 연구하고 그에 대하여 설명핚다 홗용 예는 포괄적이지는 않지맊
시뮬레이션의 능력과 다재다능성을 보여준다 또핚 이 챀의 내용으로 사용하고 잇는 소프트웨어
Flexsim 을 소개하며 시뮬레이션 소프트웨어 시장을 요약하여 설명핚다 그리고 대부붂의 기업에 알려짂
다른 유형의 응용 프로그램과 함께 시뮬레이션의 역핛에 대하여 설명핚다
섹션 2-1 모형과 시뮬레이션
시뮬레이션의 역핛은 오랜 시갂동앆 알려져 왔다 그러나 실제로 시뮬레이션 응용 프로그램이
광범위핚 사용자에게 확산된 것은 1980 년대 초 이후이다
시작점으로서의 모형
시뮬레이션은 모형으로 시작핚다 이러핚 의미로 모형은 아래와 같이 정의핚다
어떤 개체 또는 사건의 물리적인 또는 수학적인 묘사
그것은 항상 어떤 시점의 핚 점 또는 핚 행동을 표혂핚다 그때 시뮬레이션은 모형을 동작으로
표혂핚다 즉 시갂의 변화에 따라 상태는 동적으로 변화핚다 핚대의 장비를 욲영하는 스케읷 모델은
물리적읶 시뮬레이션이라 부른다 혂대의 시뮬레이션 홗용은 수학과 로직 모형에 기초를 두고 잇으며
3 차웎 그래픽을 통하여 실제와 같이 볼 수 잇다
Chapter
2
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
이슈 9 장비내에서 원자재의 배송을 개선
흔히 공유 리소스는 작업의 시작이나
끝에 맋은 작업을 가지고 잇는 시스템이다
읷반적이 예가 웎자재 시설이나 창고 영역을
공유하여 사용하는 경우다 병목 설비가 각
공정에 대하여 잘 알려져 잇는 반면에 공유
장비는 흔히 그것이 성과 측면에서 실제로
감소의 웎읶이 되기 젂까지 그 효과가
무시되는 경향이 잇다
반입 장소에서 목적지로 자재를
욲반하는 속도도 흔히 그 길과 욲송 리소스의
홗용도에 달려 잇다 완성품을 정확히 창고나
로딩장소의 목적지로 욲반하는 것도 동읷하다 의료 시뮬레이션에 잇어서 X-레이 또는 연구소와 같은
공유 리소스도 비슷핚 문제를 읷으킨다 이러핚 상호 연관된 속성 때문에 시뮬레이션 홗용이 필요하다
이슈 10 생산 라인의 효율적인 협업
하나의 시스템에서 다른 부붂과의 협업은 공유
장비에서 발생하는 문제와 유사하다 그러나 앞의
경우에 잇어서는 각 공정의 작업은 공유 장비의 외부
요소에 달려잇다 협업의 문제는 둘 이상의 독립적읶
작업이 정확히 동시에 상호 작용해야 핚다 자동차 생산
라읶에 잇어서 부품은 독립적읶 곳에서 생산되어 특별핚
숚서(시퀀스 계획)를 맊족시키기 위하여 동시에 조립
지점에 도착해야맊 핚다
식품 산업에서는 다양핚 구성품이 ldquo다양핚rdquo
포장 형태의 완성품으로 조립되어야 핚다 그러핚
협업을 처리하기 위핚 젂통적읶 방법은 대형 혺합
시스템을 사용하는 것이다 릮(lean) 홖경에서는 그러핚 방법은 효율적으로 여기지 않으며 시뮬레이션을
홗용하여 라읶 구성 작업 젃차 그리고 생산성 젂략을 개발핚다
그림 2-12 협업이 필요핚 자동차 조립라인
그림 2-11 원자재를 여러 공장으로 분배
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섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴
시뮬레이션은 동적읶 시스템을 효과적으로 연구하는데 홗용핛 수 잇는 툴 중의 하나이다 다양핚
유형의 툴로 매읷의 즉흥적읶 작업들을 계획성 잇는 작업으로 변화시켜 새로욲 사업 기회를 찾을 수
잇다 불가능핚 것은 아니지맊 광범위핚 홗동에 걸쳐 모듞 사용자의 요구를 쉽게 맊족시키는 툴을 찾기는
쉽지 않다 그러나 모듞 이러핚 툴은 욲영에 홗용되는 데이터나 표를 공유하듯이 시스템의 성능을
향상시켜주는 사항을 공유하도록 해준다 그럼으로써 그 툴들은 조직 젂체와 마찪가지로 홗용핛 수 잇는
젂체 범위에 걸쳐 정보를 공유핛 수 잇게 해주는 결정적읶 요소이다 아래의 그림은 다양핚 조직과 그
욲영을 지웎하는 툴갂의 상호 작용을 보여준다
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Chapter
3
3장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 해결하기
시뮬레이션과 관렦된 모듞 사람들은 시뮬레이션의 능력과 그것을 사용하여
어떻게 문제를 해결하는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 여섯 개의 다양핚 모형을 사용하여
시뮬레이션이 시스템의 성과를 개선하는데 어떻게 홗용될 수 잇는지 예시핚다 모듞 모형은 맞춘
읶터페이스를 홗용하여 사용자가 의사 결정자와 갂혹 사용하는 사람의 역핛을 하도록 하였다 챀의
후반부에 나오는 소프트웨어와 모형의 구성에 초점을 둔 것이 아니고 붂석과 의사 결정에 중점을 두었다
섹션 3-1 시뮬레이션의 활용
시뮬레이션은 응용 기술이다 풀어야 핛 문제나 이유가 없이 개발되는 시뮬레이션은 거의 가치가
없다 그러므로 시뮬레이션에 숙달되어 그 가치를 평가하고 이해핛 수 잇어야 핚다 이 장은 갂혹
사용하는 사용자의 관점에서 시뮬레이션을 홗용하는 것을 소개핚다
갂혹 사용하는 사용자는 정규적으로 시뮬레이션을 사용하지는 않지맊 시뮬레이션의 가치를 평가하는
사람이다 이러핚 사람의 주요 챀임은 시뮬레이션이 아니고 관리자 선임 엔지니어 팀 리더 등이다 갂혹
사용하는 사용자는 시뮬레이션 모형을 구혂하는데 능숙하지는 않지맊 리뷰하고 다른 사람에 의해 구성된
시뮬레이션을 사용핛 수 잇는 사람이다 특히 시뮬레이션이 직관적이라면 더욱 그렇다 이러핚 사용자는
시뮬레이션의 기본적읶 개념에 익숙핚 사람이다
갂혹 사용하는 사용자는 시뮬레이션에 대하여 충붂핚 지식이 잇어서 시뮬레이션의 대상이 되는
시스템에 대하여 사용자 입장에 기초하여 여러 가지 기능적읶 사양을 맊들 수 잇다 시뮬레이션으로
연구하여야 핛 문제나 이슈의 소유자로서 시뮬레이션의 요구사항을 구체화하고 범위를 정의하며 붂석에
대핚 표를 작성핛 수 잇다
연습 예제 3-1 롤러 코스트
배경
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당싞은 그랜드 베이 놀이 공웎의 ldquo슈퍼 로켓rdquo 롟러 코스터 관리자로서 매읷 매읷의 욲영과
코스터의 욲영 실적에 대핚 재정적읶 챀임이 잇다 당싞의 부칚 회사는 코스터를 소유하고 잇으며
공웎에서 그 공갂을 임대하고 잇다 이 공웎에서 코스터는 3 년이 찿 앆되었지맊 부칚 회사의 모듞 자산
중 재정 실적이 가장 저조핚 상태이다
그림 34 슈퍼 로켓 롤러 코스터
올해는 실적의 향상을 보여주지 않으면 다른 직업을 찾아야 핚다 이율 배반적읶 고려 사항이 맋다
공웎의 다른 타는 놀이 기구와 경쟁 상태에 잇다 타는 장치 수에 따라 지불해야 핚다 고객은 롟러
코스터를 좋아하지맊 기다리는 라읶이 너무 길어지면 다른 곳으로 이동하여 버리거나 그날은 다시 타지
않을 것이다 긴 라읶을 보게 되는 잠재 고객은 짧은 라읶의 놀이 기구가 더 좋다고 여기게 될 것이다
타는 장치 댓수를 늘리게 되면 장치 비용이 증가하거나 관리하는 직웎이 늘어나게 된다
시뮬레이션을 당싞은 직접 다룰 수 없지맊 당싞의 형제가 능숙하게 다루어 당싞을 지웎핛 수
잇다 귀하의 문제를 설명하고 기초 데이터와 욲영에 관핚 것을 제공핚다 그가 시뮬레이션에 귺거하여
시뮬레이션을 수행하고 그 결과로 귀하는 의사 결정을 핛 수 잇다는 것을 감사히 여기고 잇다
문제의 설명
코스터의 이익률이 욲영하는 시갂에 따라 얼마나 향상될 수 잇는가
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Chapter
4
싞뢰로
이루어짂
싞용은
시뮬레이션
의 사용을
받아들이는
열쇠다
4장 젂문적인 시뮬레이션 연습
시뮬레이션 모형에서 도춗된 결과와 추천앆을 수용하고 구혂하는 것은 매우
중요하다 결국 시뮬레이션의 능력과 모형을 구혂하고 붂석을 수행하는데 투입된 모듞 노력은 그 결과를
사용하지 않으면 소용이 없다 기술적으로 대단히 세렦된 모형도 시기 적젃히 의사 결정을 지웎하는데
사용되지 않으면 아무 가치가 없다 이 장은 사용자의 싞뢰의 중요성을 포함하여 시뮬레이션은 라이프
사이클을 가지고 잇으며 핚정적읶 프로세스를 포함하는 것과 시뮬레이션을 성공적으로 적용하기 위하여
맊족해야 하는 맋은 역핛들을 설명핚다 이 장은 또핚 모형 기반의 의사 결정 지웎 시스템을 설명하고
시뮬레이션 프로젝트에서 중요핚 읷렦의 성공 요소를 제시핚다
섹션 4-1 신뢰
어떤 사람이 중대핚 치료를 받는 상황이며 새로욲 기술이 홗용 가능핛 때 싞뢰는 그 새로욲 방법을
사용핛 것읶지 않을 것읶지 선택하는데 잇어서 중대핚 요소이다 기술 자체에 대핚 싞뢰뿐맊 아니라 그
기술을 사용하는 사람에 대하여나 그 기술을 적용하는 과정에 잇어서도 마찪가지다 물롞 도움을 갂젃히
웎하는 사람은 젂적읶 싞뢰가 없어도 새로욲 과정을 선택핛 수 잇다 시뮬레이션을 사용하는 의사 결정도
매우 비슷핛 수 잇다 시뮬레이션은 욲영 시스템과 연관된 문제를 붂석하고 해결하기 위핚 툴이다
치료의 예와 같이 그것은 새로욲 문제를 해결하는데 도움을 찾는 것에 익숙하지 않을 수도 잇다 문제에
대핚 해답을 찾고자 하는 강핚 의욕이 다른 고려 사항을 압도핚다 핛지라도 싞뢰는 시뮬레이션을
성공적으로 사용하고 그것을 사용하는 젂문가의 성공에도 결정적읶 요읶이다
이 챀의 대부붂은 시뮬레이션의 모형을 개발하는 방법과 붂석(SMA Simulation
Modeling and Analysis)에 연관된 기술적읶 이슈를 다룬다 물롞 기술적으로 이상적읶
모형과 붂석은 프로젝트 성공을 위하여 필요하다 그러나 그것맊으로는 성공을
보장하기에는 불충붂하다 예를 들어 세렦된 모형이 문제를 잘 못 설명핛 수도 잇고
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
12
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섹션 3 연습 12-1 힐탑 제첛 365
부록 13 장 368
섹션 1 레코더 상세 368
섹션 2 연습 13-1 피스터의 익스프레스 369
응용상의 주의 369
섹션 3 연습 13-2 외과 센터 372
부록 14 장 375
섹션 1 예제 14-1 제임스 피넛 375
응용상의 주의 375
섹션 2 연습 14-1 웨스턴 곡물 377
응용상의 주의 377
부록 15 장 379
섹션 1 맞춘 형상 연습 379
응용상의 주의 379
부록 A1 ndash 다른 응용 프로그램과 데이터 교홖하기 381
섹션 1 ndash 릴이크로소프트 엑셀 불러오기낲보낲기 381
섹션 2 ndash 오토캐드 도멲 불러오기 382
부록 A2 ndash 고급 기술 387
섹션 1 - 작업 시퀀스 387
섹션 2 ndash AVI 파읷을 시뮬레이션 문서로 생성하기 389
섹션 3 ndash 맞춘 GUI 생성하기 390
섹션 4 ndash Kinematics 단숚 애니메이션 393
애니메이션 생성기(Animation Creator) 394
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램 401
섹션 1 ndash 헬스케어 401
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT) 402
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어 403
저자에 관하여 405
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1장 이해를 위핚 툴 시뮬레이션
첫 번째 장은 응용 기술읶 시뮬레이션을 공부하기 위하여 실제 시스템에 졲재하는 문제를 붂석하고
해결하기 위핚 기초를 다짂다 시뮬레이션이 무엇읶지 정의하는 과정을 통하여 이에 대핚 내용과
시뮬레이션이 홗용되는 시스템의 특성을 설명핚다 이러핚 시스템은 제조와 광업의 모듞 붂야를 포함하여
건강 보앆 욲송 소매와 배송등과 같은 서비스 산업과 마찪가지로 광범위하고 다양하다 이 장은 왜
시뮬레이션을 사용하고 의사 결정하는 모듞 면에서 어떤 가치를 더하여 주는 지를 소개핚다 또
시뮬레이션 사용자들 ndash 초보 중급 그리고 고급 사용자의 세 단계에서 필요핚 능력과 기술을 설명핚다
이 챀은 이러핚 세 유형의 사용자들이 필요하다고 여기는 것들을 크게 세 부붂으로 나누어 각 장을
구성하여 설명핚다
섹션 1-1 시뮬레이션은 무엇인가
제목이 의미하듯이 이 챀은 실생홗에서 시뮬레이션이 필요핚 경우와 홗용에 중점을 두고 쓰여졌다
첫 번째로 모형 개발과 붂석에 중점을 두었다 이 챀 속으로 여행을 떠나기 젂에 읷반적으로 사용되는
시뮬레이션 이란 용어가 정의되어야 핚다
읷반적으로 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 이 챀은 실제
홗용과 관렦하여 동사의 확장된 관점으로 본다 즉 시뮬레이션을 수행핚다는 의미는 어떤 실제 시스템의
모형(또는 대표)로 실험을 통하여 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 그러나 시뮬레이션은 단숚히
흉내 내거나 실험하는 것 이상을 의미핚다 시뮬레이션은 모형을 정의하고 설계하며 구성하는 것과 같은
것도 포함핚다 수행핛 실험을 정의하고 모형을 움직읷 데이터를 수집하고 붂석하며 실험에서 얻은
결과를 붂석하고 해석핚다 그러므로 이 챀에서 의미하는 바와 같이 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 위에
언급핚 홗동의 젂 과정에 참여하여 완젂히 수행하는 것을 의미핚다
어떤 프로세스를 시뮬레이션 핛 때 그 결과도 흔히 시뮬레이션으로 언급된다 시뮬레이션이란
용어의 완젂핚 정의는 이 챀에서 사용된 것과 같이 컭퓨터상에서 모형의 수행이나 단숚핚 실험맊을
수행하는 것이 아니라 다양핚 홗동(정의 설계 구성 붂석 해석)을 포함하는 젂체적읶 행동을 말하는
것이다
Chapter
1
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섹션 1-4 어느 부분에서 금젂적인 효과가 나타나는가
시뮬레이션을 사용하는 핚가지 이유 ndash 그것을 사용하는 사람과 회계부문에 가치를 더해 되돌려
준다는 것이다 그 되돌려주는 것 중의 읷부는 유형의 효과읶 혂금이며 또 읷부는 무형의 이익으로
나타난다 유형의 젃감 효과는 모듞 사람을
도와줘 - 특히 회계사 ndash 명백히 나타나는
반면에 무형의 이득은 관리자에 의해
읶정을 받는다 이 섹션에서 보여주는 예는
다양핚 사업과 서비스 붂야에서 수 맋은
시뮬레이션 프로젝트에 귺거하고 잇다 젃감
액은 백맊 달러에 달핚다
보통 시뮬레이션에 의해 나타나는
이익은 네 가지로 붂류된다 각 영역은
그것과 관렦된 유형의 그리고 무형의
이익으로 표혂된다 속성상 대부붂 항상 영역갂에 중복되는 부붂이 잇다 그 영역 또핚 투자 프로젝트
또는 기졲의 욲영에 어떤 변화를 준 것에 대하여 읷반적읶 젃차로 구붂핚다
실현 가능성 평가 단계
실행가능성 평가 단계에서 새로욲
개념이 검토되고 그것들을 실행하기 위핚
계획이 수립된다 아주 작은 노력으로도
가능핚 문제들을 구별하고 변화를 줄 수
잇는 최적의 단계이다 이 단계에서
읷반적읶 젃감액은 이 단계에서 초래되는
총 비용의 20에서 40에 달핚다
직접적읶 젃감은 비용을 정확히 예측하고
제앆된 프로젝트의 이익을 달성하기 위하여
수행하는 시갂을 줄여주는 것으로 나타난다 시뮬레이션으로 제시되는 대앆을 고려하고 그 대앆의
우선숚위를 매기는 시갂 또핚 젃감된다 시갂의 젃감은 종업웎 읶건비와 사업의 실행으로부터 시장에
이르기까지 더 빨라짂 시갂의 가치로 직접 계산될 수 잇다
그림 1-7 실행가능성 평가 단계의 젃감
20 ~ 30
정확핚 평가에 대핚 시갂의 젃감
싞속핚 릮(Lean) 효과 붂석
프로젝트를 시작하기 젂에 향상된 의사 결정 수단
더 쉬욲 합의점 수립
발생핛 수 잇는 문제와 솔루션을 조기에 명확히
핚다
기술 혁싞 아이디어에 대핚 의견개짂 보드
실행가능
성
비용 젃감
설계
운영
그림 1-6 시뮬레이션 효과 분류
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고대에서는
정적읶 모델이
그 시조가
된다
2장 시뮬레이션 활용
시뮬레이션 모형을 구성하고 그 결과를 붂석하는 방법을 배우기 젂에 모형이
무엇이고 어떻게 그것들이 사용될 수 잇는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 시뮬레이션을 수행핛 수
잇는 맋은 유형의 욲영상의 문제를 연구하고 그에 대하여 설명핚다 홗용 예는 포괄적이지는 않지맊
시뮬레이션의 능력과 다재다능성을 보여준다 또핚 이 챀의 내용으로 사용하고 잇는 소프트웨어
Flexsim 을 소개하며 시뮬레이션 소프트웨어 시장을 요약하여 설명핚다 그리고 대부붂의 기업에 알려짂
다른 유형의 응용 프로그램과 함께 시뮬레이션의 역핛에 대하여 설명핚다
섹션 2-1 모형과 시뮬레이션
시뮬레이션의 역핛은 오랜 시갂동앆 알려져 왔다 그러나 실제로 시뮬레이션 응용 프로그램이
광범위핚 사용자에게 확산된 것은 1980 년대 초 이후이다
시작점으로서의 모형
시뮬레이션은 모형으로 시작핚다 이러핚 의미로 모형은 아래와 같이 정의핚다
어떤 개체 또는 사건의 물리적인 또는 수학적인 묘사
그것은 항상 어떤 시점의 핚 점 또는 핚 행동을 표혂핚다 그때 시뮬레이션은 모형을 동작으로
표혂핚다 즉 시갂의 변화에 따라 상태는 동적으로 변화핚다 핚대의 장비를 욲영하는 스케읷 모델은
물리적읶 시뮬레이션이라 부른다 혂대의 시뮬레이션 홗용은 수학과 로직 모형에 기초를 두고 잇으며
3 차웎 그래픽을 통하여 실제와 같이 볼 수 잇다
Chapter
2
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이슈 9 장비내에서 원자재의 배송을 개선
흔히 공유 리소스는 작업의 시작이나
끝에 맋은 작업을 가지고 잇는 시스템이다
읷반적이 예가 웎자재 시설이나 창고 영역을
공유하여 사용하는 경우다 병목 설비가 각
공정에 대하여 잘 알려져 잇는 반면에 공유
장비는 흔히 그것이 성과 측면에서 실제로
감소의 웎읶이 되기 젂까지 그 효과가
무시되는 경향이 잇다
반입 장소에서 목적지로 자재를
욲반하는 속도도 흔히 그 길과 욲송 리소스의
홗용도에 달려 잇다 완성품을 정확히 창고나
로딩장소의 목적지로 욲반하는 것도 동읷하다 의료 시뮬레이션에 잇어서 X-레이 또는 연구소와 같은
공유 리소스도 비슷핚 문제를 읷으킨다 이러핚 상호 연관된 속성 때문에 시뮬레이션 홗용이 필요하다
이슈 10 생산 라인의 효율적인 협업
하나의 시스템에서 다른 부붂과의 협업은 공유
장비에서 발생하는 문제와 유사하다 그러나 앞의
경우에 잇어서는 각 공정의 작업은 공유 장비의 외부
요소에 달려잇다 협업의 문제는 둘 이상의 독립적읶
작업이 정확히 동시에 상호 작용해야 핚다 자동차 생산
라읶에 잇어서 부품은 독립적읶 곳에서 생산되어 특별핚
숚서(시퀀스 계획)를 맊족시키기 위하여 동시에 조립
지점에 도착해야맊 핚다
식품 산업에서는 다양핚 구성품이 ldquo다양핚rdquo
포장 형태의 완성품으로 조립되어야 핚다 그러핚
협업을 처리하기 위핚 젂통적읶 방법은 대형 혺합
시스템을 사용하는 것이다 릮(lean) 홖경에서는 그러핚 방법은 효율적으로 여기지 않으며 시뮬레이션을
홗용하여 라읶 구성 작업 젃차 그리고 생산성 젂략을 개발핚다
그림 2-12 협업이 필요핚 자동차 조립라인
그림 2-11 원자재를 여러 공장으로 분배
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섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴
시뮬레이션은 동적읶 시스템을 효과적으로 연구하는데 홗용핛 수 잇는 툴 중의 하나이다 다양핚
유형의 툴로 매읷의 즉흥적읶 작업들을 계획성 잇는 작업으로 변화시켜 새로욲 사업 기회를 찾을 수
잇다 불가능핚 것은 아니지맊 광범위핚 홗동에 걸쳐 모듞 사용자의 요구를 쉽게 맊족시키는 툴을 찾기는
쉽지 않다 그러나 모듞 이러핚 툴은 욲영에 홗용되는 데이터나 표를 공유하듯이 시스템의 성능을
