Design of Automated Production Line and Optimization of Production Scheduling for Die Casting of New Energy Vehicle Motor Shell

신에너지차 모터 쉘 다이캐스팅의 생산 스케줄링 최적화: 시뮬레이션으로 입증된 비용 절감 및 효율성 향상

이 기술 요약은 [Yan Lu, Da-Lei Zhang, Hao-Sheng Lu] 저자가 [2025년] [Journal of Computers]에 발표한 학술 논문 "[Design of Automated Production Line and Optimization of Production Scheduling for Die Casting of New Energy Vehicle Motor Shell]"을 기반으로 합니다. CASTMAN이 AI의 도움을 받아 기술 전문가를 위해 분석하고 요약했습니다.

키워드

• 주요 키워드: 생산 스케줄링 최적화
• 보조 키워드: 다이캐스팅 자동화, 신에너지차 모터 쉘, 입자 군집 최적화 알고리즘, 통합 다이캐스팅, 생산 비용 절감

Executive Summary

바쁜 전문가들을 위한 30초 요약.

• 과제: 신에너지차(NEV) 구동 모터 쉘의 다이캐스팅 생산에서 자동화 수준을 높이고, 복잡한 생산 주문에 대한 스케줄링을 최적화하여 비용을 절감해야 하는 문제.
• 방법: 다이캐스팅 아일랜드를 중심으로 로봇 모듈을 추가하여 자동화 생산 라인을 설계하고, 금형 교체, 보관, 로봇 대기 시간을 포함한 복합 생산 비용을 최소화하기 위해 개선된 입자 군집 최적화(PSO) 알고리즘을 사용.
• 핵심 돌파구: 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘이 약 40회의 반복만으로 총 목표 비용을 602,300위안, 수프 교체 로봇의 대기 시간을 1.6초로 최소화하며 최적의 해에 빠르게 수렴함을 입증.
• 결론: 개선된 입자 군집 최적화 알고리즘을 통한 생산 스케줄링 최적화는 다이캐스팅 작업장의 생산 비용을 효과적으로 절감하고 효율성을 극대화하는 실용적인 솔루션임.

과제: 이 연구가 HPDC 전문가에게 중요한 이유

신에너지차(NEV) 산업은 전 세계 자동차 산업의 녹색 전환을 이끄는 핵심 동력입니다. 특히 중국은 세계에서 가장 포괄적인 NEV 산업 체인을 구축했으며, 그 규모와 기술력은 세계를 선도하고 있습니다. NEV의 핵심 부품인 구동 모터의 성능은 차량의 동력 성능을 결정하며, 모터 하우징은 그 안정성과 효율성을 보장하는 중요한 구조물입니다.

알루미늄 합금 다이캐스팅은 복잡한 박벽 구조를 한 번에 성형할 수 있고 생산 주기가 매우 짧아 자동차 산업에서 대량 생산을 위한 핵심 공정으로 자리 잡았습니다. 특히 통합 다이캐스팅 기술의 등장은 부품 성능, 생산 효율성, 제조 비용 측면에서 혁신을 주도하고 있습니다. 그러나 NEV 시장의 폭발적인 성장으로 인해 다이캐스팅 기업들은 다양한 사양의 모터 하우징을 대량으로 생산해야 하는 과제에 직면했습니다. 생산 효율성을 높이고 비용을 절감하기 위해서는 자동화된 생산 라인 설계와 더불어, 금형 교체, 재고 관리, 설비 유휴 시간 등을 종합적으로 고려한 지능적인 생산 스케줄링 최적화가 필수적입니다. 이 연구는 바로 이 지점에서 시작되었습니다.

접근 방식: 방법론 분석

본 연구는 신에너지차 구동 모터 쉘의 다이캐스팅 공정을 최적화하기 위해 두 가지 핵심적인 접근 방식을 채택했습니다.

