공급사슬에서의 생산 및 운송 계획의 동기화

Abstract

There exist several suppliers, manufacturers, transporters, and retailers with the common goal in supply chains. Thus, it is necessary to integrate and optimize all the processes of partners to maximize the performance of supply chains. The synchronization concept has been attracted to solve the problem. In this study, a synchronization model using the no-wait approach is suggested for synchronizing various timing points found in the serial structure of supply chains with two timing points to produce and transport various products in supply chains. One is the timing for a supplier to complete its production and to begin to transport products to its downstream manufacturer. The other is the timing for a manufacturer to receive products from its supplier and to start consuming them to make its products. It is assumed that each order consists of several jobs, where each job includes several production lots. If the transportation mode which does not obey the economy of scale is used, the timing point for each production lot is synchronized. Otherwise, it is synchronized for the order. A comparative study has been conducted to compare the no-wait approach with frequent delivery in small amount(NWFS), the no-wait approach with infrequent delivery in large amount(NWIL), and the cycle scheduling approach(CSA) with respect to inventory holding cost and lead time. Both two approaches NWFS and NWIL using the no-wait approach showed better results with respect to lead time. With respect to inventory holding cost NWFS, NWIL, CSA in order showed better results. Also in this study the problem for finding optimal quantity for each production lot and job sequence with minimum supply chain total cost and lead time was handled. Moreover various types of transportation were considered. The allocation problem was used to develop a mathematical model for the optimal production quantity. The traveling salesman problem was used to build a mathematical model for the optimal job sequence. But it took enormous amount of time to find the optimal solution. Thus it is necessary to develop heuristic algorithms to find a good solution in the reasonable time. In this study, five heuristic algorithms were developed based on simulated annealing(SA) and genetic algorithm(GA). One of the modified GAs, GA2 showed the best robustness in various examples. Continuous control of an initial synchronization plan among partners is one of the most important activities for supply chain synchronization. But various uncertainties in supply chains create obstacles in successful implementation of a synchronization plan. Generally these uncertainties are realized as a delay in manufacturing or transportation. Moreover the ratio of amount of a delay to the initial synchronization plan is decreasing as time goes on. Two versions of methods, NNGA1 and NNGA2, integrated neural network theory with genetic algorithm were suggested to make a synchronization plan considering uncertainties. Among them NNGA2 using Holt’s approach in forecasting method showed better results.; 공급사슬에는 공동의 목표를 지닌 다수의 공급자, 생산자, 그리고 소매업자 들이 존재한다. 따라서 효율적인 공급사슬경영을 위하여 모든 구성 기업들 간의 프로세스들을 통합하여 최적화할 필요가 있다. 이를 위한 다양한 방법 중에서 동기화의 개념이 많은 관심을 받아 왔다. 본 연구에서는 화학 및 철강 생산에서 사용되는 no-wait 접근 방법을 응용하여 공급사슬을 구성하는 모든 기업의 생산 및 운송 프로세스에서의 시점을 동기화하는 공급사슬 동기화 모형을 제시한다. 본 모형에서는 공급자의 생산 종료 시점과 하위 생산자에게 공급자가 생산한 제품의 운송 시작 시점을 동기화하고, 운송 완료 시점과 하위 생산자가 소비하는 시점을 동기화한다. 모든 주문(order)은 여러 개의 작업(job)으로 구성되고, 각 작업은 여러 생산 로트(production lot)로 구성된다. 만약 규모의 경제를 고려하지 않는 운송 수단이 사용되는 경우에는 작업을 구성하는 생산 로트 별로 동기화를 시도하고, 규모의 경제를 적용 받는 운송 수단이 사용되는 경우에는 공급자가 수행하여야 하는 주문을 대상으로 동기화를 시도한다. 본 연구에서 제시된 no-wait 접근 방법의 효과를 알아보고자 소량 다빈도 운송이 이루어지는 no-wait 접근 방법, 다량 소빈도 운송이 이루어지는 no-wait 접근 방법, 그리고 cycle scheduling 접근 방법을 사용하였을 때 재고 유지 비용의 수준과 리드타임의 길이를 비교하였다. 그 결과 no-wait 접근 방법을 사용하는 두 방법들은 모든 주문을 처리하는데 cycle scheduling 접근 방법보다 짧은 리드타임을 필요로 하였으며, 소량 다빈도 운송이 이루어지는 no-wait 접근 방법, 다량 소빈도 운송이 이루어지는 no-wait 접근 방법, 그리고 cycle scheduling 접근 방법의 순으로 재고 유지 비용이 증가하였다. 다음으로 공급사슬 총 비용을 최소화하는 모든 생산 로트에 할당하는 생산량과 작업 순서를 결정하는 문제를 다루었다. 생산량 할당은 할당 문제로, 작업 순서 결정은 외판원 문제로 모형화하였다. 하지만, 이 문제들은 최적해를 찾는데 많은 시간이 걸리기 때문에 보다 빠른 시간에 최선의 해를 찾기 위한 휴리스틱 알고리듬들이 개발되었다. 메타휴리스틱 알고리듬인 simulated annealing과 genetic algorithm을 기반으로 5개의 휴리스틱 알고리듬을 개발하였으며, 그 중 수정된 염색체 선택 방법을 사용한 genetic algorithm인 GA2가 가장 일관된 좋은 성능을 보였다. 생성된 공급사슬 동기화 계획은 기업들에게 엄격한 프로세스 관리를 필요로 한다. 그런데 불확실성으로 인하여 동기화 계획을 항상 정확하게 수행하는 것은 매우 어렵다. 불확실성은 생산 및 운송 시간의 지연으로 발생하는데, 동기화 계획에 대한 지연 시간의 비율은 시간의 흐름에 따라 감소하는 경향이 있다. 추세가 있는 경우 뛰어난 예측 성능을 보이는 신경망 이론과 일관된 좋은 성능을 보이는 GA2를 결합하여 불확실성을 고려한 공급사슬 동기화 계획을 세운다. 제안된 두 가지 방법 중에서 수요예측방법 중의 하나인 Holt’s 방법을 신경망 이론에 결합한 NNGA2가 좋은 성능을 보였다.