Search
Search

연구성과물 검색 타이틀 이미지

HOME ICON HOME > Search by Achievements Type > Reports View

Reports Detailed Information

https://www.krm.or.kr/krmts/link.html?dbGubun=SD&m201_id=10006674&local_id=10012294
멀티에이전트 시스템에 기반한 동적 협업과 조정의 공급사슬관리를 위한 연구
Reports NRF is supported by Research Projects( 멀티에이전트 시스템에 기반한 동적 협업과 조정의 공급사슬관리를 위한 연구 | 2004 Year | 박병주(Univ. of Nebraska at Lincoln) ) data is submitted to the NRF Project Results
Researcher who has been awarded a research grant by Humanities and Social Studies Support Program of NRF has to submit an end product within 6 months(* depend on the form of business)
사업별 신청요강보기
  • Researchers have entered the information directly to the NRF of Korea research support system
Project Number B00034
Year(selected) 2004 Year
the present condition of Project 종료
State of proposition 재단승인
Completion Date 2006년 08월 12일
Year type 결과보고
Year(final report) 2006년
Research Summary
  • Korean
  • 시장의 환경은 치열하게 전개되는 글로벌 경쟁으로 인해 빠르게 변하고 있다. 이처럼 빠르게 변화하는 환경에서 기업의 경쟁력을 유지하기 위해서는 그들의 다양한 기업운영을 효과적으로 통합하고 조정할 수 있어야 한다. 그래서 기업들은 시스템 통합을 통한 파트너쉽과 제휴에 관한 관심이 높아졌고, SCM(Supply Chain Management)은 많은 관심의 대상이 되었다. 기업 간 장벽이 무너지고 전자상거래 환경이 기본 시장 환경으로 등장하고 있는 경쟁 환경에서 기업들은 고객 주문을 만족시킬 수 있도록 자재 구매에서부터 생산, 유통, 판매에 이르기까지의 SC(Supply Chain) 내부의 전체 기능들을 통합적으로 설계, 계획, 관리하고 조정할 수 있는 새로운 접근방법을 모색하고 있다.
    본 연구에서는 SCM의 구현을 위해 핵심이 되는 부분 문제들을 통합하여 발주량, 발주시기, 생산량, 생산시기, 공급량, 분배패턴과 방법 등을 한 번에 계획하고 조정 (Coordination)할 수 있게 하고, 동적 환경변화에 따른 재조정을 지원해 줄 수 있는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)과 멀티 에이전트 시스템을 개발하였다. 기존 SCM 접근법과는 달리 실시간으로 SCM 내의 다양한 단계들을 통합하고 조정할 수 있도록 하는 IT 기반의 SCM을 위해, SC의 다양한 구성원(공급자, 생산자, 분배자, 운송업자, 소비자 등)을 대신하는 에이전트간의 협업적 메커니즘을 가진 멀티 에이전트 기술을 적용하였다. 또한 SCM은 대규모 다단계 문제이고, 다양한 내외 요인(기계고장, 생산 지연, 주문 변경 등)에 의해 기존의 계획 내용이나 상황이 항시 동적으로 변경될 수 있기에, 의사결정 문제를 단계별로 순차적으로 최적화하는 전통적인 방법과 기존의 확정적 최적화 기법으로는 접근하기가 불가능하다. 본 연구에서 제시한 SC의 통합 계획을 위한 유전 알고리즘은 여러 다른 의사결정 문제를 하나의 통합된 최적화 문제로 동시에 해결할 수 있도록 설계하였다.
    본 연구는 SCM에서 가장 어려운 문제인 동적 SC의 통합 운영과 재조정을 위한 기술이며, SC내의 여러 구성원이 마치 하나의 가상기업처럼 공급, 생산, 분배 등의 기본 기능을 원활하게 운영하여 거래할 수 있도록 하고자 하며, 이를 위한 SC 구성원간의 통합과 조정 메커니즘을 가진 유전 알고리즘과 멀티 에이전트 시스템을 기반으로 한 특징을 가지고 있다.
  • English
  • The marketplace is fast changing because of intense global competition. To sustain competitive power in such a rapidly changing environment, manufacturing companies must efficiently integrate and coordinate their various operations. The new competitive environment has led to and enhanced emphasis on partnerships and alliances for systems integration. Thus, SCM (Supply Chain Management) has received much attention in today’s global economy. A company is searching a new methodology which can design, plan, manage and coordinate simultaneously all functions in a supply chain including purchase, manufacturing, distributing under intense competition.
    In this study, I developed a genetic algorithm which can plan and coordinate simultaneously order quantity, order time, production quantity, production time, supply quantity and distribution pattern that are partial problems of an SCM and a multi-agent system which can support coordination according to dynamic situation change. To develop IT-based SCM which integrate and coordinate diverse levels in an SCM, Multi-agent technology with collaborative mechanism between agents that can substitute diverse members such as supplier, manufacturer, distributor, trucker, customer of SC (Supply Chain) was adapted. An SCM is a problem with big size and multi-level, also existing planning information or situation information are always changeable dynamically because of various internal and external events such as production delay, machine breakdown and order change. A traditional method using sequential optimization method and deterministic optimization are not appropriate to consider such a dynamic situation
