IPSCM Lab 소개
인천대학교 산업경영공학과 생산 및 공급망 혁신연구실은 생산 제조업의 여러가지 운영의 문제점과 비효율적인 공급망을 개선하기 위한 다양한 연구들을 수행하는 곳입니다. 다이나믹한 수요의 변동성을 대처하기 위해 생산/제조 및 공급망 내의 주요 물류시설에서 생산성을 저해하는 원인들을 진단하고 개선하고 스마트 생산 및 공급망 운영 시스템을 구축하는 목표로 구성원들이 연구를 수행하고 있습니다. 현재, 생산 및 공급망 혁신연구실의 주요 연구분야들, 연구분석의 방법론 및 소프트웨어 및 프로그래밍 언어는 다음과 같습니다.
주요 연구분야
* Production Planning and Control
* Supply Chain Management
* Scheduling
* Logistics Management
* Inventory Control
* Warehouse Control
* JIT Applications
* Stochastic Manufacturing Systems Analysis
* Simulation
연구방법론
* 수리계획법: Mixed Integer Linear Programming (MILP), Matheheuristic
* 최적화기법: Branch and Boung (B&B), Dynamic Programming (DP)
* 메타휴리스틱: SA, GRASP, VNS, GA, PSO, ACO 등
* AI 학습기법: 머신러닝, 딥러닝,(CNN, RNN,...), 신경망 기반 강화학습(Deep Reinforcement Learing: DRL)
* 빅데이터 통계분석
주요 최적화 , 시뮬레이션 및 통계 소프트웨어
* CPLEX OPL, Gurobi, Lindo, Lingo, Minitab, SPSS, R, Simio, Arena 등
주요 프로세스 분석 프로그래밍언어
* Pyhon, Visual C#, 등
생산 및 공급망 혁신 연구실에서 학부인턴과 대학원생을 모집합니다. 언제든 관심있으신 학생분들은 교수님께 연락 주세요. (bskim@inu.ac.kr) ("Where there's a will, there's way")
관심 연구들
도심물류 시설들을 활용한 라스트마일 통합 운영 플랫폼 구축을 위한 연구
A study on an integrated last-mile operations management Platform using urban logistics facilities
Routing algorithms development based on ANLS or VNS and simulation testing using Seoul subway line 3, Republic of KOREA.
Dynamic control of the distributed urban fulfillment centers using a genetic algorithm based on GNN.
의약물류 콜드체인 적시배송을 위한 생산 및 배송 통합 운영계획에 관한 연구
A study on an integrated production and delivery management for JIT delivery in pharma-logistics cold-chain
로봇 모바일 주문이행 시스템에서 랙 재할당 및 재배치를 고려하는 주문, 랙, 로봇 스케줄링을 위한 프레임워크 구축 및 강화학습 알고리즘 개발
A study on order, rack, and robot scheduling with rack reassign and repositioning in robotic mobile fulfillment systems
소식들 (News)
[논문게재] 🏆김현지 학생의 논문이 Computers & Industrial Engineering에 게재되었습니다.
[Award] 🏆 김현주, 김현지 학생이 제 14회 대학(원)생 산업응용 프로젝트 경진대회(한국SCM학회)에서 은상을 수상하였습니다.
[Award] 🏆 LCIP 2기가 제 19회 한국대학생 산업공학 프로젝트 경진대회(대한산업공학회)에서 은상을 수상하였습니다.
[Award] 🏆 윌리 수기안토 찬드라 학생이 17th International Congress on Logistics and SCM Systems (ICLS 2023) 에서 BEST PAPER AWARD를 수상하였습니다.