KR20100022594A - 공급사 평가 방법과 이를 실행하기 위한 프로그램 기록 매체 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 의한 공급사 평가 방법은, 복수의 평가 항목 데이터를 로-데이터(Raw-Data)로 수치화하여 저장하는 데이터 저장 단계와, 복수의 평가 항목 데이터 중 공급사 평가에 반영하기 위해 선택될 평가 항목과 그 선택된 평가 항목값에 가중치에 대한 정보를 포함하는 평가 정책을 입력받는 평가 정책 입력 단계와, 평가 정책 입력 단계에서 입력받은 평가 정책에 따라 평가 항목을 선택하고 선택된 평가 항목에 대한 로-데이터를 평가 정책에 따른 평가 항목값으로 변환하고 평가 항목값에 가중치 및 효용 함수를 적용하는 데이터 변환 단계와, 평가 항목값과, 가중치와, 효용 함수를 이용하여 복수의 공급사를 분석 평가하는 평가 실시 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의하면, 평가 시점의 여러 상황을 고려하여 가장 적절한 평가 항목을 선택하여 동적으로 평가 결과를 도출하고 각 평가 항목이 전체 평가 결과에 어떻게 영향을 미치는지 평가 실시 전에 시뮬레이션함으로써, 최적의 평가 결과를 도출할 수 있다.

Description

공급사 평가 방법과 이를 실행하기 위한 프로그램 기록 매체{Method for dynamic declaration of evaluation criteria, simulation of their results, and automatic recommendation of optimal utility function for efficient SRM}
본 발명은 공급사 평가 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 평가 시점의 여러 상황을 고려하여 공급사들에 대한 가장 적절한 데이터를 적용함으로써 최적의 평가 결과를 도출할 수 있는 공급사 평가 방법과 이를 실행하기 위한 프로그램 기록 매체에 관한 것이다.
일반적으로, 기업의 구매 업무는 구매 담당자 개인의 선택에 의존하는 비정형적인 구조를 취하고 있다. 이러한 업무 구조는 구매 담당자의 지식 및 숙련 상태에 따라 현저한 차이를 보이게 되고, 숙련자와 비숙련자 간의 지식 전달이 원활하게 이루어지지 않아 전사적 관점에서 구매 프로세스 관리에 어려움이 있다. 또한 구매 프로세스의 주요 시점에서 위험 요소가 존재해도 이를 해결하기가 어렵다.
기업의 운영에 있어서 구매 업무는 비용 문제를 넘어 기업의 경쟁력에 영향을 주는 경영전략의 문제로 인식되고 있다. 기업의 비용 효율을 위해 공급자와의 관계를 관리하고 최적의 공급사를 선정하여 구매 비용을 최소화하려는 비지니스 전 략으로 공급자 관계 관리(Supplier Relationship Management; SRM)가 활용되고 있다. 공급자 관계 관리에 있어서 구매 담당자의 신속하고 정확한 판단은 매우 중요하다. 따라서 많은 기업들은 구매 프로세스 중에 발생하는 여러 의사 결정을 지원할 수 있는 지능적인 정보기술 시스템에 대한 필요성을 느끼고 있고, 특히 구매 결정에 결정적인 영향을 주는 공급사들을 각 분야별 특성에 맞게 평가하고 이를 바탕으로 차별화된 관리 정책을 수립할 수 있도록 지원하는 시스템 기능을 필요로 하고 있다.
이러한 기업의 구매 업무와 관련된 요구 때문에, 거래 활동을 통해 축적되는 다양한 데이터를 일관성 있게 관리하고 분석하여 전략적으로 활용하기 위한 다양한 시스템적 해법들이 제시되고 있다. 이러한 시스템적 해법들을 찾는데 있어서 다음과 같은 점들이 고려되어야 한다.
먼저, 공급사를 전략적으로 관리하기 위해서는 복수의 공급사가 여러 가지 평가 항목 각각에 대해 적절하게 세분화되어야 하며, 공급사에 대한 평가 결과 분포가 정규화되어야 한다. 그리고 공급하는 물품, 지역, 시점, 정세 등 여러 가지 가변적인 상황에 따라 품질, 가격, 납기, 서비스 등 공급사에 대한 평가 항목이나 각 평가 항목에 대한 중요도가 동적(動的)으로 선택되어야 한다.
