Decision support system for supply chain coordination under manufacturing unreliability and random yields

Abstract

공급망 관리는 개별 주체들의 공통 목표를 연결시켜 글로벌 목표 개선을 총체적으로 달성하는 포괄적 과정이다. 재고 관리 비용을 절감하고 광범위한 시설, 자원 증강 및 리드 타임 단축에 대한 액세스를 제공하는 데 도움이 된다. 적절한 수준의 재화와 서비스에 대한 지속적인 접근을 확보하는 것이 공급망 관리의 궁극적인 목표다. 공급망 관리에는 공급망 단계별 동적인 확률적 상황으로 불확실성이 풍부하고 실적에도 큰 영향을 미친다. 이러한 불확실성은 내부 가변적 운영 상태에서 외부 불확실한 자재 공급 문제까지 발생하며, 통합 재고 관리를 위한 기술적 진보와 개선된 생산 관리 전략의 필요성을 증가시킨다. 효율적이고 지속 가능한 공급망 운영을 보장하는 것은 구성원의 생산성 및 신뢰성 측면과 밀접하게 연관되어 있다. 임의의 작동 조건의 영향 하에서 제조자는 선적 일정을 제시간에 이행하지 못할 수 있으며, 이로 인해 부족과 영업권 손실이 발생할 수 있다. 재고원가는 제조업의 주요 원가 중 하나로, 확정자산의 25%까지 차지할 수 있다. 불확실한 영업조건은 가동 중단시간이 늘어나고 안전재고가 필요하기 때문에 재고관리비용이 높아진다. 따라서, 많은 산업은 최소 비용으로 상품과 서비스를 제공하기 위해 생산관리 전략에서 제조 신뢰성 향상을 위해 노력하고 있다. 제조 신뢰성은 생산 과정이 현저하게 복잡하고 자율적이며 특정한 기술을 가진 노동력이 필요한 많은 산업 조직에게 중요한 요소다. 제조 신뢰성은 시스템이 높은 생산률로 작동하고, 시스템 생산성과 공정 품질을 개선함에 따라 생산 단가를 감소시킨다. 제조 신뢰성이 높아지면 시스템 고장도 줄어들고 공급 불확실성도 낮아진다. 이러한 맥락에서, 기존 연구는 개별 생산 주체를 위해 앞에서 언급한 이슈를 다루는 데 집중해왔다. 그러나, 통합 시스템에서 생산, 재고 및 보충의 문제를 최적으로 제어하는 방법에 대한 연구는 없었다. 따라서 본 논문은 무작위 운용 조건 하에서 다원 공급망 관리 문제에서의 조정을 위한 의사결정 제어 시스템을 개발한다. 첫 번째 단계에서는 신뢰할 수 없는 3개의 에셀론 공급망 모델이 제조 비신뢰성의 영향을 받아 개발되었습니다. 제조 비신뢰성이 생산 실적, 출하 일정 및 공급망 비용에 미치는 영향을 조사하여 운영 및 경제적 이익을 위한 관리 전략을 제안합니다. 기술 개발에 대한 이산 투자 정책이 도입되어 제조 신뢰성을 높이고, 통합 생산 유지 관리 정책을 위한 투자 계획도 수립하고 있습니다. 공급망 회원의 개별 비용을 최소화하고 공급망 성능도 향상시키는 것이 목표이다. 이 단계에서 최적화된 운영 결정은 제조업체 및 공급업체의 생산률, 출하량, 주기 시간 배수, 제조 신뢰성 매개변수, 기술 개발 및 로트 규모에 대한 필수 투자입니다. 그 결과는 특히 동적 확률적 생산 변수의 영향을 받는 공급망 설정에 고정된 생산 능력을 고려하는 것이 실용적이지 않다는 것을 증명합니다. 신뢰할 수 없는 공급망 관리 문제에 대한 고정 생산능력은 공급망 예상 총비용에서 38.13% 증가하여 최적의 로트 크기가 29.71% 감소하고 제조업체의 생산률 최적가치가 45.34% 감소합니다. 또한, 공급망의 어느 단계에서나 기술 개발을 위한 투자 계획은 인접한 구성원의 조정된 생산능력 및 제조 신뢰성 사양에 따라 이루어져야 합니다. 이러한 결과는 공급망 관리 시스템에서 제조 신뢰성과 생산 능력의 중요성에 대한 통찰력을 제공합니다. 따라서 제조 신뢰성과 공정 품질은 상관관계가 있는 현상이기 때문에 2단계에 검사계획이 추가되어 개선된 통합 생산유지관리 정책이 개발됩니다. 또한, 제조 비신뢰성의 영향을 받아 공정의 열화 및 복구 비용을 줄이기 위해 최적의 검사 주기를 도입하였습니다. 개선된 알고리즘은 무작위 프로세스 및 운영 조건에서 공급망의 예상 비용을 최적화하기 위해 개발되었습니다. 결과는 무작위 운영 조건의 영향을 무시하면 신뢰할 수 없는 최적의 결과를 초래하고 공급망 관리의 경제적 성과를 저하시킬 수 있음을 나타냅니다. 공정 악화와 제조 비신뢰성의 공동 영향 하에서 공급망의 예상 총비용은 3.81% 증가하며, 최적 생산률은 6.72% 감소하고 최적의 로트 크기는 1.66% 증가합니다. 이와 유사하게, 제조업체 끝의 고정 생산능력은 공급망에서 기대되는 총비용을 증가시켜 40.64%의 최적 로트 크기를 감소시키고 가변 생산능력에 비해 36.24%의 최적 생산률을 낮춥니다. 