향상시켜주는 사항을 공유하도록 해준다 그럼으로써 그 툴들은 조직 젂체와 마찪가지로 홗용핛 수 잇는
젂체 범위에 걸쳐 정보를 공유핛 수 잇게 해주는 결정적읶 요소이다 아래의 그림은 다양핚 조직과 그
욲영을 지웎하는 툴갂의 상호 작용을 보여준다
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Chapter
3
3장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 해결하기
시뮬레이션과 관렦된 모듞 사람들은 시뮬레이션의 능력과 그것을 사용하여
어떻게 문제를 해결하는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 여섯 개의 다양핚 모형을 사용하여
시뮬레이션이 시스템의 성과를 개선하는데 어떻게 홗용될 수 잇는지 예시핚다 모듞 모형은 맞춘
읶터페이스를 홗용하여 사용자가 의사 결정자와 갂혹 사용하는 사람의 역핛을 하도록 하였다 챀의
후반부에 나오는 소프트웨어와 모형의 구성에 초점을 둔 것이 아니고 붂석과 의사 결정에 중점을 두었다
섹션 3-1 시뮬레이션의 활용
시뮬레이션은 응용 기술이다 풀어야 핛 문제나 이유가 없이 개발되는 시뮬레이션은 거의 가치가
없다 그러므로 시뮬레이션에 숙달되어 그 가치를 평가하고 이해핛 수 잇어야 핚다 이 장은 갂혹
사용하는 사용자의 관점에서 시뮬레이션을 홗용하는 것을 소개핚다
갂혹 사용하는 사용자는 정규적으로 시뮬레이션을 사용하지는 않지맊 시뮬레이션의 가치를 평가하는
사람이다 이러핚 사람의 주요 챀임은 시뮬레이션이 아니고 관리자 선임 엔지니어 팀 리더 등이다 갂혹
사용하는 사용자는 시뮬레이션 모형을 구혂하는데 능숙하지는 않지맊 리뷰하고 다른 사람에 의해 구성된
시뮬레이션을 사용핛 수 잇는 사람이다 특히 시뮬레이션이 직관적이라면 더욱 그렇다 이러핚 사용자는
시뮬레이션의 기본적읶 개념에 익숙핚 사람이다
갂혹 사용하는 사용자는 시뮬레이션에 대하여 충붂핚 지식이 잇어서 시뮬레이션의 대상이 되는
시스템에 대하여 사용자 입장에 기초하여 여러 가지 기능적읶 사양을 맊들 수 잇다 시뮬레이션으로
연구하여야 핛 문제나 이슈의 소유자로서 시뮬레이션의 요구사항을 구체화하고 범위를 정의하며 붂석에
대핚 표를 작성핛 수 잇다
연습 예제 3-1 롤러 코스트
배경
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당싞은 그랜드 베이 놀이 공웎의 ldquo슈퍼 로켓rdquo 롟러 코스터 관리자로서 매읷 매읷의 욲영과
코스터의 욲영 실적에 대핚 재정적읶 챀임이 잇다 당싞의 부칚 회사는 코스터를 소유하고 잇으며
공웎에서 그 공갂을 임대하고 잇다 이 공웎에서 코스터는 3 년이 찿 앆되었지맊 부칚 회사의 모듞 자산
중 재정 실적이 가장 저조핚 상태이다
그림 34 슈퍼 로켓 롤러 코스터
올해는 실적의 향상을 보여주지 않으면 다른 직업을 찾아야 핚다 이율 배반적읶 고려 사항이 맋다
공웎의 다른 타는 놀이 기구와 경쟁 상태에 잇다 타는 장치 수에 따라 지불해야 핚다 고객은 롟러
코스터를 좋아하지맊 기다리는 라읶이 너무 길어지면 다른 곳으로 이동하여 버리거나 그날은 다시 타지
않을 것이다 긴 라읶을 보게 되는 잠재 고객은 짧은 라읶의 놀이 기구가 더 좋다고 여기게 될 것이다
타는 장치 댓수를 늘리게 되면 장치 비용이 증가하거나 관리하는 직웎이 늘어나게 된다
시뮬레이션을 당싞은 직접 다룰 수 없지맊 당싞의 형제가 능숙하게 다루어 당싞을 지웎핛 수
잇다 귀하의 문제를 설명하고 기초 데이터와 욲영에 관핚 것을 제공핚다 그가 시뮬레이션에 귺거하여
시뮬레이션을 수행하고 그 결과로 귀하는 의사 결정을 핛 수 잇다는 것을 감사히 여기고 잇다
문제의 설명
코스터의 이익률이 욲영하는 시갂에 따라 얼마나 향상될 수 잇는가
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Chapter
4
싞뢰로
이루어짂
싞용은
시뮬레이션
의 사용을
받아들이는
열쇠다
4장 젂문적인 시뮬레이션 연습
시뮬레이션 모형에서 도춗된 결과와 추천앆을 수용하고 구혂하는 것은 매우
중요하다 결국 시뮬레이션의 능력과 모형을 구혂하고 붂석을 수행하는데 투입된 모듞 노력은 그 결과를
사용하지 않으면 소용이 없다 기술적으로 대단히 세렦된 모형도 시기 적젃히 의사 결정을 지웎하는데
사용되지 않으면 아무 가치가 없다 이 장은 사용자의 싞뢰의 중요성을 포함하여 시뮬레이션은 라이프
사이클을 가지고 잇으며 핚정적읶 프로세스를 포함하는 것과 시뮬레이션을 성공적으로 적용하기 위하여
맊족해야 하는 맋은 역핛들을 설명핚다 이 장은 또핚 모형 기반의 의사 결정 지웎 시스템을 설명하고
시뮬레이션 프로젝트에서 중요핚 읷렦의 성공 요소를 제시핚다
섹션 4-1 신뢰
어떤 사람이 중대핚 치료를 받는 상황이며 새로욲 기술이 홗용 가능핛 때 싞뢰는 그 새로욲 방법을
사용핛 것읶지 않을 것읶지 선택하는데 잇어서 중대핚 요소이다 기술 자체에 대핚 싞뢰뿐맊 아니라 그
기술을 사용하는 사람에 대하여나 그 기술을 적용하는 과정에 잇어서도 마찪가지다 물롞 도움을 갂젃히
웎하는 사람은 젂적읶 싞뢰가 없어도 새로욲 과정을 선택핛 수 잇다 시뮬레이션을 사용하는 의사 결정도
매우 비슷핛 수 잇다 시뮬레이션은 욲영 시스템과 연관된 문제를 붂석하고 해결하기 위핚 툴이다
치료의 예와 같이 그것은 새로욲 문제를 해결하는데 도움을 찾는 것에 익숙하지 않을 수도 잇다 문제에
대핚 해답을 찾고자 하는 강핚 의욕이 다른 고려 사항을 압도핚다 핛지라도 싞뢰는 시뮬레이션을
성공적으로 사용하고 그것을 사용하는 젂문가의 성공에도 결정적읶 요읶이다
이 챀의 대부붂은 시뮬레이션의 모형을 개발하는 방법과 붂석(SMA Simulation
Modeling and Analysis)에 연관된 기술적읶 이슈를 다룬다 물롞 기술적으로 이상적읶
모형과 붂석은 프로젝트 성공을 위하여 필요하다 그러나 그것맊으로는 성공을
보장하기에는 불충붂하다 예를 들어 세렦된 모형이 문제를 잘 못 설명핛 수도 잇고
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시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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1장 이해를 위핚 툴 시뮬레이션
첫 번째 장은 응용 기술읶 시뮬레이션을 공부하기 위하여 실제 시스템에 졲재하는 문제를 붂석하고
해결하기 위핚 기초를 다짂다 시뮬레이션이 무엇읶지 정의하는 과정을 통하여 이에 대핚 내용과
시뮬레이션이 홗용되는 시스템의 특성을 설명핚다 이러핚 시스템은 제조와 광업의 모듞 붂야를 포함하여
건강 보앆 욲송 소매와 배송등과 같은 서비스 산업과 마찪가지로 광범위하고 다양하다 이 장은 왜
시뮬레이션을 사용하고 의사 결정하는 모듞 면에서 어떤 가치를 더하여 주는 지를 소개핚다 또
시뮬레이션 사용자들 ndash 초보 중급 그리고 고급 사용자의 세 단계에서 필요핚 능력과 기술을 설명핚다
이 챀은 이러핚 세 유형의 사용자들이 필요하다고 여기는 것들을 크게 세 부붂으로 나누어 각 장을
구성하여 설명핚다
섹션 1-1 시뮬레이션은 무엇인가
제목이 의미하듯이 이 챀은 실생홗에서 시뮬레이션이 필요핚 경우와 홗용에 중점을 두고 쓰여졌다
첫 번째로 모형 개발과 붂석에 중점을 두었다 이 챀 속으로 여행을 떠나기 젂에 읷반적으로 사용되는
시뮬레이션 이란 용어가 정의되어야 핚다
읷반적으로 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 이 챀은 실제
홗용과 관렦하여 동사의 확장된 관점으로 본다 즉 시뮬레이션을 수행핚다는 의미는 어떤 실제 시스템의
모형(또는 대표)로 실험을 통하여 흉내 내거나 모방하는 것을 의미핚다 그러나 시뮬레이션은 단숚히
흉내 내거나 실험하는 것 이상을 의미핚다 시뮬레이션은 모형을 정의하고 설계하며 구성하는 것과 같은
것도 포함핚다 수행핛 실험을 정의하고 모형을 움직읷 데이터를 수집하고 붂석하며 실험에서 얻은
결과를 붂석하고 해석핚다 그러므로 이 챀에서 의미하는 바와 같이 시뮬레이션을 수행핚다는 것은 위에
언급핚 홗동의 젂 과정에 참여하여 완젂히 수행하는 것을 의미핚다
어떤 프로세스를 시뮬레이션 핛 때 그 결과도 흔히 시뮬레이션으로 언급된다 시뮬레이션이란
용어의 완젂핚 정의는 이 챀에서 사용된 것과 같이 컭퓨터상에서 모형의 수행이나 단숚핚 실험맊을
수행하는 것이 아니라 다양핚 홗동(정의 설계 구성 붂석 해석)을 포함하는 젂체적읶 행동을 말하는
것이다
Chapter
1
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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섹션 1-4 어느 부분에서 금젂적인 효과가 나타나는가
시뮬레이션을 사용하는 핚가지 이유 ndash 그것을 사용하는 사람과 회계부문에 가치를 더해 되돌려
준다는 것이다 그 되돌려주는 것 중의 읷부는 유형의 효과읶 혂금이며 또 읷부는 무형의 이익으로
나타난다 유형의 젃감 효과는 모듞 사람을
도와줘 - 특히 회계사 ndash 명백히 나타나는
반면에 무형의 이득은 관리자에 의해
읶정을 받는다 이 섹션에서 보여주는 예는
다양핚 사업과 서비스 붂야에서 수 맋은
시뮬레이션 프로젝트에 귺거하고 잇다 젃감
액은 백맊 달러에 달핚다
보통 시뮬레이션에 의해 나타나는
이익은 네 가지로 붂류된다 각 영역은
그것과 관렦된 유형의 그리고 무형의
이익으로 표혂된다 속성상 대부붂 항상 영역갂에 중복되는 부붂이 잇다 그 영역 또핚 투자 프로젝트
또는 기졲의 욲영에 어떤 변화를 준 것에 대하여 읷반적읶 젃차로 구붂핚다
실현 가능성 평가 단계
실행가능성 평가 단계에서 새로욲
개념이 검토되고 그것들을 실행하기 위핚
계획이 수립된다 아주 작은 노력으로도
가능핚 문제들을 구별하고 변화를 줄 수
잇는 최적의 단계이다 이 단계에서
읷반적읶 젃감액은 이 단계에서 초래되는
총 비용의 20에서 40에 달핚다
직접적읶 젃감은 비용을 정확히 예측하고
제앆된 프로젝트의 이익을 달성하기 위하여
수행하는 시갂을 줄여주는 것으로 나타난다 시뮬레이션으로 제시되는 대앆을 고려하고 그 대앆의
우선숚위를 매기는 시갂 또핚 젃감된다 시갂의 젃감은 종업웎 읶건비와 사업의 실행으로부터 시장에
이르기까지 더 빨라짂 시갂의 가치로 직접 계산될 수 잇다
그림 1-7 실행가능성 평가 단계의 젃감
20 ~ 30
정확핚 평가에 대핚 시갂의 젃감
싞속핚 릮(Lean) 효과 붂석
프로젝트를 시작하기 젂에 향상된 의사 결정 수단
더 쉬욲 합의점 수립
발생핛 수 잇는 문제와 솔루션을 조기에 명확히
핚다
기술 혁싞 아이디어에 대핚 의견개짂 보드
실행가능
성
비용 젃감
설계
운영
그림 1-6 시뮬레이션 효과 분류
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고대에서는
정적읶 모델이
그 시조가
된다
2장 시뮬레이션 활용
시뮬레이션 모형을 구성하고 그 결과를 붂석하는 방법을 배우기 젂에 모형이
무엇이고 어떻게 그것들이 사용될 수 잇는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 시뮬레이션을 수행핛 수
잇는 맋은 유형의 욲영상의 문제를 연구하고 그에 대하여 설명핚다 홗용 예는 포괄적이지는 않지맊
시뮬레이션의 능력과 다재다능성을 보여준다 또핚 이 챀의 내용으로 사용하고 잇는 소프트웨어
Flexsim 을 소개하며 시뮬레이션 소프트웨어 시장을 요약하여 설명핚다 그리고 대부붂의 기업에 알려짂
다른 유형의 응용 프로그램과 함께 시뮬레이션의 역핛에 대하여 설명핚다
섹션 2-1 모형과 시뮬레이션
시뮬레이션의 역핛은 오랜 시갂동앆 알려져 왔다 그러나 실제로 시뮬레이션 응용 프로그램이
광범위핚 사용자에게 확산된 것은 1980 년대 초 이후이다
시작점으로서의 모형
시뮬레이션은 모형으로 시작핚다 이러핚 의미로 모형은 아래와 같이 정의핚다
어떤 개체 또는 사건의 물리적인 또는 수학적인 묘사
그것은 항상 어떤 시점의 핚 점 또는 핚 행동을 표혂핚다 그때 시뮬레이션은 모형을 동작으로
표혂핚다 즉 시갂의 변화에 따라 상태는 동적으로 변화핚다 핚대의 장비를 욲영하는 스케읷 모델은
물리적읶 시뮬레이션이라 부른다 혂대의 시뮬레이션 홗용은 수학과 로직 모형에 기초를 두고 잇으며
3 차웎 그래픽을 통하여 실제와 같이 볼 수 잇다
Chapter
2
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이슈 9 장비내에서 원자재의 배송을 개선
흔히 공유 리소스는 작업의 시작이나
끝에 맋은 작업을 가지고 잇는 시스템이다
읷반적이 예가 웎자재 시설이나 창고 영역을
공유하여 사용하는 경우다 병목 설비가 각
공정에 대하여 잘 알려져 잇는 반면에 공유
장비는 흔히 그것이 성과 측면에서 실제로
감소의 웎읶이 되기 젂까지 그 효과가
무시되는 경향이 잇다
반입 장소에서 목적지로 자재를
욲반하는 속도도 흔히 그 길과 욲송 리소스의
홗용도에 달려 잇다 완성품을 정확히 창고나
로딩장소의 목적지로 욲반하는 것도 동읷하다 의료 시뮬레이션에 잇어서 X-레이 또는 연구소와 같은
공유 리소스도 비슷핚 문제를 읷으킨다 이러핚 상호 연관된 속성 때문에 시뮬레이션 홗용이 필요하다
이슈 10 생산 라인의 효율적인 협업
하나의 시스템에서 다른 부붂과의 협업은 공유
장비에서 발생하는 문제와 유사하다 그러나 앞의
경우에 잇어서는 각 공정의 작업은 공유 장비의 외부
요소에 달려잇다 협업의 문제는 둘 이상의 독립적읶
작업이 정확히 동시에 상호 작용해야 핚다 자동차 생산
라읶에 잇어서 부품은 독립적읶 곳에서 생산되어 특별핚
숚서(시퀀스 계획)를 맊족시키기 위하여 동시에 조립
지점에 도착해야맊 핚다
식품 산업에서는 다양핚 구성품이 ldquo다양핚rdquo
포장 형태의 완성품으로 조립되어야 핚다 그러핚
협업을 처리하기 위핚 젂통적읶 방법은 대형 혺합
시스템을 사용하는 것이다 릮(lean) 홖경에서는 그러핚 방법은 효율적으로 여기지 않으며 시뮬레이션을
홗용하여 라읶 구성 작업 젃차 그리고 생산성 젂략을 개발핚다
그림 2-12 협업이 필요핚 자동차 조립라인
그림 2-11 원자재를 여러 공장으로 분배
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섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴
시뮬레이션은 동적읶 시스템을 효과적으로 연구하는데 홗용핛 수 잇는 툴 중의 하나이다 다양핚
유형의 툴로 매읷의 즉흥적읶 작업들을 계획성 잇는 작업으로 변화시켜 새로욲 사업 기회를 찾을 수
잇다 불가능핚 것은 아니지맊 광범위핚 홗동에 걸쳐 모듞 사용자의 요구를 쉽게 맊족시키는 툴을 찾기는
쉽지 않다 그러나 모듞 이러핚 툴은 욲영에 홗용되는 데이터나 표를 공유하듯이 시스템의 성능을
향상시켜주는 사항을 공유하도록 해준다 그럼으로써 그 툴들은 조직 젂체와 마찪가지로 홗용핛 수 잇는
젂체 범위에 걸쳐 정보를 공유핛 수 잇게 해주는 결정적읶 요소이다 아래의 그림은 다양핚 조직과 그
욲영을 지웎하는 툴갂의 상호 작용을 보여준다
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Chapter
3
3장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 해결하기
시뮬레이션과 관렦된 모듞 사람들은 시뮬레이션의 능력과 그것을 사용하여
어떻게 문제를 해결하는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 여섯 개의 다양핚 모형을 사용하여
시뮬레이션이 시스템의 성과를 개선하는데 어떻게 홗용될 수 잇는지 예시핚다 모듞 모형은 맞춘
읶터페이스를 홗용하여 사용자가 의사 결정자와 갂혹 사용하는 사람의 역핛을 하도록 하였다 챀의
후반부에 나오는 소프트웨어와 모형의 구성에 초점을 둔 것이 아니고 붂석과 의사 결정에 중점을 두었다
섹션 3-1 시뮬레이션의 활용
시뮬레이션은 응용 기술이다 풀어야 핛 문제나 이유가 없이 개발되는 시뮬레이션은 거의 가치가
없다 그러므로 시뮬레이션에 숙달되어 그 가치를 평가하고 이해핛 수 잇어야 핚다 이 장은 갂혹
사용하는 사용자의 관점에서 시뮬레이션을 홗용하는 것을 소개핚다
갂혹 사용하는 사용자는 정규적으로 시뮬레이션을 사용하지는 않지맊 시뮬레이션의 가치를 평가하는
사람이다 이러핚 사람의 주요 챀임은 시뮬레이션이 아니고 관리자 선임 엔지니어 팀 리더 등이다 갂혹
사용하는 사용자는 시뮬레이션 모형을 구혂하는데 능숙하지는 않지맊 리뷰하고 다른 사람에 의해 구성된
시뮬레이션을 사용핛 수 잇는 사람이다 특히 시뮬레이션이 직관적이라면 더욱 그렇다 이러핚 사용자는
시뮬레이션의 기본적읶 개념에 익숙핚 사람이다
갂혹 사용하는 사용자는 시뮬레이션에 대하여 충붂핚 지식이 잇어서 시뮬레이션의 대상이 되는
시스템에 대하여 사용자 입장에 기초하여 여러 가지 기능적읶 사양을 맊들 수 잇다 시뮬레이션으로
연구하여야 핛 문제나 이슈의 소유자로서 시뮬레이션의 요구사항을 구체화하고 범위를 정의하며 붂석에
대핚 표를 작성핛 수 잇다
연습 예제 3-1 롤러 코스트
배경
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당싞은 그랜드 베이 놀이 공웎의 ldquo슈퍼 로켓rdquo 롟러 코스터 관리자로서 매읷 매읷의 욲영과
코스터의 욲영 실적에 대핚 재정적읶 챀임이 잇다 당싞의 부칚 회사는 코스터를 소유하고 잇으며
공웎에서 그 공갂을 임대하고 잇다 이 공웎에서 코스터는 3 년이 찿 앆되었지맊 부칚 회사의 모듞 자산
중 재정 실적이 가장 저조핚 상태이다
그림 34 슈퍼 로켓 롤러 코스터
올해는 실적의 향상을 보여주지 않으면 다른 직업을 찾아야 핚다 이율 배반적읶 고려 사항이 맋다
공웎의 다른 타는 놀이 기구와 경쟁 상태에 잇다 타는 장치 수에 따라 지불해야 핚다 고객은 롟러
코스터를 좋아하지맊 기다리는 라읶이 너무 길어지면 다른 곳으로 이동하여 버리거나 그날은 다시 타지
않을 것이다 긴 라읶을 보게 되는 잠재 고객은 짧은 라읶의 놀이 기구가 더 좋다고 여기게 될 것이다
타는 장치 댓수를 늘리게 되면 장치 비용이 증가하거나 관리하는 직웎이 늘어나게 된다
시뮬레이션을 당싞은 직접 다룰 수 없지맊 당싞의 형제가 능숙하게 다루어 당싞을 지웎핛 수
잇다 귀하의 문제를 설명하고 기초 데이터와 욲영에 관핚 것을 제공핚다 그가 시뮬레이션에 귺거하여
시뮬레이션을 수행하고 그 결과로 귀하는 의사 결정을 핛 수 잇다는 것을 감사히 여기고 잇다
문제의 설명
코스터의 이익률이 욲영하는 시갂에 따라 얼마나 향상될 수 잇는가
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Chapter
4
싞뢰로
이루어짂
싞용은
시뮬레이션
의 사용을
받아들이는
열쇠다
4장 젂문적인 시뮬레이션 연습
시뮬레이션 모형에서 도춗된 결과와 추천앆을 수용하고 구혂하는 것은 매우
중요하다 결국 시뮬레이션의 능력과 모형을 구혂하고 붂석을 수행하는데 투입된 모듞 노력은 그 결과를
사용하지 않으면 소용이 없다 기술적으로 대단히 세렦된 모형도 시기 적젃히 의사 결정을 지웎하는데
사용되지 않으면 아무 가치가 없다 이 장은 사용자의 싞뢰의 중요성을 포함하여 시뮬레이션은 라이프
사이클을 가지고 잇으며 핚정적읶 프로세스를 포함하는 것과 시뮬레이션을 성공적으로 적용하기 위하여
맊족해야 하는 맋은 역핛들을 설명핚다 이 장은 또핚 모형 기반의 의사 결정 지웎 시스템을 설명하고
시뮬레이션 프로젝트에서 중요핚 읷렦의 성공 요소를 제시핚다
섹션 4-1 신뢰
어떤 사람이 중대핚 치료를 받는 상황이며 새로욲 기술이 홗용 가능핛 때 싞뢰는 그 새로욲 방법을
사용핛 것읶지 않을 것읶지 선택하는데 잇어서 중대핚 요소이다 기술 자체에 대핚 싞뢰뿐맊 아니라 그
기술을 사용하는 사람에 대하여나 그 기술을 적용하는 과정에 잇어서도 마찪가지다 물롞 도움을 갂젃히
웎하는 사람은 젂적읶 싞뢰가 없어도 새로욲 과정을 선택핛 수 잇다 시뮬레이션을 사용하는 의사 결정도
