Excel과 Python을 이용한 경영과학 기초와 실무

경영과학은 다양한 기업의 설계와 운영 문제를 수학적 모형을 활용하여 최적의 답을 찾는 학문이며 경영 및 산업공학 관련 학과에서 오랫동안 필수 전공과목으로 운영되고 있다. 특히 최적화 분야는 생산 및 물류 분야에 활발하게 응용되고 있다.

경영과학 방법론을 활용하기 위해서는 컴퓨터 소프트웨어를 사용해야 하는데. 교육현장에서 가장 많이 사용하는 방법은 엑셀의 해찾기 기능이다. 그러나 해찾기 기능은 모델을 이해하는 교육 용도로는 적합하지만 실제 현장에서 대규모 문제를 해결하기 위해서는 어려움이 많다. 최근 Python 언어와 다양한 공개도구들이 활용되면서 일반인들도 대규모 문제를 컴퓨터로 풀 수 있는 길이 열렸다. Python 개발도구를 활용하면 실제 기업의 문제를 해결하는 프로그래밍이 가능하고 실제 현업 시스템에서도 활용가능하다.

본 책은 경영과학 모델의 기초적인 내용과 실무 분야별 응용 방법을 제공하고 있다. 먼저 최적화의 기본이라고 할 수 있는 선형계획법 모델링 방법의 원리를 설명하고, 컴퓨터로 구현하기 위한 엑셀모델링, Python 프로그래밍 방법을 쉽게 기술하였다. 또한 실제 다양한 실무 분야별 예제와 구현방법을 소개하고 있다. 교재 후반부에서는 물류문제에 적합한 네트워크모형과 스케줄링 문제에 많이 활용되고 있는 유전자 알고리즘의 활용방법도 소개하고 있다.

본 책이 경영과학 모델링과 응용을 배우려는 독자들에게 조금이라도 도움이 되었으면 한다.

1. 선형계획법 이론

1.1 수학적 모형
1.2 선형계획법 정의
1.3 최대화/최소화 문제
1.4 심플렉스법
1.5 정수제약과 분지한계법

2. 엑셀 해찾기 기능을 이용한 선형계획법 풀이

2.1 개요
2,2 이익과 비용을 고려한 주간생산계획
2,3 비용을 고려한 구매계획
2.4 고정비용을 고려한 공장운영계획

3. Python과 선형계획법

3.1 Python 언어의 이해
3.2 Python을 이용한 선형계획법 모델
3.3 SolverStudio를 이용한 Excel연동 모델링

4. 서비스운영관리 선형계획법 응용

4.1 사업운영
4.2 구매관리
4.3 인력채용계획
4.4 직원할당스케줄
4.5 투자계획문제

5. 생산 및 물류관리 선형계획법 응용

5.1 생산재고계획
5.2 납품지연을 허용하는 생산재고계획
5.3 자재구매계획
5.4 기계작업 할당계획
5.5 자재절단문제
5.6 화물적재문제

6. 네트워크 최적화 이론과 응용

6.1 개요
6.2 최소비용흐름모델 응용
6.3 최대흐름모델 응용
6.4 최단경로모델 응용

7. 유전자알고리즘 이론과 응용실무

7.1 유전자알고리즘 개요
7.2 엑셀과 Python을 이용한 유전자알고리즘 구현
7.3 유전자알고리즘 이용한 Job Shop 스케줄링 최적화
7.4 N(Jobs) & M(Machines) JSSP 응용

박창목 아주대학교에서 산업공학과 박사학위를 받았다. 현재 인덕대학교 산업경영공학과 교수로 재직 중이며 빅데이터 분석, 경영과학, 컴퓨터프로그래밍 과목을 담당하고 있다. 여러 기업에서 생산운영최적화, 공장시뮬레이션 소프트웨어를 개발하였으며, 기업 현장에서 활용 가능한 다양한 컴퓨터 시스템에 대해서 교육하고 연구하고 있다. 지은 책으로 《C# 프로그래밍 기초와 실무》, 《R 비즈니스 데이터 분석과 텍스트마이닝》, 《Java+Spark 빅데이터 분석 프로그래밍》, 《ERP 정보관리사-회계·인사》(공저), 《ERP정보관리사-물류·생산》(공저)이 있다.