• 지능정보연구
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• 제10권1호
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• pp.13-25
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• 2004

온라인 쇼핑환경에서 소비자들은 최적공급자선정에 많은 어려움을 겪고 있다. 비교쇼핑 및 공급자평가사이트들은 이를 부분적으로 지원하고 있으나, 동적인 소비자의 구매 및 공급자의 공급조건을 종합적으로 고려하지 않기 때문에 최적공급자 선정에 한계가 있으며, 소비자의 시간 소모적인 노력이 많이 든다. 본 연구는 다양하고 동적인 소비자의 구매조건, 공급자의 공급조건, 공급자평가정보 등을 종합적으로 고려하여 최적공급자를 선정하는 모형으로서, 최적공급자선정요인을 분류하고 이차계획법의 최적공급자선정모형을 개발하였으며, 민감도분석을 통해 최적공급자 대안을 제시하는 의사결정지원모형을 제안하였다. 최적공급자선정요인은 구매필수조건을 만족하는 후보공급자선별을 위한 필터링요인과 선별된 후보공급자로부터 구매선호조건별 공급자대안을 선정하기 위한 민감도분석요인으로 분류하여 단계적으로 문제를 풀어 해를 제시한다. 한편, 프로토타입을 통하여 소비자들이 여러 구매대안별로 효과적으로 최적공급자를 선정할 수 있는 구매의사결정지원 환경이 될 수 있음을 보였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권4호
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• pp.112-119
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• 2017

Selecting suppliers in the global supply chain is the very difficult and complicated decision making problem particularly due to the various types of supply risk in addition to the uncertain performance of the potential suppliers. This paper proposes a multi-phase decision making model for supplier selection under supply risks in global supply chains. In the first phase, the model suggests supplier selection solutions suitable to a given condition of decision making using a rule-based expert system. The expert system consists of a knowledge base of supplier selection solutions and an "if-then" rule-based inference engine. The knowledge base contains information about options and their consistency for seven characteristics of 20 supplier selection solutions chosen from articles published in SCIE journals since 2010. In the second phase, the model computes the potential suppliers' general performance indices using a technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) based on their scores obtained by applying the suggested solutions. In the third phase, the model computes their risk indices using a TOPSIS based on their historical and predicted scores obtained by applying a risk evaluation algorithm. The evaluation algorithm deals with seven types of supply risk that significantly affect supplier's performance and eventually influence buyer's production plan. In the fourth phase, the model selects Pareto optimal suppliers based on their general performance and risk indices. An example demonstrates the implementation of the proposed model. The proposed model provides supply chain managers with a practical tool to effectively select best suppliers while considering supply risks as well as the general performance.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제11권2호
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• pp.155-164
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• 2012

As the global market becomes more competitive, manufacturing industries face relentless pressure caused by a growing tendency of greater varieties of products, shorter manufacturing cycles and more sophisticated customer requirements. Efficient and effective supplier selection and order allocation decisions are, therefore, important decisions for a manufacturer to ensure stable material flows in a highly competitive supply chain, in particular, when customers are willing to accept products with less desirable product attributes (e.g., color, delivery date) for economic reasons. This paper attempts to solve optimally the challenging problem of supplier selection and order allocation, taking into consideration the customer flexibility for a manufacturer producing multi-products to satisfy the customers' demands in a multi period planning horizon. A new mixed integer programming model is developed to describe the behavior of the supply chain. The objective is to maximize the manufacturer's total profit subject to various operating constraints of the supply chain. Due to the complexity and non-deterministic polynomial-time (NP)-hard nature of the problem, an improved genetic approach is proposed to solve the problem optimally. This approach differs from a canonical genetic algorithm in three aspects: a new selection method to reduce the chance of premature convergence and two problem-specific repair heuristics to guarantee feasibility of the solutions. The results of applying the proposed approach to solve a set of randomly generated test problems clearly demonstrate its excellent performance. When compared with applying the canonical genetic algorithm to locate optimal solutions, the average improvement in the solution quality amounts to as high as ten percent.

• 한국경영과학회지
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• 제24권2호
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• pp.41-51
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• 1999

In sole-source procurement contraction for government goods and services, the buyer (government) needs to derive the optimal actions from the contractor so the buyer can obtain the maximum utility and the contractor, or single-source supplier, is guaranteed the equivalent of a minimum level of profit. Under the assumption of risk-neutrality for both the buyer and the contractor and the buyer's unobservability of the contractor's action, it is necessary for the buyer to design a (mathematical) model to achieve the above objective. This paper considers the mathematical formulation in which two problems - moral hazard and adverse selection - are present simultaneously; furthermore, from the formulation, a GAMS (General Algebraic Modeling System) program is used for a possible buyer to obtain the optimal actions.

