[논문 리뷰] Efficient Inventory Optimization of Multi Product, Multiple Suppliers with Lead Time using PSO

S. Narmadha, V. Selladurai외 1명|arXiv (Cornell University)|2010. 02. 10.

Supply Chain and Inventory Management참고 문헌 10인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 동적 리드 타임을 고려한 다중 제품, 다중 공급업체 재고 시스템을 최적화하기 위해 입자군집최적화(PSO) 기반의 방법론을 제안한다. 총 공급망 재고 비용을 최소화함으로써 보관비와 품귀 리스크를 균형 잡는 방식으로, 동적으로 최적의 수요량과 안전재고를 결정함으로써 변동하는 리드 타임 상황에서도 비용 효율적인 재고 수준을 달성한다.

ABSTRACT

With information revolution, increased globalization and competition, supply chain has become longer and more complicated than ever before. These developments bring supply chain management to the forefront of the managements attention. Inventories are very important in a supply chain. The total investment in inventories is enormous, and the management of inventory is crucial to avoid shortages or delivery delays for the customers and serious drain on a companys financial resources. The supply chain cost increases because of the influence of lead times for supplying the stocks as well as the raw materials. Practically, the lead times will not be same through out all the periods. Maintaining abundant stocks in order to avoid the impact of high lead time increases the holding cost. Similarly, maintaining fewer stocks because of ballpark lead time may lead to shortage of stocks. This also happens in the case of lead time involved in supplying raw materials. A better optimization methodology that utilizes the Particle Swarm Optimization algorithm, one of the best optimization algorithms, is proposed to overcome the impasse in maintaining the optimal stock levels in each member of the supply chain. Taking into account the stock levels thus obtained from the proposed methodology, an appropriate stock levels to be maintained in the approaching periods that will minimize the supply chain inventory cost can be arrived at.

연구 동기 및 목표

• 변동하는 리드 타임을 가진 복잡한 다중 제품, 다중 공급업체 공급망을 관리하는 과제를 해결한다.
• 보관비와 품귀 리스크 간의 트레이드오프를 최소화하여 총 재고 비용을 감소시킨다.
• 공급망 구성원 간의 변화하는 리드 타임에 적응할 수 있는 확장 가능한 최적화 프레임워크를 개발한다.
• 동적 리드 타임 데이터를 바탕으로 향후 기간의 재고 수준을 최적화한다.
• 실제 공급망 재고 관리에 적용 가능한 계산 효율성이 높은 실용적 해결책을 제공한다.

제안 방법

• 보관비 및 품귀 비용을 포함한 다목적 비용 최소화 문제로 재고 최적화 문제를 수립한다.
• 다양한 제품과 공급업체를 포함한 시스템을 모델링하며, 각 제품-공급업체 조합에 대해 시간에 따라 변하는 리드 타임을 통합한다.
• 입자군집최적화(PSO) 알고리즘을 적용하여 최적의 수요량과 안전재고 수준을 탐색한다.
• 총 재고 비용을 포함하고, 과도한 보관과 품귀 발생에 대해 벌점을 적용하는 적합도 함수를 정의한다.
• 입자들이 잠재적인 재고 정책을 나타내며, 반복적인 군집 업데이트를 통해 해 공간을 탐색한다.
• 리드 타임 변동성을 최적화 과정에 통합하여 불확실한 공급 조건 하에서도 강건성을 확보한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 변동하는 리드 타임을 가진 다중 제품, 다중 공급업체 공급망에서 재고 비용을 어떻게 최소화할 수 있는가?
• RQ2 동적 리드 타임 조건 하에서 보관비와 품귀 리스크 간의 최적 균형은 무엇인가?
• RQ3 PSO는 시간에 따라 변하는 리드 타임을 고려한 다중 제품, 다중 공급업체 재고 최적화의 복잡성을 효과적으로 다룰 수 있는가?
• RQ4 제안된 PSO 기반 방법은 전통적인 재고 모델에 비해 비용 효율성 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ5 불확실한 리드 타임 조건 하에서 총 공급망 비용을 최소화하기 위해 향후 기간 동안 어떤 재고 수준을 유지해야 하는가?

주요 결과

• PSO 기반 접근법은 보관비와 품귀 리스크를 균형 잡는 방식으로 총 공급망 재고 비용을 성공적으로 최소화하였다.
• 각 제품-공급업체 조합에 대해 동적으로 최적의 수요량과 안전재고 수준이 결정되었다.
• 다양한 기간과 공급망 구성원 간의 변동하는 리드 타임을 효과적으로 처리하는 데에 강건성을 입증하였다.
• 고정되거나 평균 리드 타임을 가정하는 기존 방법에 비해 재고 비용이 감소하였다.
• PSO 알고리즘이 효율적으로 수렴하여 근사 최적 해에 도달함으로써 실시간 또는 주기적 계획 수립에 대한 계산 가능성은 입증되었다.
• 연구는 리드 타임 변동성을 최적화 과정에 통합할 경우 재고 비용 결과가 크게 향상됨을 확인하였다.