Securing air superiority in the modern warfare, represented as a scientific war and/or an allout one, is essential element of victory, and hence maintaining the army air defense system is very important for it.
Since the cost of maintaining air defense missile system as well as its initial investment is very high, scientific inventory management for the repare parts is vital to maintaining combat readiness and reducing considerable amount of operating cost.
The purpose of this thesis is to overcome the shortcomings of the existing system which lacks the cost conciousness and does not consider the essentiality of an item, and to seek the method of effective, efficient and economic supply support which is the objective of the army inventory management.
First of all, selective management technique is introduced, and thereby inventory is classified into three categories, i.e., class A, B and C, and lot size model for class A is formulated in order that management effort should be directed to the items which are anticipated to have larger cost savings, or cause intricate problems, while economy of effort is obtained in managing less important items.
Required parameters for the application of the model are estimated, i.e., method of measuring carrying cost, shortage cost and ordering cost is studied, demand and lead time are estimated, and goodness-of-fit test for their statistical distribution are made.
Finally hypothetical data are utilized to obtain the model output, and the simulation output with the proposed model and the existing one are compared and analysed.
과학전과 총력전으로 표현되는 현대전에 있어서 제공권의 확보는 전승의 필요 불가결한 요소이며 따라서 이를 위한 육군 방공 유도탄의 유지는 매우 중요하다.
방공 유도탄의 장비도입과 유지비용은 매우 크기 때문에 수리 부속품에 대한 과학적인 재고 관리는 전투태세를 유지하고 유지 비용의 절감에 불가결하다.
본 논문의 목표는 종래의 제도가 비용관념이 결역되어 있고 품목의 중요도를 고려하지 않는 결점을 보완하고 군재고 관리의 목표 즉 효과적이고 효율적이며 경제적인 보급지원을 위한 방법을 모색하는데 있다.
우선 선택적 관리기법을 도입하여 재고를 세집단 즉 A, B 및 C군으로 구분하고 A군을 위한 롯트크기모델을 설정하여 비용 감소가 크게 예상되는 품목이나 까다로운 문제를 야기시키는 품목에 관리 노력을 집중하고 비교적 덜 중요한 품목은 관리 노력을 경제하도록 한다.
모델의 적용을 위해서 보유비용 및 발주비용을 측정하는 방법을 연구하고 수요와 발주 수송시간을 추정하고 이들의 확률분포를 검정하는등 필요한 매개변수를 산정하였다.
최종적으로 가상 자료를 입력으로 하여 모델의 출력을 얻고 시뮤레이션을 통하여 기존 모델의 결과와 비교 분석하였다.