공급망 조정을 위한 통합 생산-유지관리 정책 개선과 관련된 비용 매개변수의 민감도 분석을 통해 몇 가지 관리 통찰력을 얻을 수 있습니다. 향상된 통합 생산-유지관리 정책의 결과는 운영상의 불확실성을 제어하는 데 도움이 되지만 공급망 시스템의 여러 단계에서 처리량 손실 문제를 제어하는 데는 부족합니다. 따라서, 3단계에서는 생산 성과를 개선하고 적절한 수준의 공급에 지속적으로 액세스하기 위해 공급업체와 제조업체의 종료 시 무작위 생산 수율을 도입합니다. 그 결과 공급망 관리 전략에서 수익률 관리 정책이 필요하게 됩니다. 연구는 통합된 생산 유지 관리 정책에 생산 및 공정 수율 개선을 위한 이산 투자 전략을 통합하여 공급망의 예상 비용이 2.97% 감소하고 최적의 생산률이 18.74% 감소하고 최적의 로트 크기가 23.22% 증가한다는 것을 보여줍니다. 또한, 이 연구는 생산 수율 개선을 위해 가변 생산 용량이 고정 생산 용량을 능가한다는 것을 보여줍니다. 제조업체의 고정 생산능력이 공급망 예상 총비용의 75.37% 증가로 이어짐에 따라 최적 생산률은 27.35% 감소하고 로트 크기는 10.18% 감소했습니다. 산업 맥락에서 실질적인 적용을 위해 제안된 연구 모델의 민감도 분석과 비교 분석을 통해 중요한 경영 통찰력을 도출합니다. 모델 결과는 동적 확률적 운영 조건에서 공급망 조정을 위한 종합적인 의사결정 지원 시스템을 제시합니다. 또한, 얻은 결과는 생산 및 유지보수 관리자가 최적으로 통합된 생산 유지관리 정책을 설계하고 기술 개발에 대한 개선된 투자 계획을 선택하는 데 도움이 될 것입니다.; Supply chain management is a comprehensive process of linking the common objectives of individual players to collectively achieve improved global goals. It helps to reduce inventory management cost and give access to a wide range of facilities, resource buildup and shorter lead times. Securing continuous access to an adequate level of goods and services is the ultimate goal of supply chain management. Uncertainties abound in supply chain management due to dynamic stochastic situations at different stages of the supply chain and greatly affect its performance. These uncertainties arise from internal variable operational states to the external uncertain material supply issues and increase the need for technological advances and improved production management strategies for integrated inventory management. Ensuring an efficient and sustainable supply chain operations is closely linked to its member's productivity and reliability aspects. Under the influence of random operating conditions, the manufacturer may not be able to fulfill the shipment schedule on time, resulting in shortages and goodwill loss. Inventory cost is one of the major cost for manufacturing industries as it may represent up to 25% of firm assets. The uncertain operating conditions lead to higher inventory management costs due to greater downtime and required safety stocks. Therefore, many industries strive for improved manufacturing reliability in production management strategies to provide goods and services at minimum costs.

