Supply chain management is a subject that has an increasing importance due to the developments in the global markets and technology. In this paper, a fuzzy multi-objective linear programming model is developed for the supply chain of a company dealing with procurement, storage, filling, and distribution of liquefied petroleum gas (LPG) in Turkey. The model intends to determine the quantities of LPG to be procured, stored, filled to cylinders, and transported between the plants and demand centers for six planning periods. In this model, which aims to minimize both total costs (sum of procurement, storage, filling, and transportation costs) and total transportation distances, demand quantities of the main demand centers and decision maker's aspiration levels about objective functions are fuzzy. After comparing the results obtained from the model with those obtained by using different methods, it is concluded that the proposed method can be applied to real world problems practically and it may be used in this type of problems in order to generate an efficient solution.
This thesis describes a quantitative decision-making of production planning system. A mathmatical model of Linear Programming is used set up a production scheuling under the assumption. As the emphasis is laid on the applicability of the developed model, the linrar programming is applied to establish the production schedule for "F" furniture company which produces kitchin cabinet and OA furniture, The optimal solution is obtained by using the LP package, QBS. By the solution reduced to 14% of work force compared with the real data during all of the planning horizon. And it is also possible to reduce the work-force of the lowest level of employee by 10% for the reasonable management. There are some limitations in computerized data processing, which is only considering the economic costs without considering any external environment of case enterprise. As a result, it is shown that the LP model is very useful method of make aggregate production schedule. schedule.
This paper present a new optimization model to generate aggregate production planning by considering electric cost. The new Time Of Switching (TOS) electric type is introduced by switching over Time Of Day (TOD) and Time Of Use (TOU) electric types to minimize the electric cost. The fuzzy demand and Dynamic inventory tracking with multiple plant capacity are modeled to cover the uncertain demand of customer. The constraint for minimum hour limitation of plant running per one start up event is introduced to minimize plants idle time. Furthermore; the Optimal Weight Moving Average Factor for customer demand forecasting is introduced by monthly factors to reduce forecasting error. Application is illustrated for multiple cement mill plants. The mathematical model was formulated in spreadsheet format. Then the spreadsheet-solver technique was used as a tool to solve the model. A simulation running on part of the system in a test for six months shows the optimal solution could save 60% of the actual cost.
The ultimate purpose of Supply Chain Management (SCM) is maximizing the profits of the overall Supply Chain (SC) through increasing customer satisfaction and decreasing operating cost. It can be successfully accomplished only when SC system balances demands with supply activities coordinated by aggregate planning, mid-term level of Supply Chain Planning(SCP). However, the existing measures to mainly estimate the specific function of SCM are not enough to evaluate the state of SC with respect to the balance between supply and demand in operating. To solve this problem, we develop a new SC performance measure, Balancing Point, using momentum concept. a fundamental knowledge of physics. Momentum concept can explain the relation among objects so that it can consider the balance between supply and demand in SC operating. The developed measure can not only consider the current state of the SC system but also take planned but not executed supply activities and upcoming demands into account. Therefore, using Balancing point, we can be aware of the unbalanced state of SC in advance.
The objective of the paper is to develop models for determining the aggregate budget size in long-range R&D planning of KT(Korea Telecom.) and for allocating it by strategically adopted technologies for KT's TOP(Telecommunication-Oriented Paradise) Strategy. In the model of R&D budget size determination, the linear regression analysis is applied. In allocating the R&D expenditure, criteria weighting and technological importance ranking are determined by means of the Analytic Hierarchy Process(AHP) as a decision aid, along with hierarchical representation and pairwse comparisons. R&D budget analysis provides to basic data for the mid-and long-range R&D planning. The model then needs to be adjusted as the TOP project plan becomes specific. Resource allocation model for R&D based on AHP can be used to identify the importance of the technologies for TOP according to short-, mid-, and long-term perspectives without further modification. It is expected that the R&D budget analysis model works as the basis for planning R&D investment strategies and that the resource allocation model for R&D contributes to the effective use of the limited resource.
Due to the undeniable importance of approximating the concrete compressive strength (CSC) in civil engineering, this paper focuses on presenting four novel optimizations of multi-layer perceptron (MLP) neural network, namely artificial bee colony (ABC-MLP), grasshopper optimization algorithm (GOA-MLP), shuffled frog leaping algorithm (SFLA-MLP), and salp swarm algorithm (SSA-MLP) for predicting this crucial parameter. The used dataset consists of 103 rows of information concerning seven influential parameters (cement, slag, water, fly ash, superplasticizer, fine aggregate, and coarse aggregate). In this work, the best-fitted complexity of each ensemble is determined by a population-based sensitivity analysis. The GOA distinguished its self by the least complexity (population size = 50) and emerged as the second time-effective optimizer. Referring to the prediction results, all tested algorithms are able to construct reliable networks. However, the SSA (Correlation = 0.9652 and Error = 1.3939) and GOA (Correlation = 0.9629 and Error = 1.3922) performed more accurately than ABC (Correlation = 0.7060 and Error = 4.0161) and SFLA (Correlation = 0.8890 and Error = 2.5480). Therefore, the SSA-MLP and GOA-MLP can be promising alternatives to laboratorial and traditional CSC evaluative methods.
