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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.5
- 수록면
- 625 - 635 (11page)
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오늘날 기업환경은 순방향물류(Forward Logistics)와 역방향물류(Reverse Logistics)의 흐름이 동시에 발생하고 이를 분리해서 물류 체인을 구성할 경우, 각각의 물류 흐름은 최적화될 수 있지만, 기업의 전체물류 체인은 최적화 될 수 없다. 따라서 두 물류 체인을 통합해서 자원 순환형공급사슬(CLSC: closed-loop supply chain) 을 구성하는 것은 기업의 비용절감을 위해서 반드시 필요한 요소이다.
따라서, 본 연구에서는 순환형공급사슬의 환경에서 순방향물류의 도매점과 역방향물류의 처리센터에서 재고를 통합하여 관리함으로써 수요에 따른 재고가 모자란 경우 순방향물류의 제조업자에게 가져올 것인지, 역방향물류의 회수센터에서 사용이 끝난 제품의 회수를 기다릴 것인지를 선택함으로써 비용을 절감하고, 순방향물류의 소매점과 역방향물류의 회수센터를 통합함으로써 시설운영비용 또한 절감하는 모델을 구축하였다. 또한, 제안 모델의 유효성을 검증하기 위하여 최적화 기법중 하나인 유전적 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)을 이용하였으며, GA의 파라미터를 적절하게 조정하여 해의 질을 높이고 시뮬레이션 계산 시간을 단축하는 하이브리드 GA (Hybrid Genetic Algorithm:hGA)를 제안하였다.
따라서, 본 연구에서는 순환형공급사슬의 환경에서 순방향물류의 도매점과 역방향물류의 처리센터에서 재고를 통합하여 관리함으로써 수요에 따른 재고가 모자란 경우 순방향물류의 제조업자에게 가져올 것인지, 역방향물류의 회수센터에서 사용이 끝난 제품의 회수를 기다릴 것인지를 선택함으로써 비용을 절감하고, 순방향물류의 소매점과 역방향물류의 회수센터를 통합함으로써 시설운영비용 또한 절감하는 모델을 구축하였다. 또한, 제안 모델의 유효성을 검증하기 위하여 최적화 기법중 하나인 유전적 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)을 이용하였으며, GA의 파라미터를 적절하게 조정하여 해의 질을 높이고 시뮬레이션 계산 시간을 단축하는 하이브리드 GA (Hybrid Genetic Algorithm:hGA)를 제안하였다.
목차
요약
Ⅰ. 서론
II. 선행연구
III. 물류원가 절감을 위한 재고관리시스템 모델구축
Ⅳ. 물류원가 절감의 최적화 기법 및 시뮬레이션
Ⅴ. 결론
참고문헌
Abstract
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