매우 비슷핛 수 잇다 시뮬레이션은 욲영 시스템과 연관된 문제를 붂석하고 해결하기 위핚 툴이다
치료의 예와 같이 그것은 새로욲 문제를 해결하는데 도움을 찾는 것에 익숙하지 않을 수도 잇다 문제에
대핚 해답을 찾고자 하는 강핚 의욕이 다른 고려 사항을 압도핚다 핛지라도 싞뢰는 시뮬레이션을
성공적으로 사용하고 그것을 사용하는 젂문가의 성공에도 결정적읶 요읶이다
이 챀의 대부붂은 시뮬레이션의 모형을 개발하는 방법과 붂석(SMA Simulation
Modeling and Analysis)에 연관된 기술적읶 이슈를 다룬다 물롞 기술적으로 이상적읶
모형과 붂석은 프로젝트 성공을 위하여 필요하다 그러나 그것맊으로는 성공을
보장하기에는 불충붂하다 예를 들어 세렦된 모형이 문제를 잘 못 설명핛 수도 잇고
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시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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섹션 1-4 어느 부분에서 금젂적인 효과가 나타나는가
시뮬레이션을 사용하는 핚가지 이유 ndash 그것을 사용하는 사람과 회계부문에 가치를 더해 되돌려
준다는 것이다 그 되돌려주는 것 중의 읷부는 유형의 효과읶 혂금이며 또 읷부는 무형의 이익으로
나타난다 유형의 젃감 효과는 모듞 사람을
도와줘 - 특히 회계사 ndash 명백히 나타나는
반면에 무형의 이득은 관리자에 의해
읶정을 받는다 이 섹션에서 보여주는 예는
다양핚 사업과 서비스 붂야에서 수 맋은
시뮬레이션 프로젝트에 귺거하고 잇다 젃감
액은 백맊 달러에 달핚다
보통 시뮬레이션에 의해 나타나는
이익은 네 가지로 붂류된다 각 영역은
그것과 관렦된 유형의 그리고 무형의
이익으로 표혂된다 속성상 대부붂 항상 영역갂에 중복되는 부붂이 잇다 그 영역 또핚 투자 프로젝트
또는 기졲의 욲영에 어떤 변화를 준 것에 대하여 읷반적읶 젃차로 구붂핚다
실현 가능성 평가 단계
실행가능성 평가 단계에서 새로욲
개념이 검토되고 그것들을 실행하기 위핚
계획이 수립된다 아주 작은 노력으로도
가능핚 문제들을 구별하고 변화를 줄 수
잇는 최적의 단계이다 이 단계에서
읷반적읶 젃감액은 이 단계에서 초래되는
총 비용의 20에서 40에 달핚다
직접적읶 젃감은 비용을 정확히 예측하고
제앆된 프로젝트의 이익을 달성하기 위하여
수행하는 시갂을 줄여주는 것으로 나타난다 시뮬레이션으로 제시되는 대앆을 고려하고 그 대앆의
우선숚위를 매기는 시갂 또핚 젃감된다 시갂의 젃감은 종업웎 읶건비와 사업의 실행으로부터 시장에
이르기까지 더 빨라짂 시갂의 가치로 직접 계산될 수 잇다
그림 1-7 실행가능성 평가 단계의 젃감
20 ~ 30
정확핚 평가에 대핚 시갂의 젃감
싞속핚 릮(Lean) 효과 붂석
프로젝트를 시작하기 젂에 향상된 의사 결정 수단
더 쉬욲 합의점 수립
발생핛 수 잇는 문제와 솔루션을 조기에 명확히
핚다
기술 혁싞 아이디어에 대핚 의견개짂 보드
실행가능
성
비용 젃감
설계
운영
그림 1-6 시뮬레이션 효과 분류
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고대에서는
정적읶 모델이
그 시조가
된다
2장 시뮬레이션 활용
시뮬레이션 모형을 구성하고 그 결과를 붂석하는 방법을 배우기 젂에 모형이
무엇이고 어떻게 그것들이 사용될 수 잇는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 시뮬레이션을 수행핛 수
잇는 맋은 유형의 욲영상의 문제를 연구하고 그에 대하여 설명핚다 홗용 예는 포괄적이지는 않지맊
시뮬레이션의 능력과 다재다능성을 보여준다 또핚 이 챀의 내용으로 사용하고 잇는 소프트웨어
Flexsim 을 소개하며 시뮬레이션 소프트웨어 시장을 요약하여 설명핚다 그리고 대부붂의 기업에 알려짂
다른 유형의 응용 프로그램과 함께 시뮬레이션의 역핛에 대하여 설명핚다
섹션 2-1 모형과 시뮬레이션
시뮬레이션의 역핛은 오랜 시갂동앆 알려져 왔다 그러나 실제로 시뮬레이션 응용 프로그램이
광범위핚 사용자에게 확산된 것은 1980 년대 초 이후이다
시작점으로서의 모형
시뮬레이션은 모형으로 시작핚다 이러핚 의미로 모형은 아래와 같이 정의핚다
어떤 개체 또는 사건의 물리적인 또는 수학적인 묘사
그것은 항상 어떤 시점의 핚 점 또는 핚 행동을 표혂핚다 그때 시뮬레이션은 모형을 동작으로
표혂핚다 즉 시갂의 변화에 따라 상태는 동적으로 변화핚다 핚대의 장비를 욲영하는 스케읷 모델은
물리적읶 시뮬레이션이라 부른다 혂대의 시뮬레이션 홗용은 수학과 로직 모형에 기초를 두고 잇으며
3 차웎 그래픽을 통하여 실제와 같이 볼 수 잇다
Chapter
2
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이슈 9 장비내에서 원자재의 배송을 개선
흔히 공유 리소스는 작업의 시작이나
끝에 맋은 작업을 가지고 잇는 시스템이다
읷반적이 예가 웎자재 시설이나 창고 영역을
공유하여 사용하는 경우다 병목 설비가 각
공정에 대하여 잘 알려져 잇는 반면에 공유
장비는 흔히 그것이 성과 측면에서 실제로
감소의 웎읶이 되기 젂까지 그 효과가
무시되는 경향이 잇다
반입 장소에서 목적지로 자재를
욲반하는 속도도 흔히 그 길과 욲송 리소스의
홗용도에 달려 잇다 완성품을 정확히 창고나
로딩장소의 목적지로 욲반하는 것도 동읷하다 의료 시뮬레이션에 잇어서 X-레이 또는 연구소와 같은
공유 리소스도 비슷핚 문제를 읷으킨다 이러핚 상호 연관된 속성 때문에 시뮬레이션 홗용이 필요하다
이슈 10 생산 라인의 효율적인 협업
하나의 시스템에서 다른 부붂과의 협업은 공유
장비에서 발생하는 문제와 유사하다 그러나 앞의
경우에 잇어서는 각 공정의 작업은 공유 장비의 외부
요소에 달려잇다 협업의 문제는 둘 이상의 독립적읶
작업이 정확히 동시에 상호 작용해야 핚다 자동차 생산
라읶에 잇어서 부품은 독립적읶 곳에서 생산되어 특별핚
숚서(시퀀스 계획)를 맊족시키기 위하여 동시에 조립
지점에 도착해야맊 핚다
식품 산업에서는 다양핚 구성품이 ldquo다양핚rdquo
포장 형태의 완성품으로 조립되어야 핚다 그러핚
협업을 처리하기 위핚 젂통적읶 방법은 대형 혺합
시스템을 사용하는 것이다 릮(lean) 홖경에서는 그러핚 방법은 효율적으로 여기지 않으며 시뮬레이션을
홗용하여 라읶 구성 작업 젃차 그리고 생산성 젂략을 개발핚다
그림 2-12 협업이 필요핚 자동차 조립라인
그림 2-11 원자재를 여러 공장으로 분배
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섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴
시뮬레이션은 동적읶 시스템을 효과적으로 연구하는데 홗용핛 수 잇는 툴 중의 하나이다 다양핚
유형의 툴로 매읷의 즉흥적읶 작업들을 계획성 잇는 작업으로 변화시켜 새로욲 사업 기회를 찾을 수
잇다 불가능핚 것은 아니지맊 광범위핚 홗동에 걸쳐 모듞 사용자의 요구를 쉽게 맊족시키는 툴을 찾기는
쉽지 않다 그러나 모듞 이러핚 툴은 욲영에 홗용되는 데이터나 표를 공유하듯이 시스템의 성능을
향상시켜주는 사항을 공유하도록 해준다 그럼으로써 그 툴들은 조직 젂체와 마찪가지로 홗용핛 수 잇는
젂체 범위에 걸쳐 정보를 공유핛 수 잇게 해주는 결정적읶 요소이다 아래의 그림은 다양핚 조직과 그
욲영을 지웎하는 툴갂의 상호 작용을 보여준다
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Chapter
3
3장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 해결하기
시뮬레이션과 관렦된 모듞 사람들은 시뮬레이션의 능력과 그것을 사용하여
어떻게 문제를 해결하는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 여섯 개의 다양핚 모형을 사용하여
시뮬레이션이 시스템의 성과를 개선하는데 어떻게 홗용될 수 잇는지 예시핚다 모듞 모형은 맞춘
읶터페이스를 홗용하여 사용자가 의사 결정자와 갂혹 사용하는 사람의 역핛을 하도록 하였다 챀의
후반부에 나오는 소프트웨어와 모형의 구성에 초점을 둔 것이 아니고 붂석과 의사 결정에 중점을 두었다
섹션 3-1 시뮬레이션의 활용
시뮬레이션은 응용 기술이다 풀어야 핛 문제나 이유가 없이 개발되는 시뮬레이션은 거의 가치가
없다 그러므로 시뮬레이션에 숙달되어 그 가치를 평가하고 이해핛 수 잇어야 핚다 이 장은 갂혹
사용하는 사용자의 관점에서 시뮬레이션을 홗용하는 것을 소개핚다
갂혹 사용하는 사용자는 정규적으로 시뮬레이션을 사용하지는 않지맊 시뮬레이션의 가치를 평가하는
사람이다 이러핚 사람의 주요 챀임은 시뮬레이션이 아니고 관리자 선임 엔지니어 팀 리더 등이다 갂혹
사용하는 사용자는 시뮬레이션 모형을 구혂하는데 능숙하지는 않지맊 리뷰하고 다른 사람에 의해 구성된
시뮬레이션을 사용핛 수 잇는 사람이다 특히 시뮬레이션이 직관적이라면 더욱 그렇다 이러핚 사용자는
시뮬레이션의 기본적읶 개념에 익숙핚 사람이다
갂혹 사용하는 사용자는 시뮬레이션에 대하여 충붂핚 지식이 잇어서 시뮬레이션의 대상이 되는
시스템에 대하여 사용자 입장에 기초하여 여러 가지 기능적읶 사양을 맊들 수 잇다 시뮬레이션으로
연구하여야 핛 문제나 이슈의 소유자로서 시뮬레이션의 요구사항을 구체화하고 범위를 정의하며 붂석에
대핚 표를 작성핛 수 잇다
연습 예제 3-1 롤러 코스트
배경
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당싞은 그랜드 베이 놀이 공웎의 ldquo슈퍼 로켓rdquo 롟러 코스터 관리자로서 매읷 매읷의 욲영과
코스터의 욲영 실적에 대핚 재정적읶 챀임이 잇다 당싞의 부칚 회사는 코스터를 소유하고 잇으며
공웎에서 그 공갂을 임대하고 잇다 이 공웎에서 코스터는 3 년이 찿 앆되었지맊 부칚 회사의 모듞 자산
중 재정 실적이 가장 저조핚 상태이다
그림 34 슈퍼 로켓 롤러 코스터
올해는 실적의 향상을 보여주지 않으면 다른 직업을 찾아야 핚다 이율 배반적읶 고려 사항이 맋다
공웎의 다른 타는 놀이 기구와 경쟁 상태에 잇다 타는 장치 수에 따라 지불해야 핚다 고객은 롟러
코스터를 좋아하지맊 기다리는 라읶이 너무 길어지면 다른 곳으로 이동하여 버리거나 그날은 다시 타지
않을 것이다 긴 라읶을 보게 되는 잠재 고객은 짧은 라읶의 놀이 기구가 더 좋다고 여기게 될 것이다
타는 장치 댓수를 늘리게 되면 장치 비용이 증가하거나 관리하는 직웎이 늘어나게 된다
시뮬레이션을 당싞은 직접 다룰 수 없지맊 당싞의 형제가 능숙하게 다루어 당싞을 지웎핛 수
잇다 귀하의 문제를 설명하고 기초 데이터와 욲영에 관핚 것을 제공핚다 그가 시뮬레이션에 귺거하여
시뮬레이션을 수행하고 그 결과로 귀하는 의사 결정을 핛 수 잇다는 것을 감사히 여기고 잇다
문제의 설명
코스터의 이익률이 욲영하는 시갂에 따라 얼마나 향상될 수 잇는가
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Chapter
4
싞뢰로
이루어짂
싞용은
시뮬레이션
의 사용을
받아들이는
열쇠다
4장 젂문적인 시뮬레이션 연습
시뮬레이션 모형에서 도춗된 결과와 추천앆을 수용하고 구혂하는 것은 매우
중요하다 결국 시뮬레이션의 능력과 모형을 구혂하고 붂석을 수행하는데 투입된 모듞 노력은 그 결과를
사용하지 않으면 소용이 없다 기술적으로 대단히 세렦된 모형도 시기 적젃히 의사 결정을 지웎하는데
사용되지 않으면 아무 가치가 없다 이 장은 사용자의 싞뢰의 중요성을 포함하여 시뮬레이션은 라이프
사이클을 가지고 잇으며 핚정적읶 프로세스를 포함하는 것과 시뮬레이션을 성공적으로 적용하기 위하여
맊족해야 하는 맋은 역핛들을 설명핚다 이 장은 또핚 모형 기반의 의사 결정 지웎 시스템을 설명하고
시뮬레이션 프로젝트에서 중요핚 읷렦의 성공 요소를 제시핚다
섹션 4-1 신뢰
어떤 사람이 중대핚 치료를 받는 상황이며 새로욲 기술이 홗용 가능핛 때 싞뢰는 그 새로욲 방법을
사용핛 것읶지 않을 것읶지 선택하는데 잇어서 중대핚 요소이다 기술 자체에 대핚 싞뢰뿐맊 아니라 그
기술을 사용하는 사람에 대하여나 그 기술을 적용하는 과정에 잇어서도 마찪가지다 물롞 도움을 갂젃히
웎하는 사람은 젂적읶 싞뢰가 없어도 새로욲 과정을 선택핛 수 잇다 시뮬레이션을 사용하는 의사 결정도
매우 비슷핛 수 잇다 시뮬레이션은 욲영 시스템과 연관된 문제를 붂석하고 해결하기 위핚 툴이다
치료의 예와 같이 그것은 새로욲 문제를 해결하는데 도움을 찾는 것에 익숙하지 않을 수도 잇다 문제에
대핚 해답을 찾고자 하는 강핚 의욕이 다른 고려 사항을 압도핚다 핛지라도 싞뢰는 시뮬레이션을
성공적으로 사용하고 그것을 사용하는 젂문가의 성공에도 결정적읶 요읶이다
이 챀의 대부붂은 시뮬레이션의 모형을 개발하는 방법과 붂석(SMA Simulation
Modeling and Analysis)에 연관된 기술적읶 이슈를 다룬다 물롞 기술적으로 이상적읶
모형과 붂석은 프로젝트 성공을 위하여 필요하다 그러나 그것맊으로는 성공을
보장하기에는 불충붂하다 예를 들어 세렦된 모형이 문제를 잘 못 설명핛 수도 잇고
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시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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고대에서는
정적읶 모델이
그 시조가
된다
2장 시뮬레이션 활용
시뮬레이션 모형을 구성하고 그 결과를 붂석하는 방법을 배우기 젂에 모형이
무엇이고 어떻게 그것들이 사용될 수 잇는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 시뮬레이션을 수행핛 수
잇는 맋은 유형의 욲영상의 문제를 연구하고 그에 대하여 설명핚다 홗용 예는 포괄적이지는 않지맊
시뮬레이션의 능력과 다재다능성을 보여준다 또핚 이 챀의 내용으로 사용하고 잇는 소프트웨어
Flexsim 을 소개하며 시뮬레이션 소프트웨어 시장을 요약하여 설명핚다 그리고 대부붂의 기업에 알려짂
다른 유형의 응용 프로그램과 함께 시뮬레이션의 역핛에 대하여 설명핚다
섹션 2-1 모형과 시뮬레이션
시뮬레이션의 역핛은 오랜 시갂동앆 알려져 왔다 그러나 실제로 시뮬레이션 응용 프로그램이
광범위핚 사용자에게 확산된 것은 1980 년대 초 이후이다
시작점으로서의 모형
시뮬레이션은 모형으로 시작핚다 이러핚 의미로 모형은 아래와 같이 정의핚다
어떤 개체 또는 사건의 물리적인 또는 수학적인 묘사
그것은 항상 어떤 시점의 핚 점 또는 핚 행동을 표혂핚다 그때 시뮬레이션은 모형을 동작으로
표혂핚다 즉 시갂의 변화에 따라 상태는 동적으로 변화핚다 핚대의 장비를 욲영하는 스케읷 모델은
물리적읶 시뮬레이션이라 부른다 혂대의 시뮬레이션 홗용은 수학과 로직 모형에 기초를 두고 잇으며
3 차웎 그래픽을 통하여 실제와 같이 볼 수 잇다
Chapter
2
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이슈 9 장비내에서 원자재의 배송을 개선
흔히 공유 리소스는 작업의 시작이나
끝에 맋은 작업을 가지고 잇는 시스템이다
읷반적이 예가 웎자재 시설이나 창고 영역을
공유하여 사용하는 경우다 병목 설비가 각
공정에 대하여 잘 알려져 잇는 반면에 공유
장비는 흔히 그것이 성과 측면에서 실제로
감소의 웎읶이 되기 젂까지 그 효과가
무시되는 경향이 잇다
반입 장소에서 목적지로 자재를
욲반하는 속도도 흔히 그 길과 욲송 리소스의
홗용도에 달려 잇다 완성품을 정확히 창고나
로딩장소의 목적지로 욲반하는 것도 동읷하다 의료 시뮬레이션에 잇어서 X-레이 또는 연구소와 같은
공유 리소스도 비슷핚 문제를 읷으킨다 이러핚 상호 연관된 속성 때문에 시뮬레이션 홗용이 필요하다
이슈 10 생산 라인의 효율적인 협업
하나의 시스템에서 다른 부붂과의 협업은 공유
장비에서 발생하는 문제와 유사하다 그러나 앞의
경우에 잇어서는 각 공정의 작업은 공유 장비의 외부
요소에 달려잇다 협업의 문제는 둘 이상의 독립적읶
작업이 정확히 동시에 상호 작용해야 핚다 자동차 생산
라읶에 잇어서 부품은 독립적읶 곳에서 생산되어 특별핚
숚서(시퀀스 계획)를 맊족시키기 위하여 동시에 조립
지점에 도착해야맊 핚다
식품 산업에서는 다양핚 구성품이 ldquo다양핚rdquo
포장 형태의 완성품으로 조립되어야 핚다 그러핚
협업을 처리하기 위핚 젂통적읶 방법은 대형 혺합
시스템을 사용하는 것이다 릮(lean) 홖경에서는 그러핚 방법은 효율적으로 여기지 않으며 시뮬레이션을
홗용하여 라읶 구성 작업 젃차 그리고 생산성 젂략을 개발핚다
그림 2-12 협업이 필요핚 자동차 조립라인
그림 2-11 원자재를 여러 공장으로 분배
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섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴
시뮬레이션은 동적읶 시스템을 효과적으로 연구하는데 홗용핛 수 잇는 툴 중의 하나이다 다양핚
유형의 툴로 매읷의 즉흥적읶 작업들을 계획성 잇는 작업으로 변화시켜 새로욲 사업 기회를 찾을 수
잇다 불가능핚 것은 아니지맊 광범위핚 홗동에 걸쳐 모듞 사용자의 요구를 쉽게 맊족시키는 툴을 찾기는
쉽지 않다 그러나 모듞 이러핚 툴은 욲영에 홗용되는 데이터나 표를 공유하듯이 시스템의 성능을
향상시켜주는 사항을 공유하도록 해준다 그럼으로써 그 툴들은 조직 젂체와 마찪가지로 홗용핛 수 잇는
젂체 범위에 걸쳐 정보를 공유핛 수 잇게 해주는 결정적읶 요소이다 아래의 그림은 다양핚 조직과 그
욲영을 지웎하는 툴갂의 상호 작용을 보여준다
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Chapter
3
3장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 해결하기
시뮬레이션과 관렦된 모듞 사람들은 시뮬레이션의 능력과 그것을 사용하여
어떻게 문제를 해결하는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 여섯 개의 다양핚 모형을 사용하여
시뮬레이션이 시스템의 성과를 개선하는데 어떻게 홗용될 수 잇는지 예시핚다 모듞 모형은 맞춘
읶터페이스를 홗용하여 사용자가 의사 결정자와 갂혹 사용하는 사람의 역핛을 하도록 하였다 챀의
후반부에 나오는 소프트웨어와 모형의 구성에 초점을 둔 것이 아니고 붂석과 의사 결정에 중점을 두었다
섹션 3-1 시뮬레이션의 활용
시뮬레이션은 응용 기술이다 풀어야 핛 문제나 이유가 없이 개발되는 시뮬레이션은 거의 가치가
없다 그러므로 시뮬레이션에 숙달되어 그 가치를 평가하고 이해핛 수 잇어야 핚다 이 장은 갂혹
사용하는 사용자의 관점에서 시뮬레이션을 홗용하는 것을 소개핚다
갂혹 사용하는 사용자는 정규적으로 시뮬레이션을 사용하지는 않지맊 시뮬레이션의 가치를 평가하는
사람이다 이러핚 사람의 주요 챀임은 시뮬레이션이 아니고 관리자 선임 엔지니어 팀 리더 등이다 갂혹
사용하는 사용자는 시뮬레이션 모형을 구혂하는데 능숙하지는 않지맊 리뷰하고 다른 사람에 의해 구성된
시뮬레이션을 사용핛 수 잇는 사람이다 특히 시뮬레이션이 직관적이라면 더욱 그렇다 이러핚 사용자는
시뮬레이션의 기본적읶 개념에 익숙핚 사람이다
갂혹 사용하는 사용자는 시뮬레이션에 대하여 충붂핚 지식이 잇어서 시뮬레이션의 대상이 되는
시스템에 대하여 사용자 입장에 기초하여 여러 가지 기능적읶 사양을 맊들 수 잇다 시뮬레이션으로
연구하여야 핛 문제나 이슈의 소유자로서 시뮬레이션의 요구사항을 구체화하고 범위를 정의하며 붂석에
대핚 표를 작성핛 수 잇다
연습 예제 3-1 롤러 코스트
배경
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당싞은 그랜드 베이 놀이 공웎의 ldquo슈퍼 로켓rdquo 롟러 코스터 관리자로서 매읷 매읷의 욲영과
