KR101053200B1 - 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템 및 방법 - Google Patents

컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101053200B1
KR101053200B1 KR1020090071911A KR20090071911A KR101053200B1 KR 101053200 B1 KR101053200 B1 KR 101053200B1 KR 1020090071911 A KR1020090071911 A KR 1020090071911A KR 20090071911 A KR20090071911 A KR 20090071911A KR 101053200 B1 KR101053200 B1 KR 101053200B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
inventory
container
management
cost
transportation
Prior art date
Application number
KR1020090071911A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20110014323A (ko
Inventor
윤원영
Original Assignee
부산대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 부산대학교 산학협력단 filed Critical 부산대학교 산학협력단
Priority to KR1020090071911A priority Critical patent/KR101053200B1/ko
Publication of KR20110014323A publication Critical patent/KR20110014323A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101053200B1 publication Critical patent/KR101053200B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/087—Inventory or stock management, e.g. order filling, procurement or balancing against orders
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/083—Shipping
    • G06Q10/0835—Relationships between shipper or supplier and carriers

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

본 발명은 컨테이너 제공 관리 및 운송 관리를 통합적으로 운용하여 화주가 요청하는 불확실한 수요에 대한 효율적인 대응이 가능하도록 물류자원의 최적 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로, 물류자원의 통합최적 관리 방법을 제공하고 Depot 내 공 컨테이너의 최적 재고관리를 위하여 불확실한 수요에 적절히 대응을 할 수 있는 재고정책(S, s) 결정과, 현실적인 제약사항을 고려하여 문제를 해결하기 위해 수리모형을 수립하고 검증된 방법론을 사용하여 최적화 알고리즘 개발한다. 최종적으로 체계적인 컨테이너의 운송계획 수립을 하여 Depot 내 물류자원의 관리비용을 최소화하고, 시뮬레이션을 통하여 사용자에게 대안을 제시하여 최적의 의사결정을 할 수 있도록 하는 의사결정지원 시스템 및 방법이다.
컨테이너, 재고 관리, 운송 관리, 물류자원, 재고 유지, 주문량, 임대량

