고장율을 고려한 부품의 수요예측 모델개발 : 자동차 산업을 중심으로 = Development of the forecasting model for parts in an automobile

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 제조업체에서 문제시되고 있는 수요예측 문제를 다루었다. 모제품에 대한 수요예측의 문제는 많이 이루어지고 현재도 계속 연구되어 지고 있는 실정이다. 그러나 모제품을 이루고 있고, 또 고장에 의해 계속해서 수요가 이루어지는 부품에 관한 연구는 미비한 실정이다. 그러나 부품의 고장으로 인한 수요의 창출과 기업의 이미지 제고, 그리고 부품 생산과 보유에서 발생되는 높은 비용의 부담에 있어 부품의 수요예측은 기업에 있어 매우 중요한 문제임에는 틀림없다.
본 논문은 실 사례에 있어 자동차의 부품을 다루었다. 이는 자동차를 이루고 있는 부품이 고가이며 고장으로 인하여 부품의 수요가 바로 이루어지기 때문이다. 또 A/S를 통한 부품의 소비가 전산 처리되어 기록으로 보전되어 있기 때문이고 이를 통해서 고장율의 산출과 모제품(차량)의 기록이 잘 정리되어 있기 때문이다. 그러나 자료 수집에 있어 어려움과 소규모 정비 센터 등에서의 전산처리가 이루어지지 않고 있기 때문에 수집된 최소의 정보만으로 수요예측을 할 수 있는 모델을 개발하였으며, 이러한 최소의 정보는 기업 및 소비자가 쉽게 얻을 수 있는 정보이기 때문에 모델의 가치는 더욱 높다고 할 수 있다. 최소한의 수집 정보는 모제품의 년도별 판매량과 년도별 폐차량, 수요 예측하고자 하는 부품의 년도별 판매량 정도이다.
본 논문이 제시하고자 하는 주된 연구 내용은 다음과 같다.
- 자동차부품수요에 영향을 미치는 핵심요소의 파악
- 자동차 부품수요와 이들 요소간의 관계식 정립
- 관계식에서 등장하는 파라메타의 추정방법
- 관계식에 의한 시뮬레이션 개발
본 논문은 폐차율, 고장율등의 파라메타에 의한 관계식을 도출하였고 관계식을 이루고 있는 파라메타를 추정하였으며 도출된 수식을 바탕으로 현장에서 손쉽게 사용할 수 있도록 프로그램을 제작하였다.
현재 수요예측 프로그램은 많이 선보이고 있으나 프로그램의 로직 자체가 추세에 의한 변동에만 의존하고 있기 때문에 적용 범위가 제안되어 있어 본 논문의 성격과는 전혀 틀리다고 할 수 있다. 또한 기계 및 전자 제품의 부품에 있어 현장에서 매우 중요한 고장율, 폐차율 등의 파라메타를 추정할 수 없다. 그러나 본 논문에서 제시한 모델은 아직까지 연구되지 않은 고장율, 폐차율등의 파라메타를 새로운 방법으로 추정하였고 그 추정에 의해 수요를 예측하였다. 또 현장에서 사용하는 데 있어 user가 매우 편리하게 프로그램을 사용하여 현장에서 중요한 고장율과 폐차율등의 파라메타와 부품의 수요와 같은 중요한 사안을 쉽게 얻어 낼 수 있다. 본 모델을 사용한 프로그램의 목적은 본 논문에서 제시한 모델을 정확히 구현하는데 있고, 다음으로 user가 손쉽게 사용할 수 있도록 하는 목적을 두었다. 또 현장에서 매우 중요한 고장율과 폐차율, 자사의 순정품 비율 등의 추정에 있어 정확한 해결책을 제시한다. 이는 아직까지 현장에서 사용되고 있지 않은 모델의 이라는 것에 의의를 둘 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper deals with demand forecasting of parts in an automobile of which the model has been extinct. It is important to estimate how many inventories of each part in the extinct model should be stocked because the production lines of some parts may be replaced by new ones while demand of the parts still occurs. Furthermore, in some countries, there is a strong regulation that the auto company should provide the auto parts with the customers for several years whenever they are requested
The major characteristic of automobile parts demand forecasting is that the close correlation between the number of running cars and the demand of each part exists. In this sense, the total demand of each part in a year is determined by two factors, total number of running cars in that year and failure rate of the part. The total number of running cars at year k can be estimated sequentially by the amount of shipped cars and proportion of discarded cars at 1, 2,···, i. On the other way, it is very difficult to estimate the failure rate of each part because the available inter-failure time data is not complete. The failure rate is, therefore, determined so as to minimize the mean square error between the estimated demand and the observed demand of a part at 1, 2,···, i. In this paper, some parts data of H Motor Co. are used to illustrate our model.

목차 (Table of Contents)

• 목차
• 요약 = i
• 표목차 = ii
• 그림목차 = iii
• 1. 서론 = 1
• 1.1 연구 배경 = 1
• 1.2 연구 목적 및 내용 = 2
• 2. 문제의 모형화 = 4
• 2.1 부품 수요에 관련된 요소 및 부품의 고장 형태 = 4
• 2.2 정의 및 기호 = 6
• 2.3 부품 수요량 유도수식 = 7
• 3. 파라메타 추정 = 10
• 3.1 최소제곱법 = 10
• 3.2 최우추정법 = 12
• 3.3 폐차율 추정 = 13
• 3.4 고장율 추정 = 15
• 3.5 순정품비율 추정 = 18
• 4. 부품의 수요예측 = 19
• 5. 사례분석 = 20
• 5.1 개요 = 20
• 5.2 자료분석 = 21
• 5.3 결과 = 23
• 6. 결론 및 추후 연구방향 = 25
• 참고 문헌 = 26
• 영문 요약 = 27
• 부록(부품수요예측 프로그램) = 28