Availability Verification of the Empty Bottle Recovery Model using a Genetic Algorithm

유전자 알고리즘을 이용한 빈병 재회수 모델의 유용성 검증

자원 재이용에 있어서 대부분의 빈 병은 약10회까지 재사용할 수 있다. 따라서, 새로운 병의 구매에 의존하지 않고 사용한 병의 수거계획은 리버스ㆍ로지스틱스 네트워크 모델구축에 있어서 중요한 요소이다. 본 연구에서는 빈 병의 효율적인 수거를 고려한 재사용 회수에서의 리버스ㆍ로지스틱스 네트워크 모델을 구축하였다. 그리고 부산의 주류판매회사의 데이터를 근거로 사례연구를 실시하였다. 적용된 방법의 유효성을 검증하기 위하여,주류판매 회사의 리버스ㆍ로지스틱스 운송계획을 재배열 함으로써 회수운송비용을 절감하였다. 제안 모델의 유효성을 검증하기 위하여 우선순위 유전자 알고리즘(priGA)과 하이브리드형 우선순위 유전자 알고리즘(h-priGA)를 이용하였다. 또한, 시뮬레이션 결과를 환경적/경제적 측면으로 나누어 분석하였다. 환경적 측면으로는 총 수송 거리가 2, 215㎞ 감소하여 CO₂배출량을 줄일 수 있었으며,경제적 측면에서는 연간 총 운송비용을6.3% 절감시켰다.

Most bottles for the liquors are reusable until about 10 times for recycling the resource. Therefore, a used bottle collection scheme without depending on the purchase of new bottles is one of the important reverse logistics network models. In this study, we consider an efficiency collection of empty bottles in a reusable recovery as a Reverse Logistics Network (RLN) Model. We study a case study based on data from a distilling and sale company, in Busan, Korea. For demonstrating the effectiveness of applied method, we will show that cut down the recovery transportation cost by rearranging Reverse Logistics (RL) plan of a distilling and sale company. A key point of this paper or even a key point of dealing with any practical cases is to find out the inefficient factors of operations and quantify it. In the experimental results, 6.3% of the yearly total cost was saved and 2,215㎞ of the total transportation distance was decreased. And the decrease of transportation distance by the rearranging recovery transportation plan influences on the decrease of fuel consumption and auto exhaust emission as CO2 of about 160L per day.