그런데 종래의 시스템은 공급사에 대한 평가 결과 분포를 조정하는 수단이 있기는 하나, 단순 이론이나 개인의 경험에 의존하기 때문에 평가 결과의 효용성을 보장하기 어려운 문제점을 가지고 있다.
또한, 종래의 시스템은 가변적인 상황에 따른 동적 정의 기능을 반영하고 있기는 하나, 공급사들에 대한 데이터를 연산에 사용될 값으로 완전 변환하여 저장하기 때문에 구매 정책이 바뀌면 공급사들에 대한 데이터를 다시 수집해야 하기 때문에 대응성이 떨어진다. 그리고, 평가 항목의 조정이 평가 결과에 어떻게 영향을 미치는지를 평가가 끝난 시점에야 확인할 수 있기 때문에, 적절한 평가 항목을 포함한 데이터 선정을 위해서는 많은 시간과 노력이 요구된다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 구매 정책이 바뀌더라도 공급사들에 대한 데이터를 다시 수집하지 않고 새로운 구매 정책에 따라 기존의 데이터를 동적으로 활용함으로써 구매 정책 변화에 신속하게 대응할 수 있는 공급사 평가 방법과 이를 실행하기 위한 프로그램 저장 매체를 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 평가 시점의 여러 상황을 고려하여 가장 적절한 데이터를 선택하여 동적으로 평가 결과를 도출하고, 선택된 데이터가 평가 결과에 어떻게 영향을 미치는지 평가 실행 전에 시뮬레이션하고 시뮬레이션 결과를 보고 데이터를 재조정함으로써 최적의 평가 결과를 도출할 수 있는 공급사 평가 방법과 이를 실행 하기 위한 프로그램 저장 매체를 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 평가 항목에 대해 적절한 효용 함수를 자동 추천함으로써 개인의 경험치 등에 의존하지 않고 비숙련자에 의해서도 정규 분포를 이룬 평가 결과를 얻을 수 있는 공급사 평가 방법과 이를 실행하기 위한 프로그램 저장 매체를 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 의한 공급사 평가 방법은, 복수의 평가 항목 데이터를 로-데이터(Raw-Data)로 수치화하여 저장하는 데이터 저장 단계와, 복수의 평가 항목 데이터 중 공급사 평가에 반영하기 위해 선택될 평가 항목과 그 선택된 평가 항목값에 가중치에 대한 정보를 포함하는 평가 정책을 입력받는 평가 정책 입력 단계와, 평가 정책 입력 단계에서 입력받은 평가 정책에 따라 평가 항목을 선택하고 선택된 평가 항목에 대한 로-데이터를 평가 정책에 따른 평가 항목값으로 변환하고 평가 항목값에 가중치 및 효용 함수를 적용하는 데이터 변환 단계와, 평가 항목값과, 가중치와, 효용 함수를 이용하여 복수의 공급사를 분석 평가하는 평가 실시 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의한 공급사 평가 방법은, 효용 함수 적용 단계를 수행하기 전에, 선택된 평가 항목에 대한 효용 함수를 추천하여 표시하는 효용 함수 추천 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 있어서, 효용 함수 추천 단계는 평가 항목값의 데이터 분포 특성 및 가중치를 고려하여 복수의 공급사 평가 결과 분포를 정규분포화시킬 수 있는 효 용 함수를 추천할 수 있다.
본 발명에 의한 공급사 평가 방법은, 평가 결과 표시 단계를 수행하기 전에, 평가 항목값, 가중치, 효용 함수를 이용하여 복수의 공급사 각각에 대한 평가값을 시뮬레이션하고 표시하는 공급사 평가 시뮬레이션 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 의한 공급사 평가 방법은, 공급사 평가 시뮬레에션 단계를 수행한 후에, 시뮬레이션 결과로 표시된 공급사 각각에 대한 평가값이 구매 정책에 부합하는지 여부를 판단하는 평가 결과 판단 단계를 더 포함하고, 시뮬레이션 결과가 구매 정책에 부합하지 않을 경우, 평가 정책을 변경하여 평가 정책 입력 단계와 데이터 변환 단계와 가중치 적용 단계와 효용 함수 적용 단계와 공급사 평가 시뮬레이션 단계를 순차적으로 반복하여 수행할 수 있다.
