0028/2009 - Problemas na Elicitação de Requisitos: Uma visão de pesquisa/literatura

A primeira fase na engenharia de requisitos é a elicitação de requisitos, na qual as informações sobre as necessidades do cliente são adquiridas, sendo crucial e crítica e podendo comprometer todas as etapas subseqüentes do desenvolvimento. O presente relatório apresenta um levantamento dos problemas que ocorrem durante a elicitação de requisitos citados na literatura da área

Development of Integrated Production Planning System for Shipbuilding and Application of Artificial Intelligence

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 조선해양공학과, 2022.2. 우종훈.조선업은 대표적인 수주 산업으로 일정 수준의 수주 물량을 안정적으로 확보하는 것이 조선소 경영에서 가장 중요한 일이다. 2008년 글로벌 금융위기 이후 장기간 이어져오고 있는 조선업 불황의 상황에서 수주 선가의 개선은 이루어지지 않고 있으며, 한국 조선업은 일본, 중국과 치열한 수주 경쟁을 벌이고 있다. 수주 경쟁력 확보를 위해서는 우수한 성능의 선박을 개발하는 것과 함께 생산 원가 혁신이 필요하며, 이를 위해 정교한 생산계획 수립을 통해 선박의 생산 과정에서 발생할 수 있는 낭비 요소를 줄이는 것이 필수적이다. 정교한 생산계획 수립을 위해 생산계획 수립을 지원하는 생산계획 시스템의 고도화가 절실하다. 조선산업에서 생산계획 시스템의 개념은 1980년대 조선 CIM 구축과 함께 논의되었고, 1990년대 개인용 컴퓨터의 도입시기를 거쳐 2000년대 대형 조선소 중심으로 전사적 자원관리 시스템(ERP)의 도입에 맞추어 Advanced Planning 수립을 위한 생산계획 시스템이 구축되었다. 2000년대 이후 최적화 기법을 조선 생산계획에 적용하려는 시도가 있었고, 시뮬레이션 기법을 도입하여 디지털 조선소를 구축하는 등 생산계획 수립을 효율적으로 수행하고 최적의 생산계획 수립을 지원하려는 연구가 있었으나 생산계획 업무의 복잡성, 최적화 및 시뮬레이션 기술의 한계 등으로 실제 생산계획 업무에 적용된 사례는 부족하였다. 본 연구에서는 ERP도입에 맞추어 생산계획 업무를 전사적 프로세스 차원에서 분석 설계하고 체계적인 개발 방법론을 적용한 생산계획 시스템 구축의 사례를 소개한다. 시스템 구축과 함께 계획에 사용되는 표준 데이터를 정립하고 표준 코드를 정의하였다. 기존의 생산계획 시스템은 일부 계획자의 업무 필요성에 따라 제한적인 기능으로 개발되어 사용되어 왔으며, 계획 데이터는 전사 표준으로 사용되지 못하고 계획자의 필요에 따라 제한적으로 정의하여 사용하는 등 생산계획 업무가 전사적 차원의 업무 프로세스로 정의되지 못하였다. 본 연구의 사례를 통해 ERP와 연동 가능한 전사 프로세스에 통합된 생산계획 프로세스를 확립하였다. 또한, 최근 IT 기술의 발전과 인공지능 기술의 급격한 발전에 따라 최적화 및 인공지능 기술의 조선소 생산계획에 적용 가능성을 검토하였다. 조선소의 장기계획인 선표계획에 대해 Berth plan 수립에 제약만족기법을 적용하고, 공종별 부하 분석을 위해 지도학습(Supervised learning)을 통해 적절한 S-Curve를 제시할 수 있도록 하였다. 중기계획인 기준계획에 일반적으로 사용되는 Gantt planning에 대해서 강화학습(Reinforcement learning) 기술의 적용 가능성을 검토하였다. 기존의 일정계획 최적화 연구가 대부분 수리적 최적해를 찾기 위해 노력하였으나 문제의 크기가 너무 크고, 조선소 생산의 다양한 변수를 고려할 때 일부 변수를 고려한 최적해가 실제 조선 생산 전체에 대한 최적의 생산계획이 되기 어려운 점을 고려할 때 생산계획 수립 시 고려할 제약조건을 만족하는 적정한 케이스들을 도출하고, 생산계획 전문가가 도출된 케이스 중 가장 적합한 케이스를 선택할 수 있도록 지원하는 방식이 효과적일 수 있음을 사례 연구를 통해 확인하였다.The shipbuilding industry is a representative industry which produces on orders and securing a certain level of order volume is the most important thing in shipyard management. During the long-term depression in the shipbuilding industry since the 2008 global financial crisis, the shipbuilding industry has not improved its order prices, and the Korean shipbuilding industry is competing fiercely with Japan and China for orders. It is necessary to develop a ship with excellent performance and to innovate the production cost for the competitiveness of winning orders. There is an urgent need to upgrade the production planning system that supports making sophisticated production plans. In the shipbuilding industry, the concept of the production planning system was discussed along with the establishment of the shipbuilding CIM in the 1980s, followed by the introduction of personal computers in the 1990s. Production planning systems for making advanced planning had developed in line with the introduction of the enterprise resource planning system (ERP) mainly by large shipyards in the 2000s. Since the 2000s, there