폐차처리 과정의 자동인식 기술 도입 경제성분석
Economic Analysis on the Implementation of Automatic Identification Technologies in the End-of-Life Vehicle Management Process
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초록
자원 고갈과 폐기물 처리가 사회적 이슈가 되고 있고, 그에 대한 기업의 책임도 확대되고 있다. 본 연구는 폐자동차 처리 과정에 자동인식 기술을 도입하는 것을 제안하고, 기술 도입에 따른 경제적 타당성을 확인하기 위해 시뮬레이션을 통한 정량적인 분석을 수행하였다. 자동인식 기술을 도입함으로써 정보 추적에 따른 고객의 신뢰도 증가, 재사용부품의 정확한 잔존가치 측정을 통한 이익 증가 등이 가능하다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 자동인식 기술의 도입에 따라 재사용부품의 판매가 증가하고 재사용 및 폐기 비용이 감소하였다. 또한 고객 불만 비용과 기회비용이 감소하였다. 추가적으로 개별 요인이 성능에 미치는 영향을 알아보기 위해 감도분석을 수행하였다. 본 연구의 시뮬레이션 모형은 자동인식 기술을 도입하고자 할 때 유용하게 사용될 것으로 판단되며, 대부분의 RFID 기술이 공급사슬관리를 중심으로 응용되는 현 상황에서 연구 범위의 폭을 넓히는 계기가 될 것으로 기대된다.
Abstract
As depletion of natural resources and disposal of waste matter become social issues, the responsibility of the companies extends to the product recovery and disposal. In this study, we proposed adoption of automated identification technologies in End-of-life Vehicle (ELV) management process. And we conducted a quantitative analysis and simulation to figure out the economic feasibility of the implementation of the automated identification for the solutions we proposed. By implementing the automated identification technologies, customer reliability is increased due to the information tracking. And the profit is maximized as the estimation for the salvage value of the ELV parts becomes more accurate. Based on the results of the simulation studies, sales for the reusable parts are increased and the costs for reusing and disposing are decreased due to the implementation of the automated identification technologies. And the customer dissatisfaction costs and opportunity costs are decreased. Besides, we conduct the sensitivity analysis to figure out the effect of each factor that affects on the system performance. We believe that the simulation model is very helpful for the companies who try to implement the automated identification technologies in their system. Also, this study broadens the study field of the RFID application in the situation that the most of RFID application studies are focused on the supply chain management.
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