In this study, we studied on the durability of restorative cement mortar for deteriorated concrete at complex deteriorated conditions as variation of temperature and of humidities. We made a comparison between restorative materials with insulation function and restorative materials without insulation function in items of compressive and bending strength and permeability of water, durability for carbonation, salt damage, diffusion coefficient of salt at complex deterioration conditions like change of temperature, change of humidity, For insulation, we used close-pore type Alumino-Silicate lightweight aggregate and substituted 12 wt% and 15 wt% out of original restorative cement mortar without insulation function. As a result, it was found that original restorative cement mortar without insulation function fail to meet Korean Standard on polymer modified cement mortar for maintenance in concrete structure, but restorative cement mortar with insulation function is in contentment Korean Standard to meet excellent than restorative materials without insulation function for durability at complex deteriorated conditions.
현재 철도계획에 이용되고 있는 교통수요예측 지역간기종점(OD)자료는 국가교통데이타베이스(KTDB)를 이용하고 있다. KTDB의 자료는 우리나라 지역간 총통행량을 조사한 후 도로, 철도, 항공등으로 배분하는 방법을 이용하고 하고 있다. 그러나 철도의 경우는 철도역이 기존의 존과 일치하지 않거나 1개존에 다수의 철도역이 존재하여 Connector가 연결되지 않아 적용 방법상에 문제점이 있는 것으로 나타났다. 이로 인해 KTDB를 이용한 철도부분의 교통예측은 다른 교통수단에 비해 신뢰성이 크게 떨어지고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 검토 분석하고, 신뢰성을 높이기 위해 집계모형(Aggregate Model) 기법을 활용한 철도의 교통수요예측 방법(직접수요추정 : Direct Demand Estimation)을 제안하였다. 본 연구에서는 집계모형에 지역간의 인구, 거리, 산업체종사자수, 자동차대수, 도로연장등 사회경제지표의 연관성을 분석하여 철도분야 수요예측의 오차를 최소화할 수 있는 방법을 연구하였다.
골재 간극률은 구조적 강도, 내구성, 배수 및 투수성 등 다양한 아스팔트의 특성에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 아스팔트 포장이 사용되는 위치, 기후, 환경 등에 적절하도록 골재 간극률이 설계되어야한다. 하지만 골재 간극률은 다양한 요인들에 의해 영향을 받으므로 그 설계가 쉽지 않다. 예를 들어 골재 입자의 크기 분포, 구성이나 아스팔트 바인더의 양, 다짐 수준 등 다양한 영향인자가 존재한다. 본 연구에서는 골재 간극률에 영향을 미치는 요인들로부터 골재 간극률을 예측하고자 하였다. 이를 위해 다양한 기계학습 모델 방법을 적용하였고 단일 기계학습 모델을 적용했을 때보다 높은 정확도로 골재 간극률을 예측할 수 있음을 보였다. 본 연구의 결과는 경험과 노동집약적인 실험에 의존하는 골재 간극률 예측에 데이터 기반의 접근방법을 적용할 수 있음을 보였으며 향후 최적 골재 간극률 설계 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.
Water is an indispensable input to human's existence and industrial production. In these days, people are getting more concerned about their health and the interest in the safety of drinking water has increased. In this situation, this paper attempts to measure the economic benefits of the tap water quality improvement. The study area was restricted to Busan, the second largest city in Korea, where local government is planning to implement a tap water quality improvement program. We apply a one-and-one-half bounded dichotomous choice contingent valuation (CV) method to obtain at least a preliminary evaluation of the benefits. CV is developed for valuing goods or services that cannot be valued either directly or indirectly from market observations and has been applied to several environmental goods. The CV survey was rigorously designed to comply with the guidelines for best-practiced CV studies. We surveyed a randomly selected sample of 400 households in Busan and asked respondents questions in person-to-person interviews about how they would be willing to pay for the water quality improvement. Respondents overall accepted the contingent market and were willing to contribute a significant amount (US$1.66), on average, per household per month. We can also calculate the aggregate value of the program which improves the water quality in Busan. This study is expected to provide policy-makers with useful information for evaluating and planning environmental policies relating specifically to water.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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