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영어

Managing perishable products are remarkable problem of a varied set of industries including food manufacturers. Raw material of food and agricultural processing products are influenced by seasonal and social factors. Decision of lot size and production plan for perishable products is one of the most important problem in inventory management. In this paper, we develop a mathematical model for deciding not only optimal information on lot size, product and sales quantity but also import quantities from another inventory systems to the target inventory system in order to keep supply and demand in balance of the market economy. To solve this problem, we apply and implement genetic algorithm (GA) to find global optimization. Additionally, we conduct an experiment study using raw and cabbage inventory systems for producing Kimchi as a case study of the model we developed.

한국어

현재 급격한 핵가족화를 겨냥하여 식품 제조업체들은 다양한 식품 및 농수산 가공제품을 대량 생산(Mass production)하고 있다. 식품 및 농수산 가공제품은 계절적 요인과 사회적 요인에 따라 원 재료의 공급이 특정한 시기에 급격히 상승하거나 수요 역시 짧은 기간에만 집중되는 것과 같이 수요 와 공급이 일정하지 못하며 예상하기 어려운 특성이 존재한다. 기존 공산품의 대량생산과 다르게 가 공식품의 원자재는 유통기한이 존재하는 경우가 많으며 부패가 가능하기 때문에 식품의 생산 및 저장 에는 기존 공산품과는 다른 새로운 정보관리 및 의사결정 모델이 필요하다. 본 논문에서는 농수산 가 공제품 중 하나인 김치 제조를 대상으로 한 신선배추 및 절임배추를 제조 및 적재하기 위한 다수의 재 고시스템 환경에서 부패 가능한 제품의 시장수급 차이를 최소화 하기 위한 적재량 정보 최적화 모델 을 수학적으로 제시하고 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)을 활용하여 최적 적재량을 도출 한다.