Description

컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템 및 방법{System and Method for optimizing management of Container Resource}
본 발명은 물류자원의 통합 최적관리에 관한 것으로, 구체적으로 공 컨테이너 제공 관리 및 컨테이너의 운송 관리를 통합적으로 운용하여 화주가 요청하는 불확실한 수요에 대한 효율적인 대응이 가능하도록 공 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근 국가 간의 물동량이 증가함과 동시에 선사에서는 증가한 물동량의 신속한 처리를 요구하고 있다. 따라서 컨테이너 터미널은 선박에 대한 하역작업의 생산성을 높여 물류비용을 줄이고 선박의 재항시간 단축을 위해 노력하고 있다. 컨테이너 터미널은 안벽, 장치장, 게이트 영역으로 구분된다.
컨테이너 터미널에서의 작업은 선박에 실려 있는 수입컨테이너를 내려서 장치장에 적재하는 양하작업과, 장치장에 적재되어있는 수출컨테이너를 선박에 적재하는 적하작업과, 장치장에 적재되어있는 수입컨테이너를 외부트럭이 게이트를 통해 인출하는 반출작업과, 게이트를 통해 외부트럭으로부터 수출컨테이너를 받아 장치장에 적재하는 반입작업으로 구성된다.
화주가 요청하는 공 컨테이너의 불확실한 수요에 적절히 대응하기 위해서 임대회사로부터 공 컨테이너를 임대하는 과정과 다른 Port에서 보유하고 있는 선사의 공 컨테이너를 주문하는 과정에서 선사의 재고관리 기술은 공 컨테이너의 임대량, 주문량을 적절하게 결정하는 역할을 수행한다.
대부분 선사에서의 공 컨테이너 재고관리 작업과 컨테이너의 트럭 운송은 화물 수요, 선복 보유량, 화물/선박 등과 실시간으로 변하는 복잡한 요인들을 고려하지 않은 채 관리계획을 수립하고 있으며 운영계획 시스템에서도 이러한 작업환경을 그대로 여과 없이 받아들여 계획자가 계획하기에 편리한 인터페이스를 개발하는데 초점을 두었다.
계획자가 계획을 완료하고 실제 작업을 시작하기 전 혹은 작업 수행 도중에 발생하는 다양한 문제에 대해서 계획의 변경보다는 운영통제 단계에서 주어진 상황을 대처하고 있다.
즉, 작업자의 경험에 의한 주관적인 판단으로 해결하고 있으며 이는 시간이 상당히 소요되고 재 계획 결과의 효과를 보장하기 어렵다는 데 기인한다. 따라서 계획의 결과와 실제 작업의 결과와는 상당히 큰 괴리가 발생하여 업무의 효율성을 낮추게 되며 이는 전체의 서비스 수준을 저하시키는 요인이 된다.
또한, 종래 기술에서는 컨테이너 운송계획을 수립함에 있어서 화주의 운송 요청에 일정계획, 배차계획, 운송 실시, 운송완료까지 트럭의 적재용량과 다양한 현실적인 요소를 고려하지 않은 채 작업이 진행이 되고 있다.
따라서, 불확실한 수요의 변동에 대응하는 것이 어렵고, 다양한 현실상황을 고려하지 않아 현장 상황에 적합한 운송 계획의 수립이 어렵다.
본 발명은 이와 같은 종래 기술의 공 컨테이너 재고 관리 및 운송 관리의 문제를 해결하기 위한 것으로, 컨테이너 제공 관리 및 운송 관리를 통합적으로 운용하여 화주가 요청하는 불확실한 수요에 대한 효율적인 대응이 가능하도록 한 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 작업자의 주관적인 판단에 의한 공 컨테이너의 재고관리가 아닌, 불확실한 수요의 변동 추세를 고려하여 보다 체계적인 재고 관리가 가능하도록 한 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 고객의 컨테이너 운송요청시간과 트럭의 적재용량을 동시에 고려하여 현실적인 제약사항에서 불필요한 트럭의 운행을 줄여서 운송비용을 최소화할 수 있도록 한 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 공 컨테이너의 최적 재고관리를 위한 기술과 컨테이너 운송계획의 최적화 기술을 연동하여 최종적으로 물류자원(공 컨테이너, Depot, 트럭)(공 컨테이너, Depot, 트럭)을 통합 관리할 수 있도록 한 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템은 컨테이너 자원 관리를 위한 정보를 입력하고 시뮬레이션 가능하도록 하는 자원 관리 단말들;공 컨테이너의 주문량과 임대량을 계산하여 재고정책의 변화에 따른 비용 추세 정보, 수요와 공급의 차이에 따른 재고 총 비용의 변화 정보를 포함하는 재고 관리 정보를 제공하는 컨테이너 자원 재고관리 서버;상기 재고 관리 정보와 화주의 수요 정보를 이용하여 컨테이너 자원의 운송 관리를 하는 컨테이너 자원 운송 관리 서버;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 컨테이너 자원 재고관리 서버는,물류자원의 구입, 수리, 폐기 등 관련 정보를 관리하는 물류 자원 정보 관리부와,공 컨테이너의 주문량과 임대량을 계산하고 전체 물류 비용을 계산하는 재고 관리 정보 처리부와,상기 재고 관리 정보 처리부의 재고 관리 정보를 자원 관리 단말 및 컨테이너 자원 운송 관리 서버로 제공하는 재고 관리 정보 제공부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 컨테이너 자원 운송 관리 서버는,컨테이너 운송계획에 필요한 정보의 입력, 화주의 수요 정보 입력, 물류자원 기본 정보 관리, 화주의 운송 요청 정보 관리, 공 컨테이너 재고관리를 위한 운송 정보 관리부와,트럭의 적재용량과 각각의 컨테이너의 시간창을 동시에 고려하여 운송계획을 결정하는 운송 관리 정보 처리부와,상기 운송 관리 정보 처리부의 운송 관리 정보를 자원 관리 단말 및 컨테이너 자원 재고 관리 서버로 제공하는 운송 관리 정보 