초록
건설현장에서는 일반적으로 많은 양의 자재재고를 보유해 왔다. 이러한 자재재고는 현장의 불확실한 수요에 대응하여 공정지연을 방지하고, 원자재 가격 상승으로 인한 비용증가에 대비하는 등 순기능적 측면이 있다. 하지만 과도한 자재재고는 재고보유에 소요되는 재고유지비를 증가시키고 현장물류 공간배치의 효율성을 저하시키는 등 낭비요인으로 작용하기도 한다. 따라서 현장의 다양한 변동성을 고려하여 적정 자재재고 수준을 결정하고 관리하는 것은 건설공사의 효율성 측면에서 매우 중요한 요소이다. 본 연구는 시스템 접근방법의 절차에 의하여 철근가공 조립공정과 같이 현장에 투입되기 이전에 원자재 조립 가공과정을 갖는 건설 프로세스론 분석하고 이러한 흐름과정에서 재고수준을 적정화하는 알고리즘을 제시하였다. 이러한 재고관리 방안의 적용성을 확인하기 인하여 수도권지역 경전철 건설사업의 철근 가공장에서의 재고관리 사례를 분석하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘을 적용한 결과, 현장의 실제 철근 소요량과 가공장에 입고되는 철근 원자재의 입고량이 균형을 이루었고, 이에 따라 평균 재고량과 재고유시비용이 크게 감소되는 것으로 나타났다.
There are usually plenty of material inventories in a construction site. More inventories can meet unexpected demands, and also they may have an economical advantage by avoiding a probable escalation of raw material costs. On the other hand, these inventories also cause negative aspects to increase costs for storing redundant inventory as well as decreasing construction productivity. Therefore, a proper method of deciding an optimal level of material inventories while considering dynamic variations of resources under uncertainty is very crucial for the economical efficiency of construction projects. This research presents a stochastic modelling method for construction operations, particularly targeting a work process involving on-site fabrication of raw materials like iron-rebar process (delivery, cut and assembly, and placement). To develop the model, we apply the concept of factory physics to depict the overall components of a system. Then, an optimal inventory management model is devised to support purchase decisions where users can make timely actions on how much to order and when to buy raw materials. Also, optimal time lag, which minimizes the storage time for pre-assembled materials, is obtained. To verify this method, a real case is applied to elicit an optimal amount of inventory and time lag. It is found that average values as well as variability of inventory level decreased significantly so as to minimize economic costs related to inventory management under uncertain project condition.
