A Stock Pre-positioning Model to Maximize the Total Expected Relief Demand of Disaster Areas

Abstract

재해지역의 총기대구호수요를 최대화하기 위한 재고품 사전배치 모형

프루덴시 페브레인

부경대학교 대학원 시스템경영공학과

요약문

지진, 쓰나미, 홍수, 산사태, 화산폭발 혹은 태풍과 같은 재해를 관리하기 위해서는 위험 성향의 파악과 우선순위가 매겨진 행동계획의 수립이 요구된다. 일반적으로 불확실성 요소들을 동반하는 자연재해는 예측하기 매우 어려우며 갑자기 그리고 아무런 경고 없이 다가온다. 그러므로 비상 로지스틱스 대응(emergency logistics response)에 있어 복잡성과 불확실성은 오랜 기간의 준비와 계획이 요구된다. 본 논문에서는 지진에 대비하여 비상 재해 구호 대응을 위해 재고품 사전배치(stock pre-positioning) 모형이 제안된다. 이 모형에서는 기존의 물류센터들에 의해 커버되는 재해지역의 총기대구호수요(total expected relief demand)를 최대화하기 위해 최대 대응시간, 예산, 다종의 구호물품 및 물류센터의 저장용량 제약들이 고려된다. 이 모형을 사용하여 재해지역을 커버하는 물류센터의 결정과 각 물류센터에서 저장되는 구호품목의 공급량을 동시에 결정한다. 제안된 모형은 인도네시아의 실제상황을 반영한 33개 재해지역과 16개 물류센터를 대상으로 적용된다. 또한 민감도 분석이 최대 대응시간, 예산 및 물류센터 용량의 변화를 통한 다양한 실험문제들을 대상으로 수행된다. 마지막으로 결론 및 추후 연구방향이 소개된다.

A Stock Pre-positioning Model to Maximize the Total Expected Relief Demand of Disaster Areas

Prudensy Febreine

Department of Systems Management & Engineering, The Graduate School, Pukyong National University

Abstract

Disaster Management that covers natural disasters such as earthquakes, tsunamis, floods, landslides, volcanic eruptions, or typhoons is required to identify hazard prone and formulate actions that should be prioritized. Ordinarily, natural disasters that come along with uncertainty factors are very difficult to predict. Some of them are even nearly impossible to predict. They come suddenly and without warning. The complexity and uncertainty in performing emergency logistics response require a long-term preparation and planning. In this thesis, a stock pre-positioning model is proposed to support an emergency disaster relief response against the event of earthquake. In this model, a maximum response time limit, budget availability, multiple item types, and capacity restrictions are considered to maximize the total expected relief demand of disaster areas covered by existing distribution centers. The decision of distribution centers to cover a disaster area and the amount of supplies to be stocked in each distribution center are simultaneously determined based on the model. The proposed model is applied to a real case with 33 disaster areas and 16 distribution centers in Indonesia. Then a sensitivity analysis is performed by changing the maximum response time, budgets, and distribution center capacity. Finally, the conclusion and further research areas are remarked.

Keywords: Disaster relief, Disaster management, Humanitarian logistics, Stock pre-positioning.