제공부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 재고 관리 정보 처리부는,시뮬레이션에서 예측될 비용요소에 해당하는 변수를 초기화하는 변수 초기화부와,비수기와 성수기를 판단하여 재고 유지비용을 계산하는 재고 유지비용 계산부와,주문 발생 간격 시간에 공급될 요소를 고 려한 재고량을 계산하는 재고량 계산부와,리드타임 동안의 재고 수준을 계산하는 재고수준 계산부와,주문 여부를 판단하고 주문 시 주문 비용을 계산하는 주문 비용 계산부와, 임대 여부를 판단하고 임대 시 임대비용을 계산하는 임대 비용 계산부와,현 재고량과 재고유지비용 그리고 총 비용을 계산하여 전체 물류 비용을 산출하는 전체 물류 비용 계산부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 컨테이너 자원의 최적화 관리 방법은 컨테이너의 재고 부분과 운송 부분을 통합관리하기 위하여,공 컨테이너의 주문량과 임대량을 계산하는 단계;재고정책의 변화에 따른 비용을 파악하고, 수요와 공급의 차이에 따른 재고 총 비용의 변화를 파악하는 단계;상기 공 컨테이너의 주문량과 임대량, 재고정책의 변화에 따른 비용, 수요와 공급의 차이에 따른 재고 총 비용의 변화 정보들을 이용하여 물류비용이 최소화되도록 컨테이너 자원 재고를 관리하고 그 정보를 제공하는 단계;상기 제공된 컨테이너 자원 재고 관리 정보를 이용하여 화주의 운송요청에 따라, 운송 요청시간과 트럭의 적재용량을 동시에 고려하여 트럭의 총 이동시간을 최소화하는 운송계획을 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 컨테이너 자원 재고 관리를 위하여,시뮬레이션에서 예측될 비용요소에 해당하는 변수를 초기화하는 단계와,비수기와 성수기를 판단하여 재고 유지비용을 계산하는 단계와,주문 발생 간격 시간에 공급될 요소를 고려한 재고량을 계산하는 단계와,리드타임 동안의 재고 수준을 계산하고, 주문 여부를 판단하고 주문 시 주문 비용을 계산하는 단계와,임대 여부를 판단하고 임대 시 임대비용을 계산하는 단계 및 현 재고량과 재고유지비용 그리고 총 비용을 계산하여 전체 물류 비용을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이와 같은 본 발명에 따른 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템 및 방법은 다음과 같은 효과를 갖는다.
첫째, 이력 데이터의 체계적인 분석을 통하여 수요의 불확실한 변동 추세를 파악하고 이를 고려하여 최적화 알고리즘을 제공한다.
둘째, 효율적이고 체계적으로 컨테이너 재고를 관리할 수 있으며, 업무의 효율성과 생산성 증대 그리고 서비스의 질을 향상시킬 수 있다.
셋째, 현실성이 높은 운송계획을 제공하여 보다 빠른 시간에 경제적으로 컨테이너 운송계획을 수립하여 생산성을 향상 시키며 불필요한 트럭의 운행을 줄여 운영비용을 최소화 할 수 있다.
넷째, 공 컨테이너 재고관리 기술과 컨테이너 운송계획 기술을 통하여 물류자원(공 컨테이너, Depot, 트럭)관리 작업계획의 유효성과 계획에 의한 작업의 지속성 유지를 가능하게 한다.
다섯째, 효율적인 공 컨테이너의 재고관리와 운송 계획을 통하여 물류비용의 절감과 공 컨테이너의 수급 불균형 해소로 선사의 경쟁력을 높일 수 있다.
이하, 본 발명에 따른 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템 및 방법의 바람직한 실시예에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명에 따른 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템 및 방법의 특징 및 이점들은 이하에서의 각 실시예에 대한 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 공 컨테이너 재고관리을 위한 플로우차트이고, 도 2a내지 도 3b는 공 컨테이너 재고관리를 위한 시뮬레이션 결과 테이블 및 그래프이다.
본 발명은 물류자원의 통합최적 관리 방법을 제공하기 위하여 Depot 내 공 컨테이너의 최적 재고관리를 위하여 불확실한 수요에 적절히 대응을 할 수 있는 재고정책(S, s) 결정과, 현실적인 제약사항에서 수리모형과 알고리즘 개발을 통하여 체계적인 컨테이너의 운송계획 수립을 하여 Depot 내 물류자원의 관리비용을 최소화하 한다.
본 발명에 따른 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템 및 방법은 크게 공 컨테이너 재고관리 부분과 컨테이너 운송 관리 부분으로 이루어진다.
본 발명은 선사의 공 컨테이너 재고관리 및 컨테이너 운송작업을 대상으로 하고 있으며 국지적으로는 공 컨테이너 재고관리 중에서 주문량과 임대량 결정 그리고 컨테이너의 트럭 운송 일정계획을 포함한다.
본 발명은 공 컨테이너의 재고관리에서 '확정적 수요'에 관한 것이 아니고, ‘불확실한 수요’에 대응할 수 있도록 한 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.
먼저, 공 컨테이너의 최적 재공 관리에 관하여 설명하면 다음과 같다.
본 발명에서의 컨테이너의 재고관리는 화주의 불확실한 수요를 만족시키기 위하여 최적의 재고정책을 결정하여 총 비용을 최소화할 수 있는 공 컨테이너의 주문량, 임대량을 결정하는 것이다.
시뮬레이션을 통하여 재고유지비용, 임대비용, 주문비용 및 총 기대 비용을 추정하고 (s, S) 재고 정책을 기본 재고정책으로 한 가정 하에 GA(Genetic algorithm)를 사용하여 총 기대 비용을 최소화 할 수 있는 내륙 Depot의 적절한 재고 수준을 결정한다.
