공급사슬망 디지털 혁신

원자재가 최종 제품으로 생산되어 고객에게 전달되는 전체 과정의 관리를 공급사슬망 연구를 데이터 및 최식 디지털 기술 과점에서 연구한다.

공급 사슬망의 디지털 혁신이란?

기존 전통적인 공급사슬망 연구의 경우 경영학의 과점에서 재고관리, 물류관리, 원부자재 관리등을 연구하였다.
SDM연구실에서는 전통적인 경영학의 관점이 아닌 공학과 디지털 혁신의 관점에서 공급사슬망을 다룬다.
AI, IoT, 빅데이터 등의 디지털 기술이 융합하여 제품설계-생산-유통-고객활용의 전반적인 혁신에 대한 연구로 미래지향적인 공급사슬망 관리를 연구한다.
아래 그림은 공급사슬망의 디지털 혁신의 예와 이를 통한 가치 창출의 예다. 만일 차량의 심각한 품질 문제가 도출되었다 가정하자. 일반적으로 품질 문제의 원인은 설계 오류, 생산 오류, 사용자의 오류로 구별된다. 현재까지는 이러한 데이터가 따로 관리되고 분석되어 그 원일을 파악하는 것이 매우 어려웠다. 하지만 공급사슬망의 디지털 혁신은 설계 (PLM-Product Lifetime Management)정보와 SCM 정보 그리고 사용자 활용 정보가 융합되어 그 품질 원인을 과학적으로 분석이 가능하다.

이러한 공급사슬망 디지털 혁신 기술의 핵심은 PLM, SCM, 사용자 활용 정보의 결합이다. 이미 메지어 자동차 업계는 이미 몇 년 전 부터 사용자의 운전 정보를 수집할 수 있는 인프라가 구축되어 활용을 모색하고 있으며, GE의 비행기 엔진 사업부는 고객이 사용하는 엔진의 데이터를 IoT기술로 수집해 서비를 제공하고 있다.
공급사슬망 디지털 혁신 연구는 앞으로 미래 전계될 새로운 SCM 기반의 기술을 개발하고 연구하는데 중점을 두있다.

연구사례

국내 최대 스포츠 패션 브랜드인 코오롱 스포츠와 SDM연구실(장영재 교수)은 다년간의 공동 연구를 통해 전국 220여개의 매장의 특성을 파악하고 중앙 물류 창고에서 물류가 배송될때 박스내 구성품의 조합 최적으로 구성할 수 있는 알고리즘을 개발하였다.
- https://pubsonline.informs.org/doi/full/10.1287/inte.2017.0904
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00207543.2017.1412525
국내 패션 브랜드와 공동으로 AI기반 (딥러닝) 패션 상품을 자동으로 인식하고 이를 전국 매장에 배분하는 알고리즘을 개발하였다. 딥러닝 기술과 수학적 최적화 모델을 활용 기존 제품의 스타일과 컬러를 고려해 적절히 배분하는 방식을 최초로 개발하였다.

삼성중공업 선박 및 해양플랜트 제조 빅데이터 SCM 구축 - 선박 및 해양플랜트 제조의특성상 수 많은 협력업체와 공동 작업을 필요로 한다. 협력업체가 제조한 제품이 적기에 조립 야드에 입고되지 않으면 생산 스케줄에 막대한 차질이 불가피하다. 본 연구에서는 빅데이터 분석을 통해 협력업체의 생산능력을 예측하고 수학적 최적화를 통해 제품의 납기 및 수급을 효율화하는 연구를 진행하였다. 또한 AR/MR/VR등과 같은 디지털 최신 기술을 활용 야드 제조 운영 및 SCM 운영 효율화에 대한 연구도 진행 중이다.