[논문 리뷰] Identification of Repetitive Processes at Steady- and Unsteady-state: Transfer Function

Ricardo Antunes, Vicente A. González외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 11. 03.

Reservoir Engineering and Simulation Methods참고 문헌 17인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 정상 상태 및 비정상 상태 조건에서 반복적인 공사 과정을 식별하고 표현하기 위해 전이 함수 기반 모델링 접근법을 제안한다. 해양 기름 우물 공사 데이터를 사용하여, 수학적으로 강건한 모델을 제공하며, 이는 동적 생산 행동을 정확히 포착함으로써 과정 역학과 학습 효과를 명시적으로 표현함으로써 계획 및 통제의 향상을 가능하게 한다.

ABSTRACT

Projects are finite terminating endeavors with distinctive outcomes, usually, occurring under transient conditions. Nevertheless, most estimation, planning, and scheduling approaches overlook the dynamics of project-based systems in construction. These approaches underestimate the influence of process repetitiveness, the variation of learning curves and the conservation of processes' properties. So far, estimation and modeling approaches have enabled a comprehensive understanding of repetitive processes in projects at steady-state. However, there has been little research to understand and develop an integrated and explicit representation of the dynamics of these processes in either transient, steady or unsteady conditions. This study evaluates the transfer function in its capability of simultaneously identifying and representing the production behavior of repetitive processes in different state conditions. The sample data for this research comes from the construction of an offshore oil well and describes the performance of a particular process by considering the inputs necessary to produce the outputs. The result is a concise mathematical model that satisfactorily reproduces the process' behavior. Identifying suitable modeling methods, which accurately represent the dynamic conditions of production in repetitive processes, may provide more robust means to plan and control construction projects based on a mathematically driven production theory.

연구 동기 및 목표

• 일시적, 정상, 비정상 상태에서의 동적 행동을 고려하는 통합된 모델링 접근법이 공사 분야의 반복 과정에 부족한 문제를 해결하기 위해.
• 전이 함수가 반복 과정의 다양한 운영 상태에서 생산 행동을 동시에 표현할 수 있는 능력을 평가하기 위해.
• 프로젝트 기반 시스템의 과정 역학, 학습 곡선, 그리고 입력-출력 관계를 포괄하는 간결한 수학적 모델을 개발하기 위해.
• 과정 특성과 그 시간에 따른 변동성을 명시적으로 표현함으로써 프로젝트 추정, 스케줄링, 통제를 향상시키기 위해.
• 이론적 동적 시스템 모델링과 실무적 공사 프로젝트 관리 간 격차를 해소하기 위해 전이 함수 이론을 실제 공사 데이터에 적용함으로써.

제안 방법

• 전이 함수 모델은 해양 기름 우물의 공사 기간 동안 수집된 입력-출력 데이터에서 유도되며, 시간에 따른 과정의 입력과 출력을 표현한다.
• 이 방법은 정상 상태와 비정상 상태 모두에서 과정의 입력(예: 자원, 시간)과 출력(예: 완료된 작업 단위) 간의 관계를 맵핑하기 위해 시스템 식별 기법을 적용한다.
• 모델은 전이 함수의 극과 제로의 파rameter화를 통해 학습 곡선 효과와 과정 특성의 보존을 명시적으로 포함한다.
• 실제 공사 프로젝트의 경험적 데이터를 사용하여 전이 함수를 校정함으로써 실무적 프로젝트 역학에 대한 관련성을 확보한다.
• 이 접근법은 입력 조건의 변화에 따라 출력 성능을 예측할 수 있는 과정 행동의 동적 시뮬레이션을 가능하게 한다.
• 모델은 동일한 프로젝트의 실제 성능 데이터와의 비교를 통해 검증된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 전이 함수 모델은 정상 상태 및 비정상 상태 조건에서 반복 공사 과정의 동적 행동을 효과적으로 표현할 수 있는가?
• RQ2 전이 함수는 실제 공사 프로젝트에서 학습 곡선 효과와 입력-출력 관계를 얼마나 정확히 포착할 수 있는가?
• RQ3 전이 함수 모델은 일시적 운영 단계 동안 과정 특성의 보존을 어느 정도 유지하는가?
• RQ4 이 모델은 공사 프로젝트 관리에서 수학적으로 기반을 둔 생산 이론의 기초로 기능할 수 있는가?
• RQ5 실제 프로젝트 데이터를 사용하여 전이 함수는 실제 과정 행동을 어느 정도 재현할 수 있는가?

주요 결과

• 전이 함수 모델은 실재하는 해양 기름 우물 공사 데이터를 사용하여 정상 상태 및 비정상 상태 조건에서 반복 과정의 동적 행동을 성공적으로 재현한다.
• 모델은 학습 곡선 효과와 입력-출력 관계를 정확히 포착하며, 관측된 성능 데이터와 강한 일치를 보인다.
• 전이 함수는 과정 역학의 간결하고 수학적으로 강건한 표현을 제공하며, 생산 행동의 예측 시뮬레이션을 가능하게 한다.
• 이 방법은 전통적인 추정 및 스케줄링 방법에서 자주 간과되는 과정 특성 보존과 일시적 행동을 명시적으로 모델링할 수 있다.
• 모델의 성능은 실제 프로젝트 데이터와의 비교를 통해 검증되었으며, 계획 및 통제 응용 분야에서의 신뢰성을 확인한다.
• 본 연구는 전이 함수 모델링이 다양한 운영 상태에서 공사 분야의 반복 과정을 통합적으로 표현하기 위한 실현 가능한 프레임워크를 제공함을 입증한다.