심층 강화학습으로 레노버 노트북 생산 일정 계획을 6시간에서 30분으로 단축

허페이에 위치한 레노버의 최대 노트북 공장인 LCFC는 43개 조립 라인에 걸쳐 생산 주문 일정을 계획하는데, 기존의 수동 시스템은 생산량을 따라가지 못했습니다.

레노버 리서치는 이를 물량, 전환 비용, 이행률의 균형을 맞추고 마스킹으로 운영상 제약을 강제하는 심층 강화학습 플랫폼으로 대체했습니다.

결과: 주문 미처리 잔량 20% 감소, 이행률 23% 향상, 일정 계획 시간이 6시간에서 30분으로 단축되었습니다. LCFC 매출은 2019년 19억 1천만 달러, 2020년 26억 9천만 달러에 달했습니다. INFORMS는 레노버를 2021년 에델만상 최종 후보로 선정했습니다.

규칙을 직접 작성하는 대신 스케줄러 자체를 훈련

학습된 정책은 규칙을 다시 코딩하지 않고도 변화하는 주문 구성을 적응해 처리합니다.

제약 마스킹은 탐색을 실행 가능한 일정 범위 안에 유지합니다.

수 분 내 재계획이 가능해 공장은 한 교대 근무 시간 안에 변화에 대응할 수 있습니다.

반복적으로 발생하는 조합적 의사결정의 경우, 목적함수에 대해 모델을 훈련하고 마스크로 실행 가능성을 강제할 수 있습니다. 동일하게 훈련된 스케줄러는 공장 상황이 변하더라도 재사용할 수 있습니다.

레노버는 이 플랫폼을 스마트 제조 추진 방향으로 확장했으며, 이 사례는 산업 일정 계획에서 심층 강화학습의 대표적 사례로 자리 잡았습니다. INFORMS는 이를 2021년 에델만상 최종 후보 중 하나로 인정했습니다.