In this thesis, a capacity expansion model with probabilistic demand is developed under the assumption that the construction duration time can be reduced with additional crash cost. And to estimate the unit capacity shortage cost which is one of the parameters used in this model, a formula is developed.
Total expected cost function which is the sum of the construction cost, capacity shortage cost & opportunity cost for idle capacity is formulated and Fibonacci search technique is employed to find the optimal capacity expansion time recognizing that this cost function is convex. In addition condition for the existence of optimal solution within the feasible region is obtained.
A case study is done to a machine manufacturing company and a desirable timing of the capacity addition is proposed the results of sensitivity analysis on five input variables.
본 논문에서는 기업의 정책으로서 결정된 적정증설규모에 의해 정해지는 건설기간은 단축이 가능하며 단축함에 따라 단축비용 ( Crash cost )이 발생한다고 가정해서 성장기제품의 최적설비확장 시점을 결정하는 새로운 확율적모형 ( Probabilistic model )을 정립하였으며 모형의 입력모수 ( Input parameter ) 중에서 단위설비 능력부족비용 ( Unit capacity shortage cost ) 의 추정모형을 제시 하였다.
건설비와 설비능력부족비용 그리고 조기공장준공으로 인한 기회비용의 합으로 이루어진 총기대비용함수는 볼록함수 ( Convex function ) 임을 증명했으며 최적해는 Fibonacci search 기법을 이용해서 구했다. 그리고 주어진 범위내에서 전체최소치 ( Global minimum ) 가 존재할 조건을 구했다.
또한 수립한 모형을 실제 기업의 설비확장문제에 적용했으며, 최적해의 분석 결과 및 주요한 입력자료의 민감도분석 결과를 종합적으로 검토하여 바람직한 설비확장시점을 제시했다.