1. 자동화 생산 라인 설계: 연구진은 다이캐스팅 아일랜드를 생산의 핵심으로 설정하고, 핸들링 및 이송 공정에 로봇 모듈을 추가하여 전체 생산 공정의 자동 로딩 및 언로딩을 구현했습니다. 이 자동화 라인은 다이캐스팅, 로봇 부품 이송, 비전 시스템 검사, 냉각, 연삭 및 절단, 레이저 각인 등 일련의 공정을 포함하며, 지멘스 S7-1200 PLC를 제어 코어로 사용하여 전체 시스템의 자동 연동을 실현했습니다. 또한, 산업용 사물 인터넷(IIoT) 기술을 활용하여 원격 모니터링 및 제어가 가능한 네트워크 제어 시스템을 구축했습니다.

2. 생산 스케줄링 최적화 모델링: 연구진은 생산 비용 최소화를 목표로 하는 수학적 모델을 구축했습니다. 이 모델의 목적 함수는 세 가지 핵심 비용 요소로 구성됩니다. - 금형 교체 비용(Cmr): 설비 가동 중단으로 인한 생산 능력 손실을 계산. - 보관 비용(Cstor): 생산 완료 시점과 납기일 사이의 차이로 인해 발생하는 재고 비용. - 수프 교체 로봇팔 대기 시간 비용(Cwait): 알루미늄 용탕을 운반하는 로봇의 총 대기 시간을 최소화.

이 복잡한 최적화 문제를 해결하기 위해, 연구진은 표준 입자 군집 최적화(PSO) 알고리즘을 개선하여 사용했습니다. 개선된 알고리즘은 시뮬레이티드 어닐링(SA) 알고리즘을 통합하여 국소 최적화 능력을 강화하고, 알고리즘의 조기 수렴을 방지하여 더 나은 전역 최적해를 탐색하도록 설계되었습니다.

돌파구: 주요 발견 및 데이터

연구진은 실제 주문 데이터를 기반으로 시뮬레이션 실험을 수행하여 제안된 자동화 라인 및 스케줄링 알고리즘의 효과를 검증했습니다.

결과 1: 다중 기기 및 주문에 대한 성공적인 스케줄링

3대의 다이캐스팅 기계와 5종의 제품 주문에 대한 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘은 복잡한 제약 조건 하에서 효과적인 생산 계획을 수립했습니다. 예를 들어, 1번 다이캐스팅 기계는 총 158.6시간 동안 가동되어 3개의 주문을 완료했으며, 이 중 실제 생산 시간은 121.7시간, 금형 교체 시간은 36.9시간이었습니다. 전체 5개 제품 주문 중 4개는 일정에 맞춰 완료되었으며, 1개 주문만이 9시간 이상 지연되었습니다. 이는 제안된 스케줄링 전략이 실제 생산 환경에서 높은 실행 가능성을 가짐을 보여줍니다.

결과 2: 최적화 알고리즘의 빠른 수렴 및 비용 절감 효과

그림 10(Figure 10)은 최적화 알고리즘의 반복 과정에 따른 효과를 명확하게 보여줍니다. - 비용 최소화: 그래프의 왼쪽은 총 생산 비용(Cost)의 변화를 보여줍니다. 알고리즘이 40번째 반복(iterative algebra)에 도달했을 때, 총 목표 비용은 약 6,023만 위안(60.23 million yuan)의 최소값으로 수렴했습니다. - 대기 시간 최소화: 그래프의 오른쪽은 수프 교체 로봇의 대기 시간(Time) 변화를 보여줍니다. 마찬가지로 40번째 반복에서 대기 시간은 1.6초라는 최소값으로 수렴했습니다.

이 데이터는 제안된 개선된 입자 군집 최적화 알고리즘이 복잡한 생산 스케줄링 문제에 대한 최적의 해를 빠르고 효율적으로 찾아내어, 실질적인 비용 절감과 생산 효율성 향상을 가져올 수 있음을 증명합니다.

R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점

본 논문의 연구 결과는 다이캐스팅 공정의 여러 담당자에게 다음과 같은 실질적인 통찰을 제공합니다.