have been attempts to apply the optimization technique to shipbuilding production planning, and there have been studies to efficiently implement production planning and support making optimal production plans, such as introducing a simulation technique to build a digital shipyard. But, due to complexity of shipbuilding process, limitations of optimization and simulation technology, there were insufficient cases applied to actual production planning work. In this study, an example of developing the production planning system by analyzing and designing production planning tasks at the company-wide process level in line with the introduction of ERP and applying a systematic development methodology is introduced. Along with system construction, standard data used for planning was established and standard codes were defined. The existing production planning system has been developed and used with limited functions to meet the needs of some planners. Planning data was not used as a company-wide standard, and production planning tasks were not defined as a company-wide business process. Through the case study, a production planning process integrated into the enterprise process that can be operated in conjunction with ERP was established. In addition, with the recent development of IT technology and rapid development of artificial intelligence technology, the possibility of optimization and application of artificial intelligence technology to shipyard production plans was reviewed. The constraint satisfaction technique was applied to making the Berth plan for the long-term plan of the shipyard, and the appropriate S-Curve could be suggested through supervised learning for load analysis by work type. The applicability of reinforcement learning technology was reviewed for Gantt planning, which is generally used in master planning, which is a medium-term plan. Most of the existing schedule planning optimization studies have tried to find a mathematical optimal solution, but the size of the problem is too large, and when considering various variables in shipyard production, it is difficult for the optimal solution considering some variables to be the optimal production plan for the entire shipbuilding production. It was confirmed through case studies that it can be effective to derive appropriate cases that satisfy the constraints to be considered when making a production plan, and to support production planning experts to select the most suitable case among the derived cases.초록 i 목차 iii 1. 서론 1 1.1 연구 배경 1 1.2 조선산업의 특성 5 1.3 선행 연구 7 1.3.1 시대별 연구 흐름 7 1.3.2 분야별 연구 사례 19 1.4 연구 목적 31 1.5 논문의 구성 32 2. 조선소 생산계획 업무 프로세스 분석 및 고찰 34 2.1 선박건조 생산 단계 34 2.2 생산계획 단계 41 2.2.1 생산계획 단계 정의 44 2.2.2 선표계획 51 2.2.3 기준계획 58 3. 조선소 통합 생산계획 시스템 개발 71 3.1 개발 방법론 71 3.2 업무 프로세스 분석 73 3.2.1 As-Is 분석 73 3.2.2 To-Be 설계 78 3.3 시스템 아키텍처 설계 82 3.3.1 요구사항 분석 82 3.3.2 아키텍처 정의 89 3.3.3 시스템 설계 97 3.3.4 시스템 구현 100 3.4 개발 시스템의 적용 107 4. 생산계획 고도화를 위한 최적화 및 인공지능 적용 사례 연구 113 4.1 기존 생산계획 연구의 한계 113 4.1.1 생산계획 업무의 복잡성 115 4.1.2 최적화 및 시뮬레이션 기술의 한계 115 4.1.3 휴리스틱 의존 116 4.2 생산계획 프로세스와 최적화 및 인공지능 기술 117 4.3 장기계획을 위한 최적화 및 인공지능 기술 119 4.3.1 개요 119 4.3.2 적용 기술 소개 121 4.3.3 모델링 및 실험 124 4.3.4 분석 및 결론 142 4.4 중기계획을 위한 최적화 및 인공지능 기술 145 4.4.1 개요 145 4.4.2 강화학습 알고리즘 148 4.4.3 Environment 모델링 152 4.4.4 학습 케이스 157 4.4.5 테스트 164 5. 결론 168 참고문헌 170박