G사에서는 현재 재고관리 형태는 공정간 Lead Time과 공정별 재고비율을 설정하여 공정재고와 안전재고를 관리하고 있다. 전체 공정의 재고량 결정에 있어 일부분의 공정에서는 확정된 변수는 고려하여 재고량을 결정하지만, 전체 공정의 일상적으로 발생 되는 문제를 분석하여 차기 재고량에 대한 계획 수립 시 반영되지 않은 상태로 운영되고 있다. 즉, 재고량에 대하여 예견된 변수에 재고량 결정에 반영되지 않기 때문에 공정간 문제가 발생 되면 후속 공정의 라인 결품과 지연으로 고객사가 요구한 일정에 공급 차질이 발생 되고 있다. 또한, 제조 기업은 여러 돌발 요인, 즉 공급업체의 예상치 못한 원자재 부족, 운송업의 파업, 주문 오류, 제조 불량품의 발생 등과 같은 예상치 못한 원인으로 인해 발주시간이 연장되는 부작용이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 G사의 제조공정 Process를 대상으로 안전재고량을 고려한 단순한 산출 방법과 달리 설비 고장률, 공정불량률을 고려하여 안전재고를 위한 식을 산출하였다. 또한, 도출된 재고량을 검증하기 위해 Flexsim을 사용하여 모델링하고 기존의 재고정책과의 차별성을 분석하였다. ...
G사에서는 현재 재고관리 형태는 공정간 Lead Time과 공정별 재고비율을 설정하여 공정재고와 안전재고를 관리하고 있다. 전체 공정의 재고량 결정에 있어 일부분의 공정에서는 확정된 변수는 고려하여 재고량을 결정하지만, 전체 공정의 일상적으로 발생 되는 문제를 분석하여 차기 재고량에 대한 계획 수립 시 반영되지 않은 상태로 운영되고 있다. 즉, 재고량에 대하여 예견된 변수에 재고량 결정에 반영되지 않기 때문에 공정간 문제가 발생 되면 후속 공정의 라인 결품과 지연으로 고객사가 요구한 일정에 공급 차질이 발생 되고 있다. 또한, 제조 기업은 여러 돌발 요인, 즉 공급업체의 예상치 못한 원자재 부족, 운송업의 파업, 주문 오류, 제조 불량품의 발생 등과 같은 예상치 못한 원인으로 인해 발주시간이 연장되는 부작용이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 G사의 제조공정 Process를 대상으로 안전재고량을 고려한 단순한 산출 방법과 달리 설비 고장률, 공정불량률을 고려하여 안전재고를 위한 식을 산출하였다. 또한, 도출된 재고량을 검증하기 위해 Flexsim을 사용하여 모델링하고 기존의 재고정책과의 차별성을 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 재고정책은 현재의 불량률에서는 기존과 동일한 생산량(throughput time)과 체류 시간(residency time)을 보장함을 알 수 있었다. 하지만, 불량률이 현재 상황보다 증가하였을 때, 제안된 정책이 더욱 강건함을 알 수 있었다. 즉, 전체 라인의 불량률이 13.5% (각 공정불량률 0.0625% 증가) 이상 증가할 경우, 기존 재고정책은 현재의 생산량보다 하락 하였으나 제안된 재고정책은 불량률이 18%까지 현재의 생산량을 유지함을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 다루지 못한 변수나 조건에 대한 모델의 타당성 및 검증에는 일부 한계가 있을 수 있다. 추후 후속연구에서는 다양한 수요 예측기법을 활용한 분석이 요구되며, 본 연구를 통하여 구축된 모델을 기반으로 향후 수요예측과 재고관리와 관련한 고도화 된 모델 개발에 관한 연구가 필요하다고 생각한다.
G사에서는 현재 재고관리 형태는 공정간 Lead Time과 공정별 재고비율을 설정하여 공정재고와 안전재고를 관리하고 있다. 전체 공정의 재고량 결정에 있어 일부분의 공정에서는 확정된 변수는 고려하여 재고량을 결정하지만, 전체 공정의 일상적으로 발생 되는 문제를 분석하여 차기 재고량에 대한 계획 수립 시 반영되지 않은 상태로 운영되고 있다. 즉, 재고량에 대하여 예견된 변수에 재고량 결정에 반영되지 않기 때문에 공정간 문제가 발생 되면 후속 공정의 라인 결품과 지연으로 고객사가 요구한 일정에 공급 차질이 발생 되고 있다. 또한, 제조 기업은 여러 돌발 요인, 즉 공급업체의 예상치 못한 원자재 부족, 운송업의 파업, 주문 오류, 제조 불량품의 발생 등과 같은 예상치 못한 원인으로 인해 발주시간이 연장되는 부작용이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 G사의 제조공정 Process를 대상으로 안전재고량을 고려한 단순한 산출 방법과 달리 설비 고장률, 공정불량률을 고려하여 안전재고를 위한 식을 산출하였다. 또한, 도출된 재고량을 검증하기 위해 Flexsim을 사용하여 모델링하고 기존의 재고정책과의 차별성을 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 재고정책은 현재의 불량률에서는 기존과 동일한 생산량(throughput time)과 체류 시간(residency time)을 보장함을 알 수 있었다. 하지만, 불량률이 현재 상황보다 증가하였을 때, 제안된 정책이 더욱 강건함을 알 수 있었다. 즉, 전체 라인의 불량률이 13.5% (각 공정불량률 0.0625% 증가) 이상 증가할 경우, 기존 재고정책은 현재의 생산량보다 하락 하였으나 제안된 재고정책은 불량률이 18%까지 현재의 생산량을 유지함을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 다루지 못한 변수나 조건에 대한 모델의 타당성 및 검증에는 일부 한계가 있을 수 있다. 추후 후속연구에서는 다양한 수요 예측기법을 활용한 분석이 요구되며, 본 연구를 통하여 구축된 모델을 기반으로 향후 수요예측과 재고관리와 관련한 고도화 된 모델 개발에 관한 연구가 필요하다고 생각한다.
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