Firms are moving from decoupled decision making processes toward more coordinated and integrated design and control of all of their components in order to provide goods and services to the customer at a low cost and high service levels. These need new approach, supply chain management. This thesis deals with an integration problem of a traditional dynamic lot-sizing and distribution planning problem in a supply chain network. To solve integrated model efficiently, the capacity constraint is ignored and distribution problem is simplified to the dynamic transportation routing model. Objective function consists of inventory-holding costs, transportation costs, production costs, and set-up costs and the model is constrained by inventory-balancing constraints, set-up related constraints, and route related constraints. A solution technique based on the Benders decomposition is developed and tested with various examples. Experimental tests show that the algorithm solves problems within reasonable time and solutions within 5% gap were found. The proposed BD algorithm is tend to be more suitable for the case where low inventory-holding costs and high set-up costs are used.
기업들은 고객에게 낮은 가격에 높은 수준의 제품과 서비스를 제공하기 위하여 나뉘어진 의사 결정 과정을 좀더 통합되고 서로 조정된 의사 결정 과정으로 변화 시켜가고 있다. 이를 위하여 공급 사슬 관리 접근 방법과 같은 경영 기법들이 제안되고 있다. 본 논문은 공급사슬 네트웍에서 전통적 동적 생산 계획과 수송 계획을 통합한 모형을 다룬다. 통합 모형을 효율적으로 풀기 위하여 생산량에 제약이 없다고 가정하고, 수송 계획은 동적 수송 경로 할당 모형으로 단순화하였다. 목적 함수는 재고 비용, 수송 비용, 생산 비용, set-up 비용으로 구성되고 제약식은 재고관련 제약식, set-up 관련 제약식, 경로 관련 제약식으로 구성된다. Benders' decomposition을 기초로 한 문제 해결방안이 제안되어 다양한 문제에 대하여 평가되었다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 실제 크기의 문제를 효율적으로 푼다는 것을 보여주었다. 제안된 알고리즘은 낮은 재고 비용과 높은 setup 비용을 가진 문제에 대하여 좀더 좋은 성능을 보여주었다.
