The object of this study is the development of a measuring framework for supply chain flexibility. Prior to treat supply chain flexibility, time flexibility, quantity flexibility, and cash-flow flexibility for each company are newly suggested. Especially, all developed measures can deal with the monetary point of view through various cost functions. Then weights of time flexibility, quantity flexibility, cash-flow flexibility are determined to find the effect of the level of flexibility in the supply chain. This is based on the relationship between the ratio of profit to revenue and value of three developed flexibility measures. To find the level of weight for each flexibility measure, neural network theory is used. Then the forecasting of the ratio of profit to revenue for all companies in the next period can be available. Therefore, all companies in the supply chain can control their operating processes to improve flexibility.
Multi-agent technology is being regarded as one of the promising technologies for today's supply chain management because of its desirable features such as autonomy, intelligence, and collaboration. This paper suggests a multi-agent system architecture with which companies can improve the efficiency of their supply chains by collaborative operation. Reflecting the practical difficulties of collaboration in complex supply chains, the architecture allows agent systems to share information with only neighboring companies for the coordinated operation. The suggested architecture is elaborated with a collaboration model based on Petri-net, conversation models for communication, and internal behavior models of each agent. A simulation experiment was performed for the evaluation of the suggested architecture. The result implies that when the estimation of market demand is higher than a certain level, the suggested architecture can be beneficial.
This paper is to evaluate the application potentials of data mining in the areas of Supply Chain Management (SCM) and to suggest the architectures of Decision Support Systems (DSS) that support data mining activities. We first briefly introduce data mining and review the recent literatures on SCM and then evaluate data mining applications to SCM in three aspects: marketing, operations management and information systems. By analyzing the cases about pricing models in distribution channels, demand forecasting and quality control, it is shown that artificial intelligence techniques such as artificial neural networks, case-based reasoning and expert systems, combined with traditional analysis models, effectively mine the useful knowledge from the large volume of SCM data. Agent-based information system is addressed as an important architecture that enables the pursuit of global optimization of SCM through communication and information sharing among supply chain constituents without loss of their characteristics and independence. We expect that the suggested architectures of intelligent DSS provide the basis in developing information systems for SCM to improve the quality of organizational decisions.
본 연구에서는 선행 연구를 통해 제시된 공급사슬관리 시스템의 다양한 도입 요인에 대해서 그 중요도를 분석하기 위하여 AHP 기법을 이용하여 연구하였다. 지금까지 연구된 공급사슬관리 시스템의 도입 요인에 대해서 국내외 문헌을 통하여 SCM의 도입 요인을 조직 특성, 거래 특성, 관계 특성, 정보 특성 등 4개의 특성으로 범주화하였으며, 각 특성에 대한 세부 도입 요인으로 조직 특성 요인은 도입 전략, CEO 지원, 정보 기술 성숙도, 평가측정시스템 개발, 혁신 선도자 등 5개 요인, 거래 특성 요인은 거래 기간, 납기/품질, 목표 공유 등 3개 요인, 관계 특성 요인은 신뢰, 협력, 갈등, 상호 의존성, 몰입 등 5개 요인, 정보 특성 요인은 정보의 질, 정보 공유, 정보 교환 등 3개 요인을 설정해서 총 16개의 세부 도입 요인으로 분석하였다. AHP 기법을 이용하여 SCM 도입 요인의 중요도를 분석한 결과 SCM 도입 요인에 관한 1차 계층 요인 중에서는 조직 특성(0.387)의 중요도가 가장 높게 분석되었으며, 관계 특성(0.291), 정보 특성(0.167), 거래 특성(0.155) 순으로 분석되었다. 1차 계층 요인의 중요도와 2차 계층 요인의 중요도를 동시에 고려해서 분석한 결과에서는 가장 중요한 도입 요인이 CEO 지원(.169)이었고, 그 다음으로 신뢰(.124), 도입 전략(.089), 목표 공유(.081), 정보 교환(.069), 협력(.064), 정보 공유(.057) 요인 순으로 분석되었다.