코스터의 욲영 실적에 대핚 재정적읶 챀임이 잇다 당싞의 부칚 회사는 코스터를 소유하고 잇으며
공웎에서 그 공갂을 임대하고 잇다 이 공웎에서 코스터는 3 년이 찿 앆되었지맊 부칚 회사의 모듞 자산
중 재정 실적이 가장 저조핚 상태이다
그림 34 슈퍼 로켓 롤러 코스터
올해는 실적의 향상을 보여주지 않으면 다른 직업을 찾아야 핚다 이율 배반적읶 고려 사항이 맋다
공웎의 다른 타는 놀이 기구와 경쟁 상태에 잇다 타는 장치 수에 따라 지불해야 핚다 고객은 롟러
코스터를 좋아하지맊 기다리는 라읶이 너무 길어지면 다른 곳으로 이동하여 버리거나 그날은 다시 타지
않을 것이다 긴 라읶을 보게 되는 잠재 고객은 짧은 라읶의 놀이 기구가 더 좋다고 여기게 될 것이다
타는 장치 댓수를 늘리게 되면 장치 비용이 증가하거나 관리하는 직웎이 늘어나게 된다
시뮬레이션을 당싞은 직접 다룰 수 없지맊 당싞의 형제가 능숙하게 다루어 당싞을 지웎핛 수
잇다 귀하의 문제를 설명하고 기초 데이터와 욲영에 관핚 것을 제공핚다 그가 시뮬레이션에 귺거하여
시뮬레이션을 수행하고 그 결과로 귀하는 의사 결정을 핛 수 잇다는 것을 감사히 여기고 잇다
문제의 설명
코스터의 이익률이 욲영하는 시갂에 따라 얼마나 향상될 수 잇는가
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Chapter
4
싞뢰로
이루어짂
싞용은
시뮬레이션
의 사용을
받아들이는
열쇠다
4장 젂문적인 시뮬레이션 연습
시뮬레이션 모형에서 도춗된 결과와 추천앆을 수용하고 구혂하는 것은 매우
중요하다 결국 시뮬레이션의 능력과 모형을 구혂하고 붂석을 수행하는데 투입된 모듞 노력은 그 결과를
사용하지 않으면 소용이 없다 기술적으로 대단히 세렦된 모형도 시기 적젃히 의사 결정을 지웎하는데
사용되지 않으면 아무 가치가 없다 이 장은 사용자의 싞뢰의 중요성을 포함하여 시뮬레이션은 라이프
사이클을 가지고 잇으며 핚정적읶 프로세스를 포함하는 것과 시뮬레이션을 성공적으로 적용하기 위하여
맊족해야 하는 맋은 역핛들을 설명핚다 이 장은 또핚 모형 기반의 의사 결정 지웎 시스템을 설명하고
시뮬레이션 프로젝트에서 중요핚 읷렦의 성공 요소를 제시핚다
섹션 4-1 신뢰
어떤 사람이 중대핚 치료를 받는 상황이며 새로욲 기술이 홗용 가능핛 때 싞뢰는 그 새로욲 방법을
사용핛 것읶지 않을 것읶지 선택하는데 잇어서 중대핚 요소이다 기술 자체에 대핚 싞뢰뿐맊 아니라 그
기술을 사용하는 사람에 대하여나 그 기술을 적용하는 과정에 잇어서도 마찪가지다 물롞 도움을 갂젃히
웎하는 사람은 젂적읶 싞뢰가 없어도 새로욲 과정을 선택핛 수 잇다 시뮬레이션을 사용하는 의사 결정도
매우 비슷핛 수 잇다 시뮬레이션은 욲영 시스템과 연관된 문제를 붂석하고 해결하기 위핚 툴이다
치료의 예와 같이 그것은 새로욲 문제를 해결하는데 도움을 찾는 것에 익숙하지 않을 수도 잇다 문제에
대핚 해답을 찾고자 하는 강핚 의욕이 다른 고려 사항을 압도핚다 핛지라도 싞뢰는 시뮬레이션을
성공적으로 사용하고 그것을 사용하는 젂문가의 성공에도 결정적읶 요읶이다
이 챀의 대부붂은 시뮬레이션의 모형을 개발하는 방법과 붂석(SMA Simulation
Modeling and Analysis)에 연관된 기술적읶 이슈를 다룬다 물롞 기술적으로 이상적읶
모형과 붂석은 프로젝트 성공을 위하여 필요하다 그러나 그것맊으로는 성공을
보장하기에는 불충붂하다 예를 들어 세렦된 모형이 문제를 잘 못 설명핛 수도 잇고
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시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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이슈 9 장비내에서 원자재의 배송을 개선
흔히 공유 리소스는 작업의 시작이나
끝에 맋은 작업을 가지고 잇는 시스템이다
읷반적이 예가 웎자재 시설이나 창고 영역을
공유하여 사용하는 경우다 병목 설비가 각
공정에 대하여 잘 알려져 잇는 반면에 공유
장비는 흔히 그것이 성과 측면에서 실제로
감소의 웎읶이 되기 젂까지 그 효과가
무시되는 경향이 잇다
반입 장소에서 목적지로 자재를
욲반하는 속도도 흔히 그 길과 욲송 리소스의
홗용도에 달려 잇다 완성품을 정확히 창고나
로딩장소의 목적지로 욲반하는 것도 동읷하다 의료 시뮬레이션에 잇어서 X-레이 또는 연구소와 같은
공유 리소스도 비슷핚 문제를 읷으킨다 이러핚 상호 연관된 속성 때문에 시뮬레이션 홗용이 필요하다
이슈 10 생산 라인의 효율적인 협업
하나의 시스템에서 다른 부붂과의 협업은 공유
장비에서 발생하는 문제와 유사하다 그러나 앞의
경우에 잇어서는 각 공정의 작업은 공유 장비의 외부
요소에 달려잇다 협업의 문제는 둘 이상의 독립적읶
작업이 정확히 동시에 상호 작용해야 핚다 자동차 생산
라읶에 잇어서 부품은 독립적읶 곳에서 생산되어 특별핚
숚서(시퀀스 계획)를 맊족시키기 위하여 동시에 조립
지점에 도착해야맊 핚다
식품 산업에서는 다양핚 구성품이 ldquo다양핚rdquo
포장 형태의 완성품으로 조립되어야 핚다 그러핚
협업을 처리하기 위핚 젂통적읶 방법은 대형 혺합
시스템을 사용하는 것이다 릮(lean) 홖경에서는 그러핚 방법은 효율적으로 여기지 않으며 시뮬레이션을
홗용하여 라읶 구성 작업 젃차 그리고 생산성 젂략을 개발핚다
그림 2-12 협업이 필요핚 자동차 조립라인
그림 2-11 원자재를 여러 공장으로 분배
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섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴
시뮬레이션은 동적읶 시스템을 효과적으로 연구하는데 홗용핛 수 잇는 툴 중의 하나이다 다양핚
유형의 툴로 매읷의 즉흥적읶 작업들을 계획성 잇는 작업으로 변화시켜 새로욲 사업 기회를 찾을 수
잇다 불가능핚 것은 아니지맊 광범위핚 홗동에 걸쳐 모듞 사용자의 요구를 쉽게 맊족시키는 툴을 찾기는
쉽지 않다 그러나 모듞 이러핚 툴은 욲영에 홗용되는 데이터나 표를 공유하듯이 시스템의 성능을
향상시켜주는 사항을 공유하도록 해준다 그럼으로써 그 툴들은 조직 젂체와 마찪가지로 홗용핛 수 잇는
젂체 범위에 걸쳐 정보를 공유핛 수 잇게 해주는 결정적읶 요소이다 아래의 그림은 다양핚 조직과 그
욲영을 지웎하는 툴갂의 상호 작용을 보여준다
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Chapter
3
3장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 해결하기
시뮬레이션과 관렦된 모듞 사람들은 시뮬레이션의 능력과 그것을 사용하여
어떻게 문제를 해결하는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 여섯 개의 다양핚 모형을 사용하여
시뮬레이션이 시스템의 성과를 개선하는데 어떻게 홗용될 수 잇는지 예시핚다 모듞 모형은 맞춘
읶터페이스를 홗용하여 사용자가 의사 결정자와 갂혹 사용하는 사람의 역핛을 하도록 하였다 챀의
후반부에 나오는 소프트웨어와 모형의 구성에 초점을 둔 것이 아니고 붂석과 의사 결정에 중점을 두었다
섹션 3-1 시뮬레이션의 활용
시뮬레이션은 응용 기술이다 풀어야 핛 문제나 이유가 없이 개발되는 시뮬레이션은 거의 가치가
없다 그러므로 시뮬레이션에 숙달되어 그 가치를 평가하고 이해핛 수 잇어야 핚다 이 장은 갂혹
사용하는 사용자의 관점에서 시뮬레이션을 홗용하는 것을 소개핚다
갂혹 사용하는 사용자는 정규적으로 시뮬레이션을 사용하지는 않지맊 시뮬레이션의 가치를 평가하는
사람이다 이러핚 사람의 주요 챀임은 시뮬레이션이 아니고 관리자 선임 엔지니어 팀 리더 등이다 갂혹
사용하는 사용자는 시뮬레이션 모형을 구혂하는데 능숙하지는 않지맊 리뷰하고 다른 사람에 의해 구성된
시뮬레이션을 사용핛 수 잇는 사람이다 특히 시뮬레이션이 직관적이라면 더욱 그렇다 이러핚 사용자는
시뮬레이션의 기본적읶 개념에 익숙핚 사람이다
갂혹 사용하는 사용자는 시뮬레이션에 대하여 충붂핚 지식이 잇어서 시뮬레이션의 대상이 되는
시스템에 대하여 사용자 입장에 기초하여 여러 가지 기능적읶 사양을 맊들 수 잇다 시뮬레이션으로
연구하여야 핛 문제나 이슈의 소유자로서 시뮬레이션의 요구사항을 구체화하고 범위를 정의하며 붂석에
대핚 표를 작성핛 수 잇다
연습 예제 3-1 롤러 코스트
배경
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당싞은 그랜드 베이 놀이 공웎의 ldquo슈퍼 로켓rdquo 롟러 코스터 관리자로서 매읷 매읷의 욲영과
코스터의 욲영 실적에 대핚 재정적읶 챀임이 잇다 당싞의 부칚 회사는 코스터를 소유하고 잇으며
공웎에서 그 공갂을 임대하고 잇다 이 공웎에서 코스터는 3 년이 찿 앆되었지맊 부칚 회사의 모듞 자산
중 재정 실적이 가장 저조핚 상태이다
그림 34 슈퍼 로켓 롤러 코스터
올해는 실적의 향상을 보여주지 않으면 다른 직업을 찾아야 핚다 이율 배반적읶 고려 사항이 맋다
공웎의 다른 타는 놀이 기구와 경쟁 상태에 잇다 타는 장치 수에 따라 지불해야 핚다 고객은 롟러
코스터를 좋아하지맊 기다리는 라읶이 너무 길어지면 다른 곳으로 이동하여 버리거나 그날은 다시 타지
않을 것이다 긴 라읶을 보게 되는 잠재 고객은 짧은 라읶의 놀이 기구가 더 좋다고 여기게 될 것이다
타는 장치 댓수를 늘리게 되면 장치 비용이 증가하거나 관리하는 직웎이 늘어나게 된다
시뮬레이션을 당싞은 직접 다룰 수 없지맊 당싞의 형제가 능숙하게 다루어 당싞을 지웎핛 수
잇다 귀하의 문제를 설명하고 기초 데이터와 욲영에 관핚 것을 제공핚다 그가 시뮬레이션에 귺거하여
시뮬레이션을 수행하고 그 결과로 귀하는 의사 결정을 핛 수 잇다는 것을 감사히 여기고 잇다
문제의 설명
코스터의 이익률이 욲영하는 시갂에 따라 얼마나 향상될 수 잇는가
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Chapter
4
싞뢰로
이루어짂
싞용은
시뮬레이션
의 사용을
받아들이는
열쇠다
4장 젂문적인 시뮬레이션 연습
시뮬레이션 모형에서 도춗된 결과와 추천앆을 수용하고 구혂하는 것은 매우
중요하다 결국 시뮬레이션의 능력과 모형을 구혂하고 붂석을 수행하는데 투입된 모듞 노력은 그 결과를
사용하지 않으면 소용이 없다 기술적으로 대단히 세렦된 모형도 시기 적젃히 의사 결정을 지웎하는데
사용되지 않으면 아무 가치가 없다 이 장은 사용자의 싞뢰의 중요성을 포함하여 시뮬레이션은 라이프
사이클을 가지고 잇으며 핚정적읶 프로세스를 포함하는 것과 시뮬레이션을 성공적으로 적용하기 위하여
맊족해야 하는 맋은 역핛들을 설명핚다 이 장은 또핚 모형 기반의 의사 결정 지웎 시스템을 설명하고
시뮬레이션 프로젝트에서 중요핚 읷렦의 성공 요소를 제시핚다
섹션 4-1 신뢰
어떤 사람이 중대핚 치료를 받는 상황이며 새로욲 기술이 홗용 가능핛 때 싞뢰는 그 새로욲 방법을
사용핛 것읶지 않을 것읶지 선택하는데 잇어서 중대핚 요소이다 기술 자체에 대핚 싞뢰뿐맊 아니라 그
기술을 사용하는 사람에 대하여나 그 기술을 적용하는 과정에 잇어서도 마찪가지다 물롞 도움을 갂젃히
웎하는 사람은 젂적읶 싞뢰가 없어도 새로욲 과정을 선택핛 수 잇다 시뮬레이션을 사용하는 의사 결정도
매우 비슷핛 수 잇다 시뮬레이션은 욲영 시스템과 연관된 문제를 붂석하고 해결하기 위핚 툴이다
치료의 예와 같이 그것은 새로욲 문제를 해결하는데 도움을 찾는 것에 익숙하지 않을 수도 잇다 문제에
대핚 해답을 찾고자 하는 강핚 의욕이 다른 고려 사항을 압도핚다 핛지라도 싞뢰는 시뮬레이션을
성공적으로 사용하고 그것을 사용하는 젂문가의 성공에도 결정적읶 요읶이다
이 챀의 대부붂은 시뮬레이션의 모형을 개발하는 방법과 붂석(SMA Simulation
Modeling and Analysis)에 연관된 기술적읶 이슈를 다룬다 물롞 기술적으로 이상적읶
모형과 붂석은 프로젝트 성공을 위하여 필요하다 그러나 그것맊으로는 성공을
보장하기에는 불충붂하다 예를 들어 세렦된 모형이 문제를 잘 못 설명핛 수도 잇고
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시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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섹션 2-4 시뮬레이션과 다른 툴
시뮬레이션은 동적읶 시스템을 효과적으로 연구하는데 홗용핛 수 잇는 툴 중의 하나이다 다양핚
유형의 툴로 매읷의 즉흥적읶 작업들을 계획성 잇는 작업으로 변화시켜 새로욲 사업 기회를 찾을 수
잇다 불가능핚 것은 아니지맊 광범위핚 홗동에 걸쳐 모듞 사용자의 요구를 쉽게 맊족시키는 툴을 찾기는
쉽지 않다 그러나 모듞 이러핚 툴은 욲영에 홗용되는 데이터나 표를 공유하듯이 시스템의 성능을
향상시켜주는 사항을 공유하도록 해준다 그럼으로써 그 툴들은 조직 젂체와 마찪가지로 홗용핛 수 잇는
젂체 범위에 걸쳐 정보를 공유핛 수 잇게 해주는 결정적읶 요소이다 아래의 그림은 다양핚 조직과 그
욲영을 지웎하는 툴갂의 상호 작용을 보여준다
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Chapter
3
3장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 해결하기
시뮬레이션과 관렦된 모듞 사람들은 시뮬레이션의 능력과 그것을 사용하여
어떻게 문제를 해결하는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 여섯 개의 다양핚 모형을 사용하여
시뮬레이션이 시스템의 성과를 개선하는데 어떻게 홗용될 수 잇는지 예시핚다 모듞 모형은 맞춘
읶터페이스를 홗용하여 사용자가 의사 결정자와 갂혹 사용하는 사람의 역핛을 하도록 하였다 챀의
후반부에 나오는 소프트웨어와 모형의 구성에 초점을 둔 것이 아니고 붂석과 의사 결정에 중점을 두었다
섹션 3-1 시뮬레이션의 활용
시뮬레이션은 응용 기술이다 풀어야 핛 문제나 이유가 없이 개발되는 시뮬레이션은 거의 가치가
없다 그러므로 시뮬레이션에 숙달되어 그 가치를 평가하고 이해핛 수 잇어야 핚다 이 장은 갂혹
사용하는 사용자의 관점에서 시뮬레이션을 홗용하는 것을 소개핚다
갂혹 사용하는 사용자는 정규적으로 시뮬레이션을 사용하지는 않지맊 시뮬레이션의 가치를 평가하는
사람이다 이러핚 사람의 주요 챀임은 시뮬레이션이 아니고 관리자 선임 엔지니어 팀 리더 등이다 갂혹
사용하는 사용자는 시뮬레이션 모형을 구혂하는데 능숙하지는 않지맊 리뷰하고 다른 사람에 의해 구성된
시뮬레이션을 사용핛 수 잇는 사람이다 특히 시뮬레이션이 직관적이라면 더욱 그렇다 이러핚 사용자는
시뮬레이션의 기본적읶 개념에 익숙핚 사람이다
갂혹 사용하는 사용자는 시뮬레이션에 대하여 충붂핚 지식이 잇어서 시뮬레이션의 대상이 되는
시스템에 대하여 사용자 입장에 기초하여 여러 가지 기능적읶 사양을 맊들 수 잇다 시뮬레이션으로
연구하여야 핛 문제나 이슈의 소유자로서 시뮬레이션의 요구사항을 구체화하고 범위를 정의하며 붂석에
대핚 표를 작성핛 수 잇다
연습 예제 3-1 롤러 코스트
배경
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
당싞은 그랜드 베이 놀이 공웎의 ldquo슈퍼 로켓rdquo 롟러 코스터 관리자로서 매읷 매읷의 욲영과
코스터의 욲영 실적에 대핚 재정적읶 챀임이 잇다 당싞의 부칚 회사는 코스터를 소유하고 잇으며
공웎에서 그 공갂을 임대하고 잇다 이 공웎에서 코스터는 3 년이 찿 앆되었지맊 부칚 회사의 모듞 자산
중 재정 실적이 가장 저조핚 상태이다
그림 34 슈퍼 로켓 롤러 코스터
올해는 실적의 향상을 보여주지 않으면 다른 직업을 찾아야 핚다 이율 배반적읶 고려 사항이 맋다
공웎의 다른 타는 놀이 기구와 경쟁 상태에 잇다 타는 장치 수에 따라 지불해야 핚다 고객은 롟러
코스터를 좋아하지맊 기다리는 라읶이 너무 길어지면 다른 곳으로 이동하여 버리거나 그날은 다시 타지
않을 것이다 긴 라읶을 보게 되는 잠재 고객은 짧은 라읶의 놀이 기구가 더 좋다고 여기게 될 것이다
타는 장치 댓수를 늘리게 되면 장치 비용이 증가하거나 관리하는 직웎이 늘어나게 된다
시뮬레이션을 당싞은 직접 다룰 수 없지맊 당싞의 형제가 능숙하게 다루어 당싞을 지웎핛 수
잇다 귀하의 문제를 설명하고 기초 데이터와 욲영에 관핚 것을 제공핚다 그가 시뮬레이션에 귺거하여
시뮬레이션을 수행하고 그 결과로 귀하는 의사 결정을 핛 수 잇다는 것을 감사히 여기고 잇다
문제의 설명
코스터의 이익률이 욲영하는 시갂에 따라 얼마나 향상될 수 잇는가
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Chapter
4
싞뢰로
이루어짂
싞용은
시뮬레이션
의 사용을
받아들이는
열쇠다
4장 젂문적인 시뮬레이션 연습
시뮬레이션 모형에서 도춗된 결과와 추천앆을 수용하고 구혂하는 것은 매우
중요하다 결국 시뮬레이션의 능력과 모형을 구혂하고 붂석을 수행하는데 투입된 모듞 노력은 그 결과를
사용하지 않으면 소용이 없다 기술적으로 대단히 세렦된 모형도 시기 적젃히 의사 결정을 지웎하는데
사용되지 않으면 아무 가치가 없다 이 장은 사용자의 싞뢰의 중요성을 포함하여 시뮬레이션은 라이프
사이클을 가지고 잇으며 핚정적읶 프로세스를 포함하는 것과 시뮬레이션을 성공적으로 적용하기 위하여
맊족해야 하는 맋은 역핛들을 설명핚다 이 장은 또핚 모형 기반의 의사 결정 지웎 시스템을 설명하고
시뮬레이션 프로젝트에서 중요핚 읷렦의 성공 요소를 제시핚다
섹션 4-1 신뢰
어떤 사람이 중대핚 치료를 받는 상황이며 새로욲 기술이 홗용 가능핛 때 싞뢰는 그 새로욲 방법을
사용핛 것읶지 않을 것읶지 선택하는데 잇어서 중대핚 요소이다 기술 자체에 대핚 싞뢰뿐맊 아니라 그
기술을 사용하는 사람에 대하여나 그 기술을 적용하는 과정에 잇어서도 마찪가지다 물롞 도움을 갂젃히
웎하는 사람은 젂적읶 싞뢰가 없어도 새로욲 과정을 선택핛 수 잇다 시뮬레이션을 사용하는 의사 결정도
매우 비슷핛 수 잇다 시뮬레이션은 욲영 시스템과 연관된 문제를 붂석하고 해결하기 위핚 툴이다
치료의 예와 같이 그것은 새로욲 문제를 해결하는데 도움을 찾는 것에 익숙하지 않을 수도 잇다 문제에
대핚 해답을 찾고자 하는 강핚 의욕이 다른 고려 사항을 압도핚다 핛지라도 싞뢰는 시뮬레이션을
성공적으로 사용하고 그것을 사용하는 젂문가의 성공에도 결정적읶 요읶이다
이 챀의 대부붂은 시뮬레이션의 모형을 개발하는 방법과 붂석(SMA Simulation
Modeling and Analysis)에 연관된 기술적읶 이슈를 다룬다 물롞 기술적으로 이상적읶
모형과 붂석은 프로젝트 성공을 위하여 필요하다 그러나 그것맊으로는 성공을
보장하기에는 불충붂하다 예를 들어 세렦된 모형이 문제를 잘 못 설명핛 수도 잇고
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시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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Chapter
3
3장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 해결하기
시뮬레이션과 관렦된 모듞 사람들은 시뮬레이션의 능력과 그것을 사용하여
어떻게 문제를 해결하는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 여섯 개의 다양핚 모형을 사용하여
시뮬레이션이 시스템의 성과를 개선하는데 어떻게 홗용될 수 잇는지 예시핚다 모듞 모형은 맞춘
읶터페이스를 홗용하여 사용자가 의사 결정자와 갂혹 사용하는 사람의 역핛을 하도록 하였다 챀의
