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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 서울대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
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철강 산업은 제품의 종류가 다양하고, 수요가 불확실하며 자본비용이 높기 때문에 전통적으로 주문생산방식(Make-to-Order, MTO)을 채택해 왔다. MTO 생산 방식은 재고를 보관하지 않고 주문이 들어올 때마다 생산하여 재고 보관에 대한 위험은 적지만 고객 리드타임이 길고, 공정 처리 횟수의 증가로 인한 고정비용이 크게 발생한다. 이에 본 연구에서는 철강 산업의 한 분류인 특수강 산업(Special Steel Mill Industry, SSM)을 대상으로 생산 공정의 일부를 재고생산방식(Make-to-Stock, MTS)으로 대체하는 연구를 진행하였다.
본 연구에서 고려하는 MTO 방식과 MTS 방식을 혼합하여 적용하는 전략을 Push-Pull hybrid 전략이라 하는데, 해당 전략의 기대효과로는 불확실한 수요를 가지는 제품을 묶어 생산함으로써 얻을 수 있는 Risk pooling 효과와 연속생산을 통한 고정비용 감소 효과, 그리고 일부 공정을 미리 처리하여 얻을 수 있는 고객 리드타임 감소 효과가 있다.
Push-Pull hybrid 전략을 적용하기 위해서는 첫째, MTO 방식과 MTS 방식의 경계(boundary)에 보관할 반제품(semi-finished product)을 결정하는 문제와 둘째, 도출된 반제품을 얼마나 생산하여 보관할지 결정하는 문제가 필요한데, 본 논문에서는 전략적으로 보관할 반제품을 결정하는 첫 번째 문제를 특수강 산업의 특성과 Push-Pull hybrid 전략의 기대효과를 고려하여 최적화 문제로 모형화하였다.
모형화는 Push-Pull hybrid 전략의 효과를 제고하기 위해 반제품으로부터 일정 비중 이상의 완제품이 생산 가능하도록 하면서 반제품이 미리 거치는 공정의 처리 시간을 최대화하는 방향으로 진행하였고, 해당 문제가 NP-hard임을 다항변환을 통해 보였다. 또한 모형의 구조적인 특성을 분석하여 출력하는 해의 가능성이 보장되는 해법을 제시하였고, 이를 적용하여 실제 특수강 기업의 데이터를 바탕으로 도출한 반제품이 Push-Pull hybrid 전략을 적용하는 데 얼마나 효과적인지 기존 연구와의 비교를 통해 확인하였다.
본 연구에서 고려하는 MTO 방식과 MTS 방식을 혼합하여 적용하는 전략을 Push-Pull hybrid 전략이라 하는데, 해당 전략의 기대효과로는 불확실한 수요를 가지는 제품을 묶어 생산함으로써 얻을 수 있는 Risk pooling 효과와 연속생산을 통한 고정비용 감소 효과, 그리고 일부 공정을 미리 처리하여 얻을 수 있는 고객 리드타임 감소 효과가 있다.
Push-Pull hybrid 전략을 적용하기 위해서는 첫째, MTO 방식과 MTS 방식의 경계(boundary)에 보관할 반제품(semi-finished product)을 결정하는 문제와 둘째, 도출된 반제품을 얼마나 생산하여 보관할지 결정하는 문제가 필요한데, 본 논문에서는 전략적으로 보관할 반제품을 결정하는 첫 번째 문제를 특수강 산업의 특성과 Push-Pull hybrid 전략의 기대효과를 고려하여 최적화 문제로 모형화하였다.
모형화는 Push-Pull hybrid 전략의 효과를 제고하기 위해 반제품으로부터 일정 비중 이상의 완제품이 생산 가능하도록 하면서 반제품이 미리 거치는 공정의 처리 시간을 최대화하는 방향으로 진행하였고, 해당 문제가 NP-hard임을 다항변환을 통해 보였다. 또한 모형의 구조적인 특성을 분석하여 출력하는 해의 가능성이 보장되는 해법을 제시하였고, 이를 적용하여 실제 특수강 기업의 데이터를 바탕으로 도출한 반제품이 Push-Pull hybrid 전략을 적용하는 데 얼마나 효과적인지 기존 연구와의 비교를 통해 확인하였다.
목차
1 서론 11.1 연구 배경 11.2 연구 목적 31.3 기존 연구 51.4 논문 구성 92 문제 정의 112.1 특수강 산업 112.1.1 차별화 공정 112.1.2 완제품과 반제품 132.2 반제품 선택 문제 143 모형화 173.1 개요 173.2 가정 183.3 조합 최적화 모형 203.3.1 표기 203.3.2 목적함수 및 제약식 213.3.3 모형 233.4 혼합 정수 계획 모형 233.4.1 표기 233.4.2 모형 244 계산복잡성 274.1 반제품 선택 최적화 문제의 NP-hardness 275 해법 415.1 모형 구조에 대한 관찰 345.2 사전 실험 결과 385.3 Relax-and-fix 해법 396 실험 416.1 파라미터 416.1.1 완제품과 반제품 집합 416.1.2 상수 파라미터 426.2 실험 결과 436.2.1 Relax-and-fix 해법 436.2.2 반제품 도출 결과 456.2.3 수요의 변동성에 따른 결과 467 결론 및 추후 연구 49참 고 문 헌 50영문 초록 53
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