통합 조선 데이터 관리

이 논문은 2023년 5월 23일부터 25일까지 독일 드뤼벡에서 개최된 해양 산업의 컴퓨터 응용 및 정보 기술에 관한 연례 컨퍼런스 (COMPIT)에서 처음으로 발표되었습니다.

저자: Ludmila Seppälä

1. 소개

선박 설계와 건조는 해양 공학, 엔지니어링 및 기술 지식이 필요합니다. 이러한 분야는 미래의 부양 구조물의 기능을 정의하는 데 필수적이며 가장 많은 학문적 및 컴퓨팅적 관심을 받습니다. 일반 상업용 선박 건조 프로젝트의 경우 상세 엔지니어링에는 최대 5백만 개의 건설 구성 요소를 관리해야 합니다. 해양 구조물에 대한 선박 건조 프로젝트는 일반적으로 1년에서 5년 사이에 이루어지며 광범위한 공정 관리 데이터를 필요로 합니다. 이에는 하류 및 상류 선박 건조 데이터, 재료, 인력 관리 및 전체 공학 및 생산 과정의 데이터 관리가 포함됩니다. 불행히도 이러한 측면들은 연구에서 자주 간과되지만 조선업자에게 경쟁 우위를 확보하고 디지털 변환의 혜택을 누릴 수 있는 기회를 제공합니다.

본 논문은 선박의 설계 및 건설 과정 전반에 걸쳐 통합 데이터 관리에 중점을 두며, 포괄적인 변경 관리 및 3D 및 2D 디자인, 문서 및 자재 목록을 포함한 모든 관련 데이터의 전반적인 관리를 다룹니다. 이 주제는 선박 설계 및 데이터 관리에 대한 디지털 솔루션을 일반적인 선박 건조 프로젝트의 전 생애주기에 걸쳐 선박 건조 비즈니스 프로세스와 관련시킵니다. 개념 단계부터 인도 및 운영까지 typ긋컬 선박 건조 프로젝트의 전 과정을 다룹니다.

2.세 가지 계층: 의도 주도형 설계, 데이터 관리 및 공정 관리

전통적으로 연구자들은 선박 건조 과정을 설명하는 고전적인 방법인 설계 나선을 사용하여 그림으로 나타냅니다. 이는 설계가 단계를 거치면서 순환적으로 개발되는 과정을 설명하는 데 사용되는 방법입니다. 또한 제품 수명 주기 관점에서 기능부터 상세 제조 단계까지 선형적으로 고려될 수 있습니다. 이러한 과정은 의도 주도형 설계의 계층을 형성하며, 일반적으로 여러 학문 분야 또는 기능별 응용 프로그램으로 구성됩니다. 다른 두 계층은 데이터 관리와 공정 관리로 구성됩니다. 데이터 관점에서 설계 과정은 3D 모델, 계산, 도면, 명세 등 다양한 데이터 유형의 막대한 양의 데이터와 관련이 있습니다. PDM (제품 데이터 관리) 시스템은 이러한 정보를 관리하고 제어하는 데 일반적으로 사용됩니다. 이러한 시스템은 다른 산업에서 보편적으로 사용되었으며, 최근에야 선박 건조 분야에서도 적용되기 시작했습니다. 마지막 계층은 공정 관리로, 조선소나 설계 사무실이 활동을 조직하고 관리하는 방식을 반영합니다 - 조직을 위한 설계, 워크플로우, 프로젝트 관리 등을 의미합니다. 이 세 가지 계층의 상호 연결은 디지털 도구가 전체 프로젝트의 시간과 비용을 크게 최적화할 수 있는 곳입니다. 조선업은 오랫동안 설계 과정과 도구에 집중했으며 다른 측면을 간과해왔습니다. 데이터 저장 및 관리는 주로 의도 주도형 설계 도구의 범위에 일부 포함되었으며, 공정 관리는 종종 순전히 비즈니스 또는 조직 관리 학문으로 간과되곤 합니다.

본 논문은 논의된 세 가지 계층에 대한 범용적인 고려를 제공하며, 각 조선소나 선박 설계 조직이 독특하게 작동한다는 것을 겸손하게 인정합니다. 이러한 방식은 종종 경쟁 우위나 영업 비밀을 포착하는 데 사용됩니다. 이 논문의 주요 목표는 전체 과정을 설명하고 기존 도구를 적응시키거나 다른 산업에서 배울 수 있거나 소프트웨어 도구를 개선할 수 있는 근본적인 모델을 찾는 데 있습니다.