본 발명에 있어서, 공급사 평가 시뮬레이션 단계에서 What-if 분석(What-if Analysis), 유사도 분석(Similarity Analysis), 민감도 분석(Sensitivity Analysis) 중 적어도 어느 하나의 방식으로 복수의 공급사 각각에 대한 평가값을 시뮬레이션할 수 있고, 시뮬레이션 결과를 표, 누적 그래프, 선 그래프, 3차원 막대 그래프, 분포 그래프 중에서 선택된 표시 방식으로 표시할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 의한 프로그램 기록 매체는, 상기와 같은 공급사 평가 방법을 공급사 평가 시스템에서 실행시키기 위한 명령어들로 이루어진 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의하면 공급사들에 대한 정보나 데이터가 변환되지 않은 로-데이 터(Raw-Data)로 저장되기 때문에, 구매 정책이 바뀌더라도 공급사들에 대한 데이터를 새로 수집하지 않고 기존의 데이터를 동적으로 활용함으로써 구매 정책 변화에 신속하게 대응할 수 있다.
또한, 본 발명은 공급사들에 대한 평가값을 시뮬레이션하여 결과를 미리 예측할 수 있어서, 시뮬레이션 결과가 구매 정책에 부합하지 않는다고 판단될 경우 평가 분석에 이용되는 변수들을 적절하게 변경하여 다시 분석함으로써 최적의 평가 결과를 도출할 수 있다.
또한, 본 발명은 평가 항목별 특성에 따라 공급사들의 분포를 정규분포화시킬 수 있는 적절한 효용 함수를 추천함으로써 비숙련자에 의해서도 정규 분포를 이룬 평가 결과를 얻을 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 의한 공급사 평가 방법과 이를 실행하기 위한 시스템 및 프로그램 기록 매체에 대하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 공급사 평가 방법을 실행하기 위한 공급사 평가 시스템의 주요 구성을 나타낸 블록도이고, 도 2는 본 발명의 일실시예에 의한 공급사 평가 방법을 개략적으로 나타낸 순서도이다.
도 1에 도시된 것과 같이 공급사 평가 시스템(100)은 공급사에 대한 평가 항목 데이터나 실행 명령을 입력하기 위한 입력부(101), 입력된 정보를 통해 공급사에 대한 평가값을 산출하는 제어부(102), 산출된 평가값을 표시하는 표시부(103), 공급사의 평가 항목 데이터나 공급사 평가 프로그램을 저장하는 저장부(104)를 포함한다.
구매 담당자는 입력부(101)를 통해 공급사에 대한 각종 정보나 평가 항목 데이터를 입력하여 저장부(104)에 저장할 수 있다. 공급사에 대한 각종 정보나 평가 항목 데이터는 가중치나 스케일이 적용되지 않은 로-데이터(Raw-Data)로 수치화되어 저장부(104)에 저장된다.
공급사를 객관적으로 평가하기 위한 복수의 평가 항목으로는, 이미지율, 견적 대응율, 지역 커버리지율, 납품 횟수 비중, 표준화 목표 달성율, 요구납기 준수율, 표준납기 준수율, 납품 예정일 준수율, 공급사 귀책 반품 건수/비율 등이 있다. 이들 평가 항목은 품질, 납기, 서비스, 가격 등의 카테고리로 묶여 관리된다. 공급사 각각의 평가 항목에 대한 로-데이터는 수시로 추가되거나 업데이트되어 저장부(104)에 저장될 수 있다.
제어부(102)는 공급사 평가 실행 명령이 있으면, 표시부(103)에 사용자 인터페이스 창을 표시하고, 입력부(101)를 통해 입력되는 데이터나 명령에 따라 공급사 평가 프로그램을 실행한다. 공급사 평가 프로그램은 도 2에 도시된 순서도에 따른 공급사 평가 방법을 따라 실행되며, 이러한 공급사 평가 방법을 실행할 수 있는 명령어들로 이루어진다. 공급사 평가 프로그램은 CD드라이브와 같은 리딩(Reading) 장치에 의해 리딩될 수 있도록 프로그램 기록 매체에 기록될 수 있고, 또는 저장부(104)에 저장될 수도 있다.
