DAS LAB FIELD NOTES / Simulation

시스템 시뮬레이션 :
설계 대안과 성능 검토System Simulation:
Design Alternatives & Performance

A / 공정별 배치A / Process layout가상 생산라인Illustrative production line
A 공정별 배치 도면 / Process layout A

피크 수요 생산량Output at Peak Demand

8시간 · 목표 144개8 hours · Target 144
A공정별 배치Process layout124
B가공 셀 배치Cell layout99

A +25개A +25 units

01 / WHY A SYSTEM MODEL

구축 전 시뮬레이션의 실익The Value of Simulation Before Implementation

증설 필요성 검토Capacity Investment Review

설비, 인력 등 추가 투자 전에 가상 시스템 상에서 검토해 도입 타당성을 확보할 수 있습니다.Assess equipment, staffing, and other investments in a virtual system to establish their feasibility before committing.

설계 변경의 사전 비교Design Changes Before Implementation

구축 후 설계를 바꾸면 비용과 일정에 부담이 생기나, 가상 모델에서는 예상 성능과 남은 제약을 먼저 비교하여 설계 변경 리스크를 최소화할 수 있습니다.Changing a built system can affect cost and schedules; comparing expected performance and remaining constraints in a virtual model helps minimize design-change risk.

제안·납품 협의의 근거Evidence for Proposals and Delivery Reviews

고객에게 제안하는 시스템의 전체 성능과 달성 조건을 함께 제시하여, 설계 선택의 이유를 설명할 자료로 활용할 수 있습니다.Present system performance and the conditions required to achieve it, providing evidence for design choices in customer proposals and delivery discussions.

02 / FROM A DESIGN TO AN EXPERIMENT

설계 조건과 실험 설계Design Inputs and Experiment Design

배치도와 설비 사양Layout & Equipment

CAD layout: M01–M04, AGV routes, QC and outbound conveyor
설비 4대4 machines설비 위치 · 이동 거리Positions · travel distances

동작 규칙의 모델링Operating Logic

M01/M02: 4 minutes → M03/M04: 3 minutes → QC: 1 minute; two AGVs and four inspection waiting positions
운반차 2대2 AGVs검사 대기 4자리4 QC waiting slots

배치·수요별 실험Layout × Demand

일반 수요Normal demand96
피크 수요Peak demand144
A
8 h
8 h
B
8 h
8 h
생산량 · 대기 · 설비 가동률Output · waiting · utilization

03 / LAYOUT COMPARISON

레이아웃 별 시나리오 비교Scenario Comparison by Layout

  1. 입고Inbound
  2. 1차 가공Machining
  3. 후가공Finishing
  4. 검사Inspection
  5. 포장·출고Pack & ship
A

공정별 배치Process Layout

공정별 배치 / Process Layout

제품 P·Q가 가공설비를 함께 사용Products P and Q share the machining resources

B

가공 셀 배치Manufacturing Cells

가공 셀 배치 / Manufacturing Cells

제품별로 연결한 두 개의 가공 셀Two processing cells, one for each product

8시간 생산량Production in 8 Hours
수요DemandA · 공정별 배치A · Process layoutB · 가공 셀 배치B · Cell layout
일반 수요Normal demand목표Target 96개P 48 · Q 48
96개
목표 달성Target met
96개
목표 달성Target met
피크 수요Peak demand목표Target 144개P 108 · Q 36
124개
20개 부족20 short
99개
45개 부족45 short

배치 선택Layout Decision

일반·피크 수요를 함께 고려하면 A를 권장합니다. 피크에 B보다 25개 더 생산하며, 피크 목표 144개까지 20개 추가 확보가 필요합니다.A is recommended for the normal and peak demand cases. At peak demand, it produces 25 more units than B but needs another 20 to reach the 144-unit peak target.

04 / FROM RESULTS TO A DECISION

결과 해석 및 최종 결정Result Interpretation and Final Decision

설계 대안과 최적화Design Alternatives and Optimization

목표 처리량과 납기, 공간·예산 제약 하에 비용 최소화 등 평가 기준으로 대안을 탐색하고, 모델과 탐색 범위 안에서 최적안을 찾습니다.Explore alternatives against objectives such as minimum cost, subject to throughput, due-date, space, and budget constraints, and find the best option within the model and search scope.

불확실성과 적용 범위Uncertainty and Scope

수요와 처리시간의 변동을 반복 실험하고, 관측 변동 범위와 통계적 신뢰구간은 구분하여 분석합니다. [2]Run repeated experiments with varying demand and processing times, distinguishing observed ranges from statistical confidence intervals. [2]

모델 검증과 추적성Validation and Traceability

유사 시스템의 실측 자료와 전문가 검토로 설계 모델의 타당성을 평가합니다. [1]Assess the validity of the design model using observations from comparable systems and expert review. [1]

05 / AN EXISTING DAS LAB EXAMPLE

적용 사례 : 이차전지 전극 제조공정 사례Application: Battery Electrode Manufacturing

AnyLogic 전극 공정 예제AnyLogic Electrode-Process Example
새 창에서 실행Open in a new window ↗

위 링크로 새 창에서 실행할 수 있습니다.Use the link above to run the example in a new window.

