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자료유형
학술저널
저자정보
박흥수 (스톨베르그&삼일(주)) 최우용 (동아대학교)
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 한국산업경영시스템학회지 제43권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
61 - 67 (7page)

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The fourth industrial revolution encourages manufacturing industry to pursue a new paradigm shift to meet customers' diverse demands by managing the production process efficiently. However, it is not easy to manage efficiently a variety of tasks of all the processes including materials management, production management, process control, sales management, and inventory management. Especially, to set up an efficient production schedule and maintain appropriate inventory is crucial for tailored response to customers' needs. This paper deals with the optimized inventory policy in a steel company that produces granule products under supply contracts of three targeted on-time delivery rates. For efficient inventory management, products are classified into three groups A, B and C, and three differentiated production cycles and safety factors are assumed for the targeted on-time delivery rates of the groups. To derive the optimized inventory policy, we experimented eight cases of combined safety stock and data analysis methods in terms of key performance metrics such as mean inventory level and sold-out rate. Through simulation experiments based on real data we find that the proposed optimized inventory policy reduces inventory level by about 9%, and increases surplus production capacity rate, which is usually used for the production of products in Group C, from 43.4% to 46.3%, compared with the existing inventory policy.
#Production Plan #Inventory Policy #Steel Company

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Anderl, R. / 2014 / Industrie 4.0-advanced engineering of smart products and smart production / Proceedings of International Seminar on High Technology google schola Cardoso / 2018 / Towards a simulation-based optimization approach to integrate supply chain planning and control / Procedia CIRP 72:520~525 google schola Han, S.W. / 2019 / Timing constraints propagation-based production scheduling for small and mediumsized manufacturing company / Proceedings of KORMS :1299~1303 google schola Park, J.W. / 1998 / Research on profitability for production planning in POSCO google schola 김현득 / 2019 / 제조업 특성을 반영한 스마트공장 진단모델 개발 및 중소기업 맞춤형 적용사례 / 한국산업경영시스템학회지 42(3):25~38 dbpia

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