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부분정보 하 군 재고관리 모델의 효과적 주문량 조정 알고리즘 연구
지원찬 ( Wonchan Ji ),문성암 ( Seongam Moon ) 한국로지스틱스학회 2018 로지스틱스연구 Vol.26 No.2
본 논문은 군의 수리부속 재고관리 모델에서 주문량 조정 알고리즘(adjustment algorithm)에 대해 시스템 다이나믹스 관점에서 연구하였다. 특히 의사결정 매커니즘이라 할 수 있는 피드백 관계에 주목하였다. 군 재고관리 의사결정에 직접적으로 영향을 주는 요소 중 하나로 수요예측정확도가 있다. 관련 훈령에 의거 75% 수준의 수요예측정확도 목표가 설정되어 있으며, 이에 따라 품목관리관의 소요관리 매커니즘에는 예측수요(사전 주문량)와 실수요의 일치를 위한 통제행위가 반영되어 있다. 이러한 정확도 기반의 재고관리 접근은 높은 재고고갈 위험에 직면할 수 있다. 이는 작전지원의 효과성을 보장하기 위해 관리대상의 속성이나 중요도를 고려하는 재고관리 방식으로 보완할 수 있다. 이에 본 연구는 수요예측정확도 향상 피드백 구조와 재고중요도 반영 피드백 구조를 비교분석한다. 두 가지 모델은 부분정보라는 상황에서 시뮬레이션되었다. 축적된 자료가 많지 않아 수요의 분포를 가늠하기 힘든 상황으로 자료 수가 30개 이하인 경우에 한정하였다. 이는 신규 도입된 특정 장비에 대한 군 수리부속 재고관리의 상황에 보다 근접하기 위한 설정이다. 부분정보 하에서 의사결정자는 범위접근형(range approach)이다. 또 다양한 수요를 가정하였다. 즉 일정한 범위에서 평탄한 레벨수요, 추세가 반영된 수요, 계절지수가 반영된 수요의 3가지 수요상황에 대해 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션 결과, 정확도 기반유형보다 중요도 기반 유형이 군의 수리부속 재고관리에 보다 적합한 것으로 나타났다. In this paper, we have studied the adjustment algorithm of the inventory management model of the military from the viewpoint of system dynamics. In particular, we focused on the feedback relationship, which can be called the decision-making mechanism. One of the factors directly affecting the military inventory management decision is demand forecast accuracy. According to the relevant directive, the demand forecast accuracy level is set at 75% level. Therefore, the item management mechanism of the item manager reflects the control action for the prediction demand(pre-order quantity) and actual demand. This accuracy-based inventory management approach can face high inventory depletion risks. This can be complemented by an inventory management approach that takes into account the nature and importance of the managed objects to ensure the effectiveness of operational support. This study compares and analyzes the demand feedback accuracy improvement feedback structure and inventory importance feedback reflecting structure. Both models were simulated in the context of partial information. This is limited to cases where there is not enough data to accumulate data and the demand for observations is less than 30 on the assumption that demand dispersion is difficult to determine. This is a setting that is closer to the situation of military inventory management for the newly introduced specific equipment. Under partial information, the decision maker is a range approach. We also assumed various demands. They were simulated for three levels of demand: a flat level demand, a demand reflecting trend, and a demand reflecting seasonality. The simulation results show that importance-based feedback structure is better suited for managing military repair parts inventory than accuracy-based approach.
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