• 기술혁신연구
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• 제18권2호
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• pp.221-252
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• 2010

본 논문은 기술거래 네트워크와 기술거래 관리의 개념을 제시하고 기술도입자가 도입하고자 하는 기술을 제공하는 최적의 기술제공자를 선택하는 방법론을 제시하는데 목적이 있다. 기술거래 네트워크는 기술제공자, 기술마케터, 기술도입자로 구성되며 기술거래 관리는 기술평가, 기술거래, 기술사업화의 단계로 이루어진다. 기술거래 네트워크에서 기술의 연관도와 기술도입비용의 최적화방법을 통해 기술도입자가 도입하고자 하는 기술을 제공하는 최적의 기술제공자를 선택하는 방법론을 제시하며 이 방법은 기술도입자가 기술을 선택하는데 있어서 유용하게 사용될 것으로 기대된다. 기술제공자 선택 방법론은 기술평가 프로세스와 기술제공자 선택 프로세스로 구성된다. 기술평가 프로세스에서는 기술성에 중점을 둔 새로운 개념의 기술평가방법을 개발하여 기술연관도를 정량적으로 산출하였고 기술제공자 선택 프로세스에서는 기술도입에 따른 제반비용을 정의한 후 기술연관도가 최대가 되고 기술도입비용이 최소가 되는 수리모형을 목표계획법을 이용하여 설계하였다. 기술도입자의 요구조건에 대한 성능을 효과적으로 분석하기 위하여 하위기술 별로 방향성을 부여하여 기술네트워크를 각각 구성하였고 이를 효과적으로 목표계획법에 반영하였다. 사례분석에서는 차기전차 기술제공자 선택 사례를 분석하였다.

• 산업공학
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• 제16권3호
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• pp.291-299
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• 2003

The managerial environment of automobile industry has been rapidly changing, mainly with the tighter standard of legal and environmental regulations, the pressure of cost reduction from the end-user, the various functional improvements of vehicles, and the globalization management. In order to survive in this complicate circumstances, the automakers have strongly pursued the mutual collaboration with the suppliers, especially tier-1, for the optimal selection of parts/materials and the assembly manufacturing processes of the new model development. They prepare the early involvement program for the suppliers during the conceptual design stage, and implement the win-win strategy of technology development activity, in order to improve the value creation. This study considers the strategic technology management of automotive steel sheets makers on the aspects of strategy, processes, human & physical resources, and organization structure. It also suggests the corporate strategies of steel mills, in order to obtain the technology competence.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제6권2호
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• pp.136-145
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• 2007

The selection of suppliers and the determination of order quantities to be placed with those suppliers are important decisions in a supply chain. In this research, a non-linear mixed integer programming model is presented to select suppliers and determine the order quantities. The model considers the purchasing cost which takes into account quantity discount, the cost of transportation, the fixed cost for establishing suppliers, the cost for holding inventory, and the cost of receiving poor quality parts. The capacity constraints for suppliers, quality and lead-time requirements for the parts are also taken into account in the model. Since the purchasing cost, which is a decreasing step function of order quantities, introduces discontinuities to the non-linear objective function, it is not easy to employ traditional optimization methods. Thus, a heuristic algorithm, called particle swarm optimization (PSO), is used to find the (near) optimal solution. However, PSO usually generates initial solutions randomly. To improve the PSO solution quality, a heuristic procedure is proposed to find an initial solution based on the average unit cost including transportation, purchasing, inventory, and poor quality part cost. The results show that PSO with the proposed initial solution heuristic provides better solutions than those with PSO algorithm only.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권1호
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• pp.43-61
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• 2014

본 연구는 공급망 운영에서 가장 기본적이고 필수적인 연구 분야인 공급자의 선정과 수요의 할당 문제를 해결하기 위한 방법으로 게임이론을 적용하였다. 특히, 가장 보편적으로 사용되고 있는 점진적 역경매 메커니즘을 비율적 형평성을 보장하는 구매 게임 방식과 공급망 전체 운영의 수익성이라는 관점에서 비교 분석하였다. 서로 다른 두 메커니즘의 정교한 비교 분석을 위한 전체 알고리즘을 제시하였으며, 구매게임을 이용한 공급자 선정 및 주문 배분의 최적해는 유전자 알고리즘을 통해 도출하였다. 전체 공급망의 수익성은 공급자와 구매자의 수익함수와 수익-비용 비율을 통해 평가하였다. 실제 현실의 공급망을 단순화한 모형을 바탕으로 본 연구에서 제안하는 방법이 전체 공급망의 수익성을 어떻게 향상시킬 수 있는 지를 간단한 실험과 통계 분석을 통해 설명하였다. 이를 통해 구매게임의 해가 역경매 방식에 비해 구매자의 수익성 감소를 통해 공급자와 구매자를 모두 포함하는 공급망 전체의 수익성을 크게 향상시킬 수 있음을 보였다.