수요와 공급의 불확실성으로 인해 발생 가능한 공 컨테이너의 부족을 막고 화주의 수요를 만족시키기 위하여 재고 부족 시 단기 임대를 하여 화주의 수요를 만족시키지 못하는 경우가 발생하지 않는다는 점에서 재고 부족기간 동안 물품의 수요가 발생하지 않는 다는 고전적인 재고 문제와는 구별 된다.
실제 선사의 공 컨테이너 재고관리 특징에 근접할 수 있는 (s, S) 재고 정책을 사용하며 시뮬레이션 개발을 위하여 사용하는 기호는 다음과 같이 정의된다.
ST는 시뮬레이션 실행 시간, WT는 시뮬레이션 준비 시간, i는 주문 발생 간격 시간(weekly), S1은 성수기 최대 주문량, s1은 성수기 안전 재고량, S2는 비수기 최대 주문량, s2는 비수기 안전 재고량, LT는 주문 도착 간격시간, Di는 수요량, Oi는 주문량, Li은 임대량, Si는 i 시점에 공급될 요소를 고려한 재고량, Ni은 현 재 고량, Ii는 재고 수준, Vi는 고객으로부터 반납되는 량, OC는 주문 비용(unit/1회)이다.
공 컨테이너 재고관리를 위한 시뮬레이션 절차는 다음의 단계를 반복하여 종료조건까지 수행되며 그 구체적인 진행 과정은 도 1에서와 같다.
먼저, 시뮬레이션에서 예측될 비용요소에 해당하는 변수를 초기화한다.(S101)
즉, 임대량, 주문량, 총 비용 등을 초기치 0으로 설정한다
그리고 비수기와 성수기를 판단하여 Di와 Vi 그리고 s, S량을 결정하여 사용한다. (S102)
이어, 재고 유지비용을 계산한다. 재고 유지비용 계산은
Figure 112009047856283-pat00001
이다.
그리고 i 시점에 공급될 요소를 고려한 재고량을 계산한다.(S103)(S104)
Figure 112009047856283-pat00002
이어, 리드타임 동안의 재고 수준을 계산한다.(S105)
Figure 112009047856283-pat00003
그리고 주문 여부를 판단하고 주문 시 주문 비용을 계산한다.
만약,
Figure 112009047856283-pat00004
이면 주문이 발생하지 않고,
Figure 112009047856283-pat00005
이면 주문이 발생한다.
주문비용 계산은
Figure 112009047856283-pat00006
이다.(S106) 정규 분포를 갖는 Di 와 Vi가 발생한다.
이어, 임대 여부를 판단하고 임대 시 임대비용을 계산한다.(S107)
만약,
Figure 112009047856283-pat00007
이면 임대가 발생하지 않고,
Figure 112009047856283-pat00008
이면 임대가 발생한다.
임대비용 계산은
Figure 112009047856283-pat00009
이다.(S108)
그리고 현 재고량과 재고유지비용 그리고 총 비용을 계산한다.(S109)
현 재고량 계산은
Figure 112009047856283-pat00010
이다.
그리고 총 비용 계산은
Figure 112009047856283-pat00011
이다.
본 발명에서 사용한 (S, s) 재고관리 정책을 GA(Genetic algorithm)을 사용하여 염색체를 생성할 때 다음의 사항을 고려한다.
먼저, 비수기 S1값은 비수기 s1값보다 항상 커야 하고, 만약 두 값이 같으면 s1값은 0.5배하여 사용한다. 그리고 성수기 S2값은 성수기 s2값보다 항상 커야 하고, 만약 두 값이 같으면 s2값은 0.5배하여 사용한다.
그리고 비수기 S1값은 성수기 S2값보다 항상 작아야 한다. 만약 S1값이 더 크면 두 개의 값을 바꾼다.
이와 같은 시뮬레이션을 통하여 도 2a와 도 2b에서와 같이 재고정책 (S, s) 의 변화에 따른 비용의 추세를 파악할 수 있으며, 도 3a와 도 3b에서와 같이 수요와 공급의 차이에 따른 재고 총 비용의 변화를 파악할 수 있다.
이하에서 본 발명에 따른 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템의 컨테이너 최적 운송계획 알고리듬을 설명한다.
도 4는 본 발명에 따른 컨테이너 운송을 위한 Tabu search 과정을 나타낸 플로우차트이고, 도 5는 본 발명에 따른 컨테이너 운송을 위한 Tabu search 과정에서의 초기해 발생을 위한 플로우차트이다.
컨테이너의 운송관리는 내륙의 화주의 운송요청 시간을 만족시키기 위하여 수출/입 Dry 컨테이너를 운송하는 것으로 다양한 운송수단 중에서 제일 보편적으로 사용되는 트럭의 운송비용을 최소화할 수 있도록 운송계획을 결정하는 것이다.
본 발명에서는 두 가지 사이즈(20ft/40ft)의 Dry 컨테이너를 고려하여 화주의 운송요청 시간과 트럭의 적재용량을 동시에 고려하여 트럭의 총 이동시간을 최소화하는 운송계획을 결정한다.
또한, 한 개 Depot에서 한 개의 Terminal을 대상으로 20ft/40ft Dry 컨테이너의 운송 계획을 결정하는 것으로 트럭이 운송해야 하는 컨테이너는 출발지와 목적지의 시간창을 가지며, 수입 공 컨테이너는 오직 출발지의 컨테이너시간창만을 가진다.
그리고 최소의 트럭으로 운송해야 하는 컨테이너를 고객이 요청한 시간 내에 운송을 해야 하기 때문에 모든 컨테이너는 Depot에서 대기 없이 바로 도착지로 운송되어야 한다.
본 발명은 한 대의 트럭이 40ft Dry 컨테이너 한 개 혹은 20ft Dry 컨테이너 두 개를 적재 할 수 있기 때문에 트럭의 적재용량과 각각의 컨테이너의 시간창을 동시에 고려하여 운송계획을 결정한다.
본 발명에서는 수리모형을 개발하여 작은 수요의 운송계획을 결정하고 보다 큰 수요의 문제는 메타 휴리스틱(Meta heuristic) 알고리즘 중에서 Tabu search 방법을 이용하여 알고리즘을 구현한다.
본 발명에 따른 컨테이너 운송을 위한 Tabu search 과정은 도 4에서와 같다.
먼저 초기해를 생성하고(S401) 초기해로부터 원하는 만큼의 이웃해을 생성한다.(S402)
그리고 이웃해 중 최고해를 결정하고 현재의 최고해가 전역해 보다 좋으면 현재해가 전역해가 된다.(S403)
