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유전 알고리즘을 이용한 다 제품 생산용량 및 분배계획 최적화

원문정보

Optimization of the Distribution Plan and Multi-product Capacity using Genetic Algorithm

차영철, 이갑수, 이종환, 위도영

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초록

영어

Supply Chain Management(SCM) is getting important, because size of the company is getting bigger and the kinds of product are various. In the case of manufacturing corporation, for the optimization of SCM, we have to make production and distribution plan by considering the various fluctuation in the aspect of integration. In this paper, first, It proposed the reasonable operational way of the SCM about when the customer’s demanding is various and demanding expectation fluctuates in capacity standardization of producer stage. Second, the paper proposed the management way for demanding by considering confirmed demanding information, related inventory expense and demanding shortage expense when we make production and distribution plan. The paper applied the genetic algorithm proved for current usefulness. it proposed the optimal operational way for SCM by dividing into 2 ways for dealing with the duration of confirmed demanding information and various fluctuation.

한국어

공급사슬관리(Supply Chain Management)는 기업의 규모가 커지고 관리하는 제품의 수가 다양해지면서 그 중요성이 증대되고 있는 실정이다. 제조 기업의 공급사슬관리 최적화를 위해서는 다양한 변수를 고려하여 생산계획과 분배계획을 효율적으로 수립하여야 하며 각 개별의 단계를 통합적 관접에서 고려하여야 한다. 본 논문은 첫째, 고객의 수요가 다기간이며 확정된 수요정보가 생산자 단계의 생산능력 범위 내에서 변동함에 있어서 공급사슬관리의 최적화된 운영방안에 대해서 제시하였다. 둘째, 공급사슬관리에 있어서 생산계획과 분배계획 수립에 있어 재고비용과 수요불충분비용을 고려하여 최적화된 수요대응방안을 도출하도록 하였다. 본 논문은 기존의 그 유용성이 입증된 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 응용 적용하였으며 확정된 수요정보의 기간 및 변동성에 대응하기 위해 두 가지 방안으로 나누어 공급사슬관리의 최적화된 운영방안에 대해 제시하는데 그 의의가 있다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 문제 설정
  2.1 공급사슬모델의 설정
  2.2 공급사슬모델의 세부 문제 설정
  2.3 가정 및 제약사항
 3. 실험 및 적용결과
  3.1 유전자 알고리즘 적용
  3.2 Type 1
  3.3 Type 2
 4. 실험결과
  4.1 Type 1 실험결과
  4.2 Type 2 실험결과
  4.3 실험결과 비교
 5. 결론
 ACKNOWLEDGMENTS
 REFERENCES

저자정보

  • 차영철 Youngcheol Cha. 금오공과대학교 컨설팅대학원
  • 이갑수 Gapsoo Lee. 금오공과대학교 컨설팅대학원
  • 이종환 Jonghwan Lee. 금오공과대학교 산업공학부
  • 위도영 Do-Yeong Wie. 금오공과대학교 산업공학부

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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