학점은행제 생산관리 과제 레포트

소개

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목차

I. 서론

Ⅱ. 본론
1. 총괄생산계획의 주요 비용 항목
2. 총괄생산계획의 주요 공급 측면 통제 변수

Ⅲ. 결론

Ⅳ. 참고문헌

본문내용

현대의 제조 및 서비스 기업은 예측 불가능한 시장 환경과 급격히 변화하는 수요 조건 속에서 효율적으로 자원을 배분하고 생산능력을 관리해야 하는 과제를 안고 있다. 고객의 수요를 가능한 한 제때 충족시키는 동시에, 불필요한 비용을 줄이고 기업 전체의 수익성을 높이는 것은 기업 운영의 핵심적 목표이다. 이러한 상황에서 특히 중요한 것이 바로 총괄생산계획(Aggregate Production Planning: APP)이다. 총괄생산계획은 일반적으로 6개월에서 18개월 정도의 중기적 기간을 대상으로, 수요 예측을 기반으로 한 생산, 인력, 재고 수준 등에 대한 종합적 의사결정 과정을 의미한다. 총괄생산계획의 핵심 목표는 크게 두 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 예측된 고객 수요를 충족시켜 서비스 수준을 유지하는 것이며, 둘째, 이 수요를 충족하는 과정에서 발생하는 총비용을 최소화하는 것이다. 이를 위해 경영자는 인력의 고용 및 해고, 초과근무와 같은 근로시간 조정, 재고 확보와 주문 적체 관리, 나아가 외부 하청 활용 등을 종합적으로 조정한다. 이러한 결정 과정은 단순히 한두 가지 변수만 고려하는 것이 아니라, 다양한 비용 항목과 공급 측면의 변수들이 서로 트레이드오프 관계를 이루기 때문에 더욱 복잡하다.
예를 들어, 수요가 갑자기 증가할 경우 기업은 초과근무를 통해 생산량을 늘릴 수 있다. 하지만 초과근무는 단위당 생산비를 상승시키고 노동자의 피로도를 가중시킨다. 반대로 인력을 추가로 채용한다면 장기적으로는 유리할 수 있으나, 높은 채용 및 훈련 비용이 필요하며 수요가 일시적일 경우 인력과잉 문제를 야기할 수 있다. 재고를 보관하는 것도 하나의 수단이지만, 과도한 재고는 유지 비용과 가치 하락의 리스크를 수반한다. 이처럼 APP는 여러 비용과 공급 변수 간의 균형점을 찾는 과정이라고 할 수 있다. 본고에서는 총괄생산계획 수립 시 특히 중요한 3가지 비용 항목(인력 조정 비용, 재고 유지 및 부족 비용, 초과근무/하청 비용)과 계획자가 직접 통제할 수 있는 3가지 주요 공급 측면 변수(인력 수준, 생산시간 조정, 재고 및 주문적체 관리)를 살펴본다. 각 항목에 대한 학술적 연구 결과를 바탕으로 그 특성과 중요성을 정리함으로써 총괄생산계획이 기업 운영에서 어떤 의미를 지니는지를 고찰하고자 한다.

참고자료

· Attia,E.A.,Megahed,A.,AlArjani,A.,Elbetar, A., Duquenne, P. (2022). Aggregate production planning considering organizational learning with case based analysis. Ain Shams Engineering Journal, 13(2), 101575.
· Bergstrom,G.L.,Smith,B.E.(1970).Multi-item production planning—an extension of the HMMS rules. Management Science, 16(10), pp. B-614.
· Cheraghalikhani,A., Khoshalhan, F., Mokhtari, H. (2019). Aggregate production planning: A literature review and future research directions. International Journal of Industrial Engineering Computations, 10(2), pp. 309–330.
· Fukkwarmdee,P,Buddhakulsomsiri,J.(2023).Application of(s, S)inventory policy with backlog:A case study of chemical products (Doctoral dissertation, Thammasat University).
· Madanhire,I.,Mbohwa, C.(2015). Aggregate production planning framework in a multi-product factory.
· Rehman, H. U., Ahmad, A., Ali, Z., Baig, S. A., Manzoor, U. (2021). Optimization of aggregate production planning problems with and without productivity loss using Python PuLP package. Management and Production Engineering Review, 12(4).