클라우드 제조에서 서비스 스케줄링과 기업 협업을 위한 수리 모형과 해법

Abstract

극심한 경쟁 상황에서 제조 기업이 경쟁력을 유지하려면 다양하고 복잡해진 소비자의 요구를 충족하는 맞춤형 제품을 생산해야 한다. 맞춤형 제품 생산에는 인력, 설비 등 다양한 제조 자원이 필요하지만, 하나의 제조 기업, 특히 중소 제조 기업이 이들을 모두 보유할 수 없다. 이 문제에 대한 해결책으로 기업 간 협업 및 자원 공유 패러다임이 반영된 제조 모형이 주목받고 있다. 다시 말해, 모든 기업이 다양한 제조 자원을 보유하는 것이 아니라 고객의 요구에 따라 여러 기업이 협업하고 자원을 공유하여 맞춤형 제품을 생산하는 형태의 제조 모형이 주목받고 있다. 기업 간 협업 및 자원 공유 패러다임이 반영된 대표적인 제조 모형으로는 클라우드 제조를 들 수 있다. 클라우드 제조에서 기업은 제조 자원을 클라우드 컴퓨팅 환경에 가상화함으로써 다른 기업과 효과적으로 자원을 공유하고 협업한다. 클라우드 제조가 처음 도입된 2010년 이후로 많은 연구자가 클라우드 제조 플랫폼의 구조, 관련 기술의 적용 방안, 서비스 스케줄링 등의 운영 문제 등을 연구하였다. 그러나 기존 연구에서는 클라우드 제조의 전체적인 운영 과정을 다루지 않았을 뿐만 아니라, 연구마다 가정한 클라우드 제조 환경이 크게 다르기에, 산업계에서 이들 연구를 참고하여 클라우드 제조를 실현하기에는 많은 어려움이 따른다. 본 연구에서는 클라우드 제조 실현을 위한, 더 나아가 스마트 제조 실현을 위한, 클라우드 제조에서의 모든 운영 과정을 연구 대상으로 한다. 구체적으로, 고객 요구사항 등록부터 고객 평가까지 운영상에서 발생하는 서비스 요구량 예측, 기업 네트워크 구성, 서비스 스케줄링, 기업 간 협업 능력 추정이라는 네 가지의 문제를 모형화하고 각 모형에 대한 해법을 제안한다. 서비스 요구량 예측 문제는 현재까지의 서비스 요구량을 바탕으로 다음 시점의 서비스 요구량을 예측하는 시계열 예측 문제로, 이 문제를 해결하기 위해 유전 알고리즘 기반의 신경망과 서포트 벡터 회귀를 제안한다. 기업 네트워크 구성 문제는 최소한의 비용으로 수요에 대응할 수 있는 기업 네트워크를 구성하는 문제로, 이 문제의 파레토 최적 해를 구하기 위한 분기한정법 기반의 해법을 제안한다. 서비스 스케줄링 문제는 과업을 수행하는 데 필요한 제조 서비스를 클라우드 제조 플랫폼에서 선택하고 적절한 시점에 매칭하는 문제로, 다목적 유전 알고리즘을 이용하여 해결한다. 마지막으로 기업 간 협업 능력 추정 문제는 특정 기업 조합이 과업을 완료했을 때 받게 될 고객 평가 점수를 예측하는 문제로, 마코프 네트워크를 이용하여 협업 능력을 추정한다. 제안한 모든 해법이 반영된 클라우드 제조 플랫폼 관리자 시스템의 프로토타입을 개발한다. 이 프로토타입을 이용하여 본 연구에서 고려한 모든 문제가 통합된 예제를 해결하며, 제안 해법을 실제 클라우드 제조 환경에서 적용하기 위한 방안을 제시한다.