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Inventory control expert system for large scale retailers = 대규모 유통업에서의 재고관리 전문가 시스템에 관한 연구
서명 / 저자 Inventory control expert system for large scale retailers = 대규모 유통업에서의 재고관리 전문가 시스템에 관한 연구 / Kwang-Yon Lee.
저자명 Lee, Kwang-Yon ; 이광연
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 1996].
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초록정보

The needs of tightly coupled information system and inventory management system is caused by the progress of information system. Information system such as POS system or automatic warehousing system makes many assumptions and constraints needless, under which the existing inventory models have made an effort to resolve. Information system make it possible to use the complex but excellent neural network approach for demand forecasting and really neural network approach shows better performance than any other forecasting methods. By utilizing the information from demand forecasting process, we develop the (s*, S*) model with adaptive features based on the present (s, S) model. When making decision on safety stock and replenishment quantity, the (s*, S*) model determines adaptively one between two kinds of alternatives with respect to. Through the performance evaluation using real data, we prove that the (s*, S*) model is superior to the present (s, S) model in two measures of stockout occasion and inventory turnover. We suggest the architecture of the inventory control expert system to apply the (s*, S*) model to the real retailing industry and develop it. In order to validate the inventory control expert system in real industry, we apply it to Hanwha store case and the results are fairly good.

정보 시스템의 괄목할 만한 진보는 정보 시스템과 재고관리 시스템이 결합된 환경에 대한 필요성을 만들어 내고 있다. 특히 POS 시스템과 자동 입고 시스템과 같은 정보 시스템은 기존의 재고 관리 연구에서 가정이나 전제로 했던 많은 제약들을 불필요한 것으로 만든다. 본 연구에서는 상황에 따라 다양한 재고 관리 모형들을 필요로 했던 기존의 재고 관리 연구에서 한걸음 나아가 정보 시스템을 활용함으로써 하나의 재고 관리 모형으로 모든 단품들을 관리할 수 있는 가능성을 검증하고, 이를 수행할 수 있는 재고 관리 모형을 개발한다. 먼저 재고 관리에서 필수적인 부분인 수요 예측을 수행하기 위해 기존의 통계적인 수요 예측 모형들과 많은 연산 과정을 필요로 하지만 그 예측 성능에 있어서 탁월한 것으로 알려진 신경회로망 모형을 비교하여, 신경회로망을 이용한 수요 예측 성과가 다른 수요 예측 방법들보다 뛰어남을 입증하고, 이에 따라 신경회로망을 이용하여 수요 예측을 수행하였다. 수요 예측으로부터의 정보를 충분히 이용하면서 본 연구에서는 기존의 재고 관리 모형들 중 최적의 모형으로 증명되어 있는 (s, S) 모형에 기초한, 하지만 적응성을 갖는 (s*, S*) 모형을 개발했다. 또한 대규모 유통업체인 한화유통으로부터 얻은 단품 정보와 판매 정보를 이용하여 (s*, S*) 모형이 (s, S) 모형보다 우수함을 다양하고 합리적인 방법으로 검증하였다. (s*, S*) 모형을 실제로 대규모 유통업에 적용하기 위해 본 연구에서는 재고 관리 전문가 시스템의 구조를 제시하였고, 이를 개발하였다. 또한 개발한 재고 관리 전문가 시스템을 검증하기 위해 한화유통에 본 시스템을 적용해 보았고, 만족할 만한 결과를 보였다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MMIS 96009
형태사항 viii, 95 p. : 삽도 ; 26 cm
언어 영어
일반주기 Appendix : A, Experimental results of the $(s^*,S^*)$ model and (s,S) model for comparison. - B, Application results of the inventory control expert system(ICES)
저자명의 한글표기 : 이광연
지도교수의 영문표기 : Jae-Kyu Lee
지도교수의 한글표기 : 이재규
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 경영정보공학과,
서지주기 Reference : p. 78-81
주제 Inventory management
Information system
Neural network
Demand forecasting
(s, S) Model
Adaptive inventory control
$(s^*,S^*)$ Model
Expert system
재고 관리
정보 시스템
신경회로망
수요 예측
(s, S) 모형
적응성을 갖는 재고 통제
$(s^*,S^*)$ 모형
전문가 시스템
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