• 공정 엔지니어: 이 연구는 생산 배치의 순서를 최적화하는 것만으로도 금형 교체로 인한 가동 중단 시간과 보관 비용을 크게 줄일 수 있음을 시사합니다. 제안된 복합 비용 모델(금형 교체, 보관, 로봇 대기 시간)은 생산 계획 수립 시 고려해야 할 핵심 변수들을 정량적으로 평가하는 기준을 제공합니다.
• 품질 관리팀: 논문에서 설계된 자동화 라인(3.1절)은 비전 시스템을 통한 제품 무결성 검사를 포함합니다. 이는 생산 스케줄링 최적화와 더불어, 공정 내 자동화된 품질 검사를 통합하는 것이 최종 제품의 품질을 보장하는 데 중요함을 보여줍니다.
• 설계 엔지니어: 이 논문은 부품 설계에 직접 초점을 맞추지는 않았지만, 스케줄링 모델이 금형 교체 시간에 민감하다는 점은 중요한 시사점을 줍니다. 여러 부품이 공통 금형 부품을 사용할 수 있도록 부품을 설계(모듈화 설계)하면 금형 교체 빈도와 시간을 줄여 전체 생산 비용을 더욱 절감할 수 있는 가능성을 제시합니다.

논문 상세 정보

Design of Automated Production Line and Optimization of Production Scheduling for Die Casting of New Energy Vehicle Motor Shell

1. 개요:

• 제목: Design of Automated Production Line and Optimization of Production Scheduling for Die Casting of New Energy Vehicle Motor Shell
• 저자: Yan Lu, Da-Lei Zhang, and Hao-Sheng Lu
• 발행 연도: 2025
• 발행 학술지/학회: Journal of Computers
• 키워드: electric motor casing, integrated die casting, particle swarm optimization algorithm, production scheduling

2. 초록:

신에너지차용 구동 모터 생산을 위해, 본 논문은 다이캐스팅 아일랜드를 생산 핵심으로 다룬다. 핸들링 및 이송 과정에 로봇 모듈을 추가함으로써 다이캐스팅 아일랜드 주변의 자동화 공정을 개선하여 전체 생산 공정의 자동 로딩 및 언로딩을 달성한다. 그런 다음, 생산 주문 요구사항을 기반으로 모터 주문의 전체 생산 공정 최적화를 스케줄링 목표로 삼는다. 스케줄링 하위 배치를 통해 생산 분류 최적화를 수행하고, 금형 교체 비용, 보관 비용, 수프 교체 로봇팔의 대기 시간으로 구성된 복합 생산 비용을 다이캐스팅 작업장의 생산 스케줄링 최적화를 위한 목적 함수로 설정한다. 최적해를 구하기 위해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 입자 군집 알고리즘에 통합하고, 개선된 입자 군집 알고리즘을 사용하여 목적 함수를 최적화한다. 마지막으로, 다이캐스팅 기계의 수와 생산 주문을 시뮬레이션하여 본 논문에서 제안된 스케줄링 알고리즘의 효과를 검증한다.

3. 서론:

신에너지차는 전 세계 자동차 산업의 변혁, 업그레이드 및 녹색 발전을 위한 주요 방향을 대표한다. 또한, 자동차 부문 내에서 "탄소 정점 및 탄소 중립"을 달성하기 위한 중요한 경로 역할을 한다. 중국은 신에너지차 산업의 발전에 엄청난 중점을 두어 세계에서 가장 포괄적인 산업 체인을 구축했다. 중국의 신에너지차 산업의 규모와 기술력은 세계적으로 선도적이다. 전기 구동 시스템은 신에너지차의 필수 구성 요소이며, 일반적으로 구동 모터, 모터 컨트롤러, 변속 장치 등으로 구성된다. 신에너지차의 주요 액추에이터로서 구동 모터는 차량의 동력 성능을 결정하는 핵심 부품이며, 글로벌 자동차 에너지 및 구동 시스템 기술 혁명과 산업 변혁에서 핵심 경쟁력 중 하나를 대표한다.

