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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김우주 (전북대학교 산업공학과)
저널정보
한국정보시스템학회 정보시스템연구 정보시스템연구 제6권 제1호
발행연도
1997.1
수록면
223 - 256 (34page)

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Since the business scales of retailing companies become to be very large and the number of items dealt increases explosively, automation of inventory management becomes one of the most important issues to solve in retailing industry. In order to accomplish this automation of inventory management, there must be a great need to a method which can perform real-time decision making on inventory control in an automatic fashion, while communicating with inventory information systems like POS system and automatic warehousing system. But even in this circumstance, there are also many obstructions to such automation like varying demands, limited capacity of warehouse and exhibition room, need for strategic consideration on inventory control, etc., in a real sense. Due to these reasons, it seems very difficult that most large-scaled retailing companies get fully automated inventory management system. To overcome those difficulties and reflect them into inventory control, we propose a automated inventory control methodology for retailing industry based on neural network and policy model. Especially, policy model is devised to deal with dynamic varying demands and using this model, strategic goals on inventory can be considered into inventory control mechanism. Our proposed approach is implemented in workstation and its performance is also empirically verified also against to real case of one of the major retailing firm in Korea.

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