원본: AnyLogic Chocolate Production · 공정 모델 수정: DAS LabSource: AnyLogic Chocolate Production · Adaptation: DAS Lab

RESOURCES / PREPARATION & LEARNING

도입·학습 자료Preparation and Learning Resources

도입 준비 체크리스트Preparation Checklist

// PREPARE YOUR DATA

시뮬레이션 도입 전에
준비할 데이터

Data to prepare before
a simulation project

  • 01 / DEMAND

    주문·작업

    Orders & jobs

    ID · 품목 · 수량
    투입 시각 · 납기

    IDs · items · quantities
    Release times · due times

  • 02 / PROCESS

    공정·시간

    Flow & timing

    공정 순서 · 분기 · 대기
    시작·종료 기록

    Sequence · branches · queues
    Start and finish records

  • 03 / RESOURCES

    인력·설비

    People & equipment

    인원 · 처리 가능량
    교대 · 휴식 · 정지 조건

    Staffing · capacity
    Shifts · breaks · downtime

  • 04 / RULES & KPI

    규칙·비교 지표

    Rules & measures

    우선순위 · 배치 · 제약
    KPI 정의 · 현황 집계

    Priority · batches · constraints
    KPI definitions · baseline

세부 준비 기준과 데이터 열 구성 보기Preparation details and sample data fields

먼저 정할 세 가지

Three Initial Decisions

  1. 변경 대상과 비교 대안

    Decisions and Alternatives

    인원, 설비 수, 배치, 작업 규칙 중 결정할 항목과 비교할 운영안을 적습니다.

    Name the decision: staffing, equipment count, layout, or operating rules. List the alternatives to compare.

  2. 모델 범위와 외부 조건

    Model Boundaries and External Conditions

    예: 주문 접수부터 출하까지. 포함할 공정·대기·재작업과 외부에서 주어지는 조건을 구분합니다.

    For example, order release to shipment. Define the processes, queues, rework, and conditions supplied from outside this boundary.

  3. 비교 지표와 집계 기준

    Comparison Metrics and Reporting Period

    처리량, 리드타임, 납기 준수, 자원 가동률 중 주요 지표와 집계 기간을 정합니다.

    Choose the key measures—throughput, lead time, on-time completion, or utilization—and the reporting period.

첫 검토의 기본 자료

Core data for the first review

필수 항목Essential

01 / DEMAND

주문·작업 목록

Orders and jobs

  • 주문·작업 ID, 품목, 수량, 투입 시각, 납기
  • 일상 운영과 피크가 구분되는 기간의 원본 기록
  • Order or job ID, item, quantity, release time, and due time
  • Records covering identifiable normal and peak operating periods
order_idline_idsku_idquantityreleased_atdue_at

02 / PROCESS

공정 흐름·처리시간

Process flow and times

  • 공정 순서, 분기, 대기 위치, 재작업 경로
  • 시작·종료 기록 또는 관측한 처리시간과 측정 조건
  • Process sequence, branches, queue locations, and rework paths
  • Start/end events, or observed service times with measurement conditions
order_idprocess_idresource_idstarted_atfinished_at

03 / RESOURCES

인력·설비·운영 달력

People, equipment, and calendars

  • 공정별 인원·설비 수, 처리 가능량, 교대·휴식 시간
  • 공유 자원, 작업 가능 조합, 전환·고장·정지 조건
  • Staff and equipment by process, capacity, shifts, and breaks
  • Shared resources, eligible tasks, changeovers, failures, and downtime
resource_idcapacityshift_startshift_enddowntime

04 / RULES & KPI

제약·운영 규칙·기준 지표

Constraints, rules, and baseline measures

  • 우선순위, 배치 크기, 대기 공간, 마감·보충 규칙
  • KPI 계산식과 같은 기간의 현황 집계. 대기 시작·종료와 가동률의 분모도 정의
  • Priorities, batch sizes, buffer limits, cutoffs, and replenishment rules
  • KPI definitions and observations for the same period, including queue boundaries and available-time denominators
prioritybatch_sizebuffer_limitkpi_definition

전달 전 품질 점검

Data Quality Checks

  • 파일 간 주문·공정·자원 ID가 연결되는가?
  • 날짜 형식, 시간대, 시간·수량 단위가 같은가?
  • 누락·중복·취소 기록과 피크·정지일을 구분했는가?
  • 작업시간과 대기시간, 실측값과 추정값을 나눴는가?
  • 데이터 출처·추출 기간·확인 담당자를 적었는가?
  • Do order, process, and resource IDs join across files?
  • Are date formats, time zones, and units consistent?
  • Are missing, duplicate, or canceled records and peak/downtime periods identified?
  • Are service and waiting times, and measured and estimated values, separated?
  • Are the source, extraction period, and data owner recorded?

