엑셀을 활용하는 항공 좌석재고 할당 최적화 모형
An Optimization Model for Seat Inventory Control of Airlines Using Excel
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초록
수익경영은 고객 수요의 예측을 통하여 가격과 제품공급을 최적화시킴으로써 최대의 수익을 창출하는 경영과학적 접근법이다. 수익 경영은 미국의 항공 및 기타 서비스 산업에 일대 혁명을 일으켰다. 수익 경영의 주요 목표는 여러 제품을 적합한 고객에게 합당한 가격으로 적시에 판매하는 것이다. 이목표의 본질은 제품의 가치에 대한 고객의 인식을 이해하는데 있다. 수익경영으로 성공한 기업들이 공통적으로 노력을 기울였던 수익경영의 전략적 기법은 가격결정/관리, 수요예측, 좌석재고 할당이다. 수익 경영 최적화 모형으로 항공편 좌석재고 할당 모형에서는 매진으로 인하여 고객이 원래 구매하려고했던 요금의 티켓을 구입할 수 없어서 유사한 티켓을 구입하는 경우, 재고부족에 따른 수요대체가 발생한다. 수요대체의 유형으로는 동일 기간 내의 고객수요의 이동 및 다음 기간으로의 수요이동으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 재고부족에 따른 수요대체가 존재할 때 좌석재고 할당 최적화를 위한 다기간 최적화 모형을 개발한다. 본 연구는 기존의 많은 연구와 달리 마이크로소프트 엑셀(Microsoft Excel) 프로그램과 Karush-Kuhn-Tucker(KKT) 조건을 활용하여 최적화 모형을 개발한다. Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 조건은 비선형 최적화문제의 최적해를 구하기 위하여 일계 도함수를 활용하는 일련의 규칙성조건을 의미한다. 본 연구는 항공사가 다른 요금 간, 기간 간의 재고부족에 따른 수요대체를 고려할때, 각 판매요금에 따른 좌석재고의 최적 할당방법을 제시한다. 본 연구에서는 이를 통하여 수요대체가 좌석재고 할당에 미치는 영향을 파악하고 제안된 모델의 적용 가능성을 수치 예제를 통해 알아보고자 한다. 본 연구에서 얻은 수치결과를 기대한계좌석수익모형(EMSR), complete search 모형, 시뮬레이션 모형의 결과와 비교한다.
Abstract
Revenue management is a management scientific approach to generating maximum revenue by optimizing price and product supply through the prediction of customer demand. Revenue management has revolutionized US airline industry and other service industries. The primary aim of revenue management is selling the right product to the right customer at the right time for the right price. The essence of this discipline is in understanding customers’ perception of product value. Strategic techniques for revenue management, which have been successful in many companies, are pricing, demand forecasts, seats inventory control. In airline seat inventory control models as optimization models in revenue management, if a customer cannot purchase the originally requested fare class ticket due to stockout and buy a similar one, inventory-driven substitution occurs, e.g. customer diversion and waiting for the next period. We consider multi-period revenue management optimization models for the decision of the seat inventory allocations in the presence of inventory-driven substitution, and we develop an optimization model using Microsoft Excel program and the Karush-Kuhn- Tucker(KKT) condition. The Karush–Kuhn–Tucker(KKT) conditions are first-order necessary conditions for a solution in nonlinear programming to be optimal, provided that some regularity conditions are satisfied. We show how airlines decide seat allocations in each fare, taking into account inventory-driven substitution between different fares and different periods. We show the impact of substitution on seat inventory allocation decisions and present numerical examples for the applicability of the proposed model. Our numerical results are compared with those from EMSR, a complete search model, and a simulation model.
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