Data & Technology Manager

이전 글에서는 제품 1과 2를 얼마만큼 생산하여 최대 이득을 볼까 라는 거시적인 관점에서 본다면, 이번에는 공장 내부의 기계를 하나하나 확인하는, 한 단계 가까이서 문제를 발견해내는 글이다. 예를 들어, 스마트폰 하나를 만드는데도, 찍어내고, 들어내고, 붙이고, 깎는 등 수많은 공정이 필요하다. 이 문제들은 순차적이고, 한 가지 변화에 복합적으로 문제들이 얽혀 있을 수밖에 없다. 이런 구조들 안에서 공정과정이 어떻게 얽혀 있고 문제를 해결할 수 있을지 이 파트에서 정리해 보고자 한다. 우리가 한 공장의 공정관리를 하는 사람이라고 생각해보자. 우리가 만드는 공장의 프로세스의 효율 또는 스킬이 과연 좋은 방향과 속도로 나아가고 있는가를 판단하기 위해선 어떤 방식을 쓸 수 있을까? 첫 번째는 External ..

*해당 글은 구글 colab을 기준으로 코드를 진행하였습니다. ● 간단한 문제를 풀며 코딩을 시작해 보자 우선 필요한 라이브러리를 설치해야 한다. !pip install ortools ortools를 설치를 먼저 한다. 이후 linear_solver를 불러오고 solver를 선언한다. from ortools.linear_solver import pywraplp solver = pywraplp.Solver.CreateSolver('GLOP') 이곳에서 GLOP는 구글이 개발하고 있는 선형 해 구하는 solver이다. solver를 지정하고 나면, 위 문제의 제약조건을 적어보기로 하자. x = solver.NumVar(0, 1, 'x') y = solver.NumVar(0, 2, 'y') 위 문제에서 x와 ..