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우붕(Peng Yu),이장회(Jang Hee Lee) 한국산업경영학회 2013 경영연구 Vol.28 No.3
시장에 제공하는 제품의 목록을 의미하는 제품 혼합비는 기업의 수익성에 영향을 미치는 매우 중요한 요소이다. 기업은 고객이 선호하는 제품 속성을 규명하여 제품 생산에 적극 반영해야 하고 제품 혼합비를 최적으로 운영해야 한다. 반도체 제품은 복잡한 제조 공정을 가지는 제품으로 반도체 제품 투자에 대한 전반적인 수익을 개선하고 효율적으로 자원을 활용하기 위해서는 최적의 제품 혼합비를 설정해야 한다. 본 연구는 DEA-super efficiency 모델과 Apriori 알고리즘을 활용하여 효율을 산출하고 반도체 제품 고객의 구매 속성을 규명함으로써 최적의 제품 혼합비를 결정하는 분석방법을 제시한다. 제시한 분석방법은 DEA-super efficiency 모델을 적용하여 반도체 제품 속성의 유형별로 제품 생산 효율과 고객 그룹별 효율 값을 산출한다. 또한, Apriori 알고리즘을 적용하여 반도체 제품 속성에 대한 고객의 구매 특성을 제품 혼합비 결정에 반영한다. 본 연구에서 제시한 분석방법을 국내 반도체 제조 기업 데이터에 적용함으로써 실무적용 타당성을 평가하였다. 실무적용 타당성 분석을 수행한 결과, 제시한 분석 방법이 반도체 제품의 최적 혼합비를 효과적으로 결정할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. Product mix, which means the list of products provided to the market, is an important factor affecting a company's profitability. A company should identify the customer's preferred product attributes, reflect the attributes in the production and arrange the optimal product mix. The semiconductor product is a product which has complex manufacturing process. In order to efficiently utilize resources and improve the overall profitability of investment for semiconductor products, the optimal product mix should be set. This study proposes a method using DEA-super efficiency model and Apriori algorithm to determine the optimal product mix by calculating the efficiencies and deriving the customers' purchasing preference. The proposed method uses the DEA-super efficiency model to calculate the efficiencies of the product attribute types and the efficiencies of the customer groups. In addition, the Apriori algorithm is used to reflect the customers' preferred attribute type for determining the product mix. In this study, we assessed the practical application's feasibility of the proposed method by applying it to a Korean semiconductor manufacturing company. The result shows that the proposed method can effectively determine the optimal mixing ratio of semiconductor products.
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