최적화 기초

Python으로 배우는 공급망 분석

Aaren Stubberfield

Supply Chain Analytics Mgr.

공급망이란

  • 공급망은 고객 요청을 충족하기 위해 직간접적으로 참여하는 모든 주체로 구성됩니다.¹
  • 포함:
    • 공급업체
    • 내부 제조
    • 아웃소싱 물류업체(예: 3자 업체)
1 Chopra, Sunil, and Peter Meindl. _Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operations._ Pearson Prentice-Hall, 2007.
Python으로 배우는 공급망 분석

공급망 최적화란

  • 제약을 고려해 목표를 달성하는 최적 경로를 찾는 과정

공급업체에서 고객으로 이어지는 자재 흐름 다이어그램

Python으로 배우는 공급망 분석

LP 속성 빠르게 보기

  • 선형계획법(LP)은 강력한 최적화 모델링 도구입니다.

  • 요구사항이 선형 관계인 수학적 모델을 이용하는 최적화 방법입니다

  • LP의 기본 구성요소 3가지:

    • 의사결정변수 - 통제 가능한 것
    • 목표함수 - 변수로 목표를 표현하는 수식
    • 제약조건 - 해의 한계를 나타내는 수식
Python으로 배우는 공급망 분석

도입 예시

LP로 칼로리 소모를 최대화하는 운동 루틴을 결정합니다.

팔굽혀펴기 달리기
분당 소요 팔굽혀펴기당 0.2분 마일당 10분
칼로리 팔굽혀펴기당 3칼로리 마일당 130칼로리

제약 - 운동 시간은 10분

Python으로 배우는 공급망 분석

LP의 기본 구성요소

의사결정변수 - 통제 가능한 것:

  • 팔굽혀펴기 수 & 달린 마일 수

목표함수 - 변수를 사용해 목표를 수식으로 표현:

  • Max (3 * Number of Pushups + 130 * Number of Miles)

제약조건 - 해의 한계를 나타내는 수식:

  • 0.2 * Number of Pushups + 10 * Number of Miles ≤ 10
  • Number of Pushups ≥ 0
  • Number of Miles ≥ 0
Python으로 배우는 공급망 분석

예시 해답

최적 해:

  • 팔굽혀펴기 50회
  • 달리기 0마일

소모 칼로리: 150

운동 예제의 허용 해와 최적점 차트

Python으로 배우는 공급망 분석

LP vs IP vs MIP

용어 의사결정변수
선형계획법 (LP) 연속형만
정수계획법 (IP) 이산형/정수형만
혼합정수계획법 (MIP) 연속형+이산형 혼합
Python으로 배우는 공급망 분석

요약

  • 공급망 최적화 정의
  • 선형계획법과 기본 구성요소 정의
    • 의사결정변수
    • 목표함수
    • 제약조건
  • LP, IP, MIP 구분 정리
Python으로 배우는 공급망 분석

연습해 봅시다!

Python으로 배우는 공급망 분석

Preparing Video For Download...