검토 목적과 자료 목록

Decision Scope and Data Inventory

표 데이터는 CSV·Excel, 공정은 흐름도·평면도로 정리하면 됩니다. 어떤 자료가 있고 어디가 비어 있는지부터 함께 확인합니다.

Use CSV or Excel for records and flowcharts or plans for the process. Start by identifying what is available and what still needs to be collected.

도입 범위 상담 Discuss your scope
AnyLogic 학습 자료AnyLogic Learning Resources

// AnyLogic

학습 자료

Learning Materials

01 / 공식 문서 01 / Official

AnyLogic Tutorial

모델링 블록, 라이브러리, 내장 개념에 대한 공식 레퍼런스입니다. 모델을 만들면서 "정확히 어떻게 동작하는지"를 확인할 때 가장 먼저 참고할 수 있는 자료입니다.

Core reference for modeling blocks, libraries, and built-in concepts. Use it to confirm "how it works" while building models.

공식 튜토리얼 보기Open tutorials
02 / 입문 02 / Getting Started

무료 학습 교재

Free Learning Materials

시뮬레이션 개념을 예제를 통해 이해할 수 있는 초보자 친화적인 자료입니다. 기초 이론을 익히고 첫 모델을 만들어보기 좋습니다.

Beginner-friendly explanation of simulation concepts with examples. Great for learning the basics and building your first model.

무료 교재 보기Get the free book
03 / 심화 03 / Advanced

커스텀 UI 기반 시뮬레이션 실험 환경 구축

Building a Custom UI-Based Simulation Experiment Environment

AnyLogic Private Cloud를 활용하면 별도 설치 없이 브라우저에서 바로 실행되는 시뮬레이션 실험 환경을 구축할 수 있습니다. 파라미터 조작, 실험 실행, 결과 시각화까지 하나의 인터페이스로 통합 — 현장 담당자가 모델을 직접 다룰 수 있는 환경을 만드는 데 유효합니다.

AnyLogic Private Cloud lets you deploy browser-based simulation experiment environments with no installation required. Parameter control, experiment execution, and result visualization — all in one interface, enabling field teams to run models directly.

공식 UI 예제 보기View the official UI demo 도입 문의Ask DAS Lab
무료 리소스와 커뮤니티Free Resources and Community

// Free

무료 리소스

Free Resources

01 / Models

예제 모델 라이브러리

Example Model Library

바로 실행할 수 있는 예제 모델들을 보면서 구조 설계, 애니메이션, 데이터 수집 방식을 함께 살펴볼 수 있습니다.

Browse ready-to-run examples to learn modeling structure, animation, and data collection.

예제 모델 보기Browse models
02 / Community

AnyLogic Community

전 세계 사용자들이 올린 질문, 트러블슈팅, 구현 팁을 볼 수 있는 포럼입니다. 막혔을 때나 특수한 케이스를 다룰 때 특히 유용합니다.

Questions, troubleshooting, and implementation tips from other builders. Great for unblock and edge cases.

커뮤니티 보기Open forum
Digital Twin · 현장 동기화와 운영 판단Digital Twin · Synchronization and Operational Decisions ↗공개 데모Public demos ↗

REFERENCES / MODELING & EXPERIMENTS

모델링·실험 설계 참고문헌References on Modeling and Experiment Design

  1. 01 / ROBERT G. SARGENT · 2013

    Verification and validation of simulation models ↗

    Journal of Simulation 7(1), 12–24.

    모델 구현 확인, 현장 데이터와의 비교, 조건 변화에 따른 검증의 근거.Implementation verification, comparisons with operational data, and validation across conditions.

  2. 02 / AVERILL M. LAW · 2020

    Statistical Analysis of Simulation Output Data: The Practical State of the Art ↗

    Proceedings of the Winter Simulation Conference, 1117–1127.

    반복 실험과 출력 변동성 해석의 참고문헌.Reference on replications and output variability.

  3. 03 / ANDREI BORSHCHEV · ANYLOGIC

    The Big Book of Simulation Modeling — Chapter 2: The three methods in simulation modeling ↗

    AnyLogic 공식 공개 챕터.Official chapter published by AnyLogic.

    이산사건·에이전트·시스템 다이내믹스 모델링의 관점과 목적에 따른 선택.Discrete-event, agent-based, and system-dynamics perspectives, selected for the modeling purpose.

  4. 04 / ARNO KWADE ET AL. · 2018

    Current status and challenges for automotive battery production technologies ↗

    Nature Energy 3, 290–300.

    배터리 생산 공정과 공정 간 관계의 조사 참고문헌.Reference for battery production processes and their relationships.