현재의 국경없는 국제 자유경쟁에 의한 기업경영 환경은 공급 사슬(supply chain)하에 있는 모든 기업들간의 협력관계를 더욱 중요시하게 되었다. 특히, 생산자로부터 제품을 고객에게 전달하는 과정에서 전문화된 장비와 정보시스템을 이용한 제품 운송이나 보관에 관한 업무를 지원하는 삼자 물류업체들(third party logistics providers)의 등장으로 제품을 고객이 원하는 시간, 장소, 그리고 안전하게 효율적으로 제품을 공급하게 되었다. 예를 들면UPS, DHL, GENCO, FEDEX등과 같은 업체들이 삼자 물류업체에 속한다. 이러한 삼자물류업체의 물류 네트워크는 단일 기업이 운영한는 네트워크와는 다르게 더욱 복잡성을 가진다. 구체적으로, 다양한 제품을 생산하는 기업들과 일반 개개인이 고객들로 구성되어 다양한 제품을 처리해야하며, 아울러 고객들은 서로 다른 계약기간을 가짐으로서 고객이 변화되는 특징을 갖는다. 따라서, 삼자 물류업체들은다양한 고객의 요구를 만족시키고자, 그들의 물류 네트워크를 효율적으로 관리하여야만 한다. 왜냐하면, 고객의 요구와 고객의 시장은 시간에 따라서 변화하기 때문이다. 이러한 삼자물류 업체의 네트워크의 특징은 제품이나 서비스를 제공하는 특정 기업으로 부터 소비자들에게 전달하는 물류 (forward logistics) 와 소비자들로 부터 제품을 수거하여 특정기업으로 되돌려 주는 물류(reverse logistics)를 포함한다. 이러한 통합물류를 동적인 기업환경하에서 공급사슬을 효율적으로 지원하고자, 삼자 물류업체들은 끊임없는 ...
현재의 국경없는 국제 자유경쟁에 의한 기업경영 환경은 공급 사슬(supply chain)하에 있는 모든 기업들간의 협력관계를 더욱 중요시하게 되었다. 특히, 생산자로부터 제품을 고객에게 전달하는 과정에서 전문화된 장비와 정보시스템을 이용한 제품 운송이나 보관에 관한 업무를 지원하는 삼자 물류업체들(third party logistics providers)의 등장으로 제품을 고객이 원하는 시간, 장소, 그리고 안전하게 효율적으로 제품을 공급하게 되었다. 예를 들면UPS, DHL, GENCO, FEDEX등과 같은 업체들이 삼자 물류업체에 속한다. 이러한 삼자물류업체의 물류 네트워크는 단일 기업이 운영한는 네트워크와는 다르게 더욱 복잡성을 가진다. 구체적으로, 다양한 제품을 생산하는 기업들과 일반 개개인이 고객들로 구성되어 다양한 제품을 처리해야하며, 아울러 고객들은 서로 다른 계약기간을 가짐으로서 고객이 변화되는 특징을 갖는다. 따라서, 삼자 물류업체들은다양한 고객의 요구를 만족시키고자, 그들의 물류 네트워크를 효율적으로 관리하여야만 한다. 왜냐하면, 고객의 요구와 고객의 시장은 시간에 따라서 변화하기 때문이다. 이러한 삼자물류 업체의 네트워크의 특징은 제품이나 서비스를 제공하는 특정 기업으로 부터 소비자들에게 전달하는 물류 (forward logistics) 와 소비자들로 부터 제품을 수거하여 특정기업으로 되돌려 주는 물류(reverse logistics)를 포함한다. 이러한 통합물류를 동적인 기업환경하에서 공급사슬을 효율적으로 지원하고자, 삼자 물류업체들은 끊임없는 의사결정에 직면하고 있다. 특히, 고객과 고객의 시장이 시간에 따라 변화함에 따라 물류비용을 최소화하고자 효율적인 네트워크관리가 중요한 요소로 작용한다. 이에 대한 의사결정내용은 다음과 같다: 1) 지역창고(warehouses), 물류센터 (distribution centers) , 그리고 반품센터( repair centers) 위치 선정, 2) 이러한 설비에 대한 크기와 능력, 3) 지역 창고와 물류센터에 대한 형태 (자동 혹은 반자동) 4) 반품 센터에 대한 형태 (수집, 조립, 혹은 수선). 그러나, 이러한 통합된 네트워크 문제를 다루는 연구는 수행하지 못하였다. 따라서 본 연구는 동적인 통합 물류 네트워크를 구축하고자 수리적 모형을 제시하였다. 또한 이 모형을 이용하여 좋은 해를 얻고자 발견적 기법(heuristic)을 개발하여 예제 문제에 적용하였다. 이 발견적 기법은 전체적으로는 유전자해법(genetic algorithm)을 이용하여 해를 찾는 방법을 이용하였고 내부적으로는 심플렉스 해법(simplex algorithm) 복합적으로 이용하였다. 그리하여, 실수해를 다루는 부분에서 유전자 해법만으로 적용시 한계점을 극복하고자 하였다. 마지막으로, 발견적 기법을 적용하여 구해진 해는 삼자물류 업체가 직면하고 있는 동적으로 변화하는기업환경에서 물류 설비와 작업자 계획을 지원하는 의사결정에도 도움을 줄수 있다.