4. 연구 요약:

연구 주제의 배경:

신에너지차 시장의 폭발적인 성장과 함께 구동 모터 산업의 발전 모멘텀이 강해지고 있으며, 산업 규모가 빠르게 증가하고 있다. 이러한 성장에 따라, 알루미늄 합금으로 제작된 모터 하우징의 대규모 생산을 위한 다이캐스팅 공정의 효율성 및 자동화가 중요해졌다. 본 연구는 기존의 다이캐스팅 생산 라인을 기반으로 자동화 및 생산 스케줄링을 개선하여 생산 효율성과 제품 품질을 향상시키는 것을 목표로 한다.

이전 연구 현황:

신에너지차 모터 하우징의 통합 다이캐스팅 성형 공정에 대한 연구는 비교적 적다. 기존 연구들은 주로 생산 라인 레이아웃 분석, 수치 시뮬레이션을 통한 유동 해석, 다이캐스팅 공정 매개변수 최적화 등에 초점을 맞추었다. 그러나 생산 스케줄링, 특히 금형 교체, 보관, 운송 로봇 대기 시간 등 여러 비용 요소를 통합한 최적화 연구는 부족한 실정이다.

연구 목적:

본 연구의 목적은 다음과 같다: 1) 다이캐스팅 아일랜드를 중심으로 한 자동화된 시스템 생산 라인을 설계한다. 2) 금형 교체 비용, 보관 비용, 수프 교체 로봇팔의 대기 시간을 포함하는 생산 비용 수학적 모델을 구축한다. 3) 생산 비용을 최소화하고 대기 시간을 단축하는 최적의 스케줄링 계획을 설계하기 위해 개선된 입자 군집 알고리즘을 사용한다. 4) 실제 주문 및 다이캐스팅 아일랜드 수를 매개변수로 사용하여 제안된 방법의 효과를 시뮬레이션을 통해 검증한다.

핵심 연구:

본 연구의 핵심은 다이캐스팅 작업장의 생산 스케줄링 문제에 대한 최적화이다. 이는 단일 공정 병렬 기계의 배치 스케줄링 문제에 속하며, 금형 교체 작업 및 기타 자원 제약 조건의 조정을 받는다. 일일 수요를 하위 주문으로 처리하는 직접 배치 전략을 채택하고, 금형 교체 비용, 보관 비용, 수프 교체 로봇팔의 대기 시간으로 구성된 복합 생산 비용을 목적 함수로 설정하여 최적화 모델을 구축했다. 이 모델을 해결하기 위해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 통합한 개선된 입자 군집 최적화 알고리즘을 제안하고 적용했다.

5. 연구 방법론

연구 설계:

본 연구는 먼저 신에너지차 모터 하우징 다이캐스팅을 위한 자동화 생산 라인의 전체적인 설계를 수행했다. 여기에는 다이캐스팅, 로봇 핸들링, 비전 검사, 냉각, 연삭, 레이저 각인 등의 공정 흐름과 제어 시스템 설계가 포함된다. 다음으로, 생산 스케줄링 최적화를 위해 수학적 모델을 수립하고, 이를 해결하기 위한 개선된 알고리즘을 설계했다. 마지막으로, 시뮬레이션 실험을 통해 제안된 방법론의 타당성과 효과를 검증하는 설계-모델링-시뮬레이션의 접근 방식을 따랐다.

데이터 수집 및 분석 방법:

본 연구는 실제 생산 시나리오를 반영하기 위해 실제 주문 데이터와 다이캐스팅 기계의 사양을 사용했다. 구체적으로, 5가지 다른 제품에 대한 주문 수요 데이터(Table 3)와 제품 간 금형 교체 시간 매트릭스(Table 2)를 시뮬레이션 입력값으로 사용했다. 최적화 문제 해결에는 개선된 입자 군집 최적화(PSO) 알고리즘이 사용되었으며, 알고리즘의 성능(비용 및 시간 수렴)은 반복 횟수에 따른 그래프(Figure 10)를 통해 분석되었다.