그림 1: 선박 건조 생명주기에 따른 조정된 프로세스: 설계, 프로젝트 관리 및 데이터 관리 - 각 기능별로 별도의 응용 프로그램과 인터페이스가 정렬됨

3. 의도 주도형 설계

선박 건조는 일반적으로 기능 설계와 계산을 위한 특수 소프트웨어 응용 프로그램, 상세 설계를 위한 모델링 소프트웨어, 그리고 생산 관리를 위한 다양한 응용 프로그램을 사용합니다.

역사적으로 신뢰성 있는 CAD 기반의 선박 건조 기술은 3D 모델 데이터와 자동화된 생산 출력을 활용합니다 (Seppala, 2021). 이는 선박 건조 공학, 설계 및 동시 협업의 복잡성을 효과적으로 다루는 잘 확립된 기술입니다. 대규모 프로젝트에서는 수많은 엔지니어와 디자이너가 다양한 설계 데이터에 액세스해야 하는데, 이로써 온라인 협업과 보안 계층이 보장됩니다.

설계의 대부분 시간을 차지하는 상세 엔지니어링에서는 주로 의도 주도형 CAD 소프트웨어가 사용됩니다 (Sieranski 및 Zerbst, 2019). 일부 부품은 주로 전문 하청업체에서 다양한 용도를 위해 개발 및 공급됩니다. 다른 부품은 강철이나 가마 등으로 제작되어 작업장이나 선상에서 제조됩니다. 이러한 부품을 설계하는 것은 복잡한 작업으로, 주로 부품 간의 많은 토폴로지 연결에서 복잡성이 발생합니다. 또한 대부분의 경우에 해당되는 것처럼 작업이 동시에 수행되어 특정 설계 분야에 특화된 여러 하청업체 및 현대 선박에서 사용되는 다양한 기술을 제공하는 공급업체가 관련될 경우 복잡성 수준이 증가합니다. 복잡성을 관리해야 하는 요구사항은 의도 주도형 설계 응용 프로그램의 활용을 정당화합니다. 다중 편집과 보존된 토폴로지 연결을 사용하여 비슷한 구조 부품을 별도의 3D 객체로 저장하지 않고 반영하고 재사용할 수 있습니다.

이 방법론은 3D 기하학, 메타 데이터, 토폴로지 관계, 제품 및 작업 분해 구조 등 다양한 데이터 유형을 생성합니다. 현대 선박 건조에서는 이러한 데이터를 제조 실행 시스템 (MES), 구매 및 재료 관리, 기업 자원 계획 (ERP)과 통합하는 것이 도전과 패러다임 변화를 제시합니다. 자동차 또는 항공우주 등 다른 산업에서 사용되는 기존 대규모 소프트웨어 솔루션은 선박 건조 프로젝트의 규모와 토폴로지 연결의 특수성을 처리할 수 없습니다. 따라서 기존의 CAD 기반 솔루션을 데이터 관리 시스템과 협업 도구로 보완하여 설계 및 생산 프로세스를 조직화하는 것이 가능한 것으로 보입니다.

설계 과정을 통해 부품 수가 지속적으로 증가하면 데이터베이스 크기도 증가합니다. 현대 CAD 솔루션은 최신 3D 및 관련 데이터를 유지하는 것을 더 쉽게 만들어주지만 수정 이력의 전체를 저장하는 것은 도전을 제기하며 필요한 정보를 구조화하고 식별하는 문제를 던집니다.

4. 데이터 관리

선박 설계 및 선박 건조는 특정 형식과 구성으로 도착하는 대량의 데이터를 포함하며 동시에 여러 전문 응용 프로그램에서 처리됩니다.

기술과 소프트웨어 솔루션의 관점에서 선박 건조 과정을 고려할 때, 전문 시스템의 구성은 작업 범위에 따라 상당히 다양합니다. 그들의 작업이 주로 공학 및 설계 문서로 구성되기 때문에 해양 건축 사무소는 공학, 시뮬레이션 및 설계 솔루션을 우선적으로 고려할 것입니다. 디자인 정보를 관리하는 것뿐만 아니라 조선소는 설계, 재료, 건설 및 인력을 관리해야 합니다. 선박 건조에서는 대량의 데이터를 관리하고 데이터 일관성과 정확성을 보장하며 팀워크를 촉진할 수 있는 중앙화된 데이터 관리 시스템이 필수적입니다.