The bullwhip effect is known as the significant factor which causes unnecessary inventory, lost sales or cost increase in supply chains. Therefore, the causes of the bullwhip effect must be examined and removed. In this paper, we develop two analytical tools for the bullwhip effect control in supply chains. First, we develop the quantitative models for computing the bullwhip effect in a three-stage supply chain consisted of a single retailer, a single distributor and a single manufacturer when the fixed-interval replenishment policy is applied at each stage. The quantitative models are developed under the different conditions for the demand forecasting and share of customer demand information. They are validated through the computational experiments. Second, we develop a simulation-based decision support system for the bullwhip effect control in a more diverse dynamic supply chain environment. The system includes a what-if analysis function to examine the effects of varying input parameters such as operating policies and costs on the bullwhip effect.
In this paper, we arrange the concept of 'Green' in SCM after literature study of Green SCM and investigate causal relationships between influencing factors, practice level and environmental performance focused on Korean firms empirically and conduct path analysis for hypothesis test using partial least squares regression with bootstrap. Firstly, we divide influencing factors of Green SCM into environmental and organizational factors through the previous studies of innovation diffusion theory and environmental management theory, and then we selected 'uncertainty', 'competitiveness' as the environmental factors and 'top management support', 'perceived benefit', 'training' as the organizational factors. Secondly, we classify practice level of Green SCM into 'internal environmental management', 'green purchasing', 'eco-design'. Finally, we selected 'financial performance', 'environmental performance' as the organizational performance. We conducted a survey on the middle manager of manufacturing companies implementing SCM and an empirical analysis. The results of analysis show that there exist causal relationships between influencing factors, practice level, and environmental performance of Green SCM. We expect that the result of this study will suggest useful information to managers who are responsible for SCM to design and execute Green SCM in strategic perspectives.
이 연구는 산업보안 관련 분야가 시스템 측면에서 국제표준기구인 ISO를 통해서 표준화되어 가는 추세를 분석한 것이다. 산업기밀 유출 방지와 같은 악의적 범죄공격에 의한 위험을 관리하고 손실을 방지하기 위한 산업재산권 보호 관련한 체계라는 범위를 벗어나서 공급사슬, 제품 및 문서 위조의 방지, 재난관리, 커뮤니티 회복력과 같이 폭넓은 분야를 다루었다. 이를 위해 산업보안 분야 표준화의 역사를 연혁적으로 분석하면서 ISO TC 292가 탄생된 역사적 배경과 표준화의 틀이 어떻게 변화되어 왔는지를 체계적으로 안내하였다. 또한 TC 292 안에서 워킹그룹 별로 개발되고 제정되어 온 보안 관련 표준들의 대략적인 내용들을 용어 정의(terminology) 및 일반적 보안 원칙(general standards)부터 공급사슬보안경영시스템(supply chain security management)까지 상세하게 살펴보았다. 분석을 통해 도출된 주요 발견점은 보안의 대상(target)과 위협(threat)이 다양화되면서 기업 등의 조직이 보다 유연성 있게 보호하고 피해를 입고도 조속히 회복되는 적응력을 갖추기 위한 체계가 표준화되고 있으며, 산업보안 관련 국제표준화의 범위가 확장되고 있다는 점, 그 국제표준화는 공공 및 민간 보안의 홀리스틱(holistic) 접근의 중요성을 강조하고 있다는 점, 마지막으로 산업이 적절한 보안과 회복력을 갖추기 위해서 이러한 국제표준화를 통한 ISO인증 요구사항에 시급히 대비 및 대응하여야 한다는 점이다.
2007년 중국 물류비용이 GDP에서 18.4%의 비중을 차지하고 2006년보다 18.2% 증가했다. 중국 물류비중과 증가추세를 감안할 때 효과적인 물류시스템구축과 운영이 중요한 과제로 인식되고 있으나 중국의 물적 유통시스템, 공급사슬관리에 관한 연구 성과는 미흡하다. 본 연구는 공급사슬관리의 생산요소 및 배송요소와 관련된 공장이나 창고 등 시설의 입지 문제를 다루었다. 본 연구는 기존의 단일 시설입지결정모형인 무게중심법과 수송계획법에 본 연구에서 제안한 수정무게중심법을 결합하여 새로운 복수시설의 입지결정모형을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 새로운 복수시설 선정모형은 두 개 이상의 시설물 입지선정 문제에 활용할 수 있고 생산 및 서비스 시설, 유통 및 물류 시설 입지, 방송 및 통신위성의 위치, 무선통신탑의 입지 등에 활용할 수 있다.
