In this thesis, we consider the distribution optimization that improves the current distribution process to minimize stuck out at KOLON SPORT, one of a leading outdoor retail industry. To figure out the issues on the current distribution process, we analyzed the data and business process throughout the whole distribution steps. To improve current distribution process, we followed OS/MS techniques consisting demand estimation and distri-bution optimization methodologies. First, the demand estimation model is formulated by the multiple linear re-gression model with four variables related to the data of sales transaction, customer characteristics and store char-acteristics at each store. For the target variable, we suggest the calculation method of missed sales amounts to consider the loss of sales amount when out of stock, not just only sales data at each store. Second, given the esti-mated demand at each store, we suggested the PrePack optimization model which is the model combining the box configurations satisfying box conditions and distribution to each store to satisfy the demand. We formulate the PrePack optimization model with Quadratic Programming (QP) and Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model. To solve the PrePack optimization model, we suggested the hybrid-metaheuristics algorithm based on the genetic algorithm with considering all possible box configurations. Through the hybrid-metaheuristics algorithm, we could find out the patterns of the best box configurations and suggested the column reduction rules (box con-figurations) to solve by the exact algorithm with commercial solver CPLEX. To validate the result of the demand estimation and distribution optimization, we developed the simulation model to generate the sales transactions during sales season. As a result, the simulation model, the suggested distribution optimization model showed 3.23 ~ 7.73 percent of increase of sales amount compared to the distribution by current business process.
본 논문에서는 최적화 기법을 기반으로 아웃도어 패션업체인 코오롱스포츠의 결품 발생량을 최소화하는 제품 배분 알고리즘을 제안하였다. 본 논문은 다음과 같이 수요예측, Pre-Pack 최적화(제품 배분 알고리즘) 그리고 검증의 세 가지 단계로 구성되어있다.
첫 번째 단계인 수요예측에서는 다중회귀모형을 이용하여 각 매장 별 수요패턴을 예측하였다. 이 모델에 사용된 독립변수는 매장 별 제품 판매 실적, 고객 특성 그리고 매장 특성과 관련된 총 4가지의 요소를 이용하였다. 정교한 수요예측을 위해 본 논문에서는 결품 발생시의 제품 수요량을 추정하는 방법으로 이동평균을 고려한 산출 방법을 제시하였으며, 이를 바탕으로 추정하고자 하는 각 매장 별 제품 수요량을 추정된 결품 수요량과 과거 판매량을 합한 값으로 정의하였다.
두 번째 단계에서는 각 매장의 추정된 수요패턴을 바탕으로 제품 총 생산량을 박스에 담고(PrePack) 이를 각 매장의 수요량에 맞도록 배분하는 PrePack 최적화를 진행하였다. 본 논문에서는 2차 계획법(QP)과 혼합정수계획법(MILP)를 바탕으로 PrePack 최적화 식을 정의하였다. 이 중 혼합정수계획법으로 정의된 PrePack 최적화 식을 해결하기 위한 방법으로 본 논문에서는 유전알고리즘과 Column-generation(all possible box configurations) 기반의 혼합 메타휴리스틱(Hybrid-Metaheuristics) 기법을 제안하였다.
마지막 단계로, 수요예측과 PrePack 최적화 기법을 검증하기 위한 시뮬레이션 기법을 제안하였으며, 이를 통해 기존 배분방식 대비 최소 3.23%에서 최대 7.73%까지의 판매량 증대 효과를 확인할 수 있었다.
