자료포락분석(DEA)에 의한 제품계열의 효율성 분석 = (An) Analysis of Efficiencies for Product Lines by Data Envelopment Analysis(DEA)

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 제조기업에서 자료포락분석(DEA) 방법을 활용하여 제품계열의 효율성을 분석하고자 하였다. 우선, 제조기업에 DEA 방법을 적용할 수 있음을 보였으며, 경쟁력 향상을 위한 제조전략과 경쟁전략을 수립하기 위하여 DEA 방법을 제품계열에 대한 다양한 투입요소와 산출요소를 비교하여 효율성을 분석하였다.
본 연구에서는 비교적 많은 부품계열을 생산하는 자동차부품 제조기업을 사례기업으로 선정하여 DEA 방법을 적용하였다 제품의 개발과 운영에 관계되는 내용인 개발기간, 투자금액, 소요인원, 기술의 신규성 및 점유면적을 투입요소로 선정하였다. 산출요소로는 매출액, 다양성, 생산능력, 품질성과, 납기성과를 선정하였다. 모두 30개의 제품계열에 대해서는 상대적인 효율을 기술효율성으로 비교해 본 결과 그 중 12개가 비효율적인 제품계열로 나타났다. 비효율적으로 판정된 제품계열에 대해서는 투입요소에 대한 과다치를 분석하고, 또 산출요소에 대해서는 부족량을 분석하여 경영효율의 개선방향을 찾았다. 아울러 제품계열별로 상대적인 효율성의 비교를 통하여 기업 내부적으로 발전적인 경쟁을 하는데도 활용할 수 있도록 하였다. 또한 제품개발의 신규 프로젝트에서 투여하고자 하는 개발기간과 투자금액 및 기술의 신규성에 대해 평가 기준으로 활용할 수 있도록 하였다. 기술효율성 이외에도 각각의 제품계열별로 순수 기술효율성과 규모효율성을 분석하였고 전체 효율성과 경영효율성도 분석하였다. 이러한 효율성 분석을 통하여 제조기업의 향후 개선방향을 설정하고, 경쟁력있는 제품을 개발·생산하는데 도움을 주고자 하였으며, 신속한 의사결정과 관리방법의 개선에 기여할 수 있음을 보였다.
본 연구의 결과 DEA 방법을 제조기업에 적용함으로써 다양한 제품계열을 가진 제조기업의 발전에 많은 도움이 될 것으로 기대되었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aimed to apply DEA(data envelopment analysis) method to analyze the development and operations efficiencies of product lines in an automotive components manufacturing company. DEA method was primarily used to evaluate relative efficiencies of not-for-profit organizations or programs. However, this study has shown that DEA is successfully applicable to the manufacturing companies.
As for DEA input factors, production line space and number of workers were selected to reflect operations management. Development lead time, total development investment, and the newness of development technology employed were selected to reflect development effort. Yearly sales amount, production capacity, number of different cars the product lines fit, quality cost claimed and line stop hours at the auto makers assembly lines due to the unsatisfactory deliveries were selected as for DEA output performance factors.
30 product lines were investigated and 12 of them turned out to be inefficient, and 7 of those 12 were under 80% efficiency. However, we could make a conclusion that most of the product lines performed their best or near best technical efficiencies. Those inefficient product lines were distinguished with the reference of efficient dominant product lines. In addition, the amount of slacks for each input factor was computed by the sensitivity analysis of DEA.
All these DEA results were utilized to improve the production efficiencies of the inefficient product lines. Cost reduction, quality improvement, development ability improvement, and specialization were recommended for each inefficient product lines. Also, those results can be benchmarked for the new product development project in planning lead time, investment amount and new technology to employ.
Solvers in Microsoft Excel was used to solve many LP problems in DEA method. We should note here that Excel Solver was very convenient in data manipulation solving LP problems.

목차 (Table of Contents)

• 목차
• Ⅰ. 서론 = 1
• 1. 문제의 제기 = 1
• 2. 연구배경과 연구목적 = 3
• 3. 연구의 방법 = 6
• Ⅱ. 자동차 산업의 환경변화 = 9
• 1. 국내 자동차 산업의 환경변화 = 9
• 2. 자동차업계의 경쟁력 강화 노력 = 14
• Ⅲ. 효율성 평가에 관한 이론 = 19
• 1. 효율성의 개념과 측정 방법 = 19
• 2. 기술효율성과 전체효율성 = 20
• 3. DEA 모형에 의한 효율성 측정 = 24
• Ⅳ. 자료포락분석 (DEA) = 27
• 1. DEA 모형의 기본이론 = 27
• 2. CCR 모델과 쌍대문제 = 33
• 3. 우위 집합과 효율성 개선 = 35
• 4. 볼록집합 모형 (convex model) = 36
• 5. 경영효율성 모형 = 43
• Ⅴ. 사례 기업의 분석 = 44
• 1. 사례기업의 개요 = 44
• 2. 평가대상과 투입 및 산출요소 = 45
• 3. 제품계열의 개요 = 49
• 4. 자료포락분석에 의한 제품계열 평가 = 54
• Ⅵ. 결론 = 75
• 1. 연구 요약 및 결론 = 75
• 2. 연구의 한계와 향후의 연구 = 76
• 부록 = 79
• 참고문헌 = 113
• ABSTRACT = 117