해가 Tabu List에 있는지를 확인하여(S404) 현재 최고해가 Tabu List에 없다면 다음 반복을 위한 현재해가 된다.(S406)
만약에 해가 Tabu List에 있다면 열망기준을 확인하여(S405) 그 기준에 부합한다면 현재해로 설정한다.(S406)
그리고 현재해로부터 이웃해를 생성하고(S407) Tabu List에 등록하는 단계를 반복한다.(S408)
주어진 회수 이상 동안 해 향상이 발생하지 않으면 종료한다.(S409)
이와 같은 컨테이너 운송을 위한 Tabu search 과정을 좀더 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
먼저, 초기해를 생성하고 초기해를 바탕으로 원하는 만큼의 이웃해를 생성한다. 그러나 제약조건에 의해 충분한 해가 생성되지 않는 경우에는 생성된 해로부터 다음을 진행한다.
이웃해 중에서 최고해를 선택하고 현재의 최고해가 전역해 보다 좋으면 현재해가 최고해가 된다. 선택된 해가 Tabu list에 있는지 확인을 하여 현재 최고해가 Tabu list에 없다면 다음 반복을 위한 현재해가 된다.
만약 있다면 열망기준을 확인하여 그 기준에 부합한다면 Tabu list의 여부에 상관없이 현재해로 설정한다. 열망기준은 선택된 해가 Tabu list에 있다고 하여도 그 기준에 부합한다면 현재해로 선택하는 기준으로 여러 가지 있지만 본 발명에서는 전역해 보다 좋으면 Tabu list에서 빠져 나오는 것으로 설정한다.
현재해로 선택이 되면 Tabu list에 등록하여 다시 해 탐색을 거부한다.
현재해로부터 이웃해를 생성하고 Tabu list에 등록하는 단계를 반복하는데 그 과정에서 Tabu list에 먼저 등록된 해는 순차적으로 Tabu list에서 제외되며 Tabu list에서 빠져 나온 해는 다음 번 해 탐색이 가능해진다.
위의 과정을 반복하면서 향상된 해를 계속해서 찾아가는데 최적해에 근접한 어느 시점부터는 해 향상이 자주 발생하지 않게 된다. 여기에서 주어진 횟수 이상 동안 해 향상이 발생하지 않으면 종료가 되며 이때의 최고해가 최적 근사해가 된다.이와 같은 본 발명에 따른 컨테이너 운송을 위한 Tabu search 과정에서의 초기해 발생 과정은 도 5에서와 같다.
첫 가능해인 Vertex를 찾아서 그것을 초기해에 삽입을 하고(S501) Vertex는 후보 리스트에서 삭제를 시킨다.(S502)
그리고 다음 Vertex의 타입의 점검하고(S503) 이전의 Vertex의 타입을 점검한다.(S504)
그리고 Vertex 간의 시간창을 점검하여(S505) 만족을 하는 경우 새로운 하나가 초기해에 삽입이 되고 이 Vertex는 후보 테이블에서 제거가 된다.
그리고 이와 같은 동작을 가능해인 Vertex가 없을 때까지 반복을 한다.(S506)
그리고 모든 Vertex가 초기해에 삽입이 될 때까지 상기 동작들을 반복한다.(S507)
본 발명에 따른 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템(Empty Container Optimization Management System;ECOMS)은 상기한 바와 같은 공 컨테이너 재고관리 기술과 컨테이너 운송 관리 기술이 통합된 것이다.
도 6a와 도 6b는 본 발명에 따른 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템의 구성 블록도이고, 도 7a내지 도 7e는 본 발명에 따른 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템의 데이터 관리 화면 구성도이다.
본 발명에 따른 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템은 허브 지역 내 물류자원(공 컨테이너, Depot, 트럭)을 관리하기 위한 것으로, 고객의 공 컨테이너 수요 혹은 컨테이너의 운송 수요를 직접 입력하고 시뮬레이션을 통하여 각각의 수요를 만족시키 위하여 관리자에게 대안을 제시하는 시스템이다.
그리고 물류자원(공 컨테이너, Depot, 트럭)의 효율적인 관리를 위하여 물류 자원의 구입, 수리, 폐기 등 관련 정보를 통합관리 하여 물류비용의 최소화를 가능하게 한다.
본 발명에 따른 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템의 컨테이너 자원 통합 관리 서버(600)는 크게 공 컨테이너 자원 재고관리 서버(610)와, 컨테이너 자원 운송 관리 서버(620)로 이루어진다.
도 6a에서와 같이, 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템은 고객의 공 컨테이너 수요 혹은 컨테이너의 운송 수요를 직접 입력하고 시뮬레이션 가능하도록 제어신호를 입력하는 자원 관리 단말(630a)(630b)(630c)과, 공 컨테이너의 주문량과 임대량을 계산하여 재고정책 (S, s)의 변화에 따른 비용의 추세를 파악할 수 있으며, 수요와 공급의 차이에 따른 재고 총 비용의 변화를 파악할 수 있도록 하는 컨테이너 자원 재고관리 서버(610)와, 상기 컨테이너 자원 재고관리 서버(610)의 재고 관리 정보, 화주의 수요 정보 등을 이용하여 컨테이너 자원의 운송 관리를 하는 컨테이너 자원 운송 관리 서버(620)를 포함한다.
여기서, 상기 컨테이너 자원 재고관리 서버(610)는 물류자원의 구입, 수리, 폐기 등 관련 정보를 관리하는 물류 자원 정보 관리부(611)와, 공 컨테이너의 주문량과 임대량을 계산하고 전체 물류 비용을 계산하는 재고 관리 정보 처리부(62)와, 상기 재고 관리 정보 처리부(62)의 재고 관리 정보를 자원 관리 단말(630a)(630b)(630c) 및 컨테이너 자원 운송 관리 서버(620)로 제공하는 재고 관리 정보 제공부(613)를 포함한다.