연구 주제 및 범위:

연구 주제는 신에너지차 구동 모터 쉘의 다이캐스팅 생산 라인 설계 및 생산 스케줄링 최적화이다. 연구 범위는 다이캐스팅 아일랜드를 중심으로 한 자동화 공정 설계와, 특정 브랜드 신에너지차 구동 모터 시리즈의 생산 주문을 대상으로 한 작업장 스케줄링 최적화에 국한된다. 최적화 모델은 금형 교체, 보관, 로봇 대기 시간이라는 세 가지 비용 요소를 고려한다.

6. 주요 결과:

주요 결과:

• 다이캐스팅 아일랜드를 중심으로 로봇 모듈과 산업용 사물 인터넷(IIoT) 기술을 결합한 자동화 생산 라인 및 제어 시스템 프레임워크를 성공적으로 설계했다.
• 금형 교체 비용, 보관 비용, 수프 교체 로봇팔의 대기 시간을 통합한 복합 생산 비용 최소화를 위한 수학적 최적화 모델을 수립했다.
• 3대의 기계와 5종의 제품 주문에 대한 시뮬레이션 결과, 제안된 스케줄링 전략은 총 5개 주문 중 4개를 일정 내에 완료시키는 등 효과적으로 작동했다.
• 개선된 입자 군집 최적화 알고리즘은 약 40회의 반복 만에 총 비용을 602,300위안으로, 로봇 대기 시간을 1.6초로 최소화하며 빠르고 안정적으로 최적해에 수렴함을 입증했다(Figure 10).

그림 이름 목록:

• Fig. 1. Structure of die-casting motor
• Fig. 2. Functional layout of the overall production line
• Fig. 3. Industrial internet of things architecture framework diagram
• Fig. 4. Schematic diagram of the overall framework structure of the system
• Fig. 5. Time error table for mold replacement
• Fig. 6. Completion time, delivery date, and delay diagram
• Fig. 7. Algorithm flow chart
• Fig. 8. Production line design structure
• Fig. 9. System flow chart
• Fig. 10. Schematic diagram of algorithm iteration effect results

7. 결론:

본 논문은 신에너지차 구동 모터 하우징의 다이캐스팅 공정을 위한 자동화 생산 라인 설계를 포괄적으로 분석하고 해결하며, 기업의 다이캐스팅 자동화 생산 라인에 대한 생산 스케줄링 최적화 계획을 제안한다. 연구의 주요 내용은 다음과 같다: 1) 실제 요구에 대응하여, 운송 장비의 무시할 수 없는 역할과 다이캐스팅 기계 속도가 알루미늄 액체 스케줄링 결과에 미치는 중요한 영향을 고려하여 다중 목표 스케줄링 문제에 기반한 포괄적인 최적화 수학적 모델을 수립했다. 2) 표준 입자 군집 최적화 알고리즘을 기반으로 개선된 알고리즘을 제안했다. 개선된 방법은 개별 극한값 라이브러리와 모집단 극한값 라이브러리를 저장하기 위해 정수 입자 라이브러리를 도입하여 단일 입자 지도의 한계를 방지하고 알고리즘의 검색 성능을 향상시켰다.

또한, 연구 과정에서 몇 가지 한계점이 발견되었으며, 이는 향후 연구 방향을 제시한다. 주요 한계점으로는 각 다이캐스팅 기계 전단의 버퍼 존 부재, 단일 로봇팔만을 고려한 운송 문제, 후속 운송 공정의 미통합 등이 있다.

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전문가 Q&A: 주요 질문에 대한 답변

Q1: 왜 표준 입자 군집 최적화(PSO) 알고리즘 대신 개선된 알고리즘을 사용했나요?

A1: 논문(6장, 2번 항목)에 따르면, 표준 PSO 알고리즘은 단일 입자 안내의 한계로 인해 조기에 최적해로 수렴하지 못하고 지역 최적해에 머무를 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 연구진은 개별 및 모집단의 우수한 해(입자)를 저장하는 '정수 입자 라이브러리(essence particle library)'를 도입했습니다. 이 방법은 알고리즘의 탐색 성능을 향상시켜 더 나은 전역 최적해를 찾을 가능성을 높여주기 때문에 선택되었습니다.