도 2에 도시되어 있는 것과 같이, 공급사 평가 프로그램을 통한 공급사 평가 방법은 평가 항목 선택 단계(S10), 데이터 변환 단계(S20), 공급사 평가 시뮬레이션 단계(S40), 평가 실시 단계(S60)를 포함한다. 데이터 변환 단계S20)는 가중치 적용 단계(S21), 효용 함수 추천 및 표시 단계(S22), 효용 함수 적용 단계(S23)를 포함한다. 이 중에서 평가 항목 선택 단계(S10), 가중치 적용 단계(S21), 효용 함수 적용 단계(S23)는 표시부(103)를 통해 각 단계별로 사용자 인터페이스 창을 표시하고, 구매 담당자로부터 입력부(101)를 통해 데이터나 명령을 입력받아 수행될 수 있다. 이러한 실행 방법은 공지된 것으로, 본 출원인에 의해 선출원 되고 등록된 등록특허 제10-0714429호(2006. 06. 12. 공개)에도 개시되어 있다.
구매 시점의 상황에 맞게 구매 정책이 수립되면, 구매 담당자는 먼저 구매 정책에 적합한 평가 정책을 선택한다. 공급사 평가 프로그램이 실행되면 표시부(103)에 평가 정책과 평가 항목을 선택할 수 있는 사용자 인터페이스 창이 표시되고, 이 사용자 인터페이스 창을 통해 구매 담당자는 평가 정책과 해당 평가 정책에 적합한 평가 항목을 선택할 수 있다(S10). 구매 시점에서 평가 정책은 다양하게 변경될 수 있으므로, 여러 가지 평가 정책을 설정하고, 각 평가 정책에 공급사 평가에 반영할 다양한 평가 항목과 각 평가 항목에 대한 평가 항목값의 스케일 및 가중치를 미리 설정해 놓으면, 공급사 평가 업무를 효율적으로 수행할 수 있다.
평가 정책 및 이에 적합한 평가 항목을 선택하는데 있어서, 구매 담당자는 사용자 인터페이스 창에 표시되는 평가 정책을 선택하는 것으로 해당 평가 정책에 미리 설정되어 있는 평가 항목, 평가 항목의 로-데이터에 스케일이 적용된 평가 항목값, 평가 항목값의 가중치를 일괄 선택할 수도 있고, 평가 항목, 평가 항목값 및 가중치를 갱신하여 평가 정책을 새로 설계할 수도 있다. 이를 위해 표시부(103)에 표시되는 사용자 인터페이스 창에는 평가 정책을 선택할 수 있는 메뉴와, 평가 정책을 새로 설계할 수 있는 메뉴가 표시된다.
평가 정책 입력 단계(S10) 후, 가중치 적용 단계(S21)에서 제어부(102)는 표시부(103)를 통해 가중치를 입력할 수 있는 사용자 인터페이스 창을 표시한다. 이때 구매 담당자는 입력부(101)를 통해 해당 평가 항목에 대한 가중치를 입력할 수 있다. 해당 평가 항목에 대한 가중치는 개별 평가 항목에 대한 가중치와 카테고리 가중치가 있다. 구매 담당자는 개별 평가 항목에 대한 가중치만 입력할 수도 있고, 두 개의 가중치 모두를 입력할 수도 있다. 평가 항목 선택을 위한 사용자 인터페이스 창과 가중치 입력을 위한 사용자 인터페이스 창은 각기 다른 창으로 나타날 수도 있고, 하나의 창으로 나타날 수도 있다.
