본 연구는 현재 우리나라 급식업체에서의 식수예측 기법 이용실태를 파악하고, 대학교 급식소에 맞는 수학적 방법을 이용한 예측모델(forecastingmodel)을 개발하여, 대학 또는 단체급식전문업체의 관리자가 보다 정확한 식수예측을 하여 비용을 절감하고 생산성을 향상시키며 고객의 만족도를 높일 수 있는 방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 2001년 3월부터 2001년 4월까지 서울·경기지역의 대학교 급식소 중 위탁받은 단체급식전문업체의 본사 29개와 급식소 49개를 대상으로 설문 조사하였고, 연세대학교를 위탁운영하고 있는 O사의 2000년 3월부터 2001년 2월까지의 식수자료와 기상청으로부터 제공받은 기상자료를 SPSS/WIN 10.0을 이용하여 통계처리 하였다. 본 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. Part 1. 식수예측에 대한 중요성 인식 정도 및 이용 실태조사 대학급식소를 위탁받은 단체급식전문업체의 본사 및 급식소에서 근무하고 있는 식수예측 담당자들은 식수예측 기법의 중요도를 모두 매우 중요하게 인식하고 있었고, 모든 급식 형태에서 식수 예측 업무의 필요성을 인식하고 있었으며, 다른 형태의 급식소에서의 식수예측 업무의 필요성과 비교하여 특히 대학교 급식에서의 식수예측 업무의 필요성을 본사와 급식소의 담당자 모두가 높게 평가하고 있었다. 식수예측의 목적으로 본사의 식수예측 담당자들과 대학 급식소 담당자들 모두 잔식감소를 통한 원가 절감을 가장 중요하게 생각하고 있었으며, 다음으로 원하는 메뉴 품절로 인해 야기되는 고객불만 감소, 그리고 조리작업 업무의 효율화의 순으로 나타났다. 대학교 급식소에서는 모두 식수예측 업무를 실시하고 있었고, 본사에서는 89.7%가 식수예측 업무를 실시하고는 있었으나 55.2%만이 식수예측업무 담당부서를 별도로 보유하고 있었으며 급식소의 식수예측 업무 담당자는 전체 응답자 47명 중 영양사가 44명(93.6%)으로, 급식소의 식수예측 업무는 주로 영양사에 편중되어 있었다. 식수예측시 사용하는 방법으로는 본사의 경우 과거의 경험 및 자료를 근거로 직관과 감각에 의해 식수 산출을 한다고 한 응답자가 19명(65.5%)으로 가장 많았으며 급식소 담당자의 32명(65.3%)이 동일한 방법을 사용한다고 하였다. 식수예측전용 프로그램을 이용하거나 ...
본 연구는 현재 우리나라 급식업체에서의 식수예측 기법 이용실태를 파악하고, 대학교 급식소에 맞는 수학적 방법을 이용한 예측모델(forecastingmodel)을 개발하여, 대학 또는 단체급식전문업체의 관리자가 보다 정확한 식수예측을 하여 비용을 절감하고 생산성을 향상시키며 고객의 만족도를 높일 수 있는 방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 2001년 3월부터 2001년 4월까지 서울·경기지역의 대학교 급식소 중 위탁받은 단체급식전문업체의 본사 29개와 급식소 49개를 대상으로 설문 조사하였고, 연세대학교를 위탁운영하고 있는 O사의 2000년 3월부터 2001년 2월까지의 식수자료와 기상청으로부터 제공받은 기상자료를 SPSS/WIN 10.0을 이용하여 통계처리 하였다. 본 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. Part 1. 식수예측에 대한 중요성 인식 정도 및 이용 실태조사 대학급식소를 위탁받은 단체급식전문업체의 본사 및 급식소에서 근무하고 있는 식수예측 담당자들은 식수예측 기법의 중요도를 모두 매우 중요하게 인식하고 있었고, 모든 급식 형태에서 식수 예측 업무의 필요성을 인식하고 있었으며, 다른 형태의 급식소에서의 식수예측 업무의 필요성과 비교하여 특히 대학교 급식에서의 식수예측 업무의 필요성을 본사와 급식소의 담당자 모두가 높게 평가하고 있었다. 식수예측의 목적으로 본사의 식수예측 담당자들과 대학 급식소 담당자들 모두 잔식감소를 통한 원가 절감을 가장 중요하게 생각하고 있었으며, 다음으로 원하는 메뉴 품절로 인해 야기되는 고객불만 감소, 그리고 조리작업 업무의 효율화의 순으로 나타났다. 대학교 급식소에서는 모두 식수예측 업무를 실시하고 있었고, 본사에서는 89.7%가 식수예측 업무를 실시하고는 있었으나 55.2%만이 식수예측업무 담당부서를 별도로 보유하고 있었으며 급식소의 식수예측 업무 담당자는 전체 응답자 47명 중 영양사가 44명(93.6%)으로, 급식소의 식수예측 업무는 주로 영양사에 편중되어 있었다. 식수예측시 사용하는 방법으로는 본사의 경우 과거의 경험 및 자료를 근거로 직관과 감각에 의해 식수 산출을 한다고 한 응답자가 19명(65.5%)으로 가장 많았으며 급식소 담당자의 32명(65.3%)이 동일한 방법을 사용한다고 하였다. 식수예측전용 프로그램을 이용하거나 spreadsheet(excel, lotus 등)을 이용하는 경우는 매우 드물게 나타났다. 조사대상 단체급식전문업체의 본사와 급식소 대부분 실제공식수를 기록하고 있었는데, 본사에서는 예상식수와 실제공식수를 기록하는 경우가 가장 많았고 급식소의 경우에 예상식수, 준비식수, 실제공식수 모두를 기록하는 경우가 가장 많았다. 식수예측시 고려하는 요인으로 단체급식전문업체의 본사와 급식소의 담당자 모두 직전 1달 내의 식수자료를 가장 중요하게 생각하고 있었으며, 다음으로 제공 메뉴에 대한 고객의 선호도와 요일의 순으로 조사되었다. Part 2. 대학교 급식소의 식수예측 모델 개발 대학교 급식소의 식수는 시계열에 따른 유형을 보이고 있었고 월별·학기별로 일정한 패턴이 나타났다. 1학기가 시작하는 3월부터 1학기가 끝나는 6월까지 지속적으로 식수가 감소하였으며, 2학기가 시작하는 9월부터 12월까지도 같은 양상을 보여주었다. 