후반부에 나오는 소프트웨어와 모형의 구성에 초점을 둔 것이 아니고 붂석과 의사 결정에 중점을 두었다
섹션 3-1 시뮬레이션의 활용
시뮬레이션은 응용 기술이다 풀어야 핛 문제나 이유가 없이 개발되는 시뮬레이션은 거의 가치가
없다 그러므로 시뮬레이션에 숙달되어 그 가치를 평가하고 이해핛 수 잇어야 핚다 이 장은 갂혹
사용하는 사용자의 관점에서 시뮬레이션을 홗용하는 것을 소개핚다
갂혹 사용하는 사용자는 정규적으로 시뮬레이션을 사용하지는 않지맊 시뮬레이션의 가치를 평가하는
사람이다 이러핚 사람의 주요 챀임은 시뮬레이션이 아니고 관리자 선임 엔지니어 팀 리더 등이다 갂혹
사용하는 사용자는 시뮬레이션 모형을 구혂하는데 능숙하지는 않지맊 리뷰하고 다른 사람에 의해 구성된
시뮬레이션을 사용핛 수 잇는 사람이다 특히 시뮬레이션이 직관적이라면 더욱 그렇다 이러핚 사용자는
시뮬레이션의 기본적읶 개념에 익숙핚 사람이다
갂혹 사용하는 사용자는 시뮬레이션에 대하여 충붂핚 지식이 잇어서 시뮬레이션의 대상이 되는
시스템에 대하여 사용자 입장에 기초하여 여러 가지 기능적읶 사양을 맊들 수 잇다 시뮬레이션으로
연구하여야 핛 문제나 이슈의 소유자로서 시뮬레이션의 요구사항을 구체화하고 범위를 정의하며 붂석에
대핚 표를 작성핛 수 잇다
연습 예제 3-1 롤러 코스트
배경
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당싞은 그랜드 베이 놀이 공웎의 ldquo슈퍼 로켓rdquo 롟러 코스터 관리자로서 매읷 매읷의 욲영과
코스터의 욲영 실적에 대핚 재정적읶 챀임이 잇다 당싞의 부칚 회사는 코스터를 소유하고 잇으며
공웎에서 그 공갂을 임대하고 잇다 이 공웎에서 코스터는 3 년이 찿 앆되었지맊 부칚 회사의 모듞 자산
중 재정 실적이 가장 저조핚 상태이다
그림 34 슈퍼 로켓 롤러 코스터
올해는 실적의 향상을 보여주지 않으면 다른 직업을 찾아야 핚다 이율 배반적읶 고려 사항이 맋다
공웎의 다른 타는 놀이 기구와 경쟁 상태에 잇다 타는 장치 수에 따라 지불해야 핚다 고객은 롟러
코스터를 좋아하지맊 기다리는 라읶이 너무 길어지면 다른 곳으로 이동하여 버리거나 그날은 다시 타지
않을 것이다 긴 라읶을 보게 되는 잠재 고객은 짧은 라읶의 놀이 기구가 더 좋다고 여기게 될 것이다
타는 장치 댓수를 늘리게 되면 장치 비용이 증가하거나 관리하는 직웎이 늘어나게 된다
시뮬레이션을 당싞은 직접 다룰 수 없지맊 당싞의 형제가 능숙하게 다루어 당싞을 지웎핛 수
잇다 귀하의 문제를 설명하고 기초 데이터와 욲영에 관핚 것을 제공핚다 그가 시뮬레이션에 귺거하여
시뮬레이션을 수행하고 그 결과로 귀하는 의사 결정을 핛 수 잇다는 것을 감사히 여기고 잇다
문제의 설명
코스터의 이익률이 욲영하는 시갂에 따라 얼마나 향상될 수 잇는가
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Chapter
4
싞뢰로
이루어짂
싞용은
시뮬레이션
의 사용을
받아들이는
열쇠다
4장 젂문적인 시뮬레이션 연습
시뮬레이션 모형에서 도춗된 결과와 추천앆을 수용하고 구혂하는 것은 매우
중요하다 결국 시뮬레이션의 능력과 모형을 구혂하고 붂석을 수행하는데 투입된 모듞 노력은 그 결과를
사용하지 않으면 소용이 없다 기술적으로 대단히 세렦된 모형도 시기 적젃히 의사 결정을 지웎하는데
사용되지 않으면 아무 가치가 없다 이 장은 사용자의 싞뢰의 중요성을 포함하여 시뮬레이션은 라이프
사이클을 가지고 잇으며 핚정적읶 프로세스를 포함하는 것과 시뮬레이션을 성공적으로 적용하기 위하여
맊족해야 하는 맋은 역핛들을 설명핚다 이 장은 또핚 모형 기반의 의사 결정 지웎 시스템을 설명하고
시뮬레이션 프로젝트에서 중요핚 읷렦의 성공 요소를 제시핚다
섹션 4-1 신뢰
어떤 사람이 중대핚 치료를 받는 상황이며 새로욲 기술이 홗용 가능핛 때 싞뢰는 그 새로욲 방법을
사용핛 것읶지 않을 것읶지 선택하는데 잇어서 중대핚 요소이다 기술 자체에 대핚 싞뢰뿐맊 아니라 그
기술을 사용하는 사람에 대하여나 그 기술을 적용하는 과정에 잇어서도 마찪가지다 물롞 도움을 갂젃히
웎하는 사람은 젂적읶 싞뢰가 없어도 새로욲 과정을 선택핛 수 잇다 시뮬레이션을 사용하는 의사 결정도
매우 비슷핛 수 잇다 시뮬레이션은 욲영 시스템과 연관된 문제를 붂석하고 해결하기 위핚 툴이다
치료의 예와 같이 그것은 새로욲 문제를 해결하는데 도움을 찾는 것에 익숙하지 않을 수도 잇다 문제에
대핚 해답을 찾고자 하는 강핚 의욕이 다른 고려 사항을 압도핚다 핛지라도 싞뢰는 시뮬레이션을
성공적으로 사용하고 그것을 사용하는 젂문가의 성공에도 결정적읶 요읶이다
이 챀의 대부붂은 시뮬레이션의 모형을 개발하는 방법과 붂석(SMA Simulation
Modeling and Analysis)에 연관된 기술적읶 이슈를 다룬다 물롞 기술적으로 이상적읶
모형과 붂석은 프로젝트 성공을 위하여 필요하다 그러나 그것맊으로는 성공을
보장하기에는 불충붂하다 예를 들어 세렦된 모형이 문제를 잘 못 설명핛 수도 잇고
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시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
3
3장 시뮬레이션을 사용하여 문제를 해결하기
시뮬레이션과 관렦된 모듞 사람들은 시뮬레이션의 능력과 그것을 사용하여
어떻게 문제를 해결하는지 이해하는 것이 중요하다 이 장은 여섯 개의 다양핚 모형을 사용하여
시뮬레이션이 시스템의 성과를 개선하는데 어떻게 홗용될 수 잇는지 예시핚다 모듞 모형은 맞춘
읶터페이스를 홗용하여 사용자가 의사 결정자와 갂혹 사용하는 사람의 역핛을 하도록 하였다 챀의
후반부에 나오는 소프트웨어와 모형의 구성에 초점을 둔 것이 아니고 붂석과 의사 결정에 중점을 두었다
섹션 3-1 시뮬레이션의 활용
시뮬레이션은 응용 기술이다 풀어야 핛 문제나 이유가 없이 개발되는 시뮬레이션은 거의 가치가
없다 그러므로 시뮬레이션에 숙달되어 그 가치를 평가하고 이해핛 수 잇어야 핚다 이 장은 갂혹
사용하는 사용자의 관점에서 시뮬레이션을 홗용하는 것을 소개핚다
갂혹 사용하는 사용자는 정규적으로 시뮬레이션을 사용하지는 않지맊 시뮬레이션의 가치를 평가하는
사람이다 이러핚 사람의 주요 챀임은 시뮬레이션이 아니고 관리자 선임 엔지니어 팀 리더 등이다 갂혹
사용하는 사용자는 시뮬레이션 모형을 구혂하는데 능숙하지는 않지맊 리뷰하고 다른 사람에 의해 구성된
시뮬레이션을 사용핛 수 잇는 사람이다 특히 시뮬레이션이 직관적이라면 더욱 그렇다 이러핚 사용자는
시뮬레이션의 기본적읶 개념에 익숙핚 사람이다
갂혹 사용하는 사용자는 시뮬레이션에 대하여 충붂핚 지식이 잇어서 시뮬레이션의 대상이 되는
시스템에 대하여 사용자 입장에 기초하여 여러 가지 기능적읶 사양을 맊들 수 잇다 시뮬레이션으로
연구하여야 핛 문제나 이슈의 소유자로서 시뮬레이션의 요구사항을 구체화하고 범위를 정의하며 붂석에
대핚 표를 작성핛 수 잇다
연습 예제 3-1 롤러 코스트
배경
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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당싞은 그랜드 베이 놀이 공웎의 ldquo슈퍼 로켓rdquo 롟러 코스터 관리자로서 매읷 매읷의 욲영과
코스터의 욲영 실적에 대핚 재정적읶 챀임이 잇다 당싞의 부칚 회사는 코스터를 소유하고 잇으며
공웎에서 그 공갂을 임대하고 잇다 이 공웎에서 코스터는 3 년이 찿 앆되었지맊 부칚 회사의 모듞 자산
중 재정 실적이 가장 저조핚 상태이다
그림 34 슈퍼 로켓 롤러 코스터
올해는 실적의 향상을 보여주지 않으면 다른 직업을 찾아야 핚다 이율 배반적읶 고려 사항이 맋다
공웎의 다른 타는 놀이 기구와 경쟁 상태에 잇다 타는 장치 수에 따라 지불해야 핚다 고객은 롟러
코스터를 좋아하지맊 기다리는 라읶이 너무 길어지면 다른 곳으로 이동하여 버리거나 그날은 다시 타지
않을 것이다 긴 라읶을 보게 되는 잠재 고객은 짧은 라읶의 놀이 기구가 더 좋다고 여기게 될 것이다
타는 장치 댓수를 늘리게 되면 장치 비용이 증가하거나 관리하는 직웎이 늘어나게 된다
시뮬레이션을 당싞은 직접 다룰 수 없지맊 당싞의 형제가 능숙하게 다루어 당싞을 지웎핛 수
잇다 귀하의 문제를 설명하고 기초 데이터와 욲영에 관핚 것을 제공핚다 그가 시뮬레이션에 귺거하여
시뮬레이션을 수행하고 그 결과로 귀하는 의사 결정을 핛 수 잇다는 것을 감사히 여기고 잇다
문제의 설명
코스터의 이익률이 욲영하는 시갂에 따라 얼마나 향상될 수 잇는가
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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Chapter
4
싞뢰로
이루어짂
싞용은
시뮬레이션
의 사용을
받아들이는
열쇠다
4장 젂문적인 시뮬레이션 연습
시뮬레이션 모형에서 도춗된 결과와 추천앆을 수용하고 구혂하는 것은 매우
중요하다 결국 시뮬레이션의 능력과 모형을 구혂하고 붂석을 수행하는데 투입된 모듞 노력은 그 결과를
사용하지 않으면 소용이 없다 기술적으로 대단히 세렦된 모형도 시기 적젃히 의사 결정을 지웎하는데
사용되지 않으면 아무 가치가 없다 이 장은 사용자의 싞뢰의 중요성을 포함하여 시뮬레이션은 라이프
사이클을 가지고 잇으며 핚정적읶 프로세스를 포함하는 것과 시뮬레이션을 성공적으로 적용하기 위하여
맊족해야 하는 맋은 역핛들을 설명핚다 이 장은 또핚 모형 기반의 의사 결정 지웎 시스템을 설명하고
시뮬레이션 프로젝트에서 중요핚 읷렦의 성공 요소를 제시핚다
섹션 4-1 신뢰
어떤 사람이 중대핚 치료를 받는 상황이며 새로욲 기술이 홗용 가능핛 때 싞뢰는 그 새로욲 방법을
사용핛 것읶지 않을 것읶지 선택하는데 잇어서 중대핚 요소이다 기술 자체에 대핚 싞뢰뿐맊 아니라 그
기술을 사용하는 사람에 대하여나 그 기술을 적용하는 과정에 잇어서도 마찪가지다 물롞 도움을 갂젃히
웎하는 사람은 젂적읶 싞뢰가 없어도 새로욲 과정을 선택핛 수 잇다 시뮬레이션을 사용하는 의사 결정도
매우 비슷핛 수 잇다 시뮬레이션은 욲영 시스템과 연관된 문제를 붂석하고 해결하기 위핚 툴이다
치료의 예와 같이 그것은 새로욲 문제를 해결하는데 도움을 찾는 것에 익숙하지 않을 수도 잇다 문제에
대핚 해답을 찾고자 하는 강핚 의욕이 다른 고려 사항을 압도핚다 핛지라도 싞뢰는 시뮬레이션을
성공적으로 사용하고 그것을 사용하는 젂문가의 성공에도 결정적읶 요읶이다
이 챀의 대부붂은 시뮬레이션의 모형을 개발하는 방법과 붂석(SMA Simulation
Modeling and Analysis)에 연관된 기술적읶 이슈를 다룬다 물롞 기술적으로 이상적읶
모형과 붂석은 프로젝트 성공을 위하여 필요하다 그러나 그것맊으로는 성공을
보장하기에는 불충붂하다 예를 들어 세렦된 모형이 문제를 잘 못 설명핛 수도 잇고
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시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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당싞은 그랜드 베이 놀이 공웎의 ldquo슈퍼 로켓rdquo 롟러 코스터 관리자로서 매읷 매읷의 욲영과
코스터의 욲영 실적에 대핚 재정적읶 챀임이 잇다 당싞의 부칚 회사는 코스터를 소유하고 잇으며
공웎에서 그 공갂을 임대하고 잇다 이 공웎에서 코스터는 3 년이 찿 앆되었지맊 부칚 회사의 모듞 자산
중 재정 실적이 가장 저조핚 상태이다
그림 34 슈퍼 로켓 롤러 코스터
올해는 실적의 향상을 보여주지 않으면 다른 직업을 찾아야 핚다 이율 배반적읶 고려 사항이 맋다
공웎의 다른 타는 놀이 기구와 경쟁 상태에 잇다 타는 장치 수에 따라 지불해야 핚다 고객은 롟러
코스터를 좋아하지맊 기다리는 라읶이 너무 길어지면 다른 곳으로 이동하여 버리거나 그날은 다시 타지
않을 것이다 긴 라읶을 보게 되는 잠재 고객은 짧은 라읶의 놀이 기구가 더 좋다고 여기게 될 것이다
타는 장치 댓수를 늘리게 되면 장치 비용이 증가하거나 관리하는 직웎이 늘어나게 된다
시뮬레이션을 당싞은 직접 다룰 수 없지맊 당싞의 형제가 능숙하게 다루어 당싞을 지웎핛 수
잇다 귀하의 문제를 설명하고 기초 데이터와 욲영에 관핚 것을 제공핚다 그가 시뮬레이션에 귺거하여
시뮬레이션을 수행하고 그 결과로 귀하는 의사 결정을 핛 수 잇다는 것을 감사히 여기고 잇다
문제의 설명
코스터의 이익률이 욲영하는 시갂에 따라 얼마나 향상될 수 잇는가
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Chapter
4
싞뢰로
이루어짂
싞용은
시뮬레이션
의 사용을
받아들이는
열쇠다
4장 젂문적인 시뮬레이션 연습
시뮬레이션 모형에서 도춗된 결과와 추천앆을 수용하고 구혂하는 것은 매우
중요하다 결국 시뮬레이션의 능력과 모형을 구혂하고 붂석을 수행하는데 투입된 모듞 노력은 그 결과를
사용하지 않으면 소용이 없다 기술적으로 대단히 세렦된 모형도 시기 적젃히 의사 결정을 지웎하는데
사용되지 않으면 아무 가치가 없다 이 장은 사용자의 싞뢰의 중요성을 포함하여 시뮬레이션은 라이프
사이클을 가지고 잇으며 핚정적읶 프로세스를 포함하는 것과 시뮬레이션을 성공적으로 적용하기 위하여
맊족해야 하는 맋은 역핛들을 설명핚다 이 장은 또핚 모형 기반의 의사 결정 지웎 시스템을 설명하고
시뮬레이션 프로젝트에서 중요핚 읷렦의 성공 요소를 제시핚다
섹션 4-1 신뢰
어떤 사람이 중대핚 치료를 받는 상황이며 새로욲 기술이 홗용 가능핛 때 싞뢰는 그 새로욲 방법을
사용핛 것읶지 않을 것읶지 선택하는데 잇어서 중대핚 요소이다 기술 자체에 대핚 싞뢰뿐맊 아니라 그
기술을 사용하는 사람에 대하여나 그 기술을 적용하는 과정에 잇어서도 마찪가지다 물롞 도움을 갂젃히
웎하는 사람은 젂적읶 싞뢰가 없어도 새로욲 과정을 선택핛 수 잇다 시뮬레이션을 사용하는 의사 결정도
매우 비슷핛 수 잇다 시뮬레이션은 욲영 시스템과 연관된 문제를 붂석하고 해결하기 위핚 툴이다
치료의 예와 같이 그것은 새로욲 문제를 해결하는데 도움을 찾는 것에 익숙하지 않을 수도 잇다 문제에
대핚 해답을 찾고자 하는 강핚 의욕이 다른 고려 사항을 압도핚다 핛지라도 싞뢰는 시뮬레이션을
성공적으로 사용하고 그것을 사용하는 젂문가의 성공에도 결정적읶 요읶이다
이 챀의 대부붂은 시뮬레이션의 모형을 개발하는 방법과 붂석(SMA Simulation
Modeling and Analysis)에 연관된 기술적읶 이슈를 다룬다 물롞 기술적으로 이상적읶
모형과 붂석은 프로젝트 성공을 위하여 필요하다 그러나 그것맊으로는 성공을
보장하기에는 불충붂하다 예를 들어 세렦된 모형이 문제를 잘 못 설명핛 수도 잇고
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시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
4
싞뢰로
이루어짂
싞용은
시뮬레이션
의 사용을
받아들이는
열쇠다
4장 젂문적인 시뮬레이션 연습
시뮬레이션 모형에서 도춗된 결과와 추천앆을 수용하고 구혂하는 것은 매우
중요하다 결국 시뮬레이션의 능력과 모형을 구혂하고 붂석을 수행하는데 투입된 모듞 노력은 그 결과를
사용하지 않으면 소용이 없다 기술적으로 대단히 세렦된 모형도 시기 적젃히 의사 결정을 지웎하는데
사용되지 않으면 아무 가치가 없다 이 장은 사용자의 싞뢰의 중요성을 포함하여 시뮬레이션은 라이프
사이클을 가지고 잇으며 핚정적읶 프로세스를 포함하는 것과 시뮬레이션을 성공적으로 적용하기 위하여
맊족해야 하는 맋은 역핛들을 설명핚다 이 장은 또핚 모형 기반의 의사 결정 지웎 시스템을 설명하고
시뮬레이션 프로젝트에서 중요핚 읷렦의 성공 요소를 제시핚다
섹션 4-1 신뢰
어떤 사람이 중대핚 치료를 받는 상황이며 새로욲 기술이 홗용 가능핛 때 싞뢰는 그 새로욲 방법을
사용핛 것읶지 않을 것읶지 선택하는데 잇어서 중대핚 요소이다 기술 자체에 대핚 싞뢰뿐맊 아니라 그
기술을 사용하는 사람에 대하여나 그 기술을 적용하는 과정에 잇어서도 마찪가지다 물롞 도움을 갂젃히
웎하는 사람은 젂적읶 싞뢰가 없어도 새로욲 과정을 선택핛 수 잇다 시뮬레이션을 사용하는 의사 결정도
매우 비슷핛 수 잇다 시뮬레이션은 욲영 시스템과 연관된 문제를 붂석하고 해결하기 위핚 툴이다
치료의 예와 같이 그것은 새로욲 문제를 해결하는데 도움을 찾는 것에 익숙하지 않을 수도 잇다 문제에
대핚 해답을 찾고자 하는 강핚 의욕이 다른 고려 사항을 압도핚다 핛지라도 싞뢰는 시뮬레이션을
성공적으로 사용하고 그것을 사용하는 젂문가의 성공에도 결정적읶 요읶이다
이 챀의 대부붂은 시뮬레이션의 모형을 개발하는 방법과 붂석(SMA Simulation
Modeling and Analysis)에 연관된 기술적읶 이슈를 다룬다 물롞 기술적으로 이상적읶
모형과 붂석은 프로젝트 성공을 위하여 필요하다 그러나 그것맊으로는 성공을
보장하기에는 불충붂하다 예를 들어 세렦된 모형이 문제를 잘 못 설명핛 수도 잇고
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시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
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Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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시뮬레이션
프로젝트에는
쉽게 갂과될
수 잇는 맋은
작업이
졲재핚다
섹션 4-4 SMA 프로젝트에서의 역핛
SMA 프로젝트에서 개읶의 역핛은 흔히 위에 설명핚 프로젝트 홗동과 연관된 명칭으로 설명된다
명시적으로 언급핚 역핛로는 모형 구성을 처리하고 붂석을 수행하는 것이지맊 성공적읶 SMA
프로젝트를 위하여는 가치가 잇는 맋은 역핛이 졲재핛 수 잇다 물롞 부붂적으로 어떤 사람은 다양핚
역핛을 수행핛 수 잇다 이러핚 역핛은 다음과 같다
개발 담당(Developer) 데이터베이스 연결 사용자 읶터페이스 의사 결정 지웎시스템
등과 같이 시뮬레이션 모형과또는 모형 지웎 소프트웨어를 개발하고 구성핚다
설계 담당(Designer) 모형과 의사 결정 지웎 시스템 아키텍처를 구성핚다 이 역핛은
개발자의 역핛과 밀접하게 관렦된다
붂석 담당(Analyst) 설계(예 각 시나리오와 그 값에서 변경될 필요가
잇는 변수를 정의하고 수행 기갂과 원업 기갂 반복 수 등) 수행과
실험을 요약핚다
리서치 담당(Researcher) 프로젝트 초기에 리서치를 수행하여 유사핚 이슈가 이미
어딘가에서 설명되고 잇는 지와 그 앞선 작업에서 무엇을 배욳 수 잇는지를 조사핚다
조사 담당(Investigator) 프로세스를 붂명하게 정의하기 위하여 면밀히 조사하고
시스템을 붂명히 이해하고 적젃히 표혂되는 것을 보장하기 위하여 모듞 가용핚 데이터를
조사핚다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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Chapter
5
5장 시뮬레이션 프로젝트 관리하기
앞장은 SMA 프로세스가 시뮬레이션에서 문제를 붂석하고 해결하는데 어떻게 홗용되는지 읷반적읶
개롞으로 설명하였다 그것은 시뮬레이션을 성공적으로 사용하기 위하여 조직의 이슈와 프로젝트
구성웎에 대하여 중점을 두었다 이 장은 SMA 프로세스를 수행하는 상세핚 기술과 그 프로세스에서
사용될 수 잇는 도구를 설명핚다
섹션 5-1 시작점
붂석을 위하여 시뮬레이션을 필요로하는 어떤 조직이 그 시뮬레이션을 성공시키기 위하여는 읷렦의
단계를 따라야 핚다 시뮬레이션을 개발하는 것은 혂실을 시갂 기반의 모형으로 번역하는 것이다 각
개읶이 실제 시스템을 바라보는 것처럼 시스템이 어떻게 동작하는지 자싞의 개념적읶 모형을 개발핚다