선택된 평가 항목에 대한 가중치 입력이 끝나면, 제어부(102)는 해당 평가 항목에 대한 효용 함수를 추천하고 이를 표시부(103)를 통해 표시한다(S22). 효용 함수를 이용하면 서로 다른 특성을 갖는 평가 항목들을 하나의 수치나 점수로 정규화할 수 있다. 효용 함수 추천 단계(S)에서 제어부(102)는 도 3에 도시된 것과 같은 효용 함수 선택 창(110)을 표시부(103)에 표시한다. 효용 함수 선택 창(110)에는 카테고리 가중치 표시부(111), 평가 항목 가중치 표시부(112), 효용 함수 표시부(113)가 나타난다. 효용 함수 표시부(113)에는 제어부(102)가 추천하는 효용 함수가 표시되고, 추천 효용 함수를 선택하기 위한 추천 버튼(114), 효용 함수를 변경하기 위한 효용 함수 변경 버튼(115)이 나타난다. 구매 담당자가 추천 버튼(114) 을 선택하면 도 3에 나타난 것과 같이 제어부(102)가 추천한 지수형 함수를 효용 함수로 적용하게 되고, 효용 함수 변경 버튼(115)을 선택하면 구매 담당자가 다른 효용 함수로 변경할 수 있다.
제어부(102)는 선택된 평가 항목에 대한 효용 함수를 추천함에 있어서, 복수의 공급사의 분포를 평가 항목값에 따라 세분화할 수 있도록 평가 항목값의 데이터 분포 특성 및 가중치를 고려하여 효용 함수를 추천한다. 예를 들어, 도 4a에 도시된 그래프(121)와 같이 복수의 공급사가 평가 항목값의 하위에 집중되는 경우, 제어부(102)는 도 4b에 도시된 것과 같은 그래프(122)를 나타내는 로그형 함수를 추천함으로써 도 6에 도시된 그래프(125)와 같이 복수의 공급사가 평가 항목값에 따라 세분화되어 넓은 범위에 분포되어 나타나도록 한다. 그리고, 도 5a에 도시된 그래프(123)와 같이 복수의 공급사가 평가 항목값의 상위에 집중되는 경우, 제어부(102)는 도 5b에 도시된 그래프(124)로 나타나는 지수형 함수를 추천함으로써 도 6에 도시된 그래프(125)와 같이 복수의 공급사가 평가 항목값에 따라 넓은 범위에 분포되어 나타나도록 한다. 이와 같이 적절한 효용 함수를 적용함으로써 각 평가 항목에 대한 변별력을 높일 수 있다.
구매 담당자가 추천 효용 함수를 선택하지 않고 다른 효용 함수를 선택하기 위해 도 3에 도시된 효용 함수 선택 창(110)에서 효용 함수 변경 버튼(105)을 선택하면, 도 7에 도시된 것과 같은 효용 함수 변경 창(130)이 표시부(103)에 표시된다. 효용 함수 변경 창(130)에는 복수의 효용 함수가 표시된 효용 함수 선택부(131), 효용 함수를 적용하기 전 평가 항목값에 따른 공급사들의 분포를 나타내 는 효용 함수 적용전 그래프(132), 효용 함수를 적용한 후 평가 항목값에 따른 공급사들의 분포를 나타낸 효용 함수 적용후 그래프(133)가 나타난다. 구매 담당자가 효용 함수 선택부(131)에서 효용 함수를 선택하면, 효용 함수 선택부(131)의 아래쪽에 있는 효용 함수 설명부(134)에 선택된 효용 함수에 대한 설명이 표시되고, 효용 함수 선택 창(110)에서 우측에 표시된 효용 함수 적용후 그래프(133)에 선택된 효용 함수가 적용된 결과가 나타난다. 이렇게 구매 담당자가 선택한 효용 함수에 따른 공급사들의 분포가 표시부(103)에 바로 표시되므로, 구매 담당자는 선택된 평가 항목에 적합한 효용 함수를 쉽고 빠르게 선택할 수 있다.
효용 함수가 선택되고 나면, 제어부(102)는 사용자 인터페이스 창을 표시하여 평가 항목 선택이 완료되었는지 확인한다(S30). 구매 담당자가 다른 평가 항목에 대한 추가를 선택할 경우, 새로 선택된 평가 항목에 대해 상기와 같은 평가 항목 선택 단계(S10)에서 효용 함수 적용 단계(S23)까지의 일련의 과정이 반복된다. 구매 담당자가 인터페이스 창을 통해 평가 항목 선택 완료를 선택하면, 제어부(102)는 복수의 공급사에 대한 평가값을 시뮬레이션하고 시뮬레이션 결과를 표시한다.
