프로젝트 생산 관리

Project production management

프로젝트 생산 관리(PPM)[1][2]는 운영 관리를 자본[2][3] 프로젝트의 전달에 적용하는 것입니다.PPM 프레임워크는 생산 시스템 [1][2][3]뷰로서의 프로젝트에 기초하고 있습니다.프로젝트는 입력(원자재, 정보, 노동, 플랜트 및 기계)을 출력(재화 및 서비스)으로 변환합니다.

PPM의 기초를 이루는 지식은 산업혁명 중 산업공학 분야에서 비롯되었다.이 기간 동안 산업 공학은 성숙하여 제1차 세계 대전과 제2차 세계 대전의 군사 계획, 물류, 제조 시스템 등 많은 분야에서 응용되었습니다.일관된 지식이 형성되기 시작하면서 산업 공학은 운영 연구, 운영 관리 및 큐잉 이론을 비롯한 다양한 과학 분야로 발전했습니다.PPM(Project Production Management)은 이러한 지식을 자본 프로젝트의 전달에 적용하는 것입니다.

프로젝트 관리 연구소가 [1][2]정의한 프로젝트 관리는 프로젝트 시작과 끝이 있는 일시적인 노력인 반면 운영은 진행 중이거나 반복적인 활동을 의미하기 때문에 운영 관리를 지식 [3]본체에서 특별히 제외합니다.그러나 대규모 자본 프로젝트를 [4]건설에서 발생하는 것과 같은 생산 시스템으로 보는 것으로 운영 연구, 산업 공학 및 큐잉 이론에서 이론 및 관련 기술 프레임워크를 적용하여 프로젝트 성과를 최적화, 계획, 제어 및 개선할 수 있습니다.

예를 들어 Project Production Management는 Philip M에 의해 기술된 것과 같이 제조 관리에 일반적으로 사용되는 도구와 기술을 적용합니다. 변동성과 인벤토리가 프로젝트 성과에 미치는 영향을 평가하기 위해 모스인 [1]또는 팩토리[2][5] 피직스(Factory Physics생산 시스템의 모든 변동성은 성능을 저하시키지만, 어떤 변동성이 비즈니스에 해롭고 어떤 것이 유익한지를 이해함으로써, 해로운 변동을 줄이기 위한 단계를 구현할 수 있습니다.완화 단계를 시행한 후에는 프로젝트 실가동 시스템의 특정 지점에 버퍼를 할당하여 용량, 인벤토리 및 시간을 조합하여 잔여 변동에 대한 영향을 해결할 수 있습니다.

과학 및 엔지니어링 분야는 프로젝트 계획 및 스케줄링에서 설계 및 계획에 많은 수학적 방법, 특히 Critical Path Method(CPM; 크리티컬 패스 방식) 및 Program Evaluation and Review Method(PERT; 프로그램 평가 및 리뷰 기법)와 같은 선형 및 동적 프로그래밍 산출 기술에 기여했습니다.엔지니어링 분야, 특히 운영 연구, 산업 공학 및 큐잉 이론의 적용은 제조 및 공장 생산 시스템 분야에서 많이 적용되었습니다.Factory Physics는 이러한 과학적 원리가 제조 및 생산 관리의 프레임워크를 형성한다고 기술된 한 예입니다.Factory Physics가 제조 및 생산 관리의 프레임워크를 구축하기 위한 과학적 원리를 적용하는 것과 마찬가지로 Project Production Management는 프로젝트 활동에 동일한 운영 원칙을 적용하는 것으로, 기존에 프로젝트 관리의 [3]범위를 벗어나 있던 영역을 커버합니다.

역사적 배경 및 관련 분야

현대 프로젝트 관리 이론과 기술은 20세기 초에 대량 생산의 출현과 함께 프레드릭 테일러와 테일러리즘/과학 경영에서 시작되었습니다.1950년대에 CPM([1][2]critical path method) 및 프로그램 평가 및 검토 기법(PERT)[5][6]과 같은 기술로 더욱 개선되었습니다.컴퓨터 혁명이 진행됨에 따라 CPM과 PERT의 사용이 보편화되었습니다.프로젝트 매니지먼트 분야가 계속 성장하면서 프로젝트 매니저의 역할이 생겨나고 프로젝트 매니지먼트 연구소(PMI) 등의 인증 기관이 생겨났습니다.현대 프로젝트 관리는 프로젝트 관리 지식 기구(PMBOK)[3] 가이드에서 설명하는 다양한 지식 분야로 발전했습니다.

운영관리[7][8][9][10](생산관리, 운영연구 및 산업공학 분야와 관련된)는 현대 제조산업에서 생겨난 과학 분야로 실제 작업공정의 모델링 및 제어에 초점을 맞추고 있습니다.이 프랙티스는 생산 시스템의 정의와 통제에 근거하고 있습니다.생산 시스템은 일반적으로 일련의 투입물, 변혁 활동, 재고 및 산출물로 구성됩니다.지난 50년 동안 프로젝트 관리와 운영 관리는 개별 연구 및 실무 분야로 간주되어 왔습니다.