그러나 1학기와 2학기를 비교할 경우 1학기의 식수가 2학기에 비해 전반적으로 많음을 보여주었으며, 학기중에 비해 방학중의 식수가 현저히 감소하며 여름방학기간의 식수가 겨울방학에 비해 증가함을 알 수 있다. 대학급식소를 위탁 운영하고 있는 단체급식전문업체의 본사 및 급식소의 식수예측 담당자들이 식수예측시 고려하고 있는 요인과 식수의 상관분석(Pearson's simple correlation)을 한 결과, 실제공식수는 1주전 식수, 2주전 식수, 3주전 식수, 4주전 식수와의 상관관계가 매우 큰 것으로 분석되었다. 단계적 다중선형 회귀분석(stepwise multiple linear regression analysis)을 실시하여 대학교의 복수 메뉴를 제공하고 있는 2개 학생급식소를 학기별로 나누어 네 가지(1학기, 2학기, 여름방학, 겨울방학) 유형의 수식을 개발하였다. 각 급식소의 각 학기별로 식수예측에 가장 영향을 주는 요인으로는 해당 급식소의 메뉴의 선호도로 조사되었다. Part 3. 대학교 급식소의 시간대별 이용객수 분석 대학교 급식소의 요일에 따른 시간대별 이용객수를 분석한 결과에서는 대부분의 시간대에서 요일에 따른 이용객수의 유의적인 차이를 보였으나, 총식수 대비 시간대별 식수 구성비에서는 요일에 따른 이용객수의 유의적인 차이가 대부분 나타나지 않았다. 이와 같이 총식수 대비 시간대별 구성비는 요일에 따른 변동폭이 크지는 않으므로, 급식소의 코너별로 일일 총식수만 예상하면 일일 총식수 대비 시간대별 식수의 비를 이용하여 이를 분산조리와 조리원의 인력 배치시 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 현재 우리나라 급식업체에서의 식수예측 기법 이용실태를 파악하고, 대학교 급식소에 맞는 수학적 방법을 이용한 예측모델(forecasting model)을 개발하여, 대학 또는 단체급식전문업체의 관리자가 보다 정확한 식수예측을 하여 비용을 절감하고 생산성을 향상시키며 고객의 만족도를 높일 수 있는 방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 2001년 3월부터 2001년 4월까지 서울·경기지역의 대학교 급식소 중 위탁받은 단체급식전문업체의 본사 29개와 급식소 49개를 대상으로 설문 조사하였고, 연세대학교를 위탁운영하고 있는 O사의 2000년 3월부터 2001년 2월까지의 식수자료와 기상청으로부터 제공받은 기상자료를 SPSS/WIN 10.0을 이용하여 통계처리 하였다. 본 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. Part 1. 식수예측에 대한 중요성 인식 정도 및 이용 실태조사 대학급식소를 위탁받은 단체급식전문업체의 본사 및 급식소에서 근무하고 있는 식수예측 담당자들은 식수예측 기법의 중요도를 모두 매우 중요하게 인식하고 있었고, 모든 급식 형태에서 식수 예측 업무의 필요성을 인식하고 있었으며, 다른 형태의 급식소에서의 식수예측 업무의 필요성과 비교하여 특히 대학교 급식에서의 식수예측 업무의 필요성을 본사와 급식소의 담당자 모두가 높게 평가하고 있었다. 식수예측의 목적으로 본사의 식수예측 담당자들과 대학 급식소 담당자들 모두 잔식감소를 통한 원가 절감을 가장 중요하게 생각하고 있었으며, 다음으로 원하는 메뉴 품절로 인해 야기되는 고객불만 감소, 그리고 조리작업 업무의 효율화의 순으로 나타났다. 대학교 급식소에서는 모두 식수예측 업무를 실시하고 있었고, 본사에서는 89.7%가 식수예측 업무를 실시하고는 있었으나 55.2%만이 식수예측업무 담당부서를 별도로 보유하고 있었으며 급식소의 식수예측 업무 담당자는 전체 응답자 47명 중 영양사가 44명(93.6%)으로, 급식소의 식수예측 업무는 주로 영양사에 편중되어 있었다. 식수예측시 사용하는 방법으로는 본사의 경우 과거의 경험 및 자료를 근거로 직관과 감각에 의해 식수 산출을 한다고 한 응답자가 19명(65.5%)으로 가장 많았으며 급식소 담당자의 32명(65.3%)이 동일한 방법을 사용한다고 하였다. 식수예측전용 프로그램을 이용하거나 spreadsheet(excel, lotus 등)을 이용하는 경우는 매우 드물게 나타났다. 조사대상 단체급식전문업체의 본사와 급식소 대부분 실제공식수를 기록하고 있었는데, 본사에서는 예상식수와 실제공식수를 기록하는 경우가 가장 많았고 급식소의 경우에 예상식수, 준비식수, 실제공식수 모두를 기록하는 경우가 가장 많았다. 식수예측시 고려하는 요인으로 단체급식전문업체의 본사와 급식소의 담당자 모두 직전 1달 내의 식수자료를 가장 중요하게 생각하고 있었으며, 다음으로 제공 메뉴에 대한 고객의 선호도와 요일의 순으로 조사되었다. Part 2. 대학교 급식소의 식수예측 모델 개발 대학교 급식소의 식수는 시계열에 따른 유형을 보이고 있었고 월별·학기별로 일정한 패턴이 나타났다. 1학기가 시작하는 3월부터 1학기가 끝나는 6월까지 지속적으로 식수가 감소하였으며, 2학기가 시작하는 9월부터 12월까지도 같은 양상을 보여주었다. 그러나 1학기와 2학기를 비교할 경우 1학기의 식수가 2학기에 비해 전반적으로 많음을 보여주었으며, 학기중에 비해 방학중의 식수가 현저히 감소하며 여름방학기간의 식수가 겨울방학에 비해 증가함을 알 수 있다. 대학급식소를 위탁 운영하고 있는 단체급식전문업체의 본사 및 급식소의 식수예측 담당자들이 식수예측시 고려하고 있는 요인과 식수의 상관분석(Pearson's simple correlation)을 한 결과, 실제공식수는 1주전 식수, 2주전 식수, 3주전 식수, 4주전 식수와의 상관관계가 매우 큰 것으로 분석되었다. 