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수요예측 데이터 분석에 기반한 안전재고 방법론의 현장 적용 및 효과
Application Case of Safety Stock Policy based on Demand Forecast Data Analysis 원문보기

Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering = 한국산업경영시스템학회지, v.43 no.3, 2020년, pp.61 - 67  

박흥수 (스톨베르그 & 삼일 주식회사) ,  최우용 (동아대학교 산업경영공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The fourth industrial revolution encourages manufacturing industry to pursue a new paradigm shift to meet customers' diverse demands by managing the production process efficiently. However, it is not easy to manage efficiently a variety of tasks of all the processes including materials management, p...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 기존 방식의 변경을 실행하거나 과거로부터 수작업에 의존하던 방법을 데이터 시스템을 활용하여 기존 업무를 변경하기엔 많은 노력과 시간이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존 담당자가 실행하고 있는 생산계획에 따른 생산량과 재고정책에 의해 산출된 기존재고 수준을 검증하려고 하였고, 적정재고 모델과 수요예측 모델을 각 case별로 구분하였으며 각 case별로 가장 적합한 방법을 제시하려고 하였다.
  • 본 논문에서는 ERP(Enterprise Resource Planning) 시스템에 축적된 과거 실제 출고된 실적 데이터를 기준으로 ABC 재고 관리 기법에 따라 제품을 A, B, C등급으로 분류하고 안전 재고 설정을 위해 안전 계수를 활용한 일반적인 안전 재고 산출 방식과 배치 생산 방식에서 적용할 수 있는 1회 표준생산량을 기준으로 한 새로운 안전 재고 설정 방식을 적용하여 안전 재고 결정 모델을 수립하고자 한다. 수요예측은 시계열 분석 예측 기법의 하나인 이동평균법과 단순 지수평활법을 활용하고자 한다.
  • 본 연구는 적정재고와 적정생산계획에 필요한 수요예측 모델에 대한 타당성을 검증하기 위해 실제 데이터에 대해 품절율, 평균 재고비율, 평균 lot 수, job change 횟수, 생산 여유율 등을 평가하였다. 분석 결과에서 품절율은 고객이 요구하는 제품을 적기에 생산하지 못하는 비율로써 품절이 발생하는 것에 해당되는 case는 실제 업무에 적용하지 못한다.
  • 대부분의 제조업에서는 납기 준수와 재고 감소를 위해 안전재고 수준을 설정하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 이미 제안되었던 안전재고 모델을 응용하여 lot 단위 제품 생산을 하는 사례 기업에 맞는 안전재고를 산출하고, 이를 기준으로 안전재고 최적화 모형을 제시하고자 한다.
  • 생산 시 과립 생산 line과 분말 생산 line이 별도로 있는데 과립 제품과 분말 제품은 포장 공정에 투입되는 인원을 제외하고는 각각 독립적으로 생산된다. 분말 제품은 생산판매에서 차지하는 비율이 낮으며, 언제든지 생산할 수 있는 체계를 가지고 있는 점 등을 고려하여 연구에서는 과립형 제품군을 대상으로 적정재고 정책을 제시함으로써 효율적인 생산 운영이 되는데 기여하고자 한다.
  • 안전재고의 설정 목적은 이전에 발생한 출고실적 정보에 대한 모니터링과 안전재고 수준을 관리함으로써 미래의 생산계획에 대한 예측을 통해 생산계획의 중요한 문제인 제품 품절 예방과 과잉공급에 대한 문제를 해결하고자 하는 목적을 가진다. 안전재고를 산출하는 방식으로 연구대상 기업이 장치산업에 속하며, lot 별 연속생산을 하는 기업의 특성을 고려하여 [Table 3]과 같이 2가지를 적용한다.
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참고문헌 (9)

  1. Anderl, R., Industrie 4.0-advanced engineering of smart products and smart production, Proceedings of International Seminar on High Technology, 2014. 

  2. Cardoso et al., Towards a simulation-based optimization approach to integrate supply chain planning and control, Procedia CIRP, 2018, Vol. 72, pp. 520-525. 

  3. Han, S.W. and Shin, M.S., Timing constraints propagation- based production scheduling for small and mediumsized manufacturing company, Proceedings of KORMS, 2019, pp. 1299-1303. 

  4. Park, J.W., Research on profitability for production planning in POSCO [dissertation], [Seoul, Korea] : Sogang University, 1998. 

  5. Kim et al., Development of smart factory diagnostic model reflecting manufacturing characteristics and customized application of small and medium enterprises, Journal of Society of Korea Industrial and Systems Engineering, 2019, Vol. 42, No. 3, pp. 25-38. 

  6. Kim, J.H., Lee, S.J., and Cho, J.H., Analysis of factors affecting company performance by smart factory, Journal of Society of Korea Industrial and Systems Engineering, 2019, Vol. 42, No. 4, pp. 76-83. 

  7. Gang, H.-Y., Application example and strategy of big data, The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea, 2016, Vol. 45, No. 1, pp. 28-35. 

  8. Kim, H.T., Research on Quality Innovation Methodology Datamining Technique based on Big Data [dissertation], [Seoul, Korea] : Sogang University, 2018. 

  9. Noh, K.S. and Park, S., An exploratory study on application plan of big data to manufacturing execution system, Journal of Digital Convergence, 2014, Vol. 12, No. 1, pp. 305-311. 

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