디지털 기술의 등장과 발전으로 기업은 디지털 기술을 공급-수요 사슬에 도입하여 관리하는 것이 필수적이 되었다. 그러나 이와 관련하여 여러 어려움, 그 중에서도 특히 디지털 공급-수요 사슬을 체계적으로 평가하는 어려움이 또한 늘고 있다. 그 이유는 산업계와 학계에 걸쳐 전반적으로 사용되는 표준화된 평가기준이 아직 부족하기 때문이다. 이에 따라, 본 논문에서는 사용자의 경험을 하나의 평가기준으로 제시하고자 한다. 따라서 세 개의 다른 포커스 그룹을 통해 데이터를 얻어 질적 분석 기법으로 연구하였다. 포커스 그룹 참여자들은 넷플릭스를 공급-수요 사슬의 예로 삼아 넷플릭스에 대한 사용 경험을 자유롭게 이야기 하였다. 넷플릭스는 디지털 콘텐츠, 즉 제품을 직접 소비자에게 전달하기 때문에 소비자의 일반적인 경험, 이 회사의 추천시스템에 대한 경험, 그리고 이와 관련된 정보 보안에 대한 인식이 매우 중요하다. 이러한 것들이 기존 고객의 만족도를 높이는 것은 물론, 새로운 고객의 유치에도 결정적인 역할을 할 수 있기 때문이다. 디지털 공급-수요 사슬에 대한 사용자의 일반적인 경험은 기업의 평가 척도에 중요하다. 또한 이러한 추천시스템과 이와 관련된 정보 보안은 디지털 공급-수요 사슬의 일부이다. 따라서 이에 대한 사용자의 경험과 인식을 측정하는 것은 디지털 공급-수요 사슬을 평가하는 데에 중요한 척도가 될 것이다.
공급사슬관리(Supply Chain Management)는 기업의 규모가 커지고 관리하는 제품의 수가 다양해지면서 그 중요성이 증대되고 있는 실정이다. 제조 기업의 공급사슬관리 최적화를 위해서는 다양한 변수를 고려하여 생산계획과 분배계획을 효율적으로 수립하여야 하며 각 개별의 단계를 통합적 관접에서 고려하여야 한다. 본 논문은 첫째, 고객의 수요가 다기간이며 확정된 수요정보가 생산자 단계의 생산능력 범위 내에서 변동함에 있어서 공급사슬관리의 최적화된 운영방안에 대해서 제시하였다. 둘째, 공급사슬관리에 있어서 생산계획과 분배계획 수립에 있어 재고비용과 수요불충분비용을 고려하여 최적화된 수요대응방안을 도출하도록 하였다. 본 논문은 기존의 그 유용성이 입증된 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 응용 적용하였으며 확정된 수요정보의 기간 및 변동성에 대응하기 위해 두 가지 방안으로 나누어 공급사슬관리의 최적화된 운영방안에 대해 제시하는데 그 의의가 있다.
본 연구에서는 경영전략의 하나로 활용되고 있는 공급사슬관리(Supply Chain Management : SCM)시스템의 활용에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 요인들을 도출하기 위하여 기존의 연구들을 바탕으로 SCM시스템을 구축하여 활용하고 있는 생산기업으로 부터 수집된 데이터로 실증분석을 하였다. 설문지 내용은 Likert 5점 척도로 구성하였고, 인터넷 설문을 실시하였다. 연구 모델을 구조방정식을 통해서 분석한 결과 공급사슬관리시스템의 활용에 영향을 미치는 요인들은 기업의 IT-활용능력과 기업의 공급사슬관계로 함축되었다. 이들 요인들의 관계는 구조방정식(Structural Equation Model : SEM) 기법을 통해 상호연관관계를 분석하였다. 본 연구는 한국의 제조기업 들에게 공급사슬관리시스템 구축 및 활용 있어서 고려해야할 요인들에 대한 이해를 증진시키고, 효율적인 공급사슬관리시스템을 구축할 수 있는 방향을 제시해 줄 것이다.