단계적 다중선형 회귀분석(stepwise multiple linear regression analysis)을 실시하여 대학교의 복수 메뉴를 제공하고 있는 2개 학생급식소를 학기별로 나누어 네 가지(1학기, 2학기, 여름방학, 겨울방학) 유형의 수식을 개발하였다. 각 급식소의 각 학기별로 식수예측에 가장 영향을 주는 요인으로는 해당 급식소의 메뉴의 선호도로 조사되었다. Part 3. 대학교 급식소의 시간대별 이용객수 분석 대학교 급식소의 요일에 따른 시간대별 이용객수를 분석한 결과에서는 대부분의 시간대에서 요일에 따른 이용객수의 유의적인 차이를 보였으나, 총식수 대비 시간대별 식수 구성비에서는 요일에 따른 이용객수의 유의적인 차이가 대부분 나타나지 않았다. 이와 같이 총식수 대비 시간대별 구성비는 요일에 따른 변동폭이 크지는 않으므로, 급식소의 코너별로 일일 총식수만 예상하면 일일 총식수 대비 시간대별 식수의 비를 이용하여 이를 분산조리와 조리원의 인력 배치시 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
The purposes of this study were to a) investigate the utilization level of forecasting methods in contract foodservice management companies, b) develop a model for university foodservices, c)provide management strategies for saying costs, increasing productivity and customer satisfaction. Questionna...
The purposes of this study were to a) investigate the utilization level of forecasting methods in contract foodservice management companies, b) develop a model for university foodservices, c)provide management strategies for saying costs, increasing productivity and customer satisfaction. Questionnaires were distributed and collected from 29 foodservice management companies contracted with universities and 49 university foodservices in Seoul and Kyungki area. Statistical data analysis was performed using SPSS/WIN 10.0 based on the production records of Yonsel University foodservices and the weather reports from a meteorological observatory The results of this study were as follows: Part 1. Investigation on the level of forecasting method utilization in foodservice management companies. The objectives of the forecasting systems were identified as saying costs through eliminating the leftover, meeting the customer demands, and improving efficiency in food preparation. All of the university foodservices were already performing the forecasting methods but in foodservice management companies as a whole, 89.7 percents were applying the method and only 55.2 percents had the separate forecasting department. A large number of foodservice staffs in the main office (65.5%) answered that they often utilized intuitive estimates based on the past experiences and records for forecasting while 65.3% managing staffs in the university foodservices answered the same. Both in the main office and university foodservices, actual number of meals served were recorded. In the main office, mostly estimated numbers and actual numbers of meals were recorded while estimated, prepared, and actual numbers of meals served were recorded for most of the cases in university foodservices. The primary factors considered for forecasting were the actual production records for the last month, the customer preference for the selected menu items, and the specific