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중소기업 제조공장의 수요예측 기반 재고관리 모델의 효용성 평가
Effectiveness Evaluation of Demand Forecasting Based Inventory Management Model for SME Manufacturing Factory 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.18 no.2, 2018년, pp.197 - 207  

김정아 (성균관대학교 스마트팩토리융합학과) ,  정종필 (성균관대학교 스마트팩토리융합학과) ,  이태현 (마크에이트(주)) ,  배상민 (마크에이트(주))

초록
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다품종 소량생산체제인 중소기업 제조공장은 고객의 니즈를 대응하기 위해 제품을 대량생산하여 판매하는 형태이다. 이는 기업이 재고 부족에 따른 손실을 줄이기 위해 과도한 양의 자재 수급을 의미하고 높은 재고 유지비용이 발생한다. 그리고 수요 대응에 실패한 제품은 관리 창고에 쌓여 있어 재고 보관비용이 발생하는 현실이다. 본 논문은 이러한 문제를 보완하기 위해 시계열 분석 기법인 ARIMA모형을 이용하여 계절적 요인과 같은 시간적인 변동성을 찾아 수요를 예측하고 이를 통해 경제적 주문량 모형 기반의 수요예측 모델을 개발하여 재고 부족 위험을 예방한다. 또한 시뮬레이션을 수행하여 개발 모델의 효용성 평가하고 향후 중소기업에 적용하여 개발 모델의 효과를 입증한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

SMEs manufacturing Factory, which are small-scale production systems of various types, mass-produce and sell products in order to meet customer needs. This means that the company has an excessive amount of material supply to reduce the loss due to lack of inventory and high inventory maintenance cos...

주제어

#Inventory Management   #Demand Forecasting   #Economic Order Quantity   #Time Series Analysis   #Simulation  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
다품종 소량생산체제란? 다품종 소량생산체제인 중소기업 제조공장은 고객의 니즈를 대응하기 위해 제품을 대량생산하여 판매하는 형태이다. 이는 기업이 재고 부족에 따른 손실을 줄이기 위해 과도한 양의 자재 수급을 의미하고 높은 재고 유지비용이 발생한다.
다품종 소량생산체제의 단점은? 다품종 소량생산체제인 중소기업 제조공장은 고객의 니즈를 대응하기 위해 제품을 대량생산하여 판매하는 형태이다. 이는 기업이 재고 부족에 따른 손실을 줄이기 위해 과도한 양의 자재 수급을 의미하고 높은 재고 유지비용이 발생한다. 그리고 수요 대응에 실패한 제품은 관리 창고에 쌓여 있어 재고 보관비용이 발생하는 현실이다. 본 논문은 이러한 문제를 보완하기 위해 시계열 분석 기법인 ARIMA모형을 이용하여 계절적 요인과 같은 시간적인 변동성을 찾아 수요를 예측하고 이를 통해 경제적 주문량 모형 기반의 수요예측 모델을 개발하여 재고 부족 위험을 예방한다.
제품 트렌드의 급변한 상황으로 생긴 문제점은? 이에 따라 공장에서는 고객의 다양한 요구에 대응하기에는 어려운 현실이다. 또한 제품 트렌드의 급변한 상황으로 개발과정에서 재개발의뢰, 신뢰성 부족 등의 문제가 발생됨에 따라 수요예측에 실패한 재고들은 관리창고에 보관되어 있다. 이는 재고의 낭비를 야기하며, 많은 재고를 유지하는 재고 유지비용과 주문비용이 높아지고 있다.
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참고문헌 (15)

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  13. Rana Sabeeh Abbood Alsudan, Jicheng Liu1, "The Use of Some of the Information Criterion in Determining the Best Model for Forecasting of Thalassemia Cases Depending on Iraqi Patient Data Using ARIMA Model", Journal of Applied Mathematics and Physics, Vol.5, No.3, pp.667-679, 2017. DOI: https://dx.doi.org/10.4236/jamp.2017.53056 

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  14. Makridakis, S, Wheelwrigt, S.C, and Hyndman, R.J, "Forecasting: Methods and Applications", 3rd Edition, John Wiley & Sons, New York. 1998. 

  15. Woo-Kyun Gam, Dong-li Lee, "A Study of Forward Buying and Transfer Effect with Intervention ARIMA Model", Journal of Channel and Retailing, Vol. 22, No. 4, pp.1-22, 2017. DOI: https://dx.doi.org/10.17657/jcr.2017.10.31.1 

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