공급자와 소비자간의 정보공유는 기능 중심에서 프로세스 중심이 되면서, 유연성과 고객 서비스를 극대화하기 위한 새로운 물류 개념을 요구하게 되었다. 다시 말하면 원부자재의 조달에서부터 생산을 거쳐 고객에게 판매되기까지의 전 과정에 걸친 개체간의 수요와 공급의 사슬관계를 의미하는 공급망 내에서 정보, 자금 그리고 물의 흐름을 관리 통제하는 공급사슬경영(SCM)이 사업의 핵심역량으로 인식되고 있다. 또한 국내 기업들의 수 배송 업무의 합리화는 국내 기업 물류관리의 가장 중요한 과제중의 하나로 부각되고 있다. 물류센터로부터 각 거래처로 물품을 배달하는 배송업무의 경우에는 기업의 물류정보시스템이 상류 중심의 데이터 체계로 구축되어왔기 때문에 물류관리 업무의 합리화에 활용할 수 있는 기초 데이터 부재와 현실적인 제약조건들을 고려한 효율적인 자동배차 알고리듬을 적용하지 못했기 때문에 배차담당자들의 수작업 조정시간이 장시간 소요되었다. 따라서 본 논문에서는 현실적인 다양한 제약조건을 만족하고, 수작업 조정시간이 대폭 줄이면서, 우편중심 좌표를 이용한 차량별 근거리 그룹핑으로 자동배차 지원시스템의 휴리스틱 알고리듬을 설계하도록 한다.
SCM의 관리 포인트가 공급중심에서 수요관리 중심으로 옮겨짐에 따라, 정확한 수요 예측을 위한 많은 기법들이 제시되어 왔다. 이 중 변수간의 인과관계 분석을 통한 수요예측이 많이 이루어지고 있음에도 불구하고, 연관된 변수들 간의 상관구조는 상관계수에 의존하였고, 이는 예측의 정확성을 저하시키는 요인으로 작용하였다. 본 논문에서는 기존 방법의 문제점들을 보완하며, SCM에서 발생하는 Heavy Tail형 데이터의 상관구조를 정밀하게 모델링할 수 있는 방법을 제시한다. 상관구조를 파악할 수 있는 프레임웍인 코플라 함수 중에서 Student's t-코플라 함수를 통하여 수요 예측모형을 수립하고, 관련 파라미터를 추정하는 기법을 실험과 함께 제시하였다. 이를 통해, 수요예측에 필요한 변수들 간의 상관구조 파악이 보다 명확해지며, 이는 SCM상의 채찍효과의 완화로 이어져, 안정된 공급 사슬 네트웍의 관리에 기여할 것으로 기대된다.
현재의 저작권 보호 기술 개발은 디지털 콘텐츠의 최종 소비자인 구매자단을 대상으로 해서 주로 이루어지고 있다. 그러나. 불법복제는 최종 소비자인 구매자뿐만 아니라 디지털 콘텐츠의 유통 가치사슬 중간 단계인 공급자와 배포자단에서도 항상 발생할 수 있다. 이에 본 논문에서는 창작자가 콘텐츠를 배포한 시점부터 구매자가 소비하는 시점까지 모든 유통 가치사슬에서 콘텐츠의 저작권 보호를 지원하는 End-to-end 디지털 저작권 보호 시스템을 설계하고 구현한다 제안하는 시스템은 창작자, 공급자, 배포자 단에서도 구매자 단에서와 같이 콘텐츠 저작권을 안전하게 관리하고 콘텐츠의 불법 사용을 방지할 수 있는 기술적 장치를 제공함으로써 각 유통주체의 저작권을 보호하고 소유권 침해를 방지할 수 있는 환경을 제공한다.
본 연구는 효율적인 공급사슬관리(SCM)을 위한 전략 정보시스템 구축에 그 목적이 있다. 이러한 효율적 공급사슬관리를 위한 전략정보시스템 구축에 영향을 주는 요인들을 파워 프로세스의 관점에서 파악하고 이를 실증 연구를 통해 보다 효율적인 전략정보시스템으로서의 SCM 전략의 대안을 제시하고자 한다. 따라서 공급사슬관리의 효율적 운영에 영향을 주는 요인에 관한 영향요인들에 관한 기존 연구와 함께 파워 프로세스의 요소와의 연계를 통해 전략정보시스템으로서의 SCM 전략 유형을 제시하고 이의 특징을 연구의 범위로 설정하고 있다. 이러한 연구의 목적과 연구범위를 위해, 먼저 선행 연구된 파워 프로세스의 권력 주체가 권력요소, 가치 욕구, 환경, 관계성이라는 기본적인 다섯가지 권력 결정변수들간의 동적 상호작용을 통해 새로운 가치를 창출하는 과정을 살펴보며, 이러한 파워프로세스에 의한 전략이 권력 결정변수에 대한 가중치에 의해 전략의 유형이 결정되며, 이 유형에 따르는 전략 효과는 그 가중치와 결정 변수들간의 상호작용에 크게 의존되고 있음을 밝혀내고자 한다. 