공급 사슬 환경에서 수요 정보 업데이트를 갖는 수량 신축성 계약 모형

Abstract

수량 신축성 계약은 시장 수요의 불확실성에 의한 비용을 이기적으로 행동하는 공급자와 구매자가 효과적으로 나누어 부담하게 하고, 이를 통하여 시스템 전체의 최적화를 이룰 수 있도록 할 수 있는 계약방식이다. 이러한 계약의 주요한 특징은 구매자가 예상되는 특정 비율보다 적게 구매하는 일이 없도록 하면서 공급자는 특정 비율 이상을 공급할 것을 보장한다는 것이다. 본 논문에서는 이와 같은 수량 신축성 계약의 보다 효율적인 방식으로 장기 조달 계획 모형과 단기 구매량 조정 모형을 제안한다. 장기 조달 계획 모형은 반도체 산업과 같은 고도 기술 제조업에서 흔히 볼 수 있는 형태인 장기적인 계약에 초점을 맞추고 있으며, 구매자와 공급자 간의 관계를 구매자의 관점에서 수립한 수리 모형을 사용하여 분석하고 이를 통하여 구매자를 위한 최적 계약 전략을 도출하게 된다. 수치예제를 통해 매우 짧은 시간 내에 해법이 전체 최적 값을 구할 수 있음을 확인할 수 있었다. 한편 단기 구매량 조정 모형에서는 갱신된 수요 정보를 이용하고 구매 상하한에 관한 제약조건 등과 같은 몇 가지 현실적인 제약들을 모형에 반영하여서 이전의 장기 조달 계획 모형을 보다 효율적으로 개선하였다. 수립된 모형에 라이프니츠 정리를 적용하여 목적함수의 극점을 구하고, 이를 이용하여 모형의 최적 해을 도출하는 해법을 소개하였다. 수치예제를 통하여 모든 경우에 대하여 제안된 해법이 최적해를 빠른 시간 내에 찾을 수 있음을 확인할 수 있었다.; Quantity Flexibility contract coordinates individually motivated supplier and buyer to the systemwide optimal outcome by effectively allocating the costs of market demand uncertainty. The main feature of the contract is to couple the buyer's commitment to purchase no less than a certain percentage below the forecast with the supplier's guarantee to deliver up to a certain percentage above. In this paper we propose a long-term replenishment planning model and a short-term quantity adjustment model for a single buyer and a single supplier comprising a supply ahain. The long-term replenishment planning model between a supplier and a buyer secures competitive advantages for both agents through the more efficient control of a system. The model we are concerned focuses on the contract type that is frequently practiced in the high-tech manufacturing industries such as a semiconductor industry. A mathematical model from buyer's perspective is developed for a quantity flexible type of contract. The buyer-supplier interactions are analyzed using the model and an algorithm to find the buyer’s optimum contract strategy is proposed. A computational experiment shows that the algorithm is never fails to find the global optimum solution within a reasonable amount of time. On the other hand, in the other model, that is referred to as short-term quantity adjustment model, we refine the previous models appeared in the literature by adding the realistic features including the upper and lower limits of the purchase. We also incorporate purchase and canceling costs in a cost function to reflect the real world contracting process more accurately. We derive a condition for the extreme points using the Leibniz’s rule to obtain the solution of the model. Taking advantage of the condition enables us to construct an algorithm for the optimal solution. Several examples illustrating the algorithm show that the approach is valid and efficient. Lastly, we exemplify the approach to combine the two models in a hierarchical way to make a long-term contract first and to use the quantity adjustment model for fine tuning the amount to buy in each period.