day of the week. Part 2. Development of a forecasting model in university foodservices The demands In university foodservices were varied depending on the time series and a fixed pattern were found for specific time of month and semesters. The demand had decreased constantly from the beginning of the specific semester to the end, from March to June and from September to December Moreover, the demand was higher during the first semester than the second semester, within school term than vacation periods, and during summer vacation than winter. Pearson's simple correlation was done between actual customer demand and the considering factors for forecasting. According to this, the actual demand had a high level of correlation with the demand occurred in the previous weeks. By applying the stepwise multiple linear regression analysis to two different university foodservices providing multiple menu items, a model was developed in terms of 4 different time series (first semester, second semester, summer vacation, and winter vacation). The customer preference over the specific menu items was found as the most important factor to be considered in forecasting the demand. Part 3. Analysis on the number of customers in a specific time period By analyzing the number of university foodservice users in a specific time periods on a specific day of the week, some difference was found in the number of customers for a specific day of the week. However, there was almost no difference in the ratio of the number of meals served in a specific time periods and the total number of meals served. Therefore, forecasting by the ratio of the number of meals served in a specific time period to the total number of meals served in a day can be effectively utilized for batch cooking and work scheduling.
The purposes of this study were to a) investigate the utilization level of forecasting methods in contract foodservice management companies, b) develop a model for university foodservices, c)provide management strategies for saying costs, increasing productivity and customer satisfaction. Questionnaires were distributed and collected from 29 foodservice management companies contracted with universities and 49 university foodservices in Seoul and Kyungki area. Statistical data analysis was performed using SPSS/WIN 10.0 based on the production records of Yonsel University foodservices and the weather reports from a meteorological observatory The results of this study were as follows: Part 1. Investigation on the level of forecasting method utilization in foodservice management companies. The objectives of the forecasting systems were identified as saying costs through eliminating the leftover, meeting the customer demands, and improving efficiency in food preparation. All of the university