Earticle

초록

영어

SMEs manufacturing Factory, which are small-scale production systems of various types, mass-produce and sell products in order to meet customer needs. This means that the company has an excessive amount of material supply to reduce the loss due to lack of inventory and high inventory maintenance cost. And the products that fail to respond to the demand are piled up in the management warehouse, which is the reality that the storage cost is incurred. To overcome this problem, this paper uses ARIMA model, a time series analysis technique, to predict demand in terms of seasonal factors. In this way, demand forecasting model based on economic order quantity model was developed to prevent stock shortage risk. Simulation is carried out to evaluate the effectiveness of the development model and to demonstrate the effectiveness of the development model as applied to SMEs in the future.

한국어

다품종 소량생산체제인 중소기업 제조공장은 고객의 니즈를 대응하기 위해 제품을 대량생산하여 판매하는 형 태이다. 이는 기업이 재고 부족에 따른 손실을 줄이기 위해 과도한 양의 자재 수급을 의미하고 높은 재고 유지비용이 발생한다. 그리고 수요 대응에 실패한 제품은 관리 창고에 쌓여 있어 재고 보관비용이 발생하는 현실이다. 본 논문은 이러한 문제를 보완하기 위해 시계열 분석 기법인 ARIMA모형을 이용하여 계절적 요인과 같은 시간적인 변동성을 찾 아 수요를 예측하고 이를 통해 경제적 주문량 모형 기반의 수요예측 모델을 개발하여 재고 부족 위험을 예방한다. 또 한 시뮬레이션을 수행하여 개발 모델의 효용성 평가하고 향후 중소기업에 적용하여 개발 모델의 효과를 입증한다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 관련연구
  1. 경제적 주문량 모형
  2. 수요예측을 위한 시계열 분석
 Ⅲ. 경제적 주문량 모형 기반 수요예측 모델 개발
  1. 기존 경제적 주문량 모형의 문제점
  2. ARIMA 모형을 통한 미래 수요량 예측
  3. 예측한 수요 값에 따른 경제적 주문량 모형 개발
 Ⅳ. 경제적 주문량 모형 기반 수요예측 모델 효용성 평가
  1. 시뮬레이션 구현
  2. 서비스 수준 95%와 99%에 따른 시뮬레이션 결과
 Ⅴ. 결론
 References

키워드

저자

• 김정아 [ Jeong-A Kim | 준회원, 성균관대학교 스마트팩토리융합학과 ]
• 정종필 [ Jongpil Jeong | 정회원, 성균관대학교 스마트팩토리융합학과 ] 교신저자
• 이태현 [ Tae-hyun Lee | 정회원, 마크에이트㈜ ]
• 배상민 [ Sangmin Bae | 정회원, 마크에이트㈜ ]

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380