수요 예측 과정에서 발생하는 수요 변동에 의한 정보 지연 효과에 관한 연구

문성암 ( Seongam Moon ),이준영 ( Junyoung Lee ),박세훈 ( Sehoon Park ) 한국로지스틱스학회 2019 로지스틱스연구 Vol.27 No.2

수요 예측을 하는 의사결정자들은 수요의 급격한 변동이 발생하면 변동된 정보를 즉각적으로 받아들이지 못하기 때문에 정보 지연 효과가 발생하며, 이는 의사결정자들의 경험에 따라 다르게 나타난다. 우리는 수요 예측 과정에서 평소에 수요의 작은 변동을 경험한 의사결정자들은 그렇지 않은 의사결정자들보다 급격한 변동이 발생했을 때 더 늦게 반응할 것으로 예상하는데, 그 이유는 평소에 작은 변동을 경험한 의사결정자는 작은 변동을 소음으로 받아들여서 실제 신호인 급격한 변화에 늦게 반응하는 휴리스틱이 작용할 것으로 판단하기 때문이다. 따라서 본 연구에서 우리는 평소에 수요에 작은 변동이 있는 경우에 그렇지 않은 경우보다 급격한 수요의 변동이 발생한 경우에 정보 지연 효과가 더 크게 나타날 것이라는 가설을 세우고 이를 실험을 통해 검증하였다. 실험은 웹페이지를 통해 진행되었고, 피실험자는 평소에 작은 변동을 경험하지 못한 그룹과 작은 변동을 경험한 그룹으로 구분하여 실험에 참가하며, 실험에서 평소의 수요 대비 300% 크기의 급격한 수요를 경험한 다음에 나타나는 수요예측에서 정보 지연 효과의 차이가 있는지 관찰하였다. 급격한 수요의 변동 이후에 작은 변동을 경험하지 못한 그룹은 얼랑분포에서 1차 지연(first order delay) 패턴이 나타났으며, 작은 변동을 경험한 그룹은 고차 지연(higher order delay) 패턴이 나타났다. 이는 작은 변동을 경험한 그룹에 일종의 휴리스틱이 작용하여 정보 지연 효과가 발생했기 때문인데, 우리는 이 휴리스틱을 ‘크라잉울프 바이어스(Crying Wolf Bias)’라고 명명한다. 본 연구는 수요 예측 과정에서 평소에 경험하는 작은 변동이 유발하는 휴리스틱의 작용으로 정보 지연 효과가 다르게 나타난 것을 확인하였다는 점에서 의의가 있다. Decision-makers who make demand forecasts have a delay effect because they can not immediately accept the changed information if the demand fluctuates suddenly, which varies depending on the decision-maker’s experience. We expect that decision makers who have experienced smaller demand fluctuations would respond more slowly to radical demand shock than those who have not, because the heuristic that cognize small fluctuations as noise and respond slowly to actual demand shocks acts on the former. Therefore, in this study, we hypothesized that information delay effects would be greater when there is a small fluctuation in demand and when there is a sudden change in demand rather than when it is not. Experiments were conducted on a web page. Subjects participated in the experiment by dividing them into groups that had not experienced small fluctuations and small fluctuations, and experienced rapid demand of 300%. In the next demand forecast, we observed whether there is a difference in information delay effect. The first order delay pattern was observed in the Erlang distribution and the higher order delay pattern was observed in the groups experiencing small fluctuations after the rapid fluctuation of demand. This is due to the fact that a heuristic has been applied to a group experiencing small fluctuations, resulting in information delay effects. We call this heuristic as “Crying Wolf Bias”. This study is meaningful in that it shows that the information delay effect is different due to the action of heuristic caused by small fluctuation which is usually experienced in demand forecasting process.