    The proposed genetic algorithm for integrating planning of supply chain in this paper was designed to be able to solve the problem after changing several problems of SCM to one integrated problem. This study proposed a technology for integration and coordination of supply chain that is the hardest problem in SCM. This study is based on genetic algorithm and muti-agent system for integration and coordination between members of supply chain.
Research result report
  • Abstract
  • 시장 경쟁은 개별 기업 간의 경쟁을 넘어 공급망과 공급망사이의 경쟁으로 치닫고 있기에 확장된 형태의 통합 SCM (Supply Chain Management)의 중요성이 커지고 있으며, 이러한 SCM을 효율적으로 운영하기 위한 운영계획 수립과 실 상황의 변화에 따른 재조정을 지원해 주는 기술이 필수적이라 하겠다. 본 연구에서는 제조업을 비롯한 모든 산업에서 고려되고 있는 SCM의 구현을 위해 핵심이 되는 부분 문제들을 통합하고, 동적 환경변화에 따른 재조정을 지원해 줄 수 있는 휴리스틱 방법론과 멀티 에이전트 시스템을 개발한다. 이를 위해서는 기존 SCM 접근법과는 달리 실시간으로 SCM 내의 다양한 단계들을 통합하고 조정할 수 있도록 하는 것을 목표로 하는 IT 기술 기반의 SCM이 좋은 모델로, SC의 다양한 구성원(공급자, 생산자, 물류창고, 운송업자, 소비자 등)을 대신하는 에이전트간의 협업적 메커니즘으로써 이를 해결하는 멀티 에이전트 기술을 적용하였다. 특히 SCM은 대규모 다단계 문제이고 또한 다양한 내외 요인(기계고장, 생산 지연, 주문 변경 등)에 의해 기존의 설정된 구성과 거래 요건이 항시 동적으로 변경될 수 있기에, 기존의 확정적 최적화 기법으로 접근하기가 불가능하다. 본 연구에서는 공급사슬의 통합 운영과 재조정을 위해 설계된 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)과 이와 결합된 멀티에이전트 시스템 (Multi-Agent System)을 개발한다. 본 연구는 공급사슬관리에서 가장 어려운 문제인 동적 SC (Supply Chain)의 통합 운영과 재조정 (Coordination)을 위한 기술이며, SC내의 여러 구성원이 마치 하나의 가상기업처럼 공급, 생산, 분배 등의 기본 기능을 원활하게 운영하여 거래할 수 있도록 하고자 하며, 이를 위한 SC 구성원간의 통합과 조정 메커니즘으로서 멀티 에이전트를 기반으로 하는 특징을 가지고 있다.
  • Research result and Utilization method
  • 실제 공급사슬 내의 모든 구성요소들의 기능을 완전히 통합하는 것은 매우 어려운 과제이며, 아직은 실현되지 못하고 있는 분야라 할 수 있다. 이들의 기능은 상호 복합적인 관계를 가지며, 각각의 목적도 다르다. 또한 각 문제들 간의 목적과 비용 요소 간의 상충관계 때문에 전체 통합을 해결하는 것은 상당히 어려운 문제라 할 수 있다. 본 연구에서 제시한 공급사슬의 통합 운영을 위한 새로운 방법론은 여러 다른 기능들의 의사결정 문제를 하나의 통합된 최적화 문제로 해결하는 것으로, 여러 기능의 의사결정 문제를 단계별로 순차적으로 최적화하는 전통적인 방법과 달리 하나의 통합된 문제로 만들어 제시된 방법론으로 동시에 최적화하는 것이다. 본 연구에서는 SCM (Supply Chain Management)에서 실제 실시간으로 변화하는 SC (Supply Chain)내의 정보에 따라 공급자, 생산자, 분배자, 소비자(소매점) 등 모든 SC 내의 객체들을 통합하여 발주량, 발주시기, 생산량, 생산시기, 공급량, 분배패턴과 방법 등과 같은 SCM 내의 계획을 통합 (Integration)해서 한 번에 계획하고 조정 (Coordination)할 수 있게 하는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)을 기반으로 한 통합 계획 방법론을 개발하고, 이를 가능하게 지원하는 멀티 에이전트 시스템을 구현하였다.
    본 연구에서 제시한 기술은 B2B 거래의 활성화를 위한 기반기술로서 적용될 수 있으며, 가장 먼저 SCM의 주요 방법론으로 적용이 될 수 있을 것이다. 제조업의 해외 이전, 아웃소싱 등으로 SC가 더욱 더 분산화 되면서 SCM의 중요성은 크게 부각되고 있다. 따라서 SC 구성원의 협업과 정보의 공유, 그리고 그에 바탕을 두고 통합 고려된 의사결정과 조정은 전체 SC의 성과에 매우 중대한 요인이라 할 수 있다. 한편 통합과 조정은 SCM에서 꼭 필요로 하는 부분으로 최근 SCM의 확산과 더불어 이러한 통합과 조정을 온라인 상에서 지원하고자 하는 노력들이 시도되고 있다. 이러한 온라인 상에서의 통합과 재조정 기능은 SCM 및 전자상거래에서 핵심적인 부분이다. 따라서 본 연구에서 제시된 기술은 관련분야에서 핵심기술로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
  • Index terms
  • Supply Chain Management, Multi-Agent System, Genetic Algorithm, Integration, Coordination
  • List of digital content of this reports
데이터를 로딩중 입니다.
  • This document, it is necessary to display the original author and you do not have permission
    to use copyrighted material for-profit
  • In addition , it does not allow the change or secondary writings of work
데이터 이용 만족도
자료이용후 의견
입력
트위터 페이스북
NRF Daejeon
(34113) 201, Gajeong-ro, Yuseong-gu, Daejeon, Korea
Tel: 82-42-869-6114 / Fax: 82-42-869-6777
NRF Seoul
(06792) 25, Heonreung-ro, Seocho-gu, Seoul, Korea
Tel: 82-2-3460-5500 / Fax: 82-2-3460-5759
KRM Help Center
Tel : 042-869-6086 Fax : 042-869-6580
E-mail : krmcenter@nrf.re.kr