현재의 국경없는 국제 자유경쟁에 의한 기업경영 환경은 공급 사슬(supply chain)하에 있는 모든 기업들간의 협력관계를 더욱 중요시하게 되었다. 특히, 생산자로부터 제품을 고객에게 전달하는 과정에서 전문화된 장비와 정보시스템을 이용한 제품 운송이나 보관에 관한 업무를 지원하는 삼자 물류업체들(third party logistics providers)의 등장으로 제품을 고객이 원하는 시간, 장소, 그리고 안전하게 효율적으로 제품을 공급하게 되었다. 예를 들면UPS, DHL, GENCO, FEDEX등과 같은 업체들이 삼자 물류업체에 속한다. 이러한 삼자물류업체의 물류 네트워크는 단일 기업이 운영한는 네트워크와는 다르게 더욱 복잡성을 가진다. 구체적으로, 다양한 제품을 생산하는 기업들과 일반 개개인이 고객들로 구성되어 다양한 제품을 처리해야하며, 아울러 고객들은 서로 다른 계약기간을 가짐으로서 고객이 변화되는 특징을 갖는다. 따라서, 삼자 물류업체들은다양한 고객의 요구를 만족시키고자, 그들의 물류 네트워크를 효율적으로 관리하여야만 한다. 왜냐하면, 고객의 요구와 고객의 시장은 시간에 따라서 변화하기 때문이다. 이러한 삼자물류 업체의 네트워크의 특징은 제품이나 서비스를 제공하는 특정 기업으로 부터 소비자들에게 전달하는 물류 (forward logistics) 와 소비자들로 부터 제품을 수거하여 특정기업으로 되돌려 주는 물류(reverse logistics)를 포함한다. 이러한 통합물류를 동적인 기업환경하에서 공급사슬을 효율적으로 지원하고자, 삼자 물류업체들은 끊임없는 의사결정에 직면하고 있다. 특히, 고객과 고객의 시장이 시간에 따라 변화함에 따라 물류비용을 최소화하고자 효율적인 네트워크관리가 중요한 요소로 작용한다. 이에 대한 의사결정내용은 다음과 같다: 1) 지역창고(warehouses), 물류센터 (distribution centers) , 그리고 반품센터( repair centers) 위치 선정, 2) 이러한 설비에 대한 크기와 능력, 3) 지역 창고와 물류센터에 대한 형태 (자동 혹은 반자동) 4) 반품 센터에 대한 형태 (수집, 조립, 혹은 수선). 그러나, 이러한 통합된 네트워크 문제를 다루는 연구는 수행하지 못하였다. 따라서 본 연구는 동적인 통합 물류 네트워크를 구축하고자 수리적 모형을 제시하였다. 또한 이 모형을 이용하여 좋은 해를 얻고자 발견적 기법(heuristic)을 개발하여 예제 문제에 적용하였다. 이 발견적 기법은 전체적으로는 유전자해법(genetic algorithm)을 이용하여 해를 찾는 방법을 이용하였고 내부적으로는 심플렉스 해법(simplex algorithm) 복합적으로 이용하였다. 그리하여, 실수해를 다루는 부분에서 유전자 해법만으로 적용시 한계점을 극복하고자 하였다. 마지막으로, 발견적 기법을 적용하여 구해진 해는 삼자물류 업체가 직면하고 있는 동적으로 변화하는기업환경에서 물류 설비와 작업자 계획을 지원하는 의사결정에도 도움을 줄수 있다.
The competitive business environment of today has resulted in increasing cooperation among individual companies as members of a supply chain. Accordingly, third party logistics providers (3PLs) must operate supply chains for a number of different clients who want to improve their logistics operation...
The competitive business environment of today has resulted in increasing cooperation among individual companies as members of a supply chain. Accordingly, third party logistics providers (3PLs) must operate supply chains for a number of different clients who want to improve their logistics operations for both forward and reverse flows. The requirements for the clients as well as the client markets change over time. As a result of the dynamic environment in which these supply chains must operate, 3PLs must make a sequence of inter-related decisions over time. The decisions to be made involve opening/closing of facilities at various warehouses and repair centers in the network; determining the amounts of flow from a client to a warehouse to a market, and from a market to a repair center to a client; and determining the capacities of warehouses and repair centers. However, in the past, the design of distribution networks has been independently conducted with respect to forward and reverse flows. Therefore, this dissertation presents a mixed integer programming model for the design of a dynamic integrated distribution network. A genetic algorithm-based heuristic with associated numerical results is presented for finding good solutions to the model. The solution of a network plan with respect to opening/closing and the amount of expansion at each warehouse and repair/collection center assists in the determination of various resource plans for capacities of material handling equipments and human resources.
The competitive business environment of today has resulted in increasing cooperation among individual companies as members of a supply chain. Accordingly, third party logistics providers (3PLs) must operate supply chains for a number of different clients who want to improve their logistics operations for both forward and reverse flows. The requirements for the clients as well as the client markets change over time. As a result of the dynamic environment in which these supply chains must operate, 3PLs must make a sequence of inter-related decisions over time. The decisions to be made involve opening/closing of facilities at various warehouses and repair centers in the network; determining the amounts of flow from a client to a warehouse to a market, and from a market to a repair center to a client; and determining the capacities of warehouses and repair centers. However, in the past, the design of distribution networks has been independently conducted with respect to forward and reverse flows. Therefore, this dissertation presents a mixed integer programming model for the design of a dynamic integrated distribution network. A genetic algorithm-based heuristic with associated numerical results is presented for finding good solutions to the model. The solution of a network plan with respect to opening/closing and the amount of expansion at each warehouse and repair/collection center assists in the determination of various resource plans for capacities of material handling equipments and human resources.
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