산업 내에서 원활한 데이터 전송의 역할에 관한 다양한 토론이 있으며, ISO15926, STEP 및 OCX 형식 사용 또는 공급업체별 형식 간의 원시 데이터 변환과 같은 가장 자주 언급되는 노력들이 있습니다 (Sieranski & Zerbst, 2019). 건설 및 기계 산업과 대조적으로 보편적인 데이터 형식과 교환 프로토콜은 아직 나타나지 않았습니다.

이 모든 요인들은 선박 건조 기술 요구 사항을 필요로 하며 데이터 관리의 복잡성을 증가시킵니다. 모든 데이터를 일반적인 PDM 솔루션에 저장하는 아이디어는 해결책처럼 들릴 수 있지만, 데이터의 양과 연결성은 우려를 불러일으킵니다. 투명한 데이터 구조 모델은 상황을 개선할 수 있지만, 그러한 모델이 어떻게 보여야 하는지에 대한 합의가 없습니다. 자주 언급되는 SFI 분류는 유용한 기반이지만, 각 조선소마다 자주 수정됩니다.

이상적인 상황은 대량의 데이터를 관리할 수 있는 중앙화된 데이터 관리 시스템으로, 선박 건조 분야의 다양한 유형의 선박 및 프로젝트에 적합한 보편적인 데이터 모델을 사용하며 데이터 일관성과 정확성을 보장하며 포괄적인 팀워크를 촉진하는 것입니다. 데이터 보안, 무결성 및 상호 운용성은 극복해야 할 큰 장애물입니다. 마지막으로, 빅 데이터 분석은 선박 건조 분야에서 효율성 향상, 비용 절감 및 안전성 향상에 기회를 제공하지만, 다양한 소스에서 생성되는 대량의 데이터를 관리하는 것은 상당한 도전입니다.

5. 공정 관리

IT 및 통합 아키텍처의 도전에 추가로, 성공적인 선박 건조 프로젝트 관리에는 협업 프로세스 최적화가 필요합니다. 프로젝트 기간을 단축하려는 염원과 원격 사무소를 가진 하청업체 또는 제휴 회사의 참여로 인해 설계 팀, 분야, 단계 및 물리적 위치 간의 동시 설계 프로세스가 점점 더 흔해지고 있습니다. 이는 견고한 설계 데이터 제어 및 관리 및 프로세스 관리 도구를 필요로 합니다.

이러한 영역을 탐구하는 몇 가지 연구 이니셔티브가 다양한 관점에서 형성되었지만 종종 단일 프로젝트나 단일 조선소 상황에 초점을 맞추며 근본적인 일반적인 모델 논의를 누락시키는 경우가 많습니다.

선박 건조 생산에 Lean 원칙을 적용하는 것은 이러한 장애물에 대처하기 위한 한 가지 전략입니다. Song 및 Zhou (2022)의 연구에서는 폐기물 제거와 워크플로우 최적화를 우선시하는 선박 건조를 위한 Lean 기반 생산 프로세스를 제안했습니다. 연구는 Lean 원칙을 선박 건조 프로젝트에 적용하면 효율성이 증가하고 리드 타임이 감소할 수 있음을 발견했습니다.

유사한 전략을 사용하여 Ahn 및 Kim (2022)은 메가 블록 생산과 도크 장비 사용 일정을 조정하는 방법을 제안했습니다. 그들은 생산 일정에 Lean 원칙을 적용하면 생산성이 크게 향상되고 프로젝트 리드 타임이 줄어든다는 것을 입증했습니다.

또한 견고한 설계 데이터 제어가 필요한 해상 선박 건조 생산이 탐구되었습니다. Semini 등 (2022)은 해상 생산 선박 건조 프로젝트에서 설계 데이터를 관리하는 어려움을 조사했습니다. 연구는 데이터 교환 프로토콜, 보안 조치 및 검증 절차로 구성된 설계 데이터 관리 프레임워크를 제안했습니다.