해군 전투함정의 확률기반 계획정비 효과성 연구

최진우(Jinwoo Choi),문성암(Seongam Moon),조원영(Wonyoung Cho) 대한산업공학회 2021 대한산업공학회지 Vol.47 No.2

해군 전투함정의 계획정비 효과 추정

최진우(Jinwoo Choi),문성암(Seongam Moon) 한국경영과학회 2021 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6

고장함수는 수명별 고장 발생 확률을 나타내는 함수이다. 이전의 연구에서는 해군 함정 엔진의 고장함수를 도출하고, 총수명주기 동안 고장확률의 변화에 따라 계획정비 주기를 변경(확률 기반형 계획정비)해야 한다는 연구가 수행되었다. 확률 기반형 정비에 적용된 고장함수는 계획정비를 수행하면서 기록된 고장 데이터로부터 도출되었다. 정비제도는 이전의 정비효과가 제거된 데이터를 활용하여 분석하여야 한다. 정비효과란, 계획정비를 수행하여 감소되는 고장량이다. 본 연구에서는 제거해야할 정비효과를 도출하기 위해 베이지안 추정법을 활용하였다. 해군의 엔진 운용자를 대상으로 설문조사를 수행하여 정비효과에 대한 사전지식(사전분포)을 구성하고 엔진 고장 데이터를 활용하여 정비효과(사후분포)를 도출하였다. 사후분포를 통한 분석결과 함정 엔진의 부대정비는 예방의 효과가 낮았다. The failure function represents the probability of occurrence of failure by life. A study was conducted to derive the failure function of the naval ship engine and to change the planned maintenance cycle according to the change in the failure probability during the total life cycle. The failure function applied to the probability-based maintenance was derived from the recorded failure data while performing the planned maintenance. The maintenance system should be analyzed using the data from which the maintenance effect has been removed. In this study, the Bayesian estimation method was used to derive the maintenance effect to be eliminated. A survey was conducted on engine operators to establish a prior distribution of maintenance effects. As a result of the analysis, the effect of preventive maintenance was low, and the effect of corrective maintenance was relatively large.

해군 전투함정의 계획정비 효과 추정

최진우(Jinwoo Choi),문성암(Seongam Moon) 대한산업공학회 2021 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2021 No.6

고장함수는 수명별 고장 발생 확률을 나타내는 함수이다. 이전의 연구에서는 해군 함정 엔진의 고장함수를 도출하고, 총수명주기 동안 고장확률의 변화에 따라 계획정비 주기를 변경(확률 기반형 계획정비)해야 한다는 연구가 수행되었다. 확률 기반형 정비에 적용된 고장함수는 계획정비를 수행하면서 기록된 고장 데이터로부터 도출되었다. 정비제도는 이전의 정비효과가 제거된 데이터를 활용하여 분석하여야 한다. 정비효과란, 계획정비를 수행하여 감소되는 고장량이다. 본 연구에서는 제거해야할 정비효과를 도출하기 위해 베이지안 추정법을 활용하였다. 해군의 엔진 운용자를 대상으로 설문조사를 수행하여 정비효과에 대한 사전지식(사전분포)을 구성하고 엔진 고장 데이터를 활용하여 정비효과(사후분포)를 도출하였다. 사후분포를 통한 분석결과 함정 엔진의 부대정비는 예방의 효과가 낮았다. The failure function represents the probability of occurrence of failure by life. A study was conducted to derive the failure function of the naval ship engine and to change the planned maintenance cycle according to the change in the failure probability during the total life cycle. The failure function applied to the probability-based maintenance was derived from the recorded failure data while performing the planned maintenance. The maintenance system should be analyzed using the data from which the maintenance effect has been removed. In this study, the Bayesian estimation method was used to derive the maintenance effect to be eliminated. A survey was conducted on engine operators to establish a prior distribution of maintenance effects. As a result of the analysis, the effect of preventive maintenance was low, and the effect of corrective maintenance was relatively large.

