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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이영해
- 발행연도
- 2014
- 저작권
- 한양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수8
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글로벌 기업들의 공급사슬 단절 및 공급 저하 등으로 입는 피해가 나날이 커지고 있는 가운데 공급사슬에 내재하는 다양한 불확실 요인에서 공급사슬의 고유 성과를 유지하고자 하는 robust supply chain에 대한 관심이 커지고 있다. Robust supply chain은 불확실한 피해로부터 입는 피해를 줄이고 고유성과를 유지하는 공급사슬을 의미하며 공급사슬의 불확실한 요인을 설계단계에서부터 고려하여 설계하기 때문에 최근 증가하는 불확실 요인으로 인한 피해를 예방하기 적합한 연구분야이다.
본 연구의 목적은 수요와 공급이 불확실한 상황으로 인해 발생하는 수요와 공급의 불균형 상황에서 robustness를 높일 수 있는 공급사슬의 설계에 있다. 본 연구에서 고려되는 수요와 공급의 불확실성은 원자재 공급자의 불안정한 상태로 인한 공급 수량 감소와 다양한 수요 시나리오를 기반으로 한 수요와 공급의 불균형 상황이다. robust supply chain의 설계를 위하여 내릴 수 있는 의사결정으로는 공장과 창고의 시설 입지 선정과 공장-창고를 거쳐 고객에게 인도되는 제품의 운송량의 결정이며 공급사슬의 robustness를 측정하기 위한 지표로는 EDC(Expected Disruption Cost)를 사용하였다.
제안하는 수리 모델은 location-allocation 문제의 하나로 문제의 크기가 커질수록 최적해를 구하는 시간이 길어진다. 따라서 비교적 빠른 계산시간에 근사해를 구할 수 있는 2차원 행렬 단위의 유전자 알고리즘을 사용하여 단일 수요 시나리오에서는 제안한 모델의 계산 시간을 90% 이상 절약할 수 있었다.
본 연구의 목적은 수요와 공급이 불확실한 상황으로 인해 발생하는 수요와 공급의 불균형 상황에서 robustness를 높일 수 있는 공급사슬의 설계에 있다. 본 연구에서 고려되는 수요와 공급의 불확실성은 원자재 공급자의 불안정한 상태로 인한 공급 수량 감소와 다양한 수요 시나리오를 기반으로 한 수요와 공급의 불균형 상황이다. robust supply chain의 설계를 위하여 내릴 수 있는 의사결정으로는 공장과 창고의 시설 입지 선정과 공장-창고를 거쳐 고객에게 인도되는 제품의 운송량의 결정이며 공급사슬의 robustness를 측정하기 위한 지표로는 EDC(Expected Disruption Cost)를 사용하였다.
제안하는 수리 모델은 location-allocation 문제의 하나로 문제의 크기가 커질수록 최적해를 구하는 시간이 길어진다. 따라서 비교적 빠른 계산시간에 근사해를 구할 수 있는 2차원 행렬 단위의 유전자 알고리즘을 사용하여 단일 수요 시나리오에서는 제안한 모델의 계산 시간을 90% 이상 절약할 수 있었다.
목차
그림 목차 iii표 목차 iv요 지 v제 1장 서 론 11.1 연구배경과 목적 11.2 논문의 구성 3제 2장 기존연구 52.1 공급사슬의 불확실성 52.2 Robust supply chain 8제 3장 Robust supply chain 설계 모델 123.1 문제의 정의 123.2 문제의 가정 및 기호 173.3 수리모델 19제 4장 2차원 행렬단위의 유전자 알고리즘 개발과 적용 224.1 유전자 알고리즘의 개요 224.2 2차원 행렬단위의 유전자 알고리즘 254.2.1 유전자 표현 방법 및 초기해 생성 254.2.2 적합도 평가 274.2.3 교차 연산 284.2.4 돌연변이 연산 31제 5장 수치실험 335.1 실험환경 335.2 단일 수요 시나리오에서의 CPLEX 실험결과 345.3 비용 최소화 모델과 robust supply chain의 비교 355.4 단일 수요 시나리오에서 유전자 알고리즘 실험 및 비교 분석 375.5 복수의 수요 시나리오에서 유전자 알고리즘 실험 및 분석 39제 6장 결 론 42참고문헌 44부 록 47A. 유전자 알고리즘의 pseudo code 47B. 유전자 알고리즘의 pseudo code (mutation) 48C. 유전자 알고리즘의 pseudo code (crossover) 49D. 유전자 알고리즘의 pseudo code (selection) 50ABSTRACT 51감사의 글 52
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