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SCM(Supply Chain Management)와 로지스틱스에 관한 관심은 최근 몇 년간 많은 사람들의 관심을 끌고 있다. 수많은 혁신기법들을 통해 사업 내 낭비의 요소들을 찾아 비용을 절감하면서 생산성 향상을 통해 기업의 수익을 올리는 식의 방법에 한계를 느끼던 기업은 상대적으로 관심이 적었던 SCM과 물류관리 방면으로 눈을 돌리게 되었다. 특히 많은 기업들은 국가의 인지도와 기업의 이미지와 기술력을 통한 경쟁력이 해외로부터 인식되면서 과거 OEM 방식의 통한 수출에서 벋어나 자가 브랜드로 해외 진출을 꾀하면서 OEM 제품과 자가 제품들에 대한 관리를 위해 해외 거점에 대한 관심이 커지기 시작하였다. 이 논문에서는 지리정보시스템(GIS)을 사용하여 국내 기업의 미주 물류거점 구축 전략을 설명한다. 기업이 물류거점을 결정할 때 어떤 방식을 이용하는지, 의사결정지원시스템으로써 지리정보시스템을 어떻게 사용하고, 어떤 과정을 거쳐 물류거점이 결정되는지를 설명하게 될 것이다.

SCM(Supply Chain Management)와 로지스틱스에 관한 관심은 최근 몇 년간 많은 사람들의 관심을 끌고 있다. 수많은 혁신기법들을 통해 사업 내 낭비의 요소들을 찾아 비용을 절감하면서 생산성 향상을 통해 기업의 수익을 올리는 식의 방법에 한계를 느끼던 기업은 상대적으로 관심이 적었던 SCM과 물류관리 방면으로 눈을 돌리게 되었다. 특히 많은 기업들은 국가의 인지도와 기업의 이미지와 기술력을 통한 경쟁력이 해외로부터 인식되면서 과거 OEM 방식의 통한 수출에서 벋어나 자가 브랜드로 해외 진출을 꾀하면서 OEM 제품과 자가 제품들에 대한 관리를 위해 해외 거점에 대한 관심이 커지기 시작하였다. 이 논문에서는 지리정보시스템(GIS)을 사용하여 국내 기업의 미주 물류거점 구축 전략을 설명한다. 기업이 물류거점을 결정할 때 어떤 방식을 이용하는지, 의사결정지원시스템으로써 지리정보시스템을 어떻게 사용하고, 어떤 과정을 거쳐 물류거점이 결정되는지를 설명하게 될 것이다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 이 논문에서는 의사결정지원시스템 즉 지리정보시스템을 사용하여 가시적으로 도로망의 정보, 배송가능 시간, 인구 정보 등보다 현실적인 문제를 포함하는 물류 거점 문제를 국내 기업의 사례를 들어 해결한다.

가설 설정

• A 기업은 물류거점의 합리적 설정을 결정 위해 운송수단에 대해서는 장거리 수송 즉 통관 후 LA에서 출발하여 다음 물류거 점까지 가는 운송은 기차를 이용하는 것을 가정하였고, 인구는 50만 이상 되는 도시를 고려하였다.

제안 방법

• 고 있는 물류거점지역 선정을 지리정보시스템의 도움을 얻어 결정하였다. 이러한 지리정보시스템의 사용은 모든 자료가 digital로 만들어져 있는 곳에서만 사용가능하기 때문에 국토의 자료가 digital화 되어있지 않은 유럽이나 한국 등에서 사용하기란 어렵다.
• 그래서 A 기업은 비용적인 측면에서 10% 절감과 국내에서 미주까지 물류배송의 납기 일자를 7일 줄이는 동시에 고객 만족 측면에서 고객의 주문이 발생되 면 2일안으로 배송하기로 함으로 경쟁력을 확보하기로 내부 방침을 설정하였다. 그리고 가장 먼저 수행 할 사항으로 물류 거 점 문제를 선택하였다.
• 그리고 가장 먼저 수행 할 사항으로 물류 거 점 문제를 선택하였다.
• 보다 효율적인 결정을 내리기 위해서 고객, 기존 창고, 공급자 (OEM으로 배송 하는 회사) 위치와 소비지역에 따른 제품별 연간수요, 소득 계층의 구분, 창고비용, 재고 유지비용, 간접비 등에 대한 정보, 주문처리 비용, 고객의 요구사항, 운송수단별 운송요율, 배송을 위한 적재 규모 와 빈도, 그리고 현재 물류거점에서의 낭비비용(그림 3-3)을 조사하였다.

이론/모형

• 전통적으로 가장 가까운 지점끼리 cluster를 만들어 무게 중심을 찾는 무게 중심법을 많이 사용하였으며, 컴퓨터 기술의 향상으로 dynamic Programming models[5], [6]이나 Heuristic 방법[7], [8] 그리고 시뮬레이션 방법 등을 사용하여 최종 입지 수와 위치를 결정하였다. 또한 고객 패턴이나 소비자 성장지수 등 동적이나 확률적인 요소들을 전통적인 방식에 문제를포함시켜 거점문제를 해결하려 하였다[9], [10].

성능/효과

• 얻어진 데이터를 바탕으로 안전재고를 포함한 재고량을 결정하고, 물류거점 가능지역을 선정하고, 각 거점 간의 거리를 산정하고, 필요한 운송비용 등 제 비용을 산정하고 창고 관련 제비용을 구하는 등 모든 비용을 통합하는 과정을 거쳐 결론에 도달하였다. 이 때 GIS To이로 ArcView와 Digital map을 사용하였는데, 이 to이을 사용하여 50만 이상 인구가 거주하는 각 도시간의 거리를 산출하고, 트럭(시간 당 50마일 규정)을 이용하여 하루, 이틀간에 움직 일 수 있는 거리를 가시적으로 표현하는 등 의사결정과정에 사용되어 졌다.

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이 논문을 인용한 문헌

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