[논문 리뷰] A comparison of non-stationary stochastic lot-sizing strategies

Gozdem Dural‐Selcuk, Onur A. Kilic외 2명|arXiv (Cornell University)|2016. 07. 29.

Supply Chain and Inventory Management참고 문헌 20인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 공통의 시험 기반에서 후순위 비용을 고려한 비정상적인 확률적 수요에 대한 재고 확보 전략을 정적 및 동적 재계획 전략으로 비교한다. 재계획 전략이 기존에 열악한 성능을 보였던 정적-불확실성 전략을 거의 최적의 방법으로 전환함을 입증하며, 최적성 갭은 단지 0.5%에 불과하여 동적 환경에서 다른 휠러스틱스를 능가한다.

ABSTRACT

We consider the non-stationary stochastic lot sizing problem with backorder costs and make a cost comparison among different lot-sizing strategies. We initially provide an overview of the strategies and some corresponding solution approaches in the literature. We then compare the cost performances of the lot-sizing strategies on a common test bed while taking into account the added value of realized demand information. The results of this numerical experience enable us to derive novel insights about the cost performance of different stochastic lot-sizing strategies under re-planning with respect to demand realization.

연구 동기 및 목표

• 완전한 후순위 및 징벌 비용 하에서 비정상적인 확률적 수요 확보 전략에 대한 최신 휠러스틱스를 비교하기 위해.
• 실현된 수요 정보를 활용한 재계획 전략이 다양한 수요 확보 전략의 비용 성능에 미치는 영향을 평가하기 위해.
• 정적-불확실성, 정적-다이나믹-불확실성, 다이나믹-불확실성 전략 간 상대적인 비용 효율성에 대한 경험적 통찰을 제공하기 위해.
• 비용 및 수요 조건이 다양할 때 최적의 다이나믹-불확실성 정책에 가장 가까운 성능을 보이는 휠러스틱스 전략을 특정하기 위해.

제안 방법

• 비정상적이고 상호 독립적이며 동일하지 않은 수요 분포를 가진 100개의 문제 인스턴스로 구성된 공통 시험 기반을 사용한다.
• 여섯 가지 휠러스틱스를 평가한다: Scarf (1960), Askin (1981), Bollapragada와 Morton (1999), Sox (1997), Vargas (2009), Tarim과 Kingsman (2006)/Rossi 등 (2012).
• 최적 정책은 확률적 동적 프로그래밍을 통해 계산되어 최적성 갭을 평가하기 위한 기준이 된다.
• 재계획은 각 의사결정 시점에서 실현된 수요 정보를 기반으로 정책 파라미터를 업데이트함으로써 구현되며, 특히 정적-불확실성 및 정적-다이나믹-불확실성 전략에 적용된다.
• 성능는 최적의 다이나믹 정책에 대한 평균 최적성 갭을 기준으로 측정되며, 징벌 비용과 수요 변동성의 변화에 따른 민감도 분석을 수행한다.
• 세 가지 정책 유형 간 비용 성능을 비교한다: 정적 불확실성, 정적-다이나믹 불확실성, 다이나믹 불확실성.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비정상적이고 동일하지 않은 수요 분포에 적용되었을 때, 다양한 확률적 수요 확보 휠러스틱스의 비용 성능은 어떻게 되는가?
• RQ2 실현된 수요 정보를 활용한 재계획 전략이 정적-불확실성 및 정적-다이나믹-불확실성 전략의 비용 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 다양한 징벌 비용 조건에서 다이나믹-불확실성 기반 휠러스틱스의 성능은 정적-다이나믹-불확실성 기반 전략과 비교해 어떻게 되는가?
• RQ4 기존에 성능이 열악했던 정적-불확실성 전략이 재계획 전략과 조합될 경우 거의 최적의 성능를 달성할 수 있는가?
• RQ5 다양한 수요 및 비용 파rameter 설정에서 가장 강력하고 일관된 비용 성능을 보이는 휠러스틱스 전략은 무엇인가?

주요 결과

• 재계획 전략 하에서 정적-다이나믹-불확실성 전략, 특히 Tarim과 Kingsman (2006) 및 Rossi 등 (2012)의 휠러스틱스는 최적성 갭 약 0.25%를 기록하여 최적의 다이나믹 정책에 근접한다.
• 재계획 없이 정적-불확실성 전략( Sox, 1997; Vargas, 2009)은 평균 최적성 갭 13%를 기록하며 열악한 성능을 보인다.
• 재계획 후 정적-불확실성 전략의 최적성 갭은 단지 0.5%로 감소하여 극적인 성능 향상을 보여준다.
• 다이나믹-불확실성 휠러스틱스의 성능는 파rameter 설정에 매우 민감하여, 다양한 시험 인스턴스 간 비용 성능의 분산이 크다.
• 징벌 비용이 증가함에 따라 Askin (1981)의 휠러스틱스는 상대적으로 더 나은 성능를 보이며, 다른 휠러스틱스의 성능는 혼합된 추세를 보인다.
• 재계획은 모든 방법의 최악의 성능 분산을 크게 감소시키며, 특히 정적-불확실성 전략에 큰 이점을 제공한다.