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- 저자 : 김이석 ( Sok Lee Kim ) (검색결과 2 건)
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김태현 ( Tae Hyun Kim ),오문성 ( Moon Sung Oh ),김이석 ( Lee Sok Kim ) 한국로지스틱스학회 2011 로지스틱스연구 Vol.19 No.1
지금까지 소매업자와 제조업자 사이의 ``POS(Point of Sale) 정보의 공유 방법``, ``VMI(Vendor-managed Inventory) 방법``, ``CPFR(Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment) 방법`` 등과 같은 협업(Collaboration) 방식들이 어떠한 상황에 더 적합한지에 대한 연구는 충분히 이루어지지 않았다. 기업에서도 구체적으로 어떠한 방법론, 즉 이러한 협업 유형이 어떤 경영환경에서 회사에 도움이 될 것인가에 대하여 이해하지 못하고, 새로운 방법이 출현하면 수동적으로 도입하여 활용하고 있는 경우가 대부분이었다. 이러한 차원에서 본 연구에서는 수요의 특성과 정보 교류를 통한 기업간 협업 유형인 POS 정보 공유 방법, VMI 방법, 그리고 CPFR 방법 간의 상관관계를 규명하여 어떠한 상황에서 어떠한 협업 방식이 바람직한지에 대한 결론을 도출하여 기업들의 적합한 공급체인전략을 수립하는 지침을 마련하고자 한다. POS 정보 공유 방법은 VMI 방법과 CPFR 방법 보다 우월한 결과를 보여주지 못하였다. 채찍현상(Bullwhip Effect)과 누적 미충족량(Backlog) 관점에서는 대체로 CPFR 방법이 우수하게 나타났고, 재고량 측정에서는 VMI 방법과 CPFR 방법이 상황에 따라 더 좋은 성과를 보여주고 있다. 즉, 수요가 계절적이고 변동성이 높은 경우에는 CPFR 방법이 VMI 방법 보다 나은 결과를 보여주고 있고, 반면에 안정적이고 수요의 변동이 적은 경우에는 VMI 방법이 더 우수한 것으로 나타났다. There have been a lot of researches and discussions concerning on POS, VMI, and CPFR in retailing and manufacturing industries. The methods have been adopted actively and implemented broadly in business environments. However, there were not enough studies explaining relationships between the three methods and market environments. Retailing and manufacturing companies just adopted the methods whenever a newer method is introduced as a more sophisticated one. Practitioners were not aware of which methods are fitted well into certain market environments so that unnecessary resources might be wasted. The objective of this research is to pursue relationships between demand characteristics from customers and collaborative methods such as POS, VMI, and CPFR, and to provide practitioners with a better guideline when they try to design their supply chain strategy. In data analysis, POS was not better than VMI and CPFR. In terms of bullwhip effect and backlog data, CPFR was in general better and in inventory performance, VMI and CPFR showed similar levlel of performance in different environments. That is, under seasonal demand pattern and higher demand variability, CPFR was better than VMI while under level demand pattern and low demand variability environments, VMI showed better performance than CPFR.
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의사결정자의 평균고정 휴리스틱이 공급사슬에 미치는 영향에 관한 연구
문성암 ( Seong Am Moon ),석순복 ( Sun Bok Seok ),박재향,김이석 ( Sok Lee Kim ) 한국로지스틱스학회 2012 로지스틱스연구 Vol.20 No.1
본 연구는 개인의 휴리스틱이 공급사슬에 어떠한 영향을 미치는지 실험과 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 우선 뉴스벤더 실험을 통해 개인의 주문량 의사결정시 어떠한 휴리스틱이 발생하는지 파악하였다. 그리고 파악된 휴리스틱을 시뮬레이션 모델에 반영하여 공급사슬에서의 영향 정도를 파악하였다. 연구 시작 전 다른 휴리스틱 유형, 예를 들면 수요추종이나 도박사의 오류 등도 가정하였으나 실험 데이터 분석 결과 피실험자 대부분이 수요 상황에 상관없이 평균에 고착되는 휴리스틱을 보였다. 이렇게 도출된 평균고정 휴리스틱이 다단계 공급사슬에 미치는 영향을 확인하기 위해 스터만(Sterman, 2000)의 맥주배송 게임 모델의 기본 인과구조를 그대로 활용하여 시뮬레이션을 모델링하였다. 기본모델과 평균고정 휴리스틱을 적용한 모델을 비교분석한 결과 평균고정 휴리스틱이 공급사슬에서 단계별 주문량 변동폭을 줄여 채찍효과(Bullwhip Effect)가 줄었으며, 일반수요에서는 매우 합리적인 모델로 확인되었다. 하지만 계절수요와 같이 주기별 수요평균의 변동이 큰 상황에서는 신속히 대응하지 못해 재고유지비용과 재고부족비용을 많이 초래하였다. 본 연구는 공급사슬 성과라는 거시적 변수와 개인의 의사결정이라는 비교적 미시적 변수를 동시에 적용하여 분석하였다는 점에서 기존 연구와 차별성을 보인다. The purposes of this thesis were to find out the effects of the decision maker`s mean anchoring heuristic on the supply chain. We had an newsvendor experiment to retrieve decision maker`s ordering patterns. We defined three types of ordering behavior depending on heuristic with formula and six demand types, and classified them. As a result, almost subjects used mean anchoring heuristic. We designed the basic and M type supply chain simulation using causal structure of Beer Distribution Game in Sterman(2000). Basic model is the same as the casual structure and M type model is applied the formula of mean anchoring heuristic. The simulation results are as follows : If unit stock keeping cost and unit stock-out cost are the same, M type model has cost 1375 times less than the basic model in normal distribution demand and basic model always shows the better performance in seasonal demand. We also found out that M type decision maker`s conservativeness probably make the bullwhip effect of the supply chain reduced. This study shows the difference from other studies in that we analyzed the effect of the individual factor on the supply chain using experiment and simulation consequently.
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