DELMIA Quintiq 공급망 최적화 기술

세계 기록을 경신하는 최적화 기술

DELMIA Quintiq의 공급망 최적화 소프트웨어는 전 세계 그 어떤 알고리즘으로도 훌륭한 비즈니스 감각을 대체할 수는 없다는 믿음을 토대로 개발되었습니다. 이는 완벽한 통제력과 가시성을 제공하여 필요 시 최적화된 계획을 수정할 수 있도록 지원합니다. 전체 계획을 최적화할 수 있는 강력한 기능은 물론, 계획의 일부만 최적화할 수 있는 유연성을 모두 제공합니다. 또한 기업의 요구사항에 따라 언제든지 전 자동, 반자동 및 수동 계획 중에서 선택할 수 있습니다.

공급망 최적화 소프트웨어는 공급망의 모든 측면에 대한 완벽한 가시성을 제공하여 생산 설비, 원자재, 인력 및 물류의 실시간 관리와 최적화를 수행할 수 있도록 지원합니다. 이는 생산 설비, 재고 및 물류 제약 조건 그리고 계약상의 요구사항 등 조직의 모든 규칙과 제약 조건을 반영하도록 구성되었습니다. 하지만 업무 수행 과정의 현실에 맞춰 변경할 수 있을 만큼 유연합니다.

결과: 각 조직의 고유한 KPI에 따라 최적화되고 항상 업무 현실과 긴밀히 연계되는 실현 가능한 계획을 완성할 수 있습니다.

이점: 효율성 증대, 재고 수준 감소, 전반적으로 더 능률적인 운영 등 모든 업무 영역에서 절감 효과를 얻을 수 있습니다.

최적화 기술

DELMIA Quintiq 옵티마이저의 핵심을 이루는 다섯 가지 공급망 최적화 기술은 다음과 같습니다.

  • Quill

Quill은 DELMIA Quintiq 옵티마이저의 중심에 있는 고유한 구성 언어입니다. 구성 휴리스틱 및 로컬 검색 휴리스틱을 쉽게 표현할 수 있게 해줍니다. 계획 수립 담당자가 처음부터 새로 솔루션을 만들고 로컬에서 솔루션을 개선할 때의 프로세스와 거의 똑같습니다. Quill은 최적화 기술 모두를 함께 묶는 매개체로서, 이들 모두가 함께 효율적이고 효과적으로 실행되도록 합니다.

  • 수학적 프로그래밍

수십 년의 작업 연구를 바탕으로 하는 수학적 프로그래밍은 선형 방정식으로 표현하거나 접근할 수 있는 문제를 해결하기 위한 사실상의 표준입니다. 예를 들어 DELMIA Quintiq Workforce Planner에서는 각 직원의 역량을 최대한 활용하고 최고의 서비스 수준에 도달하기 위해 직원에게 할당해야 할 최상의 작업 조합을 결정하는 데 사용됩니다.

  • 제약 조건 프로그래밍

제약 조건 프로그래밍은 특히 까다로운 최적화 문제를 해결하는 데 효과적입니다. 방법은 복잡한 제약 조건 전파를 통해 잠재적 해결책을 하나씩 배제하는 것입니다. 따라서 다양한 제약 조건 유형이 허용됩니다. 제약 조건이 매우 심한 스케줄링 문제를 해결하는 데 효과적이었습니다.

  • 경로 최적화 알고리즘

경로 최적화 알고리즘은 독점적인 LNS(Large-Neighborhood-Search) 기술입니다. LNS는 로컬 검색보다 더 넓은 이웃(neighborhood)을 탐색하기 때문에 글로벌 최적화 솔루션과는 거리가 있는 로컬 최적화 솔루션에 그칠 가능성이 적습니다. 차량 경로 및 제조 스케줄링에 주로 사용됩니다. 예를 들어 DELMIA Quintiq Logistics Planner에서는 최단 거리, 최저 비용, 최고 서비스 수준을 보장하기 위해 경로에서 최상의 방문 및 운송 순서를 결정하는 데 사용됩니다.

  • 그래프 프로그래밍 (Graph Programming)

많은 실무 관련 과제들은 그래프 구성 요소를 가지고 있으며 이에 따라 Quintiq은 그래프 프로그래밍을 이용하여 해결책을 찾고 있습니다. 그래프 프로그래밍은 승무원 운행표 작성이나 객차 최적화 같은 과제에서 자원이 제약된 최단 경로 문제를 해결하는 데 사용됩니다.

최적화 세계 최고 기록

DELMIA Quintiq은 다양한 최적화 과제에 대해 세계 기록을 보유하고 있습니다.

  • VRPTW(Vehicle Routing Program with Time Windows)

VRPTW는 결합 최적화 분야에서 가장 많은 연구가 이루어지고 있는 문제 중 하나입니다. 이는 1959년 Dantzig & Ramser가 처음 정의한 VRP(Vehicle Routing Problem)의 변형입니다. VRPTW에 대한 솔루션은 고객들을 방문하는 순서로 구성된 일련의 경로로서, 각 경로가 차량에 지정되면 정해진 시간대 내에 모든 고객을 방문해야 합니다. 각 경로에 지정된 총 운송량은 해당 차량의 운송량을 초과할 수 없습니다. 이 과제는 사용하는 차량의 수와 주행거리를 최소화하는 해결책을 찾는 것입니다.

  • PDPTW(Pickup and Delivery Problem with Time Windows)

PDPTW는 결합 최적화 분야의 문제이며 VRPTW가 확장된 것입니다. 차이점은 고객의 운송 요청에 배송 위치뿐만 아니라 픽업 위치까지 정해져 있다는 것입니다. 픽업 위치는 일반적으로 물류 기지와 다릅니다. PDPTW 문제에 대한 솔루션은 다수 차량의 경로를 설정하는 것입니다. 이 경로는 일련의 픽업 및 배송 위치로 구성되어 있으며, 정해진 시간대 내에 모든 위치를 방문해야 합니다. 각 운송 요청에 대해 같은 차량이 픽업 및 배송 위치를 모두 방문해야 하며, 당연히 배송보다 픽업이 먼저 이루어져야 합니다.

  • FJSSP(Flexible Job Shop Scheduling Problem)

FJSSP는 기존 JSSP(Job Shop Scheduling Problem)가 확장된 것입니다. JSSP는 오직 한 대의 기계만이 특정 작업을 실행할 수 있다고 가정합니다. 이에 비해 FJSSP는 그 이름에서 알 수 있듯이 보다 유연한 설정을 가정합니다. 이는 한 대 이상의 기계에서 작업이 실행될 수 있는 운영 환경을 반영한 것입니다. 문제는 전체 완료 시간이 최소화되도록 모든 작업을 기계에 순차적으로 할당(각 업무에 작업 순서 반영)해야 한다는 것입니다.