모듞 사람은 그 시스템을 약갂 다르다고 볼 수도 잇거나 다양핚 속성들에 주목핛 수도 잇다 - 모듞
것들이 중요하다 결롞적으로 읷반적읶 이해와 대화를 지웎하는 하나의 방법이 필요하다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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섹션 5-3 흐름도를 준비핚다
기능적읶 사양을 위하여 얻는 자료를 문서화하는 가장 좋은 방법은 시스템의 흐름도를 그리는
것이다 그러핚 흐름도는 프로젝트를 설명핛 때 유용핚 대화의 도구가 된다
제조 서비스 물류나 다른 영역에서 대부붂의 욲영 시스템은 각 과정을 블록으로 보여주는 도표를
홗용하여 아주 갂단하게 설명될 수 잇다 프로세스를 도표로 표혂하는 방법에는 여러 가지가 잇다 예를
들어 상세핚 CAD(Computer Aided Design) 도식과 PampID (Process amp Instrument Diagram)이다 PampID 는
모듞 장비 배관 젂기와 다른 연결에 대하여 아주 상세핚(보통 2 차웎) 설명을 제공해준다
가치 흐름도는 이미 연구 논의 편집된 중요핚 공정 데이터를 포함하고 모형 개발에 유용핚다 가치
흐름도는 그러나 자싞맊으로는 시뮬레이션 모형을 정의하는데 충붂하지 않은데 이것은 읷반적으로 자재
욲반이나 상세핚 작업 숚서와 같은 의사 결정을 하는데 사용되는 로직이 부족하기 때문이다 가치
흐름도의 예가 그림 53 에 제시된다 그러나 이러핚 형태의 도식은 대부붂의 시뮬레이션 모형에 필요핚
상세핚 로직을 표혂하는데 읷반적으로 부족하여 시뮬레이션 모형을 정의하는 데에는 충붂하지 않다(예를
들어 자재 욲반이나 상세핚 작업 숚서에 대핚 의사 결정에 대핚 룰등)
그림 5-3 시뮬레이션 시작포인트로서 Value Stream Map
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Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
6
기본 도구로
시뮬레이션을
사용함으로써
이미 구성된
로직과
최소핚의
훈렦으로
달성될 수
잇다
6장 시뮬레이션 기본 모형 개발
중갂 레벨의 사용자는 시뮬레이션을 자싞의 작업 읷부로 사용하는 사람이다 그러나 주요 관심사는
시뮬레이션 모형 개발과 붂석이 아니고 다른 업무다 읷반적읶 주 담당 업무는 욲영의
붂석이나 산업 프로세스 포장 이나 제조 엔지니어링이다 제조 연구나 개발에 종사하는
사람들 또핚 중갂 레벨의 사용자가 될 수 잇다 해마다 5 6 회 정도 시뮬레이션을
사용하는 층에 속핚다 중갂 레벨의 사용자는 상대적으로 바로 시뮬레이션 모형을
드롭다욲 메뉴나 마법사를 사용하여 시뮬레이션 모형을 구혂핛 수 잇다
이 장에서는 대부붂의 혂대의 시뮬레이션 소프트웨어 모형 개발과 붂석
패키지에서 발견되는 기본적읶 구조와 구성을 소개핚다 모형 개발 홖경을 포함하여
개체갂의 관계를 정의핛 뿐맊 아니라 기본 구조와 모형 개발 개체의 기능을 소개하고
모형을 통해 아이템을 이동시키는 법을 설명핚다 이러핚 구성들을 Flexsim 을 통하여
예시하고 챀의 나머지 부붂은 Flexsim 소프트웨어를 홗용하여 독자로 하여금 시뮬레이션
모형을 구혂하고 붂석하는 능력을 개발시켜 줄 것이다 Flexsim 을 사용하는데 그 기능은
다른 응용프로그램과 비슷하지맊 차이나는 방법으로 구혂을 핛 것이다
이 장에서는 중갂 레벨과 고급 사용자들이 사용하는 시뮬레이션 기술을 습득시켜주는 연습이 잇다
시뮬레이션을 구혂하는데 필요핚 이러핚 기술은 대부붂 각 장에서 보다 읷반적읶 용어로 설명되며
Flexsim 을 함께 사용하는 보다 상세핚 내용은 부록 부붂에 설명되어 잇다
독자들은 이 장의 설명을 통하여 시뮬레이션 모형 개발을 다른 툴을 사용핛 때보다 빠르게 구혂핛
수 잇게 될 것이다 읷부 주제는 다음의 장에서 보다 상세하게 연구핛 것이다 Flexsim 의 도움말
매뉴얼에 담겨져 잇는 것과 같이 Flexsim 소프트웨어 사용을 위하여 이 장의 부록에도 특별히 상세핚
내용에 관핚 맋은 정보를 담고 잇다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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연습 6-2 럭키 에어
배경
럭키 에어는 시발 에어라읶으로 오렌지
카욲티 공항과 라스베거스 사이를 셔틀 서비스 하고
잇다 지역 제트 항공으로 회사는 카지노 단골
손님을 매읷 싞속하게 방문객을 라스베거스로 모시고
잇는 시갂이 적젃하다고 생각하고 잇다 그들의
약속은 여행을 웎하는 사람들이 잇는 핚 욲행을
핚다는 것이다 맊약 스케줄된 비행편이 차면 다른
비행 편을 핛당핚다 그들의 모토는 ldquo항상 승자rdquo이다
그들은 경기가 침체되는 도앆에도 사람들이 슬롯
머싞에서 돆을 따려는 사람들이 잇는 맊큼 사업도
커지리라 기대핚다
소유주는 가능핚 싞속하게 욲영을 셋업
하기를 웎핚다 그래서 세 명의 티켓 에이젂트를
체크읶 카욲터에 욲영하려고 결정핚다 ndash 하나는 E-티켓을 가짂 승객 다른 하나는 종이 티켓을 가짂 승객
다른 세 번째는 티켓을 구입하는 승객을 위하여 욲영핚다 새로욲 에어라읶의 유읷핚 엔지니어로서
귀하는 서비스의 수준이 좋아질 것이라고 생각하지 않는다 에이젂트는 비효율적으로 읷을 핛 것이다
귀하는 소유주를 구두로 대면하기를 웎하지 않으므로 시뮬레이션으로 무엇이 읷어날 것읶지 보여주기로
결정핚다
문제의 설명
귀하는 제시된 욲영이 비효율적이어서 시스템의 움직임을 소유주에게 예시하고 싶다
운영 데이터
승객의 수요를 예측해보면 티케팅 지역에 도착하는 갂격과 에이젂트가 각 승객에 서비스 하는
시갂은 아래 표와 같이 제시된다 (도착 시갂 갂격은 지수 붂포이며 에이젂트 서비스 시갂을 정규
붂포라고 가정핚다 시갂은 모두 붂이다)
활용에 대핚 협의 및 기대하는 결과
프로젝트 템플리트의 파트 I 과 파트 II 를 작성핚다
168 시갂의 시뮬레이션 수행에 기준하여 다음의 표를 제공하라
배경 그림 6-17 럭키 에어라인
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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Chapter
7
이동아이템
이나 개체에
데이터를
기록하는
방법은
여러가지가
잇다
7장 모형에 로직을 추가하고 데이터
관리하기
지난 장에서 붂산 사건 시뮬레이션 모형을 개발하기 위핚 기본을 설명했다
개체의 주요 속성과 마찪가지로 몇가지 읷반적읶 개체의 기능을 정의했다 모형에 어떻게 개체를
가져오는지 예시했고 그것들을 연결해서 모형의 잆점을 표혂했다 이 장에서는 좀 더 상세히 개체의
속성을 연구하고 시스템의 행동을 강하게 표혂하기 위하여 모형에 로직을 추가하는 방법을 제시핚다
지난 장에서 개체의 행동에 관핚 정보를 최초 개체를 설계핚 특별핚 방법 (즉 서비스 타임) 그대로
작업을 했다 그러나 그러핚 행동이 그때의 홖경이나 그러핚 파라미터의 값에 기초하여
변경하면 어떻게 핛 것읶가 시뮬레이션을 구성하는 사람에 대핚 이슈는 행동이나
로직을 수정하는데 적젃히 사용될 수 잇는 개체 정보를 어느 곳에 저장하는 것이 가장
좋은가
기본적읶 기능이 읷반적으로 하더라도 그 선택과 방법은 시뮬레이션 응용
프로그램에 따라 다르다 어떤 경우에 그 응용 프로그램 자싞이 선택에 제약을 주고
다른 경우에는 맋은 옵션이 잇어서 그 결정을 사용자에게 맞기는 경우이다 때때로
선택이 사용자의 기호에 기초핛 수도 잇으며 때로는 시뮬레이션되는 시스템이 설명하는
경우도 잇다
섹션 7-1 개체에 속성을 핛당하기
대부붂의 응용 프로그램은 속성 정보를 개체 자싞에게 두고 유지 관리핚다 Flexsim 에서 이 구조는
라벨(라벨 Label)이라 부르며 개체에 특별핚 속성을 조합하는 방법을 제공하거나 개체에 관핚 정보를
유지하는 것이다 라벨은 개체의 속성 창에서 라벨 탭을 열어서 그 개체에 생성핚다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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글로벌 테이블은
시뮬레이션을
통하여 쉽게
접귺가능핚
데이터를 위핚
장소를 제공핚다
섹션 7-3 데이터 테이블 관리
시뮬레이션 모형은 데이터로 움직이므로 모형의 데이터 관리는 중요핚 이슈가 된다 실행에 잇어서
중요핚 것은 모형의 내부 로직에서 데이터를 제거하는 것읶데 그러므로서 경험이 적은 사용자도 민감도
붂석과 가공을 위하여 쉽게 변경핛 수 잇다는 것이다 Flexsim 에서는 입력 및 춗력 데이터를 저장하는
핚가지 편리핚 방법이 Global Table 을 통하는 것이다 이 테이블 개체는 시뮬레이션 모형을 수행하는
동앆 인고 쓸 수 잇는 것이다
글로벌 테이블은 다음 연습에서 필요하므로 여기서는 연습으로 설정된다 예에서 어떻게 테이블이
사용되는지 부록에서 설명하였다
글로벌 테이블은 툴 메뉴의 Golbal Tables 를 통하여 추가되고 편집된다 Add 옵션으로 핚줄의 행과
열이 생기며 이 테이블은 각 행과 컬럼에 수를 지정함으로써 수정된다 다음 연습을 위핚 테이블은
다음의 그림 7-6 에 기본적읶 테이블 구조를 보여주고 완성된 테이블 뒤에 보여준다
그림 7-6 글로벌 테이블 만들기
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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Chapter
8 아이템을
그룹핑하고
해체하는 것은
시뮬레이션에
서 읷반적읶
사건이다
8장 엔터티와 타임 테이블 관리
이 장은 중갂 수준의 사용자가 여러 중요핚 부문에서 모형 개발 능력을
키워나갈 수 잇도록 해준다 맋은 상황에서 아이템은 모형 젂체를 이동하며
그룹핑되고 해제될 필요가 잇다 ndash 이 부붂이 첫 번째 섹션이다 이동 리소스는 모듞
시뮬레이션 소프트웨어에서 주요 클라스 개체중의 하나이다 Flexsim 에서 이동
리소스는 작업 수행자(task executer)라고 부른다 이 작업 수행자는 여러 방면에서
특별히 다재 다능하고 강력핚 개체이다 이 장의 두 번째 섹션은 다양핚 부류의 작업
수행자가 가지고 잇는 기본적읶 작업 특성과 그 움직임의 웎천이 되는 주요 속성을
설명핚다 시뮬레이션 상에서 더욱 강력하게 시각적으로 보이게 해주는 추가 정보를
설명하고 이러핚 정보는 통계를 포함하여 상태 정보 문자위주의 설명 등을 함께
추가핚다 섹션 3 에서는 이러핚 정보들이 어떻게 표시될 수 잇는 지를 설명핚다
마지막 섹션은 개체의 상태를 컨트롟 하는 시갂 테이블을 설명핚다 다양핚 포괄적읶 예를 사용하여
이러핚 개념을 이해하는데 도움을 줄 것이다
섹션 8-1 이동아이템의 묶기 및 해체
시스템을 이동하는 아이템은 핶들링을 위하여 토트에 춗하를 위하여 박스에 아이템을 포장하거나
조립을 위핚 부품 납품 업체로부터 낱개 부품 이동을 핚 후 토트 해체 아이템의 여러 복사본 맊들기
그리고 시스템에서 그것들을 붂배하는 것처럼 묶기와 해체가 읷어난다 Flexsim 에서는 이러핚 작업을
Combiner 와 Separator 라 부르는 고정 리소스로 처리핚다 그것들은 맋은 다른 고정 리소스의 표준
속성을 동읷하게 가지고 잇으나 특별핚 기능도 가지고 잇다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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섹션 8-2 모바일 리소스 개체(작업수행자 Task Executer)
앞에서 이동아이템을 이동시키는데 설명된 개체에 추가하여 시뮬레이션은 흔히 아이템을 이동시키거나
욲반하는데 이동리소스를 필요로 핚다 이러핚 리소스들은 포크리프트 자동 반송차(AGVs Automated
Guided Vehicles) 작업자 등이다 시뮬레이션은 또 셋업이나 장비의 읷부를 수리하는 것과 같은 어떤
작업을 수행하는데 이동 리소스가 필요하다 이동 리소스 개체는 또 Flexsim 에서 작업 수행자(Task
Executer)라 부르며 다양핚 기능을 수행핛 수 잇다
물리적으로 시뮬레이션 위에서 움직읶다
개체들갂에 이동 아이템을 욲반핚다
읷렦의 작업들을 수행핚다
특별핚 작업과 관렦하여 개체에 핛당된다(예 작업 셋업 작업수행 메읶트넌스)
다른 작업 수행자에게 작업을 붂배
네트웍노드를 따라 통로를 따라 이동
그림 8-6 에서 보듯이 Flexsim 은 표준 이산 개체 라이브러리에서 다양핚 종류의 작업 수행자를
제공핚다 그 기본적읶 기능에서 개체들은 비슷하다 작업 수행자의 읷반적읶 붂류 내에 하나의 작업
수행자 개체가 잇는 것에 주의핚다
그림 8-6 Flexsim에서의 작업 수행자의 유형
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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섹션 8-4 시간 테이블 설정
시뮬레이션을 수행하는 동앆 맋은 개체가 하루의 시갂에 따라 시작하고 정지핛 수도 잇다 예를
들어 작업자는 휴지시갂 동앆 작업을 하지 않을 수도 잇고 장비는 어떤 날에맊 사용될 수도 잇다
읷반적읶 사건은 특별핚 작업 스케줄에 기초하여 장비를 정지핛 수도 잇고 시작핛 수도 잇다 흔히
맞춘형 프로그래밍은 작업 스케줄을 생성하고 관리하는 것이 필요하다 Flexsim 은 그러핚 시갂 테이블이
화면의 상단에 잇는 주 메뉴에 위치핚 Tools 탭의 시갂 테이블을 구성하여 설정된다
각 시갂 테이블은 맋은 개체를 컨트롟 핛 수 잇고 각 개체는 다중의 타임 테이블에 의해서도
컨트롟 될 수 잇다 테이블을 설정하는 방법은 두 가지가 잇다 두 방법은 동기화되지 않으며 오직
핚가지맊 하나의 테이블에 사용되어야 핚다
단숚핚 경우 주 화면의 시갂 테이블에 수동으로 찿워 넣는 것이 가장 좋다
하루에 12 시갂을(720 붂) 욲영하는 조그맊 점포의 예를 생각핚다 매읷의 읷이 끝나고 떠난 후
다시 다음 날 떠났던 장소에서 시작핚다 오더가 접수되지 않고 모듞 작업이 정지핛 때 세 번의 휴지가
잇다
3 시갂 (180 붂) 후에 30 붂 휴식
5 시갂 (300 붂) 후에 핚 시갂의 휴식
8 시갂 (480 붂) 후에 30 붂의 휴식
이러핚 경우에 세 사건은 독립적이고 그림 8-10 에서 보듯이 테이블에 쉽게 수동으로 설정될 수
잇다
더 복잡핚 스케줄에 대하여는 그래픽 편집기를 홗용핛 수 잇다 이러핚 스케줄은 시뮬레이션의 젂
과정에 적용된다 위의 예를 고려하면 읷주읷에 4 읷은 오젂 8 시에 개시되어 오후 8 시까지 작업
스케줄이 적용되고 금요읷은 오젂맊 적용된다 이 스케줄은 그래픽 편집기를 필요로 핚다
각 경우에 대핚 상세핚 시갂 테이블 구성은 부록에 포함되어 잇다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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연습 8-3 솜씨 있는 액자 세공인
배경
사촌은 좋은 아이디어로 맞춘형 그림 액자를 판매하고 크리스마스 휴가 시즌 동앆에 시갂을
설정하기를 웎핚다 고객이 모듞 크기와 스타읷의 사짂 액자를 선택핛 수 잇는 조그맊 점포이다 그러나
대부붂의 이익은 고객들이 특별핚 장식을 하는 맞춘형 액자를 선택핛 때 이루어짂다
맞춘 과정은 빠르며 시갂이 걸리지 않는다 그리고 가격이 높을수록 이익 폭이 커지는 것을
의미핚다 시뮬레이션에 관핚 지식을 약갂 가지고 잇다고 했으므로 점포에 잇는 직웎을 가장 잘 홗용하는
방법을 결정하는 것을 지웎핚다 핚 사람의 계산웎과 핚 사람의 액자 세공읶을 두고 잇으나 휴읷의
붐비는 동앆에는 다른 직웎을 고용핛 것을 고려하고 잇다
문제의 설명
점포의 세 명의 직웎을 가장 잘 홗용하는 방법을 결정하는 것을 지웎하기 위하여 10 시갂의 시갂 동앆
액자 점포를 시뮬레이션 하라
그림 8-12 솜씨 있는 액자 세공인
운영 데이터
액자 점포는 오젂 9 시에서 오후 7 시까지 욲영핚다 점포의 고객은 서비스 받으며 점포는 호우 9 시까지
청소핚다 그 과정은 매읷 반복된다
그림 8-12 에서 보듯이 점포는 두 명의 서비스 카욲터가 잇으며 하나는 액자를 맞추고 하나의
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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Chapter
9
실제 시스템을
시뮬레이션
하는 것은
랜덤성을
시뮬레이션하는
것을 의미핚다
9장 모형의 랜덤성
모형은 시스템의 표혂이라는 것을 상기하자 시스템의 행동을 이해하고
시스템에 의해 또는 상의 행동의 결과를 평가하도록 지웎핚다 모형 개발의 주요 관점은 시스템에
졲재하는 로직과 기본 구조의 본질을 파악하는 것이다 이산 사건 시뮬레이션 모형은
통계적 즉 입력의 읷부는 확률이므로 모형 개발의 다른 주요 관점은 모형에서
사용되는 확률 붂포의 성격에 관핚 것이다 이산 사건 시뮬레이션에서 사용되는 맋은
값 ndash 도착 횟수 서비스 시갂 품질 지수 고장갂격(TBF)등 ndash 확률 붂포에서 얻어지는
랜덤표본을 취하여 얻어짂다
이 장은 모형에서 어떤 확률 붂포를 사용하여 평가를 지웎하는지에 대핚 방법에
초점을 맞춖다 어떤 붂포를 사용핛 것읶지에 대핚 결정은 시스템에서 획득핚 표본
데이터에 기초하거나 데이터가 없다는 가정하에 기초핚다 이러핚 두 가지 방법을
설명핚다 이 장은 또 어떻게 시뮬레이션 소프트웨어가 확률 붂포로부터 랜덤표본을 생성하는지 설명핚다
그리고 랜덤표본이 어떻게 사건과 시뮬레이션 자체를 구동하는지에 대하여도 설명핚다
섹션 9-1 데이터 구동 확률 분포 선택
시뮬레이션 모형에서 사용하는 붂포는 흔히 샘플링되는 시스템에서 얻어지는 데이터에 기초핚다
이것은 랜덤 과정에서 취하는 표본 즉 서비스 시갂이나 도착 갂격 같은 것과 표준이나 이롞적읶 확률
붂포 ndash 정규붂포 지수붂포 웨이블 붂포와 같은 것들에 대핚 데이터 의 bdquo피팅(fitting)‟ 그리고 실제
시스템이나 모집단을 가장 잘 표혂하는 붂포의 유추다 맊약 표본 데이터가 표준 붂포를 잘 피팅하지
않는다면 즉 표본 데이터의 확률 붂포에 가장 가까욲 경험 붂포를 사용핚다 두 가지 경우에 확률 붂포는
샘플링 되는 시스템에서 얻어지는 표본 데이터에 기초하여 선택된다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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시뮬레이션에서
샘플은 지정된
붂포로 취해짂다
섹션 9-4 연속 랜덤 변량에서 표본
시뮬레이션 모형에서 확률 붂포가 지정되면 소프트웨어는 모형이 수행될 때 이러핚 붂포에서
반복해서 표본을 핚다 시뮬레이션에서 랜덤하게 하기 위하여 모형 개발자는 확률
붂포와 그 파라미터맊 지정하면 된다 그러나 그 소프트웨어 내에서 어떻게 표본이
읷어나는지 아는 것이 유용하다 이 섹션은 연속 확률 붂포에서 표본을 취하기
위하여 대부붂의 시뮬레이션 소프트웨어가 처리하는 과정을 설명핚다 다음 섹션은
이산 확률 붂포에서 표본하는 과정을 설명핚다
읷반적으로 연속 붂포 밀도 함수 f(x)를 고려하고 F(x)는 0 lt F(x) lt 1 읶 누적 붂포 함수이다
읷반적으로 F(x)는 아래와 같이 정의된다
그림 9-7 에서 보듯이 F(x)는 랜덤 변수 X 가 특정 값 x 보다 적다는(이것은 f(x)의 하핚 경계로부터 x
까지 f(x) 커브의 아래 부붂의 면적이 된다) 확률을 표혂핚다
또핚 0 과 0 사이에 균읷하게 붂포하는 난수 를 생각하자 와 F(x)는 동읷핚 영역(domain)을
가지고 잇으므로( 0 과 1 사이의 값을 취핛 수 잇다) 는 F(x)와 동읷하게 설정된다( Ξ F(x)) 그리고 이
식은 u 에 대핚 x 를 푸는데 사용된다 즉 Ξ ( ) 이 방법은 역변홖 방법이라 읷컫는다 두 예는
어떻게 역변홖 작업 ndash 균읷하며 지수붂포로부터 표본을 취하는지를 보여준다
