다품종 소량 의류 생산라인 통합 스케줄링 모델

Integrated Scheduling Model for Multi-Product Small-Batch Clothing Production Line

의류 산업은 소비자의 다양해진 요구를 효과적으로 대응하기 위해 점차적으로 기존의 대량생산 방식에서 다품종 소량생산 체제로 빠르게 전환되고 있다. 본 연구는 소재 입고부터 포장까지 의류 생산 전 과정을 포괄하는 통합 스케줄링 최적화 모델을 제안하며, 최근 제조자 개발 생산(Original Design Manufacturing, ODM)과 자체 브랜드 생산(Own Brand Manufacturing, OBM) 환경의 복잡성을 반영하였다. 실제 생산 데이터를 활용하고 FlexSim 시뮬레이션을 결합하여 학습 곡선을 통한 생산성 변화를 모델에 구현하고, 일정 최적화를 위해 혼합정수선형계획(Mixed-Integer Linear Programming, MILP)과 Greedy 알고리즘을 적용하였다. 시뮬레이션 및 실제 사례 분석 결과, 동적 자원 배분과 공정 밸런싱을 통해 생산 라인 활용도를 높이고, 제품 생산 소요시간을 단축하며, 전체 생산 효율성을 향상시킴을 확인하였다. 이러한 결과는 제안 모델이 다품종 소량생산 의류 제조 환경에서 일정 최적화와 디지털 전환에 실질적이고 효과적인 전략으로 활용될 수 있음을 시사한다.

The clothing industry is rapidly transitioning from traditional mass production to multi-product, small-batch manufacturing systems, addressing increasingly diverse consumer needs. This study proposes an integrated scheduling optimization model that spans the entire apparel production process, from material inbound to packing, reflecting the complexity of modern ODM (Original Design Manufacturing) and OBM (Own Brand Manufacturing) environments. Leveraging real production data and FlexSim simulation, the model incorporates productivity dynamics through learning curves and applies Mixed-Integer Linear Programming (MILP) and Greedy algorithms for scheduling optimization. Simulation and real-case analyses demonstrate that dynamic allocation and process balancing enhance line utilization, decrease makespan, and increase production efficiency. These results suggest the proposed model offers practical and effective strategies for scheduling optimization and digital transformation in high-mix, low-volume apparel manufacturing settings.