그리고 컨테이너 자원 운송 관리 서버(620)는 컨테이너 운송계획에 필요한 정보의 입력, 화주의 수요 정보 입력, 물류자원 기본 정보 관리, 화주의 운송 요청 정보 관리, 공 컨테이너 재고관리를 위한 운송 정보 관리부(621)와, 트럭의 적재용량과 각각의 컨테이너의 시간창을 동시에 고려하여 운송계획을 결정하는 운송 관리 정보 처리부(622)와, 운송 관리 정보 처리부(622)의 운송 관리 정보를 자원 관리 단말(630a)(630b)(630c) 및 컨테이너 자원 재고 관리 서버(610)로 제공하는 운송 관리 정보 제공부(623)를 포함한다.
여기서, 재고 관리 정보 처리부(612)의 상세 구성은 도 6b에서와 같다.
시뮬레이션에서 예측될 비용요소에 해당하는 변수를 초기화하는 변수 초기화부(612a)와, 비수기와 성수기를 판단하여 Di와 Vi 그리고 s, S량을 결정하여 재고 유지비용을 계산하는 재고 유지비용 계산부(612b)와, i 시점에 공급될 요소를 고려한 재고량을 계산하는 재고량 계산부(612c)와, 리드타임 동안의 재고 수준을 계산하는 재고수준 계산부(612d)와, 주문 여부를 판단하고 주문 시 주문 비용을 계산하는 주문 비용 계산부(612e)와, 임대 여부를 판단하고 임대 시 임대비용을 계산하는 임대 비용 계산부(612f)와, 현 재고량과 재고유지비용 그리고 총 비용을 계산하여 전체 물류 비용을 산출하는 전체 물류 비용 계산부(612g)를 포함한다.
이와 같은 구성을 갖는 재고관리와 운송관리가 통합된 시스템을 이용한 본 발명에 따른 컨테이너 자원의 최적화 관리 방법은 다음과 같은 과정을 포함한다.
먼저, 공 컨테이너의 주문량과 임대량을 계산하는 단계와,재고정책의 변화에 따른 비용을 파악하고, 수요와 공급의 차이에 따른 재고 총 비용의 변화를 파악하 는 단계와,상기 파악된 정보들을 이용하여 물류비용이 최소화되도록 컨테이너 자원 재고를 관리하는 단계를 갖는 컨테이너 자원 관리 과정 및 화주의 운송요청에 따라, 운송 요청시간과 트럭의 적재용량을 동시에 고려하여 트럭의 총 이동시간을 최소화하는 운송계획을 결정하는 단계를 포함하는 컨테이너 운송 관리 과정으로 이루어진다.
여기서, 컨테이너 자원 관리 과정의 세부 구성은 상기한 도 1내지 도 3b의 설명에서와 같다.
그리고 컨테이너 운송 관리 과정의 세부 구성은 상기한 도 4와 도 5의 설명에서와 같다.
이상에서 설명한 본 발명에 따른 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템은 총 비용의 최소화를 추구하면서 공 컨테이너의 재고관리 계획을 수립하는 하는 것으로 불확실한 수요에 의해 발생하는 문제들을 해결한다.
즉, 동적인 수요의 변동 추세를 고려하여 공 컨테이너의 재고관리를 위한 재고정책을 세우고 최적의 공 컨테이너의 임대량과 주문량을 결정하여 문제를 해결한다.
도 7a내지 도 7e는 본 발명에 따른 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템의 데이터 관리 화면 구성이다.
도 7a는 컨테이너 운송계획을 나타낸 화면이고, 도 7b는 화주의 수요 정보 입력 화면이다. 그리고 도 7c는 물류자원(공 컨테이너, Depot, 트럭) 기본 정보 관리 화면이고, 도 7d는 화주의 운송 요청 정보를 나타낸 화면이고, 도 7e는 공 컨테 이너 재고관리 기본 화면이다.
본 발명은 한 개의 Depot에서 한 개의 Terminal을 대상으로 공 컨테이너의 불확실한 수요를 (S, s) 재고 정책을 사용하여 공 컨테이너를 최적 관리하는 방법으로 시뮬레이션 모형을 개발하여 비용과 수용에 따른 비용의 변화를 분석을 하고 GA(Genetic Algorithm)을 통해 공 컨테이너의 최적 주문량과 임대량을 결정한다.
본 발명은 내륙 내 컨테이너 운송 수단 중 하나인 트럭을 대상으로 주어진 수요에서 고객이 요청한 시간 내 컨테이너를 운송하기 위한 운송계획을 결정하는 방법으로 20ft/40ft 컨테이너를 동시에 고려를 하였기 때문에 트럭의 적재용량과 트럭의 대기시간 등 현실적인 제약사항을 동시에 고려한 컨테이너의 트럭우송 계획을 수립하는 것이다.
본 발명은 수리모형을 개발하여 작은 수요의 운송계획을 결정하고, 개발한 수리모형으로 해결하기 힘든 큰 수요는 메타 휴리스틱 중에서 Tabu search를 이용하여 빠른 시간에 운송계획을 수립하는 것이다.
이상 설명한 내용을 통해 당업자라면 본 발명의 기술 사상을 일탈하지 아니하는 범위에서 다양한 변경 및 수정이 가능함을 알 수 있을 것이다.
따라서, 본 발명의 기술적 범위는 실시예에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허 청구의 범위에 의하여 정해져야 한다.
도 1은 본 발명에 따른 공 컨테이너 재고관리을 위한 플로우차트
도 2a내지 도 3b는 공 컨테이너 재고관리를 위한 시뮬레이션 결과 테이블 및 그래프
도 4는 본 발명에 따른 컨테이너 운송을 위한 Tabu search 과정을 나타낸 플로우차트
도 5는 본 발명에 따른 컨테이너 운송을 위한 Tabu search 과정에서의 초기해 발생을 위한 플로우차트
도 6a와 도 6b는 본 발명에 따른 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템의 구성 블록도
도 7a내지 도 7e는 본 발명에 따른 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템의 데이터 관리 화면 구성도
도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명
600. 컨테이너 자원 통합 관리 서버
610. 컨테이너 자원 재고 관리 서버
620. 컨테이너 자원 운송 관리 서버
630a.630b.630c. 자원 관리 단말