foodservices were already performing the forecasting methods but in foodservice management companies as a whole, 89.7 percents were applying the method and only 55.2 percents had the separate forecasting department. A large number of foodservice staffs in the main office (65.5%) answered that they often utilized intuitive estimates based on the past experiences and records for forecasting while 65.3% managing staffs in the university foodservices answered the same. Both in the main office and university foodservices, actual number of meals served were recorded. In the main office, mostly estimated numbers and actual numbers of meals were recorded while estimated, prepared, and actual numbers of meals served were recorded for most of the cases in university foodservices. The primary factors considered for forecasting were the actual production records for the last month, the customer preference for the selected menu items, and the specific day of the week. Part 2. Development of a forecasting model in university foodservices The demands In university foodservices were varied depending on the time series and a fixed pattern were found for specific time of month and semesters. The demand had decreased constantly from the beginning of the specific semester to the end, from March to June and from September to December Moreover, the demand was higher during the first semester than the second semester, within school term than vacation periods, and during summer vacation than winter. Pearson's simple correlation was done between actual customer demand and the considering factors for forecasting. According to this, the actual demand had a high level of correlation with the demand occurred in the previous weeks. By applying the stepwise multiple linear regression analysis to two different university foodservices providing multiple menu items, a model was developed in terms of 4 different time series (first semester, second semester, summer vacation, and winter vacation). The customer preference over the specific menu items was found as the most important factor to be considered in forecasting the demand. Part 3. Analysis on the number of customers in a specific time period By analyzing the number of university foodservice users in a specific time periods on a specific day of the week, some difference was found in the number of customers for a specific day of the week. However, there was almost no difference in the ratio of the number of meals served in a specific time periods and the total number of meals served. Therefore, forecasting by the ratio of the number of meals served in a specific time period to the total number of meals served in a day can be effectively utilized for batch cooking and work scheduling.
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.