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문제 정의
- 기존의 많은 연구는 각 제품사이의 판매관계가 상호 독립적 환경을 고려하여 재고관리방안을 제시하고있다. 그러나 본 연구는 다양한 종류의 많은 제품을 판매하는 기업에서 매출증대를 위한 방안으로, 각 제품 사이의 판매관계를 고려한 재고관리방안을 제시한다. 각제품의 종속적 관계는 과거 고객 주문정보를 데이터마이닝 기법에 적용하여 각 제품 사이의 연관성분석에 따라 추출한다.
- 지지도는 상호 대칭적이며, 규칙 'A => 8의 지지도는 규칙 lB n A, 의 지지도와 같다. 따라서 지지도는 두 품목의 동시 구매가 얼마나 자주 일어나는가를 측정하는 것이다.
- 본 연구는 재고품목 사이의 연관성을 분석하기 위해 주문번호, 재고코드, 판매일자, 그리고 판매 수량을 연관성 분석 데이터로 정리한다. 주문번호와 재고코드는 1 : M 관계를 가지며, 주문에 따른 부품사이의 연관성 분석의 데이터로 사용된다.
- 본 연구는 재발주점이 발생한 재고품목에 대한 상호관련성 및 판매 종속성을 가지는 제품의 재고정보를 함께 보여줌으로써 판매기회 확보와 구매비용 및 물류비용 감소에 도움을 주고자 한다.
- 본 연구는 제품별 연관성분석에 의한 종속적 재고관리를 위해과 같은 연구절차를 제시한다.
- 본 연구에서는 연관성 분석에서 발생된 연관성 규칙을 재고정보와 연계한 효율적 재고관리 시스템을 제공한다. 기존 시스템은 각각의 재고항목에 대한 관리만 이루어 졌지만, 본 연구에서 제공하는 시스템은 재고 항목 사이의 연관성에 따라 고객서비스 수준을 고려한 재고관리를 할 수 있다.
- 본 연구에서는 제조기업의 대리점 및 유통기업에서고객 주문충족에 의한 매출 향상을 위한 방안으로 각제품사이의 종속적 관계를 고려한 재고관리방안을 제시한다. 기존의 많은 연구는 각 제품사이의 판매관계가 상호 독립적 환경을 고려하여 재고관리방안을 제시하고있다.
- 상호 관련성 및 종속성을 보여준다. 이 과정에서 동시 판매된 수량과 독립적으로 판매된 정보를 함께 보여줌으로써 각 제품의 발주단위와 재발주점 관리에 대한정보를 수정 보완할 수 있도록 한다. 이러한 재고관리 결과 정보는 기업의 재고통제를 위한 지속적인 관리에 도움을 제공할 수 있는 정보로 활용될 수 있다.
- 이 패턴이라는 것은 데이터베이스 안에서 발견되는 조합 혹은 분류 모델이나 순차적 경향들로써 데이터마이닝의 기본이 되는 것이다[9]. 이렇게 패턴을 마이닝하는 것은 자료가 어떻게 조합되는지 혹은 어떻게 분류될 수 있는지 밝히고, 더 나아가서는 앞으로 들어오는 자료들을 기존에 생성된 패턴들을 사용해 효과적으로 예측하려는 목적을 가지고 있다. 이러한 패턴들을 찾아내기 위해 여러가지 방법들이 제시되었는데, 대표적인 것으로 빈번하게 발생하는 패턴을 찾아내는 Apriori 알고리즘이 있다[1, 2].
- 즉 연관성 규칙을 통해서 하나의 거래나 사건에 포함되어 있는 둘 이상의 품목들의 상호관련성을 발견하는 것이다. 여기서 유의한 규칙을 얻는 것은 품목 간의 거래에 있어서 상호 연관 구매가 이루어진다고 판단할 수 있다.
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