Claims (6)

  1. 컨테이너 자원 관리를 위한 정보를 입력하고 시뮬레이션 가능하도록 하는 자원 관리 단말들;
    공 컨테이너의 주문량과 임대량을 계산하여 재고정책의 변화에 따른 비용 추세 정보, 수요와 공급의 차이에 따른 재고 총 비용의 변화 정보를 포함하는 재고 관리 정보를 제공하는 컨테이너 자원 재고관리 서버;
    상기 재고 관리 정보와 화주의 수요 정보를 이용하여 컨테이너 자원의 운송 관리를 하는 컨테이너 자원 운송 관리 서버;를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 컨테이너 자원 재고관리 서버는,
    물류자원의 구입, 수리, 폐기 등 관련 정보를 관리하는 물류 자원 정보 관리부와,
    공 컨테이너의 주문량과 임대량을 계산하고 전체 물류 비용을 계산하는 재고 관리 정보 처리부와,
    상기 재고 관리 정보 처리부의 재고 관리 정보를 자원 관리 단말 및 컨테이너 자원 운송 관리 서버로 제공하는 재고 관리 정보 제공부를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 컨테이너 자원 운송 관리 서버는,
    컨테이너 운송계획에 필요한 정보의 입력, 화주의 수요 정보 입력, 물류자원 기본 정보 관리, 화주의 운송 요청 정보 관리, 공 컨테이너 재고관리를 위한 운송 정보 관리부와,
    트럭의 적재용량과 각각의 컨테이너의 시간창을 동시에 고려하여 운송계획을 결정하는 운송 관리 정보 처리부와,
    상기 운송 관리 정보 처리부의 운송 관리 정보를 자원 관리 단말 및 컨테이너 자원 재고 관리 서버로 제공하는 운송 관리 정보 제공부를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템.
  4. 제 2 항에 있어서, 상기 재고 관리 정보 처리부는,
    시뮬레이션에서 예측될 비용요소에 해당하는 변수를 초기화하는 변수 초기화부와,
    비수기와 성수기를 판단하여 재고 유지비용을 계산하는 재고 유지비용 계산부와,
    주문 발생 간격 시간에 공급될 요소를 고려한 재고량을 계산하는 재고량 계산부와,
    리드타임 동안의 재고 수준을 계산하는 재고수준 계산부와,
    주문 여부를 판단하고 주문 시 주문 비용을 계산하는 주문 비용 계산부와,
    임대 여부를 판단하고 임대 시 임대비용을 계산하는 임대 비용 계산부와,
    현 재고량과 재고유지비용 그리고 총 비용을 계산하여 전체 물류 비용을 산출하는 전체 물류 비용 계산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템.
  5. 컨테이너의 재고 부분과 운송 부분을 통합관리하기 위하여,
    공 컨테이너의 주문량과 임대량을 계산하는 단계;
    재고정책의 변화에 따른 비용을 파악하고, 수요와 공급의 차이에 따른 재고 총 비용의 변화를 파악하는 단계;
    상기 공 컨테이너의 주문량과 임대량, 재고정책의 변화에 따른 비용, 수요와 공급의 차이에 따른 재고 총 비용의 변화 정보들을 이용하여 물류비용이 최소화되도록 컨테이너 자원 재고를 관리하고 그 정보를 제공하는 단계;
    상기 제공된 컨테이너 자원 재고 관리 정보를 이용하여 화주의 운송요청에 따라, 운송 요청시간과 트럭의 적재용량을 동시에 고려하여 트럭의 총 이동시간을 최소화하는 운송계획을 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨테이너 자원의 최적화 관리 방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 컨테이너 자원 재고 관리를 위하여,
    시뮬레이션에서 예측될 비용요소에 해당하는 변수를 초기화하는 단계와,
    비수기와 성수기를 판단하여 재고 유지비용을 계산하는 단계와,
    주문 발생 간격 시간에 공급될 요소를 고려한 재고량을 계산하는 단계와,
    리드타임 동안의 재고 수준을 계산하고, 주문 여부를 판단하고 주문 시 주문 비용을 계산하는 단계와,
    임대 여부를 판단하고 임대 시 임대비용을 계산하는 단계 및 현 재고량과 재고유지비용 그리고 총 비용을 계산하여 전체 물류 비용을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨테이너 자원의 최적화 관리 방법.
KR1020090071911A 2009-08-05 2009-08-05 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템 및 방법 KR101053200B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090071911A KR101053200B1 (ko) 2009-08-05 2009-08-05 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090071911A KR101053200B1 (ko) 2009-08-05 2009-08-05 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20110014323A KR20110014323A (ko) 2011-02-11
KR101053200B1 true KR101053200B1 (ko) 2011-08-01