생산 전략에 초점을 맞추는 것은 중요하지만, 혁신 및 의사 결정 측면을 포함한 설계 프로세스도 디지털 지원이 필요하며 고려되어야 합니다. Garcia Agis (2020)는 선박 건조 설계 프로세스에 디지털 도구를 통합하여 창의성과 의사 결정을 촉진하는 방법을 논의했습니다. 이는 가상 현실, 시뮬레이션 및 디지털 프로토타이핑 도구를 활용하여 협업과 의사 결정을 향상시키는 것을 포함합니다.

마지막으로, 전체 선박 건조 관리 토론의 맥락에서 조선소 비즈니스 관리를 고려하는 것이 중요합니다. Bruce는 2021년의 책에서 조선소 관리를 비즈니스 전략과 조율하는 중요성을 제시했습니다. 이는 선박 건조 프로젝트를 비즈니스 목표에 통합하고 명확한 거버넌스 구조를 확립하며 지속적인 개선 문화를 육성하는 것을 포함합니다.

6. 생명주기 접근법과 연결되지 않은 선박 건조 이해관계자

선박 건조에서의 생명주기 접근법은 선박의 초기 설계부터 최종 폐기까지 전체 생명주기를 체계적으로 관리하기 위한 포괄적이고 체계적인 방법입니다. 이 접근법은 설계, 건설, 운영, 유지보수 및 폐기와 같은 선박의 생명주기 각 단계가 효과적으로 관리되도록 보장합니다.

생명주기 접근법은 제품의 전체 생명주기 각 단계를 관리하기 위한 통합 전략인 총 생명주기 관리에 기반을 두고 있습니다. 선박 건조 분야에서 이 전략은 선박 설계자, 조선사, 선주 및 규제 당국을 포함한 모든 프로젝트 이해관계자들의 협력 노력을 필요로 합니다. 그러나 현재로서는 이러한 접근법은 여전히 이론적인 개념의 성격을 띠고 있습니다.

생명주기 접근법은 선박의 설계 단계부터 시작되며, 이 단계에서 선박 설계자들은 기능적이고 나중에는 상세한 선박 모델을 만듭니다. 이 모델은 다양한 조건 하에서 선박의 성능을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. 환경 및 안전 규정, 선박의 의도된 용도 및 운영 요구사항도 설계 단계에서 고려됩니다. 건설 단계에서는 설계에 따라 선박을 건설합니다. 이 단계에서는 품질 통제 및 안전 조치가 구현되어 설계 사양에 따라 선박이 건설되도록 보장됩니다. 건설 이후, 선박은 운영 단계로 들어가게 되며, 의도된 용도에 따라 서비스에 투입되어 사용됩니다. 이 단계에서 선박의 성능과 유지보수가 모니터링되어 계속해서 안전하고 효율적인 운영이 유지되도록 합니다. 유지보수 중에는 정기적인 점검 및 수리 작업이 수행되어 선박이 양호한 상태로 유지되고 효과적으로 운영되도록 보장됩니다. 이 단계에서는 또한 사용 기간을 넘어선 부품 및 시스템을 교체하는 작업도 수반됩니다. 마지막으로, 폐기 단계에서는 선박의 안전하고 환경적으로 책임 있는 해체 및 처분이 이루어집니다. 이 단계에서는 유해 물질 제거와 모든 폐기물의 적절한 처분이 포함됩니다.

선박 건조 분야에서 생명주기 접근법은 선박의 전체 생명주기를 체계적으로 관리하는 포괄적인 방법으로 꿈꾸어지고 있습니다. 이 접근법은 선박의 초기 설계부터 최종 폐기까지의 각 단계가 프로젝트 이해관계자들의 협력 노력을 조화롭게 조정하여 효과적으로 관리되도록 보장합니다.

생명주기 동안의 변화하는 이해관계자는 이 전략의 현실적인 복잡성을 나타냅니다. 첫 번째 단계에서는 주로 선박의 기능적 설계에 중점을 두면, 두 번째 단계에서는 선박의 상세 설계 및 건설에 중점을 둡니다. 그리고 세 번째 단계에서는 완전히 조선소 작업과 독립적입니다. 이 단계에서 선주는 선박의 디지털 자산 또는 디지털 트윈을 활용할 수 있지만, 이는 드물게 발생합니다.

