이운식 연구실은 생산관리 및 물류시스템의 효율성 극대화를 위한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 생산계획, 로트크기 결정, 운송 및 재고관리 등 생산 및 물류 전반에 걸친 최적화 문제를 다루며, 실제 산업 현장에서 발생하는 복잡한 제약조건과 불확실성을 반영한 수리적 모델링과 해법 개발에 집중하고 있습니다. 특히, 다종제품, 다차원 운송수단, 납품시간창, 생산설비의 용량제약 등 현실적인 요소를 고려한 동적 생산 및 물류계획 모형을 제안하고, 이를 해결하기 위한 휴리스틱 및 메타휴리스틱 알고리즘을 개발하고 있습니다. 연구실은 다양한 산업 분야와의 협업을 통해 실제 적용 가능한 솔루션을 도출하고 있습니다. 예를 들어, 조선해양, 자동차, 식품, 의류 등 다양한 제조업 분야에서 생산성과 효율성을 높이기 위한 맞춤형 생산 및 물류시스템 설계와 운영전략을 제시하고 있습니다. 또한, 제3자 물류센터, 컨테이너 터미널, 블록 수송 등 복잡한 물류 네트워크 환경에서의 차량 경로 계획, 운송 일정 최적화, 재고 배치 전략 등 실무적 문제 해결에 중점을 두고 있습니다. 이러한 연구는 산업 현장의 경쟁력 강화와 비용 절감, 서비스 수준 향상에 직접적으로 기여하고 있습니다. 앞으로도 이운식 연구실은 첨단 ICT 기술과 인공지능, 데이터 분석 기법을 접목하여 생산 및 물류시스템의 지능화와 자동화를 선도할 계획입니다. 이를 통해 스마트 팩토리, 스마트 물류 등 4차 산업혁명 시대의 핵심 인프라 구축에 기여하고자 합니다.

연구실은 기술경영(MOT, Management of Technology)과 기업 혁신역량 평가 분야에서도 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 기술혁신의 성과와 기업의 경영성과 간의 구조적 관계를 분석하고, 중소기업 및 대기업을 대상으로 한 기술역량, 사업화 역량, 경영주 역량 등 다양한 역량지표를 개발 및 검증하고 있습니다. 최근에는 ESG(환경, 사회, 지배구조) 경영 실천 모델, 기술사업화 방안, 디지털 전환에 따른 산업 파급효과 분석 등 최신 경영 트렌드와 연계된 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 이운식 연구실은 데이터 기반의 의사결정 지원 시스템, 기술가치평가 모델, 특허 데이터 분석, 토픽 모델링 등 첨단 데이터 분석 기법을 활용하여 기업의 혁신역량을 객관적으로 평가하고, 전략적 의사결정에 필요한 정보를 제공합니다. 또한, 정부 및 공공기관, 산업체와의 산학협력을 통해 실제 현장에서 활용 가능한 평가모형과 정책 제안도 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 기업의 지속가능한 성장과 경쟁력 확보에 중요한 역할을 하고 있습니다. 향후 연구실은 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등 신기술을 접목한 혁신경영 연구를 확대할 계획입니다. 이를 통해 기업의 기술혁신 역량 강화, 신사업 발굴, 글로벌 시장 진출 등 다양한 경영목표 달성을 지원하고, 산업 전반의 혁신 생태계 조성에 기여하고자 합니다.