재고 관리는 제품 또는 원자재 재고를 관리하는 모든 회사의 핵심 과제입니다 . 재고는 고객 요구를 충족하고 운영 효율성을 유지하는 데 필수적이지만 비용이 많이 들 수도 있습니다. 초과 재고는 불필요한 운전 자본 비용과 제품 판매 실패 위험으로 이어질 수 있으며, 재고 부족은 고객 만족도와 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
수학적 프로그래밍을 통한 재고 관리
회사는 재고 관리를 개선하기 위한 도구로 점점 더 수학적 최적화로 눈을 돌리고 있습니다 . 수학적 최적화 에는 알고리즘과 수학적 모델을 사용하여 재고 관리를 포함한 복잡한 계획 및 자원 할당 문제에 대한 최적의 솔루션을 찾는 것이 포함됩니다 .
재고 관리 수학적 모델은 고객 만족을 보장하면서 총 재고 비용을 최소화한다는 목표로 공급망 전체에서 항상 보유할 최적의 재고량을 결정하는 데 사용할 수 있습니다 . 이러한 모델은 다단계 재고, 고객 수요, 공급업체 배송 시간, 보관 및 주문 비용 등과 같은 여러 변수와 제한 사항을 고려합니다.
예측 모델은 재고 관리에서 최적화 모델을 보완하고 개선하는 데에도 사용할 수 있습니다 . 이러한 모델은 기계 학습과 같은 데이터 분석 기술을 사용하여 고객의 과거 구매 패턴을 연구하고 합리적인 정확도로 미래 수요를 예측 하므로 기업은 재고 수준을 예측하고 조정하며 주문을 보다 효과적으로 계획할 수 있습니다.
수학적 최적화 모델과 예측 모델의 조합은 훨씬 더 효과적인 재고 관리 전략을 제공할 수 있습니다.
이점 및 고려해야 할 사항
재고 관리를 개선하기 위해 수학적 최적화를 적용하는 회사는 비용을 크게 절감하고 서비스를 개선하고 있습니다. 예를 들어, International Journal of Production Economics에 발표된 연구에서는 유럽의 한 소비재 회사가 재고를 최적화하고 비용을 30% 절감한 사례를 공개합니다 . 또 다른 예로 Computers & Industrial Engineering 잡지에 설명된 사례가 있습니다. 아시아의 한 전자 제품 제조 회사는 수학적 최적화 모델을 사용하여 재고 비용을 10% 줄이고 고객 서비스 비율을 5% 향상시켰습니다.. 대기업에서 수백만 달러의 비용 절감과 수익성 개선을 의미할 수 있는 비율입니다.
이러한 유형의 기술을 적용할 때 몇 가지 사항을 고려해야 합니다. 우선, 문제에 대한 철저한 분석을 수행하고 회사의 특정 상황에서 적용 가능성과 성공을 보장하기 위해 필요에 따라 모델을 조정할 수 있는 전문가를 보유하는 것이 중요합니다 .
반면에 최적의 재고 관리는 정적이고 고립된 프로세스로 볼 수 없으며 공급망 관리에 대한 보다 광범위하고 전략적인 접근 방식으로 통합되어야 합니다. 재고 최적화는 생산 계획, 수요 관리 및 공급업체 관리와 같은 다른 공급망 활동과 함께 고려하여 전체 공급망 의 효율성과 효과를 보장해야 합니다 . 회사는 인벤토리에 하나의 모델을 적용하는 것으로 시작하여 점진적으로 다른 모델을 포함하도록 진행할 수 있지만 서로 다른 솔루션 간의 연결 가능성을 항상 고려해야 합니다.
재고 관리에 수학적 최적화 기술을 적용하는 것이 운영 효율성을 개선하고 재고 비용을 줄이며 고객 만족도를 향상시키는 효과적인 전략이 될 수 있음은 분명합니다. 이 전략을 채택한 회사는 상당한 결과를 얻었으며 점점 더 많은 회사가 적용하고 있습니다.
최적화 및 시뮬레이션을 전문으로하는 산업 엔지니어 (R, Python, SQL, VBA)
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