시뮬레이션을 이용한 예측기반 (R,S) 정책의 효율성 연구

Abstract

대부분의 산업분야에서는 수요가 추세(trend)나 주기적(periodic) 요인을 포함하는 비정상적인 수요과정(nonstationary demand process)을 따른다. 하지만 기존의 재고 물류 정책들은 이러한 수요과정이 다루기 어렵다는 이유로 정상적인 수요과정(stationary demand process)에 가정한 후 수립되었다. 이로 인해 기존의 정책들은 비정상적인 수요과정을 따르는 현실 수요를 제대로 반영하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 현실적인 수요에 적합하고 기존의 단점을 보완한 새로운 주기적 관리 방식의 재고 물류 정책을 제시하고자 한다. 본 논문은 비정상 수요를 가지며 단일 공급자와 단일 구매자로 구성된 유통시스템을 대상으로 한다. 대상 시스템을 기준으로 기존의 (R,S) 정책을 개선하여 예측에 기반을 둔 정책 즉, Forecast Based (FB) (R,S) 정책을 제안하였으며 수요가 정상적인 경우와 비정상적인 경우로 나누어 타당성을 검증하였다. 우선 정상적인 경우에 대하여는 수리모형을 이용하여 기존의 (R,S) 정책과 FB (R,S) 정책의 효율성을 검증하였다. 해석적 방법을 통하여 공급자의 경우 FB (R,S)가 기존의 정책보다 항상 우월하다는 것을 증명하였고, 구매자의 경우에는 FB (R,S)가 효율적 이기 위한 조건을 도출할 수 있었다. 비정상적인 경우에서는 세 가지 형태의 수요 자료를 생성하여 두 정책의 효율성을 비교하였다. 시뮬레이션을 이용한 실험결과 FB (R,S) 정책이 (R,S) 정책보다 매우 효율적임을 확인 할 수 있었다.