Because land based aquaculture is restricted by high investment per rearing volume and control cost, good management planning is important in Land-based aquaculture system case. In this paper master production planning was made to decide the number of rearing, production schedule and efficient allocation of water resources considering biological and economic condition. The purpose of this article is to build the mathematical decision making model that finds the value of decision variable to maximize profit under the constraints. Stocking and harvesting decisions that are made by master production planning are affected by the price system, feed cost, labour cost, power cost and investment cost. To solve the proposed mathematical model, heuristic search algorithm is proposed. The model Input variables are (1) the fish price (2) the fish growth rate (3) critical standing corp (4) labour cost (5) power cost (6) feed coefficient (7) fixed cost. The model outputs are (1) number of rearing fish (2) sales price (3) efficient allocation of water pool.
This study aims to integrate the simulation models for rural settlement planning (SimRusep) in the district level (Myon) area of rural counties. The SimRusep, which has two modules of key villages selection and spatial planning for the selected villages, consists of four sub-models such as the spatial location-allocation model of center villages (SLAMCV), the potential centrality evaluation model (PCEM), the land use planning model (LUPM), and the 3-dimensional spatial planning modeller (3DSPLAM). Basically, map data of the integrated system which can be operated on the UNIX environment is inputted and treated using GIS (ARC/INFO) and then its village planning results is graphically presented on the AutoCAD. In order to verify the practical applicabilities of the SimRusep, an administrative area, Ucheon-myun, HoengSung-gun, KangWon-do, was selected as a case study area. It was well operated in the strategic application trials considering application of each sub-model in the study area. The operation results of the SimRusep showed the possibilities of realtime simulation from the selection of key village to its final stereoscopic presentation of planned results. Alternative village plan proposals can be swiftly drafted, which means very practical support for decision making process and public participation.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.17
no.31
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pp.21-31
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1994
In this research, tool allocation methods are studied in conjunction with loading and muting in FMSs. The objective function is to minimize production time while maximizing machine utilization of the FMS with several constraints. The proposed method has 2 steps. The first step is to determine tool allocation type with the proposed tool allocation method. The second step is to design loading models with routing. The effectiveness of the proposed FMS operation procedure is shown through numerical examples.
This paper presents a optimal Var allocation algorithm for minimizing transmission line losses and improving voltage profile in a given system. In this paper, nodal input data is considered as Gaussian distribution with their mean value and their variance. A Stocastic Linear programming technique based on chance constrained method is applied, to solve the var allocation problem with probabilistic constraint. The test result in 6-Bus Model system showes that the voltage distribution of load buses is improved and the power loss is more reduced than before var allocation.
Available-to-promise (ATP) exhibiting availability of manufacturing resources can be used to support customer order promising. Recently, one advanced function called Capable-to-promise (CTP) is provided by several modern APS (advanced planning system) that checks available capacity for placing new production orders or increasing already scheduled production orders. At the customer enquiry stage while considering the order delivery date and quantity to quote, both ATP and CTP are allocated to support order promising. In particular, current trends of mass customization and multi-side production chain derive several new constraints that should be considered when ATP/CTP allocation planning for order promising - such as customer's preference plants or material vendors, material compatibility, etc. Moreover, ATP/CTP allocation planning would be executed over a rolling time horizon. To utilize capacity and material manufacturing resource flexibly and fulfill more customer orders, ATP/CTP rolling planning should possess resource reallocation mechanism under the constraints of order quantities and delivery dates for all previous order promising. Therefore, to enhance order promising with reliability and flexibility to reallocate manufacturing resource, the ATP/CTP reallocation planning mechanism is needed in order to reallocate material and capacity resource for fulfilling all previous promised and new customer orders beneficially with considering new derived material and capacity constraints.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.22
no.2
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pp.53-62
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2021