Q2: 최적화 목적 함수에 구체적으로 어떤 비용들이 포함되었나요?

A2: 논문(4.1절)에서는 세 가지 주요 비용으로 구성된 '복합 생산 비용(composite production cost)'을 목적 함수로 설정했습니다. 여기에는 (1) 금형 교체로 인한 가동 중단 비용, (2) 생산 완료 후 납기일까지의 보관 비용, 그리고 (3) 알루미늄 용탕을 공급하는 '수프 교체 로봇팔'의 총 대기 시간 비용이 포함됩니다. 이 세 가지를 종합적으로 최소화하는 것이 최적화의 목표였습니다.

Q3: 생산 라인의 자동화는 물리적으로 어떻게 구현되었나요?

A3: 논문의 초록과 3장에 따르면, 자동화는 '다이캐스팅 아일랜드'를 중심으로 구현되었습니다. 핵심은 핸들링 및 이송 공정에 로봇 모듈을 추가하여 전체 생산 공정의 자동 로딩 및 언로딩을 달성한 것입니다. 이를 통해 다이캐스팅 기계에서 나온 부품을 로봇이 자동으로 집어 비전 검사, 냉각, 연삭 등의 후속 공정으로 이송하는 연속적인 자동화 흐름을 만들었습니다.

Q4: 그림 10의 데이터는 생산 관리자에게 어떤 의미를 가지나요?

A4: 그림 10은 제안된 최적화 알고리즘의 효율성과 실용성을 보여줍니다. 이 그래프는 알고리즘이 약 40회의 반복만으로 최적의 해(최소 비용 602,300위안, 최소 대기 시간 1.6초)에 도달했음을 의미합니다. 이는 생산 관리자가 복잡한 주문과 제약 조건 속에서도 빠르고 효과적으로 비용을 최소화하는 생산 스케줄을 도출할 수 있음을 시사하며, 의사결정 시간을 단축하고 자원 활용을 극대화할 수 있다는 점에서 큰 의미가 있습니다.

Q5: 이 연구에서 확인된 주요 한계점은 무엇이었나요?

A5: 논문(6장)에서는 세 가지 주요 한계점을 명시했습니다. 첫째, 각 다이캐스팅 기계 앞에 재료를 임시 보관할 수 있는 특정 수의 '버퍼 존'이 없어 로봇팔의 대기 시간이 발생할 수 있다는 점입니다. 둘째, 현재 연구는 단일 로봇팔의 운송만을 고려하여 대량 생산 시 발생할 수 있는 병목 현상을 다루지 못했습니다. 셋째, 다이캐스팅 이후의 후속 공정으로의 운송이 원활하다고 가정하여 전체 생산 흐름을 수학적 모델에 완전히 통합하지는 못했습니다.

결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길

이 연구는 신에너지차 모터 쉘 다이캐스팅 공정에서 자동화 라인 설계와 지능적인 생산 스케줄링 최적화가 어떻게 실질적인 비용 절감과 효율성 향상으로 이어질 수 있는지를 명확히 보여주었습니다. 특히 금형 교체, 보관, 로봇 대기 시간 등 다양한 비용 요소를 통합한 복합 비용 모델과 이를 효과적으로 해결하는 개선된 입자 군집 최적화 알고리즘은 복잡한 다품종 소량생산 환경에 직면한 다이캐스팅 기업들에게 강력한 해법을 제시합니다.

"CASTMAN은 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 최신 산업 연구를 적용하는 데 전념하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, CASTMAN의 엔지니어링팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 논의해 보십시오."

저작권 정보

• 이 콘텐츠는 "[Yan Lu, Da-Lei Zhang, and Hao-Sheng Lu]" 저자의 논문 "[Design of Automated Production Line and Optimization of Production Scheduling for Die Casting of New Energy Vehicle Motor Shell]"을 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
• 출처: [doi: xx.xxxxx/199115992025023601018]

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