시뮬레이션 단계(S30)에서 제어부(102)는 복수의 평가 항목값, 각 평가 항목에 대한 가중치, 각 평가 항목에 대한 효용 함수를 이용하여 공급사들에 대한 평가값을 시뮬레이션한다. 공급사들에 대한 평가값을 시뮬레이션함에 있어서 What-if 분석(What-if Analysis), 유사도 분석(Similarity Analysis), 민감도 분석(Sensitivity Analysis)이 이용될 수 있고, 시뮬레이션 결과는 표, 누적 그래프, 선 그래프, 막대 그래프, 분포 그래프 등으로 표시된다.
What-if 분석 시뮬레이션은 복수의 평가 항목값을 변수로 하는 시뮬레이션 방식으로, What-if 분석 시뮬레이션을 이용하면 각 평가 항목값의 변화가 공급사들의 전체 평가 결과에 어떤 영향을 주는지 쉽게 확인할 수 있다. What-if 분석 시뮬레이션의 결과는 도 8에 도시된 것과 같은 막대형 결과 그래프(140)로 표시될 수 있다. 구매 담당자는 결과 그래프(140)를 보고 구매 정책에 부합하는 결과가 도출되었는지 확인할 수 있고, 시뮬레이션 결과가 구매 정책에 부합하지 않는다고 판단될 경우 평가 항목이나 평가 항목값을 바꾸어 다시 평가 결과를 도출할 수 있다. 또한 각 공급사의 취약 부분을 쉽게 파악할 수 있다.
유사도 분석 시뮬레이션은 구매 담당자가 평가 항목란에 원하는 평가 항목값을 직접 입력하면, 입력된 평가 항목값과 가장 유사한 평가 항목값을 갖는 공급사를 표시부(103)에 나타내는 시뮬레이션 방식이다. 유사도 분석 시뮬레이션의 결과는 도 9에 도시된 것과 같은 분석 표(150)로 나타날 수 있다. 분석 표(150)에는 평가 항목별로 공급사들 각각의 평가 항목값이 표시되고, 구매 담당자가 평가 항목별로 평가 항목값을 입력할 수 있는 항목값 입력부(151)가 표시된다. 항목값 입력부(151)에는 각각의 평가 항목값을 입력할 수 있는 항목값 입력란(152)이 있으며, 구매 담당자는 각 항목값 입력란(152)에 원하는 평가 항목값을 직접 입력할 수 있다. 항목값 입력란(152)은 평가 항목 전체에 표시되는 것은 아니며, 평가 항목 중에서 공급사들 사이에 차이가 나는 부분에만 표시된다.
구매 담당자가 항목값 입력란(152)에 원하는 평가 항목값을 입력한 후 분석 표(150) 우측 상부의 재분석 버튼(153)을 선택하면 항목값 입력부(151)가 구매 담당자가 입력한 평가 항목값과 가장 유사한 공급사의 아래쪽으로 이동하여 위치한다. 따라서 구매 담당자는 원하는 평가 항목값을 갖는 공급사를 바로 확인할 수 있다. 구매 담당자는 시뮬레이션 결과가 구매 정책에 부합하지 않거나 원하는 평가 항목값과 공급사들의 평가 항목값과의 차이가 크다고 판단되면 재분석 버튼(153) 옆에 있는 분석 초기화 버튼(154)을 선택하고 평가 항목에 대한 임의의 평가 항목값을 다시 입력할 수 있다. 입력부(101)는 구매 담당자 입력한 평가 항목값과 가장 유사한 공급사의 위쪽으로 이동하여 위치할 수도 있다.
민감도 분석 시뮬레이션은 평가 항목에 대한 가중치를 변수로 하는 시뮬레이션 방식으로, 민감도 분석 시뮬레이션을 통해 가중치의 변화가 공급사들의 전체 평가 결과에 어떤 영향을 주는지 쉽게 파악할 수 있다. 민감도 분석 시뮬레이션의 결과는 도 10에 도시된 것과 같은 선형의 결과 그래프(160)로 나타날 수 있다. 결과 그래프(160)에서 세로 축은 평가값을 나타내고, 가로 축은 가중치를 나타낸다.