수요예측에서의 이상점 인지 휴리스틱에 관한 연구

변준현 ( Junhyun Byun ),문성암 ( Seongam Moon ) 한국로지스틱스학회 2019 로지스틱스연구 Vol.27 No.1

수요예측 과정에서 주변의 데이터들과 큰 차이를 보이는 데이터는 관리가 필요하다. 이를 이상점 관리라고 한다. 데이터가 소음이면 제거하는 것이 맞지만, 신호였다면 제거는 잘못된 것이다. 수요를 예측하는 과정에서 신호인지 소음인지에 대한 판단은 어려운 일이다. 본 연구에서는 신호와 소음의 기준을 정하는 것은 접어두고, 수요예측 과정에서의 판단(이하 ‘과정판단’이라 명함)보다 일정 기간 후의 결과적 판단(이하 ‘결과판단’이라 명함)에서 이상점을 보다 잘 인지한다는 것을 실험을 통해 검증한다. 한 명의 피실험자는 크게 두 번의 의사결정을 내린다. 한 번은 1일 단위로 수요를 예측하고, 다른 한 번은 과거 데이터를 한데 모아서 예측한다. 두 실험의 수요는 동일하며 이상점이 포함되어 있다. 실험결과는 과정판단이 결과판단에 비해 이상점을 잘 식별하지 못하는 것으로 나타났다. 즉 과정판단은 평균으로부터 멀리 떨어진 수요를 이상점으로 여겨 예측과정에서 제외시키는 비율이 결과판단보다 낮았다. 이는 과정판단이 결과판단보다 예측정확도가 높다는 것을 의미하지는 않는다. 다만 과정판단의 경우 이상점 관리가 제대로 이루어지지 않을 가능성이 높음을 보여준다고 할 수 있다. In the process of forecasting the future using past data, we can increase accuracy of forecasting by deleting strange data. This is outlier management. If we analyze past data frequently, it is not easy to distinguish specific data away from the average. It is still difficult for this process to decide that deleting such data is better. In this research, we verify through experimentation that judging after the process (hereinafter ‘consequence judgment’) is more rigorous than judging during the process (hereinafter ‘in-process judgment’). Each subject makes two major decisions. They forecast the demand on a daily basis, and then forecast once more with all previous data. The demand includes outlier. As a result, the proportion of outlier detection in in-process judgment is less than in consequence judgment. This does not mean that the forecasting accuracy of progress judgment is higher than result judgment. In case of in-process judgment, it only can be shown that there is a high possibility that outlier management is not appropriately performed.

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.

해군 전투함정의 계획정비 효과 추정

최진우(Jinwoo Choi),문성암(Seongam Moon) 대한산업공학회 2021 대한산업공학회지 Vol.47 No.6

고장확률 기반 계획정비 대기행렬 시뮬레이션: 해군 전투함정을 중심으로

박정서(Jeongseo Park),문성암(Seongam Moon),최진우(Jinwoo Choi) 대한산업공학회 2021 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2021 No.6

As the naval maintenance policy, the ROK Navy is adopting a planned maintenance which means maintenance is executed for battleships based on their operation time. Although a regular maintenance cycle would give us some stable manner, it is limited to cover the failure rate of battleships. Also, the appropriateness of the length of the maintenance cycle should be considered. In this study, we can see the effectiveness and efficiency, if the planned maintenance could be adopted based on the probabilities of failure instead of the regular cycles. This approach for the planned maintenance has been tried in previous study(Choi et al., 2020) only for one ship. I will, however, adopt the planned maintenance for a group of the same class(000-0) battleships which is made up of six battleships. Especially, I simulated the maintenance capability of the naval shipyards very similar to the actual one in my study. The planned maintenance based on probability could not keep its regular maintenance cycle. If I make the maintenance capability a constant value, the waiting time for maintenance for battleships will be prolonged. This prolonged waiting time makes the operation readiness level of the ROK Navy lower than before. The total count of maintenance performance, the failure rate between each maintenance, the mean time between each maintenance, and the available rate have been analyzed by the maintenance queue method in the study. It was compared with the schedule period planning maintenance model currently being carried out by the Navy.