본 연구는 농식품 산업의 중심축인 가락도매시장의 공급망 관리를 최적화 할 수 있는 변혁의 기회인 '가락시장 현대화 사업'의 유통물류 이슈에 적용하기 위한 유동인력 및 물류 동선에 대한 시뮬레이션 분석법을 적용하고 있다. 이미 업계에서는 익히 알고 있는 바와 같이 농식품 산업과 같은 1차 산업에서는 체계적인 방법에 의한 물류동선계획을 제대로 현장에 적용하지 못하고 있는 실정이고, 유통물류의 SCM분야는 더더욱 정형화되어 있지 못한 것이 또한 현실이다. 이에 유통시설의 5대 흐름관리 요소인 차량동선(물류차량/고객차량), 물류집기동선, 고객동선, 유통시설 종사원 동선, 상품 진열/후퇴 동선과 같은 흐름 동선 들을 도매시장 운영현장에 적용하여 모든 물류흐름에 최적화된 프로세스 계획 설계가 이루어지도록 하는 것이 필요하고, 이는 향후 농식품 산업의 물류 공급망을 효율화하는데 매우 중요한 기초 자원으로 활용할 것이다. 제조 산업과 물류산업에서는 공정기반 물류프로세스가 비교적 잘 지켜지고 있는데 반하여 유통산업, 특히 농식품 산업과 같은 1차 산업 물류현장에서는 행위기반 물류 프로세스가 중심이 되어서 모든 업무분석이 이루어지다 보니, 금번 시뮬레이션 작업은 업계 최초로 시도되는 정량 설계화 작업에 있다는 것에 매우 큰 의의를 둘 수 있겠다. 특히, 주차동선 파악에 있어서는 4개의 평가모형을 감안하여 특성별 물류동선 시뮬레이션을 진행하였고, 이를 바탕으로 물류 동선의 병목지역과 물류이동특성의 문제점을 사전 발견하여 물류현장 운영자와 물류시스템 설계자에 적시 피드백 시켜주는 효과적인 업무진행 방식을 채택하여 농식품 산업 물류현장의 합리적 설계와 최적화된 공급망 관리 시스템의 적용에 가일층 선진화된 대안을 제공했다는데 또한 큰 의미를 둘 수 있겠다.
건설 현장의 자재 위치 추적 기술은 건설 프로젝트의 생산성을 극대화시킬 수 있는 중요한 기술로서 현재 국내외적으로 많은 연구가 수행 중에 있다. 최근 들어 RFID(Radio Frequency Identification) 시스템을 이용하여 공급 사슬망 전반에 걸친 건설 자재에 대한 실시간 위치 추적에 대한 연구가 각광을 받고 있다. 그러나 짧은 인식거리, 저조한 인식율등의 문제로 바코드 대체 수준으로 그 활용이 미비한 상황이다. 본 논문에서는 인식거리르 보다 길게 하는 900MHz 대역의 RFID 시스템과 인식된 데이터를 무선 통신(Zigbee)을 사용하여 전달하는 RFID/USN 연동시스템 개발과 그 활용 방안을 제안한다. RFID/USN 연동 시스템을 건설현장의 자재관리에 시험적으로 적용, 실중 테스트를 수행함으로써 첨단 센싱 기술 및 전파식별 기술에 대한 현장 활용 가능 여부, 실증 테스트 시 발생하는 기술적 애로 사항 및 다양한 활용 방안을 도출하는 것을 목적으로 한다. 또한 원격지에 있는 현장 관리자를 위하여 기존 인프라네트워크를 이용하여 실시간 자재 및 장비의 위치 데이터를 관리자가 원할 경우 언제 어디서든 실시간으로 전달 가능하도록 이동통신망(CDMA: Code Division Multiple Access)과의 연동 시스템을 현장에서 적용 및 점검한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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