메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김종배 (인하대학교 창업지원단) 유성용 (인하대학교) 박민영 (인하대학교)
저널정보
한국유통물류정책학회 유통물류연구 유통물류연구 제7권 제4호
발행연도
2020.1
수록면
57 - 77 (21page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

제품수명주기를 고려한 수요예측 실증연구
김종배 ,  유성용 ,  박민영 유통물류연구 2020.01 학술저널

2013

제품수명주기를 고려한 수요예측 실증연구
김종배 물류전문 2013.01 학위논문

초록· 키워드

오류제보하기
최근 세계 경제의 불확실성이 고조되면서 기업들의 장단기 경영계획 수립 시 애로가 가중되고 있다. 기업경영에서 공급망관리(SCM)의 모든 계획은 자사 제품이나 서비스에 대한 장래 수요예측을 기반으로 한다. 시장의 실제 수요보다 과다한 수요예측은 불필요한 재고 발생에 따른 비용을 유발하고, 반대로 시장의 실제 수요보다 낮은 수요예측은 결품 발생에 따른 고객서비스 수준의 저하로 나타난다. 그러므로 정확한 수요예측은 기업의 경영효율을 높이는 데 중요한 역할을 담당한다. 미래의 수요를 예측하는 것이 어렵지만 기업의 경영활동과 관련한 의사결정을 하기 위해 수요예측 오차를 축소하기 위한 방법들이 지속적으로 연구되어야만 한다. 이러한 상황에서 제품의 수요예측 오차를 좀 더 줄일 수 있도록 제품수명주기(Product Life Cycle, PLC)를 고려하여 수요예측을 해 보았다. 제품도 PLC 단계별로 제반 특성이 다르므로 다른 마케팅 전략을 강구해야 하듯이 제품에 대한 수요예측도 단계별로 달라야 된다는 전제하에 수요예측 방법을 검토하였다. 본 연구에서는 회귀분석을 활용하여 PLC 단계를 판별하였으며 그 단계를 고려한 수요예측 방법을 제시해 보았다. 그 결과 제품의 전체 데이터를 가지고 예측하는 것보다는 PLC의 각 단계에 따라 수요예측을 하는 것이 더 타당한 것으로 연구되었다. 앞으로도 지속적인 연구를 통해 지금까지 한계로 생각해 왔던 수요예측의 예측 오차를 줄이는 방법을 개발해야 할 것이다.
#수요예측 #제품수명주기 #공급망관리 #회귀분석 #평균절대오차

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (32)

참고문헌 신청
권오경 / 2010 / 공급사슬관리 / 박영사. google schola 김정일 / 2005 / 적응적지수평활법을 이용한 공급망 수요예측의 실증분석 / 산업공학 18(3):343~349 dbpia 노가연 / 2010 / 전자 산업에서 수요예측 정확도와 재고 수준과의 관계를 연구 / 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 :890~894 dbpia 박상규 / 2009 / 신제품 수요예측을 위하여 누적자료를활용한 회귀모형에 관한 연구 / 한국데이타정보과학지 20(1):117~124 dbpia 박성일 / 2011 / 비정상 수요를 가진 품목을 위한 예측기반 재고정책 / 대한산업공학회지 37(3):216~228 dbpia

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0