PPM은 운영 관리, 운영 연구, 큐잉 이론 및 산업 공학으로 알려진 다양한 분야의 이론과 결과를 프로젝트 관리와 실행에 적용합니다.프로젝트를 생산 시스템으로 간주함으로써 자본 프로젝트의 전달을 분석하여 변동성의 영향을 파악할 수 있습니다.변동의 효과는 VUT 방정식(특히 G/G/1 큐에 대한 킹맨 공식)으로 요약할 수 있습니다.용량, 인벤토리, 시간 등의 버퍼를 조합하여 사용함으로써 프로젝트 실행 퍼포먼스에 미치는 변동의 영향을 최소화할 수 있습니다.

프로젝트의 작업 분석 및 최적화에 사용되는 일련의 주요 결과는 미국 운영 연구의 아버지로 간주되며 그의 주요 [8]저서에 요약되어 있는 Philip Morse에 의해 처음 제시되었습니다.제조관리 프레임워크를 소개하면서 Factory Physics는 다음과 같은 결과를 정리했습니다.

  1. 수요와 혁신(공급이라고도 함)이 완벽하게 동기화될 때 수익성과 서비스가 극대화된 완벽한 세상이 실현됩니다. 즉, 모든 수요를 최소 비용으로 즉시 충족시킵니다.
  2. 다양성이 있기 때문에 수요와 변환은 결코 완벽하게 동기화될 수 없습니다.경우에 따라서는 유해한 변동성을 제거할 수 있습니다.예를 들어, 편차를 제어하기 위해 제조에서 사용되는 통계 품질 관리 기법이 있을 수 있지만, 그럼에도 불구하고 수요와 공급이 완전히 동기화되지 않도록 하는 유해한 변동성이 남아 있다.이를 통해 다음과 같은 이점이 있습니다.
  3. 변동성이 있는 경우 수요와 변환을 동기화할 때 버퍼가 필요합니다.
  4. 버퍼는 용량, 인벤토리 및 시간의 3가지뿐입니다.

버퍼와 가변성의 관계를 설명하는 주요 수학적 모델이 있습니다.Little의 법칙은[11] 학자인 John Little의 이름을 따서 명명되었으며 스루풋, 사이클 타임 및 프로세스 내 작업(WIP) 또는 인벤토리 간의 관계를 나타냅니다.주기 시간[11] 공식은 프로젝트의 특정 지점에서 태스크 세트를 실행하는 데 걸리는 시간을 요약합니다.가변성의[11] 영향을 요약하는 VUT 방정식이라고도 하는 Kingman의 공식.

일지

이하의 학술지는, 운용 관리의 문제에 관한 논문을 게재하고 있습니다.

레퍼런스

  1. ^ a b c d e Arbulu, R. J.; Choo, H-J.; Williams, M. (3–5 October 2016). "Contrasting Project Production Control with Project Controls". Proceedings of International Conference on Innovative Production and Construction (IPC 2016). Darwin, Australia.
  2. ^ a b c d e f Shenoy, R. G.; Zabelle, T. R. (November 2016). "New Era of Project Delivery – Project as Production System". Journal of Project Production Management. 1: 13–24.
  3. ^ a b c d e 프로젝트 관리 지식 기관 가이드, 제5판, 프로젝트 관리 연구소 1.5.1.1절, 페이지 13 http://www.pmi.org/pmbok-guide-standards/foundational/pmbok
  4. ^ '"Construction: one type of Project Production System". Proceedings of 13th Annual Conference of the International Group for Lean Construction. Sydney, Australia: 29–35. 19–21 July 2005.[dead link]
  5. ^ a b Stauber, B. Ralph; Douty, H. M.; Fazar, Willard; Jordan, Richard H.; Weinfeld, William; Manvel, Allen D. "Federal Statistical Activities". The American Statistician. 13 (2): 9–12.
  6. ^ Malcolm, D. G.; Roseboom, J. H.; Clark, C. E.; Fazar, W. (September–October 1959). "Application of a Technique for Research and Development Program Evaluation" (PDF). Operations Research. 7 (5): 646–669. doi:10.1287/opre.7.5.646.
  7. ^ Schmenner, R. W. (1990). Production and Operations Management: Concepts and Situations (Fourth ed.). Macmillan.
  8. ^ a b Schmenner, R. W. (1993). Production/operations management: from the inside out. Macmillan College.
  9. ^ Muhlemann, A.; Okland, J.; Lockye, K. (1992). Production and Operations Management (6th ed.). London: Pitman.
  10. ^ Johnson, R. A.; Newelll, W. T.; Vergin, R. C. (1972). Operations Management. Houghton Mifflin.
  11. ^ a b c 'Hopp, W.; Spearman, M. (2011). Factory Physics (3rd ed.). Waveland Press. pp. 289, 327–328, 674–675.

추가 정보

  • 관리자를 위한 공장 물리: Lean Six Sigma 이후의 세계에서 리더가 성능을 향상시키는 방법, Edward S.Pound, Jeffrey H. Bell, Mark L. Spearman, McGraw Hill 2014 ISBN 978-07-182250-3 MHID: 07-182250-X
  • "Link Manufacturing and Product Process Lifecycle", R. H. Hayes 및 S. C.Wheelwright, Harvard Business Review
  • "큐, 인벤토리 및 유지보수:공급과 수요가 변화하는 운영 시스템의 분석", P. M. M. Morse, John Wiley & Sons,