Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2017.11a
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- Pages.824-826
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- 2017
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Study on Spare Parts Demand Forecasting Using Artificial Neural Network
인공신경망을 이용한 수리부속 간헐적 수요예측
- Oh, Byung-Hoon (Korea Institute for Defense Analysis) ;
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Kim, Hyeon-Cheol
(Department of Computer Science and Engineering, Korea University)
- Published : 2017.11.01
Abstract
수요예측은 적정 재고를 유지하기 위해 선행되어야 할 중요한 부분이라 할 수 있다. 수요예측의 정확도 향상이 적정한 재고를 유지하기 위한 토대가 된다. 하지만 수요예측을 어렵게 만드는 주요 원인 중 하나인 간헐적인 수요는 기존 시계열 기법으로 예측하는데 있어 어려움이 크다. 본 연구에서는 인공지능의 한 기법인 인공신경망을 적용하여 간헐적 품목에 대한 수요예측을 실시하였다. 6개의 기법을 통해 실험을 실시한 결과 인공신경망이 가장 오차가 적은 우수한 결과를 나타냈다.
Keywords