구매 담당자가 복수의 평가 항목 중 하나의 평가 항목을 선택하면, 해당 평가 항목의 가중치에 따른 공급사들의 평가값의 변화가 선으로 나타나고, 공급사들의 순위가 바뀌는 순위 변동점(161a)(161b)(161c)(161d)이 표시된다. 따라서 구매 담당자는 적용된 가중치에서 공급사들 각각의 평가값 및 순위를 쉽게 확인할 수 있다. 구매 담당자는 결과 표(160)에 나타나 있는 가중치선(162)을 순위 변동점(161a)(161b)(161c)(161d)으로 이동시켜 가중치의 어떤 값에서 공급사들의 순위가 바뀌는지 확인할 수 있고, 시뮬레이션 결과가 구매 정책에 부합되지 않는다고 판단되면 해당 평가 항목의 가중치를 변경하여 평가 결과를 다시 도출할 수 있다.
제어부(102)는 공급사 평가 시뮬레이션 단계(S40) 후, 시뮬레이션 결과가 구매 정책에 부합하는 것인지 판단하고(S50), 구매 정책에 부합할 경우 평가를 실시하여(S60) 최종 평가 결과를 도출한다. 시뮬레이션 결과가 구매 정책에 부합하지 않을 경우, 평가 정책을 다시 설계할 수 있다. 즉, 시뮬레이션 결과가 구매 정책에 부합하지 않으면, 평가 항목을 새로 선택하고(S10), 가중치 적용 단계(S21), 효용 함수 추천 단계(S22), 효용 함수 적용 단계(S23) 및 공급사 평가 시뮬레이션 단계(S40) 등의 일련의 평가 단계를 시뮬레이션 결과가 구매 정책에 부합할 때까지 반복한다. 그리고 시뮬레이션 결과가 구매 정책에 부합하면 평가를 실시하여(S60) 최종 평가 결과를 분석 레포트나 그래프로 나타낸다.
이와 같이, 본 발명은 공급사들에 대한 데이터를 종래와 같이 연산에 사용될 데이터로 완전 변환시키지 않고 로-데이터로 저장하여 평가 정책에 따라 적합한 값으로 변환시켜 사용하기 때문에, 평가 정책이 변경되더라도 공급사들에 대한 데이터를 새로 수집할 필요가 없고, 구매 정책 변화에 동적으로 대응할 수 있다.
또한, 본 발명은 구매 정책에 따른 평가 항목에 적합한 효용 함수를 추천하고, 공급사들에 대한 평가값을 시뮬레이션하여 결과를 미리 예측할 수 있어서, 비숙련자도 최적의 평가 결과를 도출할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명은 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용으로 한정되는 것이 아니다. 즉, 본 발명은 기재된 특허청구범위의 사상 및 범위 내에서 다양한 변경 및 수정이 가능하다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 공급사 평가 시스템의 주요 구성 요소를 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 의한 공급사 평가 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3은 표시부에 표시되는 효용 함수 선택 창을 나타낸 것이다.
도 4a는 복수의 공급사가 평가 항목값의 하위에 집중되는 경우를 나타낸 그래프이다.
도 4b는 로그형 함수에 대한 그래프를 나타낸 것이다.
도 5a는 복수의 공급사가 평가 항목값의 상위에 집중되는 경우를 나타낸 그래프이다.
도 5b는 지수형 함수에 대한 그래프를 나타낸 것이다.
도 6은 도 4a에 도시된 그래프와 도 5a에 도시된 그래프 각각에 효용 함수를 적용한 결과를 나타낸 그래프이다.
도 7은 표시부에 표시되는 효용 함수 변경 창을 나타낸 것이다.
도 8은 복수의 공급사에 대한 What-if 분석 시뮬레이션 결과를 나타낸 그래프이다.
도 9는 복수의 공급사에 대한 유사도 분석 시뮬레이션 결과를 나타낸 표이다.
도 10은 복수의 공급사에 대한 민감도 분석 시뮬레이션 결과를 나타낸 그래프이다.
