Research

운영관리 연구실에서는

기업의 구매조달, 판매, 재무, 마케팅, 공급망, 물류 등의 기능들이 효율적으로 운영될 수 있는
생산계획과 재고관리 최적화 방안을 수리적 모형과 데이터기반 AI 기법들을 활용하여 연구하고 있습니다.

특히, 복잡한 다계층 공급망에서 고객 수요, 생산과정, 공급자의 변동성이 전체 생산계획 및 재고관리에 미치는 영향을 분석하고,
이에 선제적으로 대응할 수 있는 전략 및 구체적인 실행계획을 도출하는 것에 초점을 맞추고 있습니다.

  • 생산 및 공정관리 스케줄링 및 최적화 (APS – Advanced Planning and Scheduling)
  • 공급망의 생산/재고 최적화 알고리즘 도출
  • 물류 네트워크의 디자인 및 운영 최적화
  • 반도체, LCD, 패션 등 capacity-intensive industry의 생산용량과 분배 정책 최적화
  • 복잡한 생산스케줄/재고/물류 문제들에 대한 심층강화학습 적용 및 근사해 도출
  • 고객의 수요 변동과 공급자 위험을 고려한 최적의 공급망 계약과 의사결정 연구
  • 고객 성향 및 재고에 기반한 판매가 최적화 알고리즘 연구
  • 가격 변동을 고려한 최적 구매조달 포트폴리오 (선물/옵션 포함) 연구

Our research aims to optimize the operations of key business functions—including procurement, sales, finance, marketing, supply chain, and logistics—using analytical models and data-driven AI techniques in production scheduling and inventory management.

We also analyze the impact of customer demand, production processes, and supplier variability on overall production planning and inventory management within complex multi-echelon supply chains.
Our goal is to develop proactive strategies and detailed action plans to effectively address these challenges.

  • Advanced Planning and Scheduling (APS): Efficient resource planning and scheduling for supply chains
  • Supply Chain Production and Inventory Optimization: Development of advanced algorithms for optimizing production and inventory within supply chains
  • Logistics Network Design and Operational Optimization: Research on designing and improving logistics networks for maximum efficiency and reliability
  • Production Capacity and Distribution Policy Optimization: Focused optimization of production capacities and distribution policies in capacity-intensive industries such as semiconductors, LCDs, and fashion
  • Deep Reinforcement Learning Applications: Application of deep reinforcement learning to solve complex production scheduling, inventory management, and logistics challenges, deriving approximate solutions
  • Optimal Supply Chain Contracts and Decision-Making: Research on supply chain contracts and decision-making frameworks that account for customer demand variability and supplier risks
  • Sales Price Optimization Algorithms: Development of algorithms that optimize sales pricing based on customer preferences and inventory levels
  • Procurement Portfolio Optimization: Research on optimal procurement strategies, including futures and options, while accounting for price fluctuations
Research Areas