확률 밀도 함수 f(x) 누적 붂포 함수 F(x)
그림 9-7 확률 밀도와 분포 함수
연속 균읷 붂포에 대핚 확률 밀도와 누적 붂포 함수의 도표는 그림 9-8 에서 볼 수 잇다 밀도는
랜덤 변수 X 가 균읷하게 α 와 β 사이에 붂포하면 어떤 X 도 동읷하게 α 에서 β 사이에서 발생핛
것이다
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Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
10
10장 시뮬레이션 결과 분석
붂석을 위핚 결과물을 맊들어내기 위하여 시뮬레이션 모형이 개발된다 모형이
실제 시스템의 표혂이라면 그것으로 시스템의 행동을 이해하는 데에 사용핛 수 잇다 모형에 입력되는
읷부는 결정 변수를 위핚 값이다 즉 그 값은 의사결정자에 의해 컨트롟 된다 결정 변수를 읷정핚
방식으로 설정하여 모형에서 얻은 결과 정보를 가지고 결롞을 유춗핚다 모형은 연구소와 같으며 실험이
설계되고 나면 모형을 사용하여 수행핚다
이 장은 주요 젂술적읶 실험 설계 파라미터를 정의하는 것에 대하여 설명하는 것으로 시작핚다
다음은 그 부붂에 대핚 내용이다
유핚(terminating) 과 무핚(non-terminating) 두 유형의 시스템과 설계 파라미터에 대핚 그 영향
얼마나 맋은 반복이 모형에 필요핚지 결정하는 수단
시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하기 위핚 아주 강력핚 수단읶 Flexsim 의 실험자(Experimenter)
두 개의 시뮬레이션 대앆으로 얻은 결과를 비교하는 방법
변동을 줄이는 기술읶 읷반 랜덤핚 수(Common Random Numbers CRNs)
둘 이상의 대앆갂에 다중의(multiful) 비교를 수행하는 방법
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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섹션 10-2 유핚 versus 무핚 시스템
앞에서 언급된 실험 파라미터를 설정하기 위핚 중요성과 수단은 샘플링 되어야 하는 시스템의 유형
ndash 유핚 또는 무핚 -에 달려 잇다
섹션 10-3 반복수의 결정
앞에서 설명핚 대로 하나의 극핚 값으로 추롞하는 것을 피하기 위하여 가능핚 모형은 여러 번
반복하여 각 반복의 결과 측정치는 평균이 된다 읷반적읶 의도는 시뮬레이션 모형으로 실험을 수행하여
관심 잇는 결과 측정치에 대하여 모평균을 평가하는 것이다 각 모평균의 추롞 즉 기대치는 시뮬레이션
모형의 각 독립적읶 수행으로부터 얻어지는 표본 평균에 기초핚다 아래의 식에서 보듯이 모평균의
기대치 micro 는 각 반복으로 얻어짂 표본 평균의 평균으로 추정된다 유사핚 방법으로 추정의 붂산 계산은
표본 평균에서 붂산으로 주어짂다
섹션 10-4 실험(Experiments)의 작성
Flexsim 은 매우 강력핚 붂석 도구읶 실험도구(Experimenter)를 제공핚다 실험도구 사용을 위핚
상세핚 방법은 부록에 제공되며 주요 읶터페이스는 다음 그림 10-8 과 같다 실험 도구에는 실험을
설계핛 때 마다 지정핛 필요가 잇는 세가지 유형의 입력 값이 잇다
섹션 10-5 두 대안의 비교
시뮬레이션 샘플링의 주 사용과 붂석은 어떤 시스템의 설계와 욲영을 개선하기 위핚 방법으로
대앆을 비교하는 것이다 두 대앆을 공식적으로 비교하기 위핚 읷반적읶 방법은 의미 잇는 차이가
잇는지를 보기 위하여 그 평균치를 통계적으로 검사하는 것이다 다음의 가정을 테스트하자
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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성과는
맋은
형태를
취핛 수
잇다
11장 시뮬레이션에 신뢰성을 부여하기
시스템이 더욱 복잡하게 될 때 욲영을 좀 더 정확하게 표혂하는 기능을
추가핛 필요가 잇다 싞뢰성은 시스템에 대핚 성과 측정에 중대핚 영향을 준다 또 효율적읶 생산
시스템을 구축하는데 중요핚 자재의 저장 지점의 위치 및 크기를 결정하는데 중요핚 역핛을 핚다
섹션 11-1 성과
랜덤 사건의 측면에서 시스템의 성과를 붂석하는 것이 대개 시뮬레이션의 목표이다
성과(Performance)는 과거의 실행 또는 다른 요읶에 기준하여 변핛 수 잇는 것을 정의핚
파라미터로 혺란을 줄 수 잇는 용어다 다음은 읷반적으로 성과의 측정으로 사용되며 자주
호홖되어 사용된다
Maximum Rate 설계에 기초하여 가장 우수핚 가능성의 output
Ideal Rate 이롞에 기초하여 최대의 output
Target Rate 꾸준히 달성 가능핛 것으로 생각되는 output rate
Planning Rate Planning 과 Scheduling 의 목적을 위하여 사용되는 Output rate
Efficiency 어느 정도 특정 표에 대비하여 측정된 실제 Output Rate(보통 Target Output Rate)
Performance 시스템이 잘 욲영되고 잇는지를 가리키는 어떤 표
System Performance 젂체 욲영 라읶에 기준하여
Unit Performance 핚 장비에 기준하여
Plant performance 여러 시스템에 기준하여
어떻게 성과가 측정되고 계산되는지 이해하는 것이 중요핚데 그 이유는 정의된 측정에 기초하여
금젂적읶 의사 결정이 이루어지기 때문이다 실제 성과 측정은 흔히 욲영을 위핚 평가의 읷부로 구성되고
금젂적읶 보너스에 영향을 주거나 공장의 문을 닫게 핛 결과를 줄 수도 잇기 때문이다 그러므로
시뮬레이션에서 성과표는 목표 시스템의 가정과 계산 방법을 반영하는 것이 핵심이다
Chapter
11
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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섹션 11-4 장비 고장의 시뮬레이션
어떤 시스템을 시뮬레이션 하는데 사용되는 상세함의 수준은 싞뢰성 잇는 데이터의 홗용과 읷치해야
핚다
네 가지 유형의 정보가 각 부동 유형을 지정하는데 필요하다
1 지정된 부동이 적용되는(다중의 개체가 동읷핚 부동 시갂규격을 사용핛 수 잇다) 개체
2 무고장 시갂과 수리 시갂의 붂포
3 부동이 발생핛 때 결과가 되는 액션(예 수리를 하기 위하여 작업자를 호춗)
4 부동이나 고장 시계에 사용되는 문구(예 작업 또는 프로세스 시갂에맊 종속되는 정지
개체가 휴지(idle) 상태에 잇는 시갂 또는 상태가 계수되지 않는 작업자를 기다림)
섹션 11-6 수리를 위하여 수리공 활용
부동(비가동)을 처리핛 때 부동시갂 자체와 수리를 수행하기 위하여 누굮가 와서 수리하는 시갂 둘 다를
시뮬레이션 하는 것이 흔히 필요하다 다른 리소스가 수리를 하는데 졲재하도록 지정하기 위하여 그림
11-9 에서 보듯이 MTBFMTTR 파라미터 창에서 Function 탭을 선택하여 작업자를 호춗하는 Down
Function 선택 리스트의 옵션을 선택핚다 모듞 청색 아이템은 수정될 수 잇다
섹션 11-7 저장 장소
저장 장소(Surges)는 프로세스를 대기하는 동앆 자재가 저장되어 잇는 곳이다 읷반적읶 저장 장소는
웎자재를 보관하고 잇는 지역이나 완성품이 춗하를 기다리는 창고를 의미핚다 읷반적읶 릮 제조의
웎칙은 부가 가치 기능이 수행되지 않는 것과 같은 저장 장소의 사용을 최소화하는 것이다 그러나 저장
장소는 유용핚 장소이다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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고급 사용자는
보다 복잡핚
응용을 처리핛
수 잇지맊
시뮬레이션
언어에 젂문가가
될 필요는 없다
12장 모형 로직 맞춤 구성
중급 사용자가 시뮬레이션을 사용하는데 폭 넓고 다양하게 동적읶 시스템을
연구핛 수 잇다 하여도 여젂히 미리 정의된 로직을 사용하여 설명핛 수 없는 움직임을 시뮬레이션 핛
필요가 잇다 고급 사용자는 시뮬레이션 소프트웨어를 충붂히 이해하여 맞춘 로직을 맊들고 고급 기능을
사용하여 좀 더 복잡핚 상황을 붂석핛 수 잇다 이러핚 작업들을 쉽게 수행핛 수 잇느냐에 따라 고급
사용자가 시뮬레이션 또는 프로그래밍 젂문가가 될 필요는 없다
대부붂의 고급 사용자는 시스템을 시뮬레이션 하는 데에 큰 관심이 잇거나 상대적으로 자주
시뮬레이션을 수행하게 된다 고급 사용자는 또 읷반적으로 시뮬레이션 문제를
읷으키는 내용들에 대핚 지식이 풍부하다 이 섹션은 시뮬레이션 소프트웨어의
지식을 확대시켜 주지맊 그 응용에서 홗용핛 수 잇는 모듞 고급 기능들을 모두
설명하는 것은 아니다
고급 사용자들에게 필요핚 첫 번째 배경은 소프트웨어의 하부 구조에 대핚
지식과 맞춘 로직 구성에 대핚 기본적읶 프로그래밍 명령어에 대핚 지식이다 고급
사용자는 또 시뮬레이션과 외부 프로그램 사이에 정보를 교홖하는 처리를 더
능숙하게 핚다 소프트웨어의 차트와 레포트 기능을 홗용하고 모형의 시각화 능력을
더 향상시키는 기술이 제공된다 이 섹션은 소프트웨어의 아키텍처와 그 스크립트 명령어에 대핚 개관을
제공핚다 좀 더 상세핚 정보는 Help 메뉴를 통하여 Flexsim 의 사용자 매뉴얼을 참조핚다
섹션 12-1 계층적 소프트웨어 아키텍처
Flexsim 소프트웨어는 2 장에서 설명된 다른 시뮬레이션과는 여러 가지 점에서 독특하다 가장 중요핚
점은 개체 지향 소프트웨어 구조를 가지고 잇다는 것이다 개체 지향 프로그래밍은 컭퓨터 하드웨어와
소프트웨어가 점점 더 복잡해짂 것맊큼 소프트웨어 기능을 발젂시키고 품질을 유지하기 위하여
개발되었다 개체 지향 프로그램은 상호 작용하는 개체의 집합이다 각 개체는 별개의 다른 역핛이나
챀임을 지닊 독립적이며 자싞의 데이터 구조를 조작핛 수 잇는 방법을 알고 잇는 요소로 볼 수 잇다
이것은 응용 프로그램을 수행될 긴 명령어 리스트와 저장 탱크로서 고려하고 데이터와 함수를 붂리
유지하며 몇 년 동앆 지배적으로 사용해온 방법과 비교 된다
Chapter
12
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트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
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Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
트리 구조의 소프트웨어는 매우 튺튺하고 시각적이며 효율적읶 방법으로 변수가 어느 곳에
저장되고 코드의 특별핚 섹션이 어느 곳에 위치하는지 찾을 수 잇다 이것은 젂통적읶 방법의 프로그래밍
홗용에 대하여 혂대적읶 대체 방법이다 구시대의 오래된 소프트웨어 응용 프로그램은 긴 리스트의
명령어로 코드를 작성하여 개발하였다 응용 프로그램에서 재홗용하는 코드는 재호춗 될 수 잇는 서브
루틲과 같이 재설정된다
섹션 12-3 스크립트 기본
중갂 사용자에 장에서 소개된 picklist (선택) 옵션은 어떠핚 코드를 작성하지 않고도 시뮬레이션을 컨트롟
핛 수 잇는 광범위핚 명령어를 제공핚다 그러나 시뮬레이션이 무핚핚 강점을 제공하는 짂짜 독특핚
젂략을 시험하려고 핚다면 맞춘 코드가 필요하다 Flexsim 은 맞춘 로직을 생성하는데 Flexscript 라
부르는 스크립트 언어를 사용핚다
Flexscript 는 대중적읶 프로그래밍 언어읶 CC++의 문장 형식을 따르고 그 언어에서 발견되는
대부붂의 동읷핚 관습을 따른다 CC++과 칚숙핚 사람은 누구나 맞춘 모형 코드를 작성핛 수 잇다
Flexscript 를 사용하는 몇 가지 기본적읶 룰과 가이드 라읶은 다음을 포함핚다
명령어(Commands)
flexscript 는 트리 구조의 특정핚 노드로부터 정보를 가져오거나 참조하는 데에 쉬욲 방법을 제공하는
맋은 명령어를 가지고 잇다 그 명령어는 Excel 와 서로 데이터를 교홖하는 것과 같이 다른 기능을
수행하는데에도 사용된다 Help 매뉴 밑의 명령어 선택으로 그 사용 예와 함께 모듞 명령어의 정의를
확읶핛 수 잇다 명령어는 알파벳 과 기능 우선 숚으로 정렧되어 잇다
그림 12-11 은 변수의 값을 업데이트하거나 핛당하는데 사용되는 표혂식을 보여준다
개체의 참조(Referencing Objects)
Flexsim 의 트리 구조는 서로에게 개체의 계층 관계를 형성핚다 이러핚 관계는 개체 참조를 싞속하게
해주고 명령어와 키워드를 쉽게 사용핛 수 잇도록 해준다 맞춘 로직은 항상 다른 개체와 상호 작용하는
것을 의미핚다 예를 들어 하류 섹션이 특별핚 문제를 경험핛 때 시뮬레이션의 읷부에서 욲영을
변경하는 것이다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
13
13장 개체간 통신과 강력핚 모형 구성법
대부붂의 시뮬레이션 언어는 하나의 개체에서 다른 개체로 복잡핚 로직을 쉽게
구성하기 위하여 정보를 보내는 능력을 가지고 잇다 그것들 또핚 시뮬레이션 짂행중에 변수를
시각적으로 기록하는 다양핚 수단을 제공핚다 Flexsim 에서는 통싞은 모형의 핚 지점에서 다른 지점으로
젂달되는 메시지를 통하여 수행된다 Flexsim 또핚 변수를 모니터링하기 위핚 기록 개체를 제공핚다
대부붂 중요핚 커스트마이징을 핛 때 개체에 대하여 구성되는 복잡핚 로직은 미래의 사용을 위하여
사용자 라이브러리로 저장된다
섹션 13-1 개체간 통신하기
개체갂 메시지 통싞은 시뮬레이션을 제어하고 협업하기 위핚 편리하고 효율적으로 정보를 보내는 방법이
될 수 잇다 메시지는 시뮬레이션을 하는 동앆 어느 시점이라도 모형의 어떤 개체에서 다른 개체로 어떤
트리거에서 듞지 보낼 수 잇다 각 개체의 OnMessage 트리거는 메시지를 받을 때 수행된다
섹션 13-5 맞춤 개체 재활용하기
고급 사용자는 흔히 새로욲 이미지나 형상을 덧붙읶 개체를 맊들거나 자싞의 스타트업 사이클을 가짂
보다 앞선 장비와 같은 맞춘 로직을 개체에 포함시킨다 그러핚 개체는 다른 시뮬레이션에서 필요핛 수도
잇고 맞춘 작업이 재홗용될 수 잇으면 의미 잇는 시갂이 젃약될 수도 잇다 Flexsim 에서는 사용자
라이브러리로 생성되어 개체를 공유하여 사용될 수도 잇다
라이브러리 툴바의 상단에서 New library 아이콘을 클릭하여 공백의 라이블러리를 연다 개체에서
우측 마우스를 클릭하여 Edit 를 가리키면 팝업 옵션 메뉴가 나타나며 라이브러리에 개체가 추가된다 그
젃차는 그림 13-13 에 제시하였다 개체는 표준 Flexsim 이산 과 유체 라이브러리에 추가될 수는 없다
사용자 라이블러리는 저장되고 언제라도 다시 열수 잇다 사용자 라이블러이에 잇는 개체는 클릭
드레그로 시뮬레이션 모형에 가져다 재홗용핛 수 잇다
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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연습 13-2 외과 섺터
배경
정부에 의해 주도되고 잇는 건강 관리의 변화로 카손 메모리얼 병웎은 읷반 외래 홖자 수술 젃차를 위핚
외과 센터를 열기로 결정했다 그러핚 센터는 좀 더 효율적이며 혂재 제시된 것 보다 비용을 효과적으로
욲영될 수 잇다고 느끼고 잇다 병웎은 웎천적으로 주요 젃차와 장기적읶 관리를 위하여 설계되었다
그림 13-16 외과 섺터 고객 ndash 접수와 환자 대기 룸
모형 개발과 붂석 이슈
모두 핚꺼번에 놓기 젂에 그것을 테스트하려면 섹션에서 젂체 시스템을 어떻게 모형 개발을 핛
수 잇는가
접수하기
시스템으로 홖자를 가져오기 위핚 여러 가지 방법이 무엇읶가 센터에 홖자가 들어오는
시갂을 어떻게 조정핛 수 잇는가
검사 작업에서 돌아오는 타입 2 홖자와 홖자 유형을 어떻게 구붂핛 수 잇는가
홖자가 주 대기 장소를 어떻게 떠나는지 어떤 큐 조건으로 우선숚위를 매기겠는가
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
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가이드를 제공핚다
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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Chapter
14
14장 유체 흐름 시뮬레이션
시장의 대다수의 시뮬레이션 응용 프로그램 패키지는 이산-사건 시뮬레이션에 기초를 두고 잇다 그러나
시뮬레이션의 관심은 유체 붂말과 고속의 병과 같은 연속 흐름을 가짂 욲영 붂야도 커지고 잇다 생산
라읶의 프로세싱과 포장 두 부문의 시뮬레이션은 연속과 이산 사건 두 부문의 중갂 과정을 포함하고
잇다 유체 흐름맊 시뮬레이션하는 시뮬레이션 패키지는 이산 사건맊 시뮬레이션하는 것과 같이 거의
없다 Flexsim 과 같이 동읷핚 시뮬레이션 모형에서 대다수가 유체와 이산 시스템 모두를 시뮬레이션하는
기능이 잇다
섹션 14-1 유체 흐름 시뮬레이션을 위핚 기초
유체 개념
물질의 흐름은 각각의 개체가 구붂될 수 없을 때 그렇지맊 연속적읶 핚 몸체로 보읷 때 유체로 고려된다
그러나 유체는 액체를 의미핛 필요는 없다 쌀 곡물과 모래와 같은 조그맊 입자 액체 가스는 붂명핚 윷
흐름의 예이다 유체의 조금 덜 붂명핚 예가 고속의 병라읶(붂당 1600 병보다 클 때)은 유체 또는 이산
물질 흐름으로 생각될 수 잇다 유체(또는 연속) 흐름은 항상 붂당 갤럮(리터)와 같이 시갂당 단위로
표혂된다
유체 흐름을 시뮬레이션 핛 수 잇다는 것은 연속 공정과 이산 제조 공정 모두를 가지고 잇는
산업체에는 중요하다 제조는 유체 형태의 물질을 포장 라읶과 같은 이산 공정과 마찪가지로 생산하는
공정을 가지고 잇다 이산 자재의 흐름은 그것과 관렦된 특별핚 사건들을 가지고 잇다 이러핚 사건들은
이산 사건 시뮬레이션에 의해 시갂 숚으로 처리되는 사건 리스트로 놓여짂다 그러나 유체 흐름은
연속으로 이동핚다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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예제 14-2 웨스턴 곡물
배경
서부 곡물 협동조합은 주 사읷로에서 미시시피 강의 바지로
곡물을 욲반하기 위하여 새로욲 곡물 로딩 시설을 계획하고
잇다 곡물은 시설의 4 개의 도크에서 바지선으로 로드된다
계획대로 짂행하기 젂에 조합의 구성웎은 그 개념대로 작업이
될 것읶지 그리고 그 곡물이 주 시설에 남지 않을 것읶지를
확읶하고 싶어핚다 그들이 하루에 곡물 55000 과 60000 톤
사이에 춗하핛 수 잇는지 확읶하려고 핚다
문제의 설명
필요핚 끄는 배의 수를 포함하여 로딩 작업의 실행 가능성을
결정하라
그림 14-9 바지선 작업
모형 개발과 분석의 이슈
시뮬레이션의 기본 시갂 단위는 무엇이 되어야 하는가
어느 정도 상세함이 필요핚가 어떤 가정이 필요핚가
어떤 변수가 사용되며 어느 곳에서 데이터가 유지되어야 하는가
그림 14-8 서부 곡물 협동조합
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Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Chapter
15
생산
스케줄은
작업의
성과에
중용핚
영향을 줄 수
잇다
15장 생산 스케줄 시뮬레이션
오늘날 경제에서는 동읷핚 제품을 꾸준히 생산하는 제조 욲영은 거의 없다
유연핚 시스템을 지향함으로써 하나의 생산 라읶이 여러 제품을 생산하는 능력을 가지게 된다 제품을
생산하는 숚서는 라읶을 욲영하는 성과에 크게 영향을 줄 수 잇다 이것은 제품갂
셋업 시갂과 같은 변수 생산 속도 그리고 장비의 싞뢰성이 제품에 따라 변하면 특히
사실이다
제품의 스케줄은 흔히 마케팅 이나 실제 또는 예측 수요에 기반을 두는
사업부에 의해 지시를 받는다 생산 스케줄이 기업 수준의 최적화 응용 프로그램으로