Manufacturing reliability is a critical factor for many industrial organizations where the production process is remarkably complex, autonomous and require a workforce with particular skills. Manufacturing reliability reduces the unit cost of production as the system operates at higher production rates, improve system productivity and process quality. Higher manufacturing reliability means less system breakdown and lower supply uncertainties. In this context, existing research has concentrated on dealing with the aforementioned issues for individual production entities. However, no research has investigated how to optimally control the issues of production, inventory and replenishment in an integrated system. Therefore, this dissertation develops a decision control system for coordination in a multi-echelon supply chain management problem under random operating conditions. In the first phase, an unreliable three-echelon supply chain model is developed under the influence of manufacturing unreliability. The impact of manufacturing unreliability on production performance, shipment schedule and supply chain costs are investigated to propose management strategies for operational and economic benefits. Discrete investment policy in technology development is introduced to improve manufacturing reliability, moreover, an investment plan is also developed for integrated production-maintenance policy.

The aim is to minimize the individual cost of supply chain members and improve supply chain performance. The operational decisions optimized in this phase are manufacturer's and supplier's production rates, number of shipments, cycle time multiples, manufacturing reliability parameter, required investment in technology development and lot size. The results prove that considering fixed production capacities are not practical for supply chain setting, especially, under the influence of dynamic stochastic production variables. As the fixed production capacity for proposed unreliable supply chain management problem leads to an increase of 38.13% in the expected total cost of the supply chain with a decrease of 29.71% in optimal lot size and a decrease of 45.34% in optimal value of manufacturer's production rate. Moreover, the investment plan for technology development at any stage of the supply chain should be made following coordinated production capacity and manufacturing reliability specifications of adjacent members. These results provide insights for the significance of manufacturing reliability and production capacity in a supply chain management system.

As manufacturing reliability and process quality are correlated phenomena, therefore, an improved integrated production-maintenance policy is developed with the addition of the inspection plan in the second phase. Furthermore, the optimal number of inspection intervals are introduced to reduce process deterioration and restoration cost under the influence of manufacturing unreliability. An improved algorithm is developed to optimize the expected cost of the supply chain under the random process and operating conditions. The results indicate that ignoring the influence of random operating conditions leads to unreliable optimal results and results in poor economic performance in supply chain management. As under the joint influence of process deterioration and manufacturing unreliability, the expected total cost of the supply chain increases by 3.81% with a reduction of 6.72% in optimal production rate and an increase of 1.66% in optimal lot size. Similarly, the fixed production capacity at manufacturer's end gives the higher expected total cost of the supply chain with an increased value of 40.64% at a 40.64% reduction in optimal lot size and a 36.24% reduction of optimal production rate compared to variable production capacity. Several managerial insights are drawn through sensitivity analysis of cost parameters related to improved integrated production-maintenance policy for supply chain coordination.

The results of improved integrated production-maintenance policy help to control operational uncertainties but lack in controlling the throughput yield loss problems at different stages of the supply chain system. Therefore, in the third phase, random production yields at supplier and manufacturer's end are introduced to improve production performance and ensure continuous access to an adequate level of supplies. The results enforce the need for yield management policies in supply chain management strategies. The study shows that incorporation of discrete investment strategy for production and process yield improvement in integrated production-maintenance policy leads to a 2.97% decrease in the expected cost of the supply chain with 18.74% reduction in optimal production rate and an increase of 23.22% in optimal lot size. Moreover, the study shows that for improved production yields, variable production capacity outperforms fixed production capacity. As the fixed production capacity of manufacturer leads to an increase of 75.37% in the expected total cost of the supply chain with a reduction of 27.35% in optimal production rate and 10.18% reduction in optimal lot size. Significant managerial insights are drawn through sensitivity analysis and comparative analysis of proposed research models for practical application in the industrial context. The model findings present a comprehensive decision support system for supply chain coordination under dynamic stochastic operational conditions. Moreover, the obtained results will help production and maintenance managers in designing optimally integrated production-maintenance polices along with selecting improved investment plan for technology developments.