earticle

영어

SMEs manufacturing Factory, which are small-scale production systems of various types, mass-produce and sell products in order to meet customer needs. This means that the company has an excessive amount of material supply to reduce the loss due to lack of inventory and high inventory maintenance cost. And the products that fail to respond to the demand are piled up in the management warehouse, which is the reality that the storage cost is incurred. To overcome this problem, this paper uses ARIMA model, a time series analysis technique, to predict demand in terms of seasonal factors. In this way, demand forecasting model based on economic order quantity model was developed to prevent stock shortage risk. Simulation is carried out to evaluate the effectiveness of the development model and to demonstrate the effectiveness of the development model as applied to SMEs in the future.

한국어

다품종 소량생산체제인 중소기업 제조공장은 고객의 니즈를 대응하기 위해 제품을 대량생산하여 판매하는 형 태이다. 이는 기업이 재고 부족에 따른 손실을 줄이기 위해 과도한 양의 자재 수급을 의미하고 높은 재고 유지비용이 발생한다. 그리고 수요 대응에 실패한 제품은 관리 창고에 쌓여 있어 재고 보관비용이 발생하는 현실이다. 본 논문은 이러한 문제를 보완하기 위해 시계열 분석 기법인 ARIMA모형을 이용하여 계절적 요인과 같은 시간적인 변동성을 찾 아 수요를 예측하고 이를 통해 경제적 주문량 모형 기반의 수요예측 모델을 개발하여 재고 부족 위험을 예방한다. 또 한 시뮬레이션을 수행하여 개발 모델의 효용성 평가하고 향후 중소기업에 적용하여 개발 모델의 효과를 입증한다.