Family

ID=43773536

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020090071911A KR101053200B1 (ko) 2009-08-05 2009-08-05 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101053200B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210083661A (ko) * 2019-12-27 2021-07-07 소프트온넷(주) 인공지능 플래닝 기술 기반 선사 선적 네트워크의 공컨테이너 재배치 최적화 시스템 및 방법

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101275120B1 (ko) * 2011-11-15 2013-06-17 한국철도기술연구원 컨테이너터미널에서의 철도운송물의 적재 또는 하역을 위한 크레인의 작업완료시간과 입주사의 작업완료시간 범위를 고려한 일정계획수립방법
WO2014022952A1 (zh) * 2012-08-10 2014-02-13 Hsiao Chien-Hua 租用货柜的承租交换方法
KR101521962B1 (ko) * 2013-09-02 2015-05-21 주식회사 케이엘넷 컨테이너 반납 관리 서버 및 이를 이용한 컨테이너 반납 서비스 방법
US20170069015A1 (en) * 2015-09-09 2017-03-09 Georgia-Pacific Consumer Products Lp Methods and systems for assessing order compliance by determining pre-submission order adherence of a preliminary order using a front-end server
CN110555542B (zh) * 2018-05-31 2023-06-02 微软技术许可有限责任公司 资源的库存控制
CN112613643B (zh) * 2020-12-08 2024-06-25 北京电子工程总体研究所 一种基于超启发式算法的维修保障资源联合库存配置方法
CN112766839B (zh) * 2020-12-31 2023-06-09 中铁第四勘察设计院集团有限公司 用于铁路货运场站的便捷电子支付系统及方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010095347A (ko) * 2000-12-29 2001-11-07 이영섭 컴퓨터 네트워크를 이용한 수출입 물류 정보 관리 방법 및관리 시스템
JP2001328706A (ja) 2000-05-19 2001-11-27 Jiro Fukumoto コンテナーの循環使用による適正在庫量保管システム
JP2002169869A (ja) 2000-12-01 2002-06-14 Oocl (Japan) Ltd 海上コンテナの陸上輸送効率化方法、海上コンテナの陸上輸送効率化システム、コンテナ保管施設
JP2003341847A (ja) 2002-05-29 2003-12-03 Natl Fedelation Of Agricult Coop Assoc 通いコンテナ情報管理システム及び方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001328706A (ja) 2000-05-19 2001-11-27 Jiro Fukumoto コンテナーの循環使用による適正在庫量保管システム
JP2002169869A (ja) 2000-12-01 2002-06-14 Oocl (Japan) Ltd 海上コンテナの陸上輸送効率化方法、海上コンテナの陸上輸送効率化システム、コンテナ保管施設
KR20010095347A (ko) * 2000-12-29 2001-11-07 이영섭 컴퓨터 네트워크를 이용한 수출입 물류 정보 관리 방법 및관리 시스템
JP2003341847A (ja) 2002-05-29 2003-12-03 Natl Fedelation Of Agricult Coop Assoc 通いコンテナ情報管理システム及び方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210083661A (ko) * 2019-12-27 2021-07-07 소프트온넷(주) 인공지능 플래닝 기술 기반 선사 선적 네트워크의 공컨테이너 재배치 최적화 시스템 및 방법
KR102604656B1 (ko) * 2019-12-27 2023-11-23 소프트온넷(주) 인공지능 플래닝 기술 기반 선사 선적 네트워크의 공컨테이너 재배치 최적화 시스템 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20110014323A (ko) 2011-02-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101053200B1 (ko) 컨테이너 자원의 최적화 관리 시스템 및 방법
CN110610289B (zh) 加油站成品油补货量预测方法、计算机存储介质及计算机设备
Zhang et al. Heuristic-based truck scheduling for inland container transportation
Song et al. Optimal empty vehicle repositioning and fleet-sizing for two-depot service systems
Li et al. Enhancing green supply chain initiatives via empty container reuse
Kjeldsen Classification of ship routing and scheduling problems in liner shipping
Salam et al. Simulation based decision support system for optimization: A case of Thai logistics service provider
CN115456387A (zh) 煤炭港口出港作业集成调度方法、装置、电子设备及介质
Sarmadi et al. Integrated strategic and operational planning of dry port container networks in a stochastic environment
KR20210083661A (ko) 인공지능 플래닝 기술 기반 선사 선적 네트워크의 공컨테이너 재배치 최적화 시스템 및 방법
KR20220006728A (ko) 인공지능 기반의 최적 배송경로 제공 장치 및 방법
Eskandari et al. Evaluation of different berthing scenarios in Shahid Rajaee container terminal using discrete-event simulation
dos Santos et al. Multi‐objective optimization of the maritime cargo routing and scheduling problem
KR101009548B1 (ko) 공 컨테이너 관리시스템 및 방법
Li et al. Reprint of “Enhancing green supply chain initiatives via empty container reuse”
Wong et al. Three-echelon slot allocation for yield and utilisation management in ship liner operations
Khan et al. A Cold Chain Vehicle Routing Problem Embedded with Manufacturing, Re-Manufacturing and Product Quality under Multiple Constraints
Cimino et al. Empty containers repositioning: A state of the art overview
Wang et al. The study on empty containers allocation in the container transportation
Budipriyanto et al. Empty container reposition using max-min review system: Simulation approach
Nordsieck et al. Potential of improving truck-based drayage operations of marine terminals through street turns
Jansen Empty tank container repositioning: Including a forecast
Issam et al. A multi-objective model for discrete and dynamic berth allocation problem
Soleilhac et al. The Vehicle Routing Problem with FTL and LTL carriers
Wang et al. Management of empty container repositioning considering leveling marine container logistics

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140702

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150707

Year of fee payment: 5

LAPS Lapse due to unpaid annual fee