PC component allocation and loading plan can contribute to reductions in carbon dioxide emission and energy use of vehicles and total project costs with increased utilization of vehicle loading space. The study derived 18 considerations that PC construction plant managers and site managers take into account when they plan allocation and loading of PC components. Then, IPA (Importance and Performance Analysis) was performed to assess importance and performance of the 18 considerations. Results show that in the PC component allocation planning, considerations regarding the number of vehicles and existence of yard for storing PC components have not been taken into account well by the managers. In the PC component loading planning, PC component loading direction has not been reflected well by the managers although it is considered important by them. Recently, ill-planning issues of PC component transportation, such as inefficient use of vehicle space and loading with low stability, are frequent due to various types of PC components produced. In this context, if the results of this study are reflected in the development of component allocation and loading planning, vehicle management of PC projects would be more efficient, thereby leading to economic project management.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.319-322
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2014
Due to the active use of the internet currently, the transportation volume of logistics firms is dramatically increasing, but it is not easy to secure available vehicles and vehicle suppliers, so it is the most important for logistics companies to streamline transportations management and process. For such reason, there have been a number of studies to deal with VRP and VSP for efficient vehicle allocation planning of vehicle suppliers and vehicles. But it is hard to reflect traffic situations changing everyday and detailed geographic conditions, and it requires big scale of database and huge calculation time consumption as increase number of depots, which is very inefficient. For solving the vehicle allocation planning problems of 3PL firms with various constraints due to the transportation cost, this paper suggest new vehicle allocation information system and an algorithm based transportation cost/income. Also this paper presents actual results applied to a logistics company. As a result, the transportation profit of vehicle suppliers increased by 11 percent in average, when the developed transportation cost-based vehicle allocation system applied.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.53
no.9
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pp.481-486
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2004
In operation of distribution system, $DG_s$ Distributed Generations) are installed as an alternative of extension and establishment of substations and transmission and distribution lines according to increasing power demand. In operation planning of $DG_s$, determining optimal capacity and allocation gets economical pro(it and improves power reliability. This paper proposes determining a optimal number, size and allocation of $DG_s$ needed to minimize operation cost of distribution system. Capacity of $DG_s$ (or economical operation of distribution system estimated by the load growth and line capacity during operation planning duration, DG allocations are determined to minimize total cost with power buying cost. operation cost of DG, loss cost and outage cost using GA(Genetic Algorithm).
A memory module industry's supply chain usually consists of multiple manufacturing sites and multiple distribution centers. In order to fulfill the variety of demands from downstream customers, production planners need not only to decide the order allocation among multiple manufacturing sites but also to consider memory module industrial characteristics and supply chain constraints, such as multiple material substitution relationships, capacity, and transportation lead time, fluctuation of component purchasing prices and available supply quantities of critical materials (e.g., DRAM, chip), based on human experience. In this research, a directed graph-based supply network planning (DGSNP) model is developed for memory module industry. In addition to multi-site order allocation, the DGSNP model explicitly considers production planning for each manufacturing site, and purchasing planning from each supplier. First, the research formulates the supply network's structure and constraints in a directed-graph form. Then, a proposed genetic algorithm (GA) solves the matrix form which is transformed from the directed-graph model. Finally, the final matrix, with a calculated maximum profit, can be transformed back to a directed-graph based supply network plan as a reference for planners. The results of the illustrative experiments show that the DGSNP model, compared to current memory module industry practices, determines a convincing supply network planning solution, as measured by total profit.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.19
no.3
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pp.277-284
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2013
To ensure that the production system of a factory is efficient, the factory layout design should consider the location and material flow plans of facilities, workshops, and storage areas. Highly productive factories need to have an optimized layout planning process, and a customized design methodology of the production system is a necessity for feasible layout planning. This paper presents a method for designing a layout module's size and shape and provides a heuristic location-allocation algorithm for the modules. The method is implemented and validated using a rich internet application-based platform. The layout design method is based on the leisure ship production process; this method can be used for designing the layout of a new factory or remodeling an existing factory and its production system. In contrast to existing layout methods, the inputs required for the proposed method, such as target products, production processes, and human-resource plans, are simple. This layout design method provides a useful solution for the initial stage of factory design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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