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학술논문

확률적 동적 계획법을 이용한 공공자전거 정비소에서의 최적 재고관리

이용수 212

영문명
Optimal Inventory Management at the Shared Bicycle Repair Center using Stochastic Dynamic Programming
발행기관
한국생산관리학회
저자명
임희종(Heejong Lim) 정광헌(Kwanghun Chung)
간행물 정보
『한국생산관리학회지』韓國生産管理學會誌 第31卷 第1號, 15~28쪽, 전체 14쪽
주제분류
경제경영 > 경영학
파일형태
PDF
발행일자
2020.02.28
4,480

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1:1 문의
논문 표지

국문 초록

본 연구에서는 공공자전거의 운영비용 및 탄소배출량에 따른 사회적 비용과 자전거의 수리 수요 발생을 고려하여, 정비센터에서 보유해야 할 여분의 공공자전거에 대한 최적 재고관리 방안을 개발하고자 한다. 공공자전거의 수리가 필요한 경우, 고장난 자전거는 정비소에서 수리를 받고, 여분의 공공자전거는 자전거 대여소로 이송된다. 만일 정비센터에서 자전거 재고를 너무 많이 유지한다면, 자전거에 대한 불필요한 투자비용과 보험료 등이 발생하게 되며, 너무 적은 자전거 재고를 유지한다면 고장난 자전거의 수리가 필요한 경우 대여소에 배치할 자전거가 부족하여 사용자 만족도 저하 및 사회적 비용이 발생하게 된다. 본 연구에서는 공공자전거의 고장수리 요구를 수요로 고려하여, 고장에 의해 발생하는 수리 수요의 확률분포를 음이항 분포로 추정하였다. 또한, 추정된 수요의 확률분포를 확률적 동적계획법에 적용하여, 최적 재고 운영방안을 도출하였다.

영문 초록

This study develops an optimal inventory management policy for shared bicycles that need to be prepared at the maintenance center. We consider a stochastic dynamic programming model with both the operation cost and the social cost caused by carbon emissions. If a shared bicycle needs maintenance, it is repaired at the workshop and a spare one is delivered to the bicycle rental station. If there are too many bicycle inventories, there will be unnecessary overage cost such as investment and insurance costs for bicycles. If too few spare bicycles are kept on inventory, there will not be sufficient bicycles to be placed in the rental station and this will incur underage cost. We estimate the probability distribution of repair demands caused by failure using a negative binomial distribution. Our estimated demand probability distribution is applied to the stochastic dynamic programming to derive an optimal inventory policy.

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 수리 수요의 확률분포
Ⅲ. 확률적 동적 계획법(Stochastic Dynamic Programming)
Ⅳ. 전산실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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APA

임희종(Heejong Lim),정광헌(Kwanghun Chung). (2020).확률적 동적 계획법을 이용한 공공자전거 정비소에서의 최적 재고관리. 한국생산관리학회지, 31 (1), 15-28

MLA

임희종(Heejong Lim),정광헌(Kwanghun Chung). "확률적 동적 계획법을 이용한 공공자전거 정비소에서의 최적 재고관리." 한국생산관리학회지, 31.1(2020): 15-28

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