또한, 공급기업과 공급받는 기업들간의 이러한 관계는 기업이 사용하고 있는 전략적 정보시스템(SIS)으로서의 SCM 전략 유형과 일반적으로 높은 상호작용을 하고 있는 것으로 판단되어지며, 더욱이 기업의 정보가치에 대한 높은 인식으로 인한 디지털 경제하에서의 상호간 전략적 형성을 위해서는 더욱 파워프로세스적 관점하에서 SCM 전략 유형과 전략적 정보시스템간의 통합적으로 고찰함으로써 그 유용성을 살펴볼 수 있고 그러한 결과는 기업성과에 밀접한 영향을 주고 있음을 본 논문에서 밝히고 있다.더십을 행사할 때 이러한 리더십은 경영성과에 긍정적인 결과를 유발하는 것으로 나타났다. 그러므로, 리더십 성과 향상을 위한 지식경영정보시스템은 파워결정요소적 측면에서 고려되어야 할 것이다. 모델과 독립성 모델에서는 시스템 등급에 영향을 준다. 향후에는 더욱 더 다양한 상호의존 모델들이 정량화될 필요성이 있다고 본다. 진행하였다. 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다. 도움을 받을 수 있게 되었다.을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한
VMI(벤더 관리형 재고)는 소매업자에 있는 재고가 제조자나 벤더에 의해 모니터링되고 관리되는 유통채널 시스템이다. 의사결정책임을 공급사슬 위쪽으로 밀어내고 재고 보충결정을 집중화함으로써, 벤더가 전체 공급사슬이 더욱 경쟁력 있게 도와줄 수 있다. 이 연구의 목적은 한국 제조업자에 의한 VMI 수용에 영향을 미치는 요인들을 탐색하기 위한 것이다. 이 연구는 VMI를 도입하는 데에 대한 부담의 선행요인으로써 IT 준비성, 영업비, 정보공유를 제안한다. 또한 이 연구는 중소규모의 제조자들로부터 설문 결과를 수집하였다. 통계적 결과는 운영비용만이 VMI의 수용에 유의미한 영향을 미쳤다는 것을 나타내었다. 그러나 IT 준비성과 정보 공유는 운영비용에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 결국 VMI 수용에 간접적인 영향이 있었다. 결론으로 이 연구결과의 학문적, 실무적 시사점도 논의되었다.
본 연구는 '중소기업에서 내부 환경요인을 통한 Smart Factory의 핵심요인이 경영성과에 미치는 영향'에 대한 실증연구이다. 연구 목적은 Smart Factory 구축이 경영성과에 영향을 미쳐서 회사가 지속 발전하는데 기여하는지 검증하고, 국가적으로 추진하고 있는 Smart Factory 구축 확대 정책에 대해 제언하고자 한다. 절차는 Smart Factory를 구축한 중소제조기업의 실무자를 중심으로 설문을 받아 SPSS와 SMART PLS로 통계 분석하였다. 연구결과는 첫째, 기업 내부의 환경요인은 Smart Factory 핵심요인에 긍정적인 영향을 미쳤다. 둘째, Smart Factory 핵심요인은 경영성과에 긍정적인 영향을 미쳤다. 위의 입증을 통해서 기업의 환경요인을 고려한 Smart Factory의 핵심요인은 경영성과에 영향을 주는 것으로 나타나, Smart Factory 구축 성과의 이론적인 토대를 마련했다고 할 수 있다. 향후는 Smart Factory 구축방법 연구를 하고자 한다.
빅데이터는 기업에게 있어 미래의 핵심자산이며 물류부문에도 새로운 경쟁력을 높일 수 있는 핵심적인 요소이다. 그러나 지금까지 물류에서 빅데이터를 어떻게 수집하고 분석하며 활용해야 할지에 대한 연구는 아직 부족하다. 이러한 상황에서 본 연구는 기존 선행연구와 DHL의 연구에서 나타난 물류에서의 빅데이터 분석 및 활용에 대한 결과를 바탕으로 물류기업에게 적용 가능한 하나의 가치모델을 개발하였다. 본 연구의 목적은 물류에서 빅데이터 분석의 활용을 통하여 물류기업의 운영효율성 및 고객경험의 극대화 수준을 향상키시고 빅데이터 활용에 따른 경쟁적 지위와 경쟁력을 향상시키고 새로운 사업기회를 개발하는 데에 있다. 이러한 연구는 물류부문에서 빅데이터 분석의 활용을 위한 가치모델을 새롭게 창출하는 의의가 있으며 향후 물류부문 뿐만 아니라 타 업종에도 적용가능한 시사점을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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