또 다른 제약 요인은 프로젝트의 상대적으로 짧은 리드 타임입니다. 자동차 및 항공우주와 같은 다른 산업과는 달리, 다양한 변형 연구를 수행하는 것이 불가능한 것입니다. 자동차 프로토타입 설계에는 몇 년이 걸릴 수 있지만 그 후에 수백만 대의 자동차가 생산될 것이라면, 선박 건조에서는 주문에 따라 한 대의 독특한 선박이 건조되며, 최대한 몇 개의 수정된 자매 선박 프로젝트가 있을 수 있습니다.

모든 위에서 언급한 요인들은 선박 건조에서 PLM 사용을 논란스럽게 만듭니다. 비록 생명주기 단계는 암시적으로 존재하지만, 이해관계자의 변화와 조선소의 낮은 이윤률로 인해 이 개념을 효과적으로 사용하는 것을 방해합니다.

7.선박 건조 데이터의 통합 관리

선박 건조 데이터의 통합 관리는 선박의 전체 수명주기 동안(또는 선박 건조 과정에서) 선박 건조 프로젝트 데이터의 효율적인 수집, 저장, 처리 및 분석을 의미합니다. 선박 건조 산업은 디지털 변환의 중요성을 인정하고, 최근 몇 년간 통합 데이터 관리 플랫폼 및 시스템에 대한 연구가 확대되었습니다.

이(2020)는 선박 건조 과정의 관리를 위한 통합 정보 시스템의 개발에 대해 논의합니다. 이 시스템은 설계, 공학 및 생산 프로세스를 통합하여 생산성을 향상시키기 위해 만들어졌습니다. 저자는 또한 다양한 부서 및 이해관계자 간의 정보 효율적인 교환을 용이하게 하기 위한 표준 데이터 형식의 중요성을 강조합니다.

장 등(2021)은 선박 건조 산업 내에서 데이터 기반 지능적 의사 결정 기법을 조사합니다. 저자들은 대용량 데이터, 기계 학습 및 기타 데이터 분석 기술을 사용하여 선박 건조 의사 결정을 개선하는 데 활용하는 것을 분석합니다. 또한 효과적인 의사 결정을 위한 데이터 품질과 통합의 중요성을 강조합니다.

최 등(2021)은 선박 건조 통합 데이터 관리 플랫폼의 설계를 제안합니다. 저자들은 이 플랫폼이 다양한 출처에서 실시간으로 데이터를 수집, 처리, 저장 및 공유할 수 있도록 하여 의사 결정과 전반적인 선박 건조 프로세스를 개선할 수 있을 것이라 주장합니다.

김 등(2022)은 디지털 트윈 기반의 통합 선박 건조 프로세스 관리 시스템을 제시합니다. 디지털 트윈은 물리적 시스템의 가상 모델로서 데이터의 실시간 모니터링 및 분석을 가능하게 합니다. 저자들은 디지털 트윈 개념을 선박 건조에 통합함으로써 효율성을 증대시키고 비용을 절감하며 최종 제품 품질을 향상시킬 수 있다고 주장합니다.

결론적으로, 선박 건조 산업은 선박의 전체 수명주기 동안 효율적인 데이터 수집, 처리, 저장 및 데이터 분석을 용이하게 하는 통합 데이터 관리 플랫폼 및 시스템으로 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 디지털 트윈 개념, 대용량 데이터 분석 및 기계 학습을 통합하여 의사 결정 및 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

8. 결론

제안된 선박 건조 과정 계층은 조선사들이 경쟁 우위를 확보하고 디지털 변환의 혜택을 누릴 수 있는 기회를 제시합니다. 논문은 효과적인 선박 건조를 위해 필수적인 세 가지 계층을 강조하였습니다: 의도 중심 설계, 데이터 관리 및 과정 관리입니다. 게다가, 의도 중심 설계는 선박 부품의 설계와 제작 복잡성을 관리하는 데 중요합니다. 선박의 설계, 공학, 생산 및 유지보수 데이터를 동시에 관리하는 것은 데이터 관리에 매우 의존적입니다. 중앙 집중식 데이터 관리 시스템은 데이터 일관성과 정확성을 보장하며 대량의 데이터를 관리하고 팀 협업을 용이하게 합니다. 결론적으로, 데이터와 과정 관리 시 선박 건조 과정의 전반적인 효율성과 효과성을 향상시키기 위해 종합적인 접근이 필요합니다.

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