조선소 강재 적치장의 선별 작업 개선을 위한 강화학습 적용

Abstract

대형 선박을 만들기 위해서는 많은 양의 강재가 필요하다. 일반적으로 선박 건조에 필요한 강재를 적치장에 미리 보관하고 있으며, 생산 계획에 맞추어 강재를 절단하여 사용한다. 강재가 적치장에 입고될 때에는 주문한 양만큼 특별한 규칙 없이 입고되며, 강재 적치장에서 출고 될 때에는 정해진 절단 순서에 맞추어 출고된다. 이때 출고 해야 할 강재가 아래 쪽에 적치되어 있으면 크레인 등을 이용하여 작업자가 적치 순서를 변경하여 강재를 출고한다. 이러한 작업은 생산 활동에 직접적으로 도움이 되지 않는 낭비 요소이며, 조선소에서는 낭비 요소를 절감하기 위하여 강재 적치장에서 강재를 선별하는 작업을 수행한다. 선별 작업은 주로 강재 적치장 관리자의 경험과 직관에 의해서 수행되고 있지만, 경험과 직관에 의한 작업이 효과적인 것인지는 명확하지 않다. 따라서 본 연구에서는 작업자의 경험과 직관을 최대한 배제하고, 효과적인 선별 작업을 수행하기 위하여 강화학습을 적용하였다. 이를 위하여 강재 적치장 선별 작업을 강화학습을 적용하기에 알맞은 형태로 모델링 하였으며, 예제 데이터를 이용하여 적용 가능성을 검증하였다.

A large amount of steel is needed to make a large ship. In general, the steel materials needed for shipbuilding are stored in advance at the steel stockyard, and the steels are cut and used according to the production plan. When the steels arrived in the stockyard, the steels are stacked without any special rules. And when the steels are released from the stockyard, it is released in the specified cutting order. At this time, if the steel to be shipped is placed on the bottom of the stack, the worker releases the steel by changing the stacking order using crane. This work is a waste factor that does not directly contribute to production activities. And shipyard performs the reshuffling operation of steel in the steel stockyard to reduce the waste factor. The reshuffling operation is mainly carried out by the experience and intuition of the steel stockyard manager. It is unclear whether the work by experience and intuition is effective. Therefore, in this study, reinforcement learning was applied to exclude the experience and intuition of the workers as much as possible and perform effective reshuffling operation. For this purpose, the steel stockyard reshuffling was modeled in a form suitable for reinforcement learning, and the applicability was verified using example data.