♣ 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 ♣
100 : 공급사 평가 시스템 101 : 입력부
102 : 제어부 103 : 표시부
104 : 저장부 110 : 효용 함수 선택 창
130 : 효용 함수 변경 창
140 : What-if 분석 시뮬레이션 결과 그래프
150 : 유사도 분석 시뮬레이션 결과 분석 표
160 : 민감도 분석 시뮬레이션 결과 그래프

Claims (8)

  1. 구매 정책에 적합한 공급사를 선정하기 위해 복수의 공급사에 대한 복수의 평가 항목 데이터를 분석하는 공급사 평가 방법에 있어서,
    상기 복수의 평가 항목 데이터를 로-데이터(Raw-Data)로 수치화하여 저장하는 데이터 저장 단계와;
    상기 복수의 평가 항목 데이터 중 공급사 평가에 반영하기 위해 선택될 평가 항목과 그 선택된 평가 항목에 대한 가중치에 대한 정보를 포함하는 평가 정책을 입력받는 평가 정책 입력 단계와;
    상기 평가 정책 입력 단계에서 입력받은 평가 정책에 따라 평가 항목을 선택하고, 선택된 상기 평가 항목에 대한 상기 로-데이터를 상기 평가 정책에 따른 평가 항목값으로 변환하고, 상기 평가 항목값에 가중치 및 효용 함수를 적용하는 데이터 변환 단계와;
    상기 평가 항목값, 상기 가중치, 상기 효용 함수를 이용하여 상기 복수의 공급사를 분석 평가하는 평가 실시 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 공급사 평가 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 효용 함수 적용 단계를 수행하기 전에, 상기 선택된 평가 항목에 대한 효용 함수를 추천하여 표시하는 효용 함수 추천 단계;를 더 포함하는 것을 특징으 로 하는 공급사 평가 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 효용 함수 추천 단계는, 상기 평가 항목값의 데이터 분포 특성 및 상기 가중치를 고려하여 상기 복수의 공급사 평가 결과 분포를 정규분포화시킬 수 있는 효용 함수를 추천하는 것을 특징으로 하는 공급사 평가 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 평가 결과 표시 단계를 수행하기 전에, 상기 평가 항목값, 상기 가중치, 상기 효용 함수를 이용하여 상기 복수의 공급사 각각에 대한 평가값을 시뮬레이션하고 표시하는 공급사 평가 시뮬레이션 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 공급사 평가 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 공급사 평가 시뮬레에션 단계를 수행한 후에, 시뮬레이션 결과로 표시된 상기 공급사 각각에 대한 평가값이 상기 구매 정책에 부합하는지 여부를 판단하는 평가 결과 판단 단계;를 더 포함하고,
    상기 시뮬레이션 결과가 상기 구매 정책에 부합하지 않을 경우, 상기 평가 정책을 변경하여 상기 평가 정책 입력 단계와 상기 데이터 변환 단계와 상기 공급사 평가 시뮬레이션 단계를 순차적으로 반복하여 수행하는 것을 특징으로 하는 공 급사 평가 방법.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 공급사 평가 시뮬레이션 단계에서 What-if 분석(What-if Analysis), 유사도 분석(Similarity Analysis), 민감도 분석(Sensitivity Analysis) 중 적어도 어느 하나의 방식으로 상기 복수의 공급사 각각에 대한 평가값을 시뮬레이션하는 것을 특징으로 하는 공급사 평가 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 공급사 평가 시뮬레이션 단계에서 시뮬레이션 결과를 표, 누적 그래프, 선 그래프, 3차원 막대 그래프, 분포 그래프 중에서 선택된 표시 방식으로 표시하는 것을 특징으로 하는 공급사 평가 방법.
  8. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 하나에 의한 공급사 평가 방법을 공급사 평가 시스템에서 실행시키기 위한 명령어들로 이루어진 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 프로그램 기록 매체.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2013028211A1 (en) * 2011-08-19 2013-02-28 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Providing a simulation service by a cloud-based infrastructure
CN111788591A (zh) * 2018-06-05 2020-10-16 株式会社日立制作所 供应商评价系统和供应商评价方法

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