할당방식이 해군함정 전투력에 미치는 영향에 관한 연구

이호 ( Ho Lee ),문성암 ( Seongam Moon ) 한국로지스틱스학회 2017 로지스틱스연구 Vol.25 No.2

본 연구를 통해 전시 전투함의 연료수요 대비 공급이 원활하지 못할 때, 할당방식에 따라 함 가동률과 연료효율이 어떻게 변하는지를 확인하고 적합한 할당방식을 추천하고자 한다. 이를 위해 1척의 지원함과 2척의 전투함으로 이루어진 공급사슬을 한정하여 3일 주기로 주문이 이루어지는 주기적 주문시스템을 모델링하였다. 다양한 패턴으로 일정범위의 랜덤수요를 매일 발생시키고, 청구량에 비례한 할당(비례/Proportional), 더 많이 청구한 함정에 가중치를 두는 할당(선형/Linear), 더 적게 청구한 함정을 우선 고려하는 할당(균등/Uniform), 많이 청구한 함정을 우선 지원하는 할당(편중/Bias), 청구량과 연비(속력별 연료소모량)정보를 활용하여 할당(적본/Turn&Earn)하는 경우를 테스트하였다. 결과분석을 위해서는 함정의 작전기동 제한 일수와 타 함정이 쓰고 남은 잔존량(Overage)을 비교하여 어떠한 방식이 효과·효율적인지를 확인하였다. 시뮬레이션 결과 청구량이 작은 함정에 기동할 수 있는 최소 연료 할당을 보장해주는 균등할당과 적본할당이 함정의 가동률과 연료효율을 최대로 높일 수 있었다. 그리고 수요패턴과 공급비율에 따른 상황별 우수 할당방식을 추천하였다. 이러한 결과가 군수품 공급부족상황이 발생했을 때 보다 효율적으로 할당할 수 있는 방법 연구에 활용되어 군 전투력 향상에 도움이 되기를 기대한다. This paper shows that after measuring the effect of allocation method for navy warship combat power in fuel supply shortage, we find the best allocation method for the rate of operation and fuel efficiency. Three types of R.O.K. navy warships are selected for measuring the effect of allocation method. We made a simulation settings that 1 supply ship and 2 warships. Supply ship provides fuel to both of warship and each warship order and receives it at the same period(3 days). 4 demand patterns of fuel using for navigation are simulated. The results are shown as follows : First, uniform and turn&earn allocation are the better method for the rate of operation and fuel efficiency than others. Second, the better allocation methods are changed depending on demand patterns and supply rate. We expect that the results of this study will be applied to the various supply chains and logistics fields.

참여자의 기회주의 성향이 공급사슬 풀링 효과에 미치는 영향

정동진 ( Dongjin Jeong ),문성암 ( Seongam Moon ),최진우 ( Jinwoo Choi ) 한국로지스틱스학회 2020 로지스틱스연구 Vol.28 No.2

Pooling works when the needs of the participants are independent or exclusive. Those who remain in demand can fill those who lack. However, this study began by wondering what would happen if participants had opportunism in this pooling process. The hypothesis is that the opportunism of the participants reduces the pooling effect. Experiment and simulation were combined to test this hypothesis. The experiment confirmed that the subject had opportunism in the pooling situation. And the simulation confirmed the impact on pooling. After the morning sale was completed, the experiment subjects received help for afternoon sale by pooling. When pooling, the order quantity was checked for distortion in order to receive more. It is expected that phantom orders will increase when receiving an additional supply rather than a return. And the experiment was to see how much occurs. The overall pooling effect was measured by implanting the decision function found in the experiment into the simulation model. Pooling consists of one seller and two buyers. The effect is quantified by simulating the case that one buyer has opportunism and non-opportunism.