1. IOG란?
IOG(Industrial Optimization Ground)는 산업공학 핵심 이론을 실제 의사결정 환경에서 검증하고 체득할 수 있도록 설계된 교육용 시뮬레이션 플랫폼입니다. 수요예측, 생산계획, 재고관리, 품질, 판매에 이르는 일련의 운영 과정을 하나의 통합된 의사결정 환경 안에서 다룸으로써, 학생들은 강의실에서 학습한 개념을 실무 맥락에 적용하는 경험을 쌓게 됩니다.
참가자들은 팀 단위로 가상 기업을 운영하고, 각자의 의사결정이 재무 성과와 운영 지표로 환산되어 실시간 순위에 반영됩니다. 게임 과정에서 누적되는 데이터는 사후 분석 자료로 제공되어, 의사결정의 인과관계와 전략의 타당성을 정량적으로 복기할 수 있습니다. 이는 단순한 경쟁 활동을 넘어, 산업공학적 사고를 구조화하는 학습 도구로서 IOG가 지향하는 본질이기도 합니다.
IOG는 부분 최적화의 한계와 전체 최적화의 중요성을 핵심 학습 메시지로 삼습니다. 특정 모듈에서 우수한 성과를 거두더라도 전체 운영의 조화가 무너지면 기업의 성과는 악화될 수 있으며, 이 과정에서 학생들은 시스템적 관점, 협업, 전략적 의사결정의 가치를 자연스럽게 체득하게 됩니다.
2. 주요 내용
1) 수요예측
정성적 기법(전문가 합의, 팀 내 의견 수렴)과 정량적 기법(이동평균, 지수평활법, ARIMA, LSTM 등)을 활용하여 미래 수요를 추정합니다. 예측의 정확도는 후속 생산·재고 계획의 효율성을 좌우하는 출발점이며, 모델 선택과 파라미터 조정의 실무적 의미를 학습하게 됩니다.
연계 과목: 생산관리, 물류관리, 시계열분석, 데이터마이닝
2) 생산계획
예측 수요, 생산용량, 리드타임, 원가 구조를 종합적으로 고려하여 생산 시점과 생산량을 결정하고 최적 스케줄을 수립합니다. 설비 준비비용과 잔업비용 등 생산비용의 최소화를 목표로 다양한 스케줄링 기법을 적용해 볼 수 있습니다.
연계 과목: 생산계획 및 통제, 스케줄링, 최적화이론
3) 구매/자재관리
재고유지비용, 주문비용, 자재 리드타임의 상충관계를 고려하여 자재를 효율적으로 조달·관리합니다. 안정적인 생산 기반 확보와 운영비용 절감 사이의 균형을 모색하며, 재고이론의 실제 적용을 경험합니다.
연계 과목: 생산관리, 물류관리, 공급사슬관리
4) 품질검사 (차기 버전 반영)
생산품의 양불 판정에 데이터 기반 검사 예측 모델을 적용합니다. 머신러닝 및 딥러닝 기법을 통해 판정 정확도를 제고하고, 불량률 감소와 품질비용 절감을 동시에 추구합니다.
연계 과목: 품질경영, 통계적 품질관리, 데이터 분석
5) 판매관리
할인, 프로모션 등 다양한 판매 전략을 기획·운영하여 수요를 유도하고 시장 반응을 관찰합니다. 재고 회전과 수익성 사이의 절충을 고려한 전략적 판매 의사결정이 요구됩니다.
연계 과목: 마케팅, 가격전략, 수익관리
6) 전체 운영 최적화
수요예측부터 판매에 이르는 전 과정을 경영자의 관점에서 통합적으로 조율합니다. 다양한 제약조건 아래에서 전체 이익을 극대화하는 전략을 수립하는 과정은 산업공학이 지향하는 시스템 통합 사고를 가장 직접적으로 체험할 수 있는 영역입니다.
연계 과목: 경영전략, 시스템공학, 캡스톤 디자인