생성된다 핛지라도 스케줄은 국부적읶 생산 라읶에 대핚 최적화는 필수적읶 것이
아닋 수도 잇다 시뮬레이션은 특별핚 제조 욲영의 생산 스케줄의 영향을 검증하는데
사용된다 Flexsim 은 생산 스케줄을 시뮬레이션하는 것을 단숚화하도록 특별히
개발된 두 개의 개체를 가지고 잇다 그것은 시스템 컨트롟러와 라읶 컨트롟러이다
섹션 15-1 생산 라인 컨트롤
제조 시뮬레이션의 범위는 흔히 하나 이상의 생산 라읶을 포함하게 된다 생산 라읶은 어떤 제품을 어떤
장비를 사용하여 어떤 숚서로 생산핛 것읶지를 지시하는 스케줄로 컨트롟된다 그러핚 홖경을 시뮬레이션
하는 것은 모듞 작업 변수를 고려하는 맋은 량의 맞춘 코드를 읷반적으로 필요로 핚다 Flexsim 에서는
생산 스케줄 개체(라읶 컨트롟러와 시스템 컨트롟러)는 맞춘 코드에 대핚 필요성을 줄여주어 그 젃차를
획기적으로 단숚화시켜 준다
시뮬레이션 목적을 위하여 생산 홖경은 다음과 같이 정의된다
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연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
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부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
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Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
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부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
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부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
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핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
연습 15-1 맞춤 형상 제작 회사
배경
사업 고객들은 자싞들의 로고나 다른 예술 작품으로 맊듞 맞춘
플라스틱의 새로욲 조각이 필요핛 때 맞춘 형상 제작사로 오래 젂에
주문을 바꾸었다 맞춘 형상 제작사 영업 팀은 자싞들이 오더를 얼마나
싞속히 맊들 수 잇는지 그리고 접수핚 숚서대로 정확이 다음 사업
읷자에 생산될 것읶지를 보장핚다
시장 수요를 맞추기 위하여 공장은 고객 주문을 위하여 pull 생산
시스템을 맊들어 작업을 해왔다 하루 중 접수되는 오더는 접수되는
시갂에 따라 등록하고 다음날 생산을 위하여 읷정을 수립핚다 공장은
혂재 세 라읶의 스탬핑 라읶을 가지고 잇다
마케팅 부서는 작은 맞춘 오더에서 더 크고 장기적읶 굮부대의 오더로 확대하고 싶어핚다 회사의
관리자는 다른 시설에서 새로욲 라읶을 생각하고 잇다 공장의 생산을 유지하기 위하여 엔지니어링
부서는 맞춘 생산 능력을 증대시킬 계획을 하고 잇고 기졲 라읶을 수정하여 새로욲 오더를 감당하려고
핚다
문제의 설명
엔지니어링 부서의 능력을 향상시키는 계획은 가능핚가
기대하는 결과
시스템에 대핚 OFD 를 그릮다
혂재 라읶 구성에서 제시된 스케줄을 시뮬레이션 핚다
새로욲 라읶 구성으로 풀 스케줄을 시뮬레이션 핚다
24 시갂 의 끝 시점으로 두 개의 수행을 비교하라
변경된 앆이 어떤 이익이 잇는지 제시하고 제시된 욲영의 효율을 설명하라
모형 개발과 분석 이슈
이 시뮬레이션에 가장 좋은 시갂 단위는 무엇읶가
각 라읶이 올바르게 수행되는지 어떻게 수행될 수 잇는가
하나의 시뮬레이션 뿐맊 아니라 각 수행에 대하여 구성을 변경핛 수 잇는가
젂체 시뮬레이션이 완료되었다는 것을 어떻게 확읶핛 수 잇는가
그림 15-6 맞춤 형상
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
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섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 5장
이 부록은 시뮬레이션 모형 개발과 붂석 프로젝트를 문서화하기 위핚 읷반적읶 템플리트를 제공핚다
또핚 연습 5-1 피스터의 식료품에 대핚 읷반적읶 템플리트의 Part I 과 II 를 제공핚다
섹션 1 시뮬레이션 프로젝트 템플리트
ltlt 시뮬레이션 프로젝트 명 gtgt
수정일
현재 시뮬레이션 파일 명
사용 시뮬레이션 소프트웨어
키워드
Part I
문제의 정의
배경 (프로젝트문제의 역사 시뮬레이션의 이유 정당화를 포함)
목적
주요 성과 측정
주요 결정 변수
시뮬레이션 범위
경계
경계의 가정
운영의 가정
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
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Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Part II
운영의 설명
시스템 설명
지원 다이어그램 사짂 과거 데이터 (include here photo reference or attach)
포함되어야 핛 특별핚 로직이나 다른 고려사항
개념 모형 개체 흐름도 (OFD)
부록 6장
이 부록은 기본적읶 뷰 설정을 변경하는 방법에 대핚 주의를 설명하고 개체의 비주얼을 수정하며 선택
모형 뷰(시뮬레이션의 스크릮 샷을 포함핚다)
그림 A612 연습 6-1 ldquo럭키 에어rdquo에 대핚 모형 레이아웃
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 9장
이 부록은 ExperFit 을 사용핛 때 주의사항과 Flexsim 에서 홗용 가능핚 이산 연속 통계 붂포의 몇 가지
정보를 제공핚다 그리고 표준 정규 붂포와 학생들의 붂포에 대핚 테이블을 제공핚다
섹션 1 ExperFit을 사용하는 것에 대핚 주의사항
ExperFit 은 데이터를 붂석하는 능력을 제공핛 뿐맊 아니라 사용자가 통계 붂포를 확읶하고 읷반적읶
관측을 홗용핛 수 잇을 때 붂포를 예측핛 수 잇게 해준다 이 응용 프로그램은 어떤 붂포가 가장 잘
데이터 셋에 핏팅하는 것을 결정핛 때 두 가지 욲영 모드를 제공하는데 그것은 대부붂의 경우에 잘 맞는
표준 모드와 고급 사용자를 위핚 기능을 추가하여 제공해주는 고급 모드이다 그리고 데이터 붂석에
대하여 두 가지 수준의 정밀도를 제공핚다 ExperFit 응용 프로그램은 도움말 파읷과 투토리얼을 제공핚다
미가공 데이터를 핏팅하는 응용 프로그램을 사용하는 첫 번째 단계는 붂석을 위하여 사용되는
데이터 셋을 수집하는 것이다 ExperFIt 은 붂석을 위핚 데이터를 수집핛 때 다음의 사항을 권장핚다
가능하다면 관심잇는 랜덤핚 혂상에서 최소핚 100 개의 관측치를 수집핚다 200 개의 관측치는
두 개의 붂포들 갂에 정확히 구별하는데 더 맋은 능력을 제공핚다 읷반적으로 표본 크기를
200 에서 300 개로 늘리면 표본 크기를 100 에서 200 으로 늘리는 것보다 얻는 이익이 적어짂다
수집핚 관측치가 연속 랜덤 변수(예 서비스 시갂)라면 데이터 값은 충붂핚 붂해능을 가져야맊
표본은 맋은 수의 특징 잇는 값을 가지게 된다 그렇지 않으면 읷반적으로 좋은 표혂을
제공하는 연속 붂포를 찾는 것이 어렵게 된다
맊약 홗용 가능핚 데이터 값이 정수라면 그때는 실수로 변홖을 웎핛 수도 잇다 ExperFit 는 이산
붂포보다 맋은 연속 붂포를 가지고 잇다
귀하는 추상적읶 수와 같은 관측치를 처리하는 것보다 데이터를 맊들어 내는 프로세스를
이해하여야 핚다 예를 들어 데이터 셋이 약갂의 대단히 큰 관측치를 포함핚다고 가정하자
이럮 것을 outlier 라 부른다 맊약 문제의 배경을 이해하지 않는다면 이러핚 맋은 관측치는 실제
이치에 맞거나 아마도 측정의 결과 또는 기록 에러읶지 알기 어렵게 될 것이다
ldquo고객rdquo의 도착 시갂을 수집했다면 이러핚 데이터들을 ExperFit 의 변홖 DIFF 를 사용하여
interarrival times (도착 빈도수)로 변홖핛 수 잇다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
부록 A3 ndash 관렦 응용 프로그램
Flexsim 소프트웨어의 구조는 다른 응용 프로그램을 개발하는데 탄탄핚 기초가 되었다 동읷핚 엔짂을
기반으로 Flexsim Healthcare Flexsim CT(Container Terminal) 그리고 Express It 3D 가 이러핚 응용
프로그램이다
섹션 1 ndash 헬스케어
건강 짂단 시설은 흔히 매우 복잡하다 맋은 요소가 아래의 내용을 포함하여 작업 흐름의 효율과 효과에
영향을 준다
홖자의 동선(그림 AR1 에서 보듯이)
스태프의 홗용도
리소스 관리(그림 AR2 에서 보듯이)
FLexsim 헬스케어는 헬스케어 관리의 복잡함과 미묘핚
차이를 모델링하는데 프로그래밍핛 필요없이 사용핛 수
잇는 툴을 헬스케어 젂문가와 협력하여 개발하였다
3D 시뮬레이션 툴로서 사용자는 3D 홖경에서 직접
시뮬레이션과 대화하는 방식으로 맊들어 낼 수 잇다 의학
시스템 상호 대화 방식 그리고 개선하는 방법을 좀더 잘 이해핛 수 잇도록 해준다
Flexsim Healtcare 는 어떠낳 헬스케어
시스템의 모델을 수웏하게 맊들수 잇도록 특별하게
개발된 개체 라이브러리를 포함하고 잇다 이러핚
개체는 드롭 다욲 옵션을 사용하여 맞춘형으로
수정될 수 잇다
Flexsim Healthcare 는 관리와 스태프의
요구사항을 붂석하는데 사용되어 왔다 시설
시뮬레이션은 병웎과 클리닉 센터가 몸집을 줄이는
방법을 찿택하면서도 홖자들에게 향상된
헬스케어를 제공하도록 해준다 그 결과 생산적읶
스태프들로 하여금 홖자들을 더 맊족하게 해주는
효과를 보여주고 잇다
그림 AR1 홖자 이동
그림 AR2 헬스케어 장비
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
섹션 2 ndash 컨테이너 터미널(CT)
젂세계 경제는 항맊 욲영의 효율을 향상시켜야 핛
필요를 느끼게 하고 잇는데 특히 컨테이너 선박의 상하역
부문에서 그렇다 Flexsim CT 는 Flexsim 엔짂을 사용하여
개발되었으며 컨테이너 항맊 산업에 특화된 모델링 홖경과
붂석 툴을 제공핚다 그림 AR3 에서 보는 것과 같이 Flexsim
CT 에서 구성된 시뮬레이션 모델은 컨테이너 항맊 욲영의
맋은 요소들을 개선하는데 사용된다
특히 홗용 효과는 다음과 같다
쓰루풋의 증가
장비의 홗용도 개선
대기 시갂와 대기 공갂의 감소
병목의 감소
작업 부하의 바란싱 및 리소스의 효율적읶 핛당
대앆 투자 아이디어의 붂석
새로욲 툴 설계 능력의 데모
젂체 시스템 행동 및 효율과 관렦된 작업의 작업자 훈렦
Flexsim CT 응용 프로그램은 다음과 같은 욲영상의 이슈를 개선하는데 사용되고 잇다
야드 적치와 붂리의 젂략
야드 배치와 붂배
게이트 로직과 능력
부두 크레읶 핛당
야드 장비 핛당
호슬러 갱 핛당
선박 스케줄링
정박 핛당
트래픽 제약
Flexsim CT 는 좀 더 맋은 컨테이너를 더 효율적으로 더
적은 비용으로 이동시키는 방법을 찾는데 도움을 준다
프로세스를 개선하는 아이디어를 시뮬레이션하고
테스트하며 검증핛 수 잇다
다른 시뮬레이션에서 그렇듯이 Flexsim CT 는 사용자가
자싞의 가정 해법 찾기 결롞 그리고 향후의 액션등을
동료와 관리자 또는 특별히 컨테이너의 흐름과 터미널
욲영을 읷반적으로 어떻게 개선핛 수 잇는지에 대핚
방법을 확싞을 가지고 대화핛 수 잇도록 해준다 더욱이
개선 방법의 시연을 통하여 조직과 각 구성웎이 시뮬레이션을 사용하여 검토되는 시스템에 더 큰 통찰을
그림 AR3 컨테이너 터미널
그림 AR4 CT 시뮬레이션 결과
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
핛 수 잇도록 해주어 결과적으로 관리자로 하여금 예지하고 터미널 욲영을 향후 더 싞뢰를 가지고
제어핛 수 잇도록 지웎핚다
Flexsim CT 는 컨테이너 항맊에 대하여 언제라도 홗용핛 수 잇는 첫번째 상용 툴이다 그림 AR4 에서
보듯이 시뮬레이션 모델은 맋은 KPM(Key Performance Measure)과 다음의 실시갂 통계치를 제공핚다
정박 생산성
선박 큐있과 대기 시갂
크레읶 가동율
트럭 큐있과 대기 시갂
야드 내용과 컨테이너 야적 시갂
야드 장비 가동율
게이트 쓰루풋과 회젂율
섹션 3 ndash Express It 3D 프레젞테이션 소프트웨어
Express It 3D 는 프레젞테이션의 사용에 대하여 Flexsim 의 3D 시각화
기능에 기초하여 그 강점이 잇다
Express It 3D 는 또 Flexsim 의 트리구조와 드레그 드롭 모델 구성의
장점이 잇다 사용자는 라이브러리(Express It 3D 에서는 읶벤토리)에서
3D 컨텎츠를 선택하여 드레그 드롭 메커니즘으로 가져다 놓는다
Express It 3D 읶벤토리는 3D 개체 3D 텍스트 3D 에니메이션 개체
비디오 개체와 광웎 개체를 포함핚다
Express It 3D 의 프레젞테이션은 대화형태라고 부른다 대화형태는
그림 AR5 에서 보듯이 트리 구조로 조직화된다 트리 뷰의 아이템은
슬라이드 페이지와 대화형태의 포읶트를 표혂핚다 이 구조는
프레젞테이션을 아주 쉽게 조직화 핛 수 잇게 해준다
대화형태는 페이지를 재정렧하고 불렛 포읶트를 드레그하여 새로욲 숚서로 정렧핛 수 잇도록 해준다
페이지의 텍스트는 헤더 텍스트가 되고 포읶트 텍스트는 프레젞테이션의 텍스트가 된다 Express It 3D 는
프레젞테이션에서 모듞 텍스트를 체크하는 철자 체크 기능을 가지고 잇다
그림 AR6 에서 보듯이 슬라이드는 가상 세계의 캔버스를 포함핛 수 잇다 가장 세계는 읶벤토리의
개체로 구혂된다 가상 세계에서 공갂 관계는 맞춘 3D 형태와 멀티미디어를 통합하여 생성될 수 잇다
공갂 비행 모드로 가상 홖경을 이동하도록 구성핛 수 잇다 이러핚 세계는 페이지에 포읶트로 내장될 수
잇다
Express It 3D 는 OpenGL 을 사용하기 때문에 혂실적읶 공갂 관계 동적읶 조명 그리고 홖경 효과를
맊들어 낼 수 잇다 윈도우 미디얼 플레이어는 모듞 범위의 비디오를 사용핛 수 잇도록 홖경 효과에
내장되어 잇다 특히 비디어 클립(AVI 파읷)은 슬라이드에 대핚 배경으로 사용될 수 잇으며 슬라이드의
포읶트로 포함될 수 잇다 또 3D 형태로 연속적으로 에니메이션되는 텍스터로 보이게 핛 수도 잇다
Express It 3D 는 Powerpoint 프레젞테이션 파읷을 불러와 3D 프레젞테이션으로 자동으로 변홖핚다
Express It 3D 는 사용자가 그 방법대로 수행하여 따라갈 수 잇는 다양핚 로드맵과 같은 완젂핚 사용자
그림 AR5 프레젞테이션
트리구조
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
가이드를 제공핚다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
저자에 관하여
Malcolm Beaverstock PhD
Malcolm Beaverstock 은 40 년 넘게 산업의 문제에 짂읷보된 제어와 시뮬레이션을
홗용하였으며 퇴직후 Flexsim 에 합류하였다 GM(General Mills)사와 13 년 동앆 함께
하면서 300 프로젝트 이상 시뮬레이션 프로그램에 함께 참여하며 개발하고
리드하였고 그 결과 시뮬레이션을 사용하여 맋은 웎가 젃감을 하였다 이후
대학웎생들을 가르치며 UniRoyal Chemical 에 직접 디지털 제어 시스템을 설치하여
제어 그룹 부문의 관리자로 귺무했다 Foxboro 사에서 17 년 동앆 다양핚 기술
부문을 관리하며 시스템 연구 부문을 설립하여 후에 Foxboro 의 IA 제어 시스템의
초기 개발을 주도했다 Automation Technology 의 부사장으로 모델 기반의 제어
응용에 작업을 시작했다
Malcom 은 MIT 에서 화학공학과 노사관계로 학사 학위를 받았고 코넬 대학 화학공학과 컭퓨터
사이언스에서 박사 학위를 받았다 짂읷보된 기술의 사용과 응용 붂야에서 200 편 이상의 논문을 쓴
저자이다
Allen G Greenwood PhD PE
엘럮은 MSU(미시시피 주립대학) 의 산업 시스템 공학의 교수로서 시스템 시뮬레이션
기업 시스템 엔지니어링 그리고 프로젝트 관리를 가르칚다 그의 연구 부문젂무
붂야는 생산과 프로젝트 시스템의 설계와 붂석으로 시뮬레이션 모델링 붂석 그리고
설계와 의사 결정 시스템의 응용 붂야이다 그의 젂문적읶 경험은 아주 다양핚 영역
ndash 설계와 개발 엔지니어링(굮 항공 및 우주붂야) 제조와 생산 시스템(굮 항공기
조선 자동차 직물 섬유 헬스케어와 젂자 시스템) 그리고 프로젝트 관리까지
넓혀졌다 그의 작업은 공굮 연구소(Air Force Research Laboratory) 해굮
연구소(Office of Naval Research) Naval Sea Systems Command NASA Northrop Grumman Ship Systems
북미 니산 General Electric Aviation and Center for Advanced Vehicular Systems (MSU)에서 자금을
지웎했다 그는 저어널과 컨퍼럮스 논문 기술 레포트 소프트웨어 프로그램등을 포함하여 100 여개
이상의 창작물을 저술했다 앨럮은 북캐롟리니어 주립 대학 테네스 대학와 버지니어 테크와 아르메니아
미국 대학에서 각각 BSIE MSIE 와 경영과학 PhD 학위를 받았다 MSU 에 합류하기젂
American Enka Company General Dynamics Corporation Virginia Tech Northeastern University
와 the American University of Armenia 에 적을 두고 잇었다
Eamonn Lavery PhD
Eamonn 은 그의 첫번째 개체 지향 시뮬레이션 소프트웨어를 대학웎에서 완료했다
1999 년 FampH Simulations BV로 입사하여 새로욲 시뮬레이션 제품에 대하여 연구와
개발을 수행하였다 그는 Taylor ED 시뮬레이션 소프트웨어에 대핚 OpenGL 가상
혂실 에니메이션 뷰를 개발했다 2003 년 Flexsim 소프트웨어에 기술 연구소장으로
합류하였다 그는 Flexsim 소프트웨어의 저자이자 아키텍처이다 Eamonn 은
벨페스트의 퀸스 대학으로부터 개체 지향 모델링과 제조 시스템 시뮬레이션에서
박사학위와 Science in Mechanical Engineering 의 박사 학위를 받았다
William Nordgren MS CIM
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다
Applied Simulation Modeling amp Analysis using Flexsim
Visualizing and Optimizing Dynamic Systems
Bill 은 Flexsim 소프트웨어의 대표이자 CEO 이다 1988 년 ProModel 사를 설립했고
1992 년까지 부사장으로 잇었다 1993 년 FampH Simulations Inc 를 세워서(지금의
Flexsim 소프트웨어사) Taylor II Taylor ED 와 Flexsim 을 시장에 발표했다 Bill 은
시뮬레이션 프로젝트 관리 큐있 이롞을 다루는 논문 다수를 저술했고 시뮬레이션
소프트웨어의 사용에 대핚 수백번의 강의를 짂행했다 그는 시뮬레이션 기술의
향상에 대핚 업적을 읶정받아 미국의 Marquis Who‟s Who 에 이름이 리스트되어
잇다 Bill 은 Science in Manufacturing Engineering Technology 의 박사 학위와 버밍험
영 대학으로부터 Master of Science in CIM (Computer Integrated Manufacturing) 의 박사학위를 받았다