This Study will introduce the concept of ATP(Available To Promise) and CTP(Capable to Promise) through the existing study , the process analysis of CTP(Capable to Promise), the modeling of algorithm and the embodiment of system. This research considers the environment of using Job-Shop method. The CTP algorithm models espicially through using LPST(Latest Possible Start Time) and EPST(Earlist Possible Start Time) method. It is important part of executing CTP(Capable to Promise), The CTP(Capable to Promise) modeling and implementing system develops to system which is capable to implement in the various business environment through addational and continuous research.
This Study will introduce the concept of A TP(A vailable To Promise) and CTP(Capable to Promise) through the existing study, the process analysis of CTP, the modeling of algorithm and the embodiment of system. This research considers the environment of using Job-Shop method. The CTP algorithm models using LPST(Latest Possible Start Time) and EPST(Earliest Possible Start Time) method especially. It is important part of executing CTP systems. The CTP modeling and implementing develops to system which is capable to implement in the various business environment through additional and continuous research.
For most order-based production, it is important to meet urgent orders from important customers while maintaining high on-time delivery rate for successful supply chain management. In this paper, we propose an approach and a structure of planning system to implement Capable-To-Promise which promises the delivery time to the received order. We suggest and compare a few alternative order receiving policies for CTP.
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.
Recently, A manufacturing formula centered of the customer is one of the most important parts for the company competition. Especially, it is the matters of weight and importance that Make to Order(MTO) and Make to stock(MTS) is considered at the same time for designing manufacturing system based the order effectly. This paper suggests a alternative Available to promise(ATP) and capable to promise(CTP) to confirm the delivery time to customer, how to link mid-long term production plan with short term daily based scheduling, how to relate middle processes of device based industry to mid-long term plan through the example of S company in a manufacturing formula mixed MTO and MTS
This Study will introduce the concept of CTP(Capable-to-Promise) Algorithm, CTP process, and the modeling of algorithm. This research is based on the environment of using Job-Shop method. CTP algorithm model use LPST(Latest Possible Start Time) and EPST(Earliest Possible Start Time) method especially. It is important part of executing CTP system. The CTP modeling and implementing develops to system which is able to implement in the various business environment through additional and continuous research.
The discovery of a novel substance capable of regulating or suppressing platelet aggregation holds significant promise for the prevention and treatment of cardiovascular diseases. Artemisinin, a compound derived from plants like Artemisia or Scopolia, has demonstrated potential across various fields, including anticancer and Alzheimer's disease research. However, its specific role and mechanisms in influencing platelet activation and thrombus formation remain incompletely understood. This study delves into elucidating how artemisinin affects platelet activation and thrombus formation. Results revealed a significant increase in cAMP production with varying doses of artemisinin, alongside notable phosphorylation of VASP and IP3R-both substrates for cAMP-dependent kinase. This phosphorylation led to the inhibition of Ca2+ mobilization from the dense tubular system, consequently reducing platelet activity via αIIb/β3 inactivation and suppressing fibrinogen binding. Furthermore, artemisinin exhibited inhibition of thrombin-induced thrombus formation. These findings suggest that artemisinin holds promise as an effective prophylactic and therapeutic agent against cardiovascular diseases, specifically targeting abnormal platelet activation and thrombus formation.
한국고분자학회 2006년도 IUPAC International Symposium on Advanced Polymers for Emerging Technologies
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pp.58-59
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2006
Less than a decade ago, most alternate membrane materials for fuel cells relied upon a post-sulfonation process to generate ionic groups capable of transporting protons from the anode to the cathode. These random post sulfonations showed some promise, but in general they produced materials that were not sufficiently stable or protonically conductive at ion exchange capacities where aqueous swelling could be restricted. Our group began to synthesize disulfonated monomers that could be used to incorporate into random copolymer proton exchange membranes. The expected limitation was that the aromatic polymers might not be stable enough to withstand fuel cell conditions. However, this was mostly based upon an accelerated test known was the Fenton's Reagent Test, which did not seem to this author as being a reliable predictor of performance. A much better approach has been to evaluate the open circuit voltage (OCV) for alternate membranes, as well as the benchmark perfluorosulfonic acid systems. When this is done, the aromatic ionomers of this study, primarily based upon disulfonated polyarylene ether sulfones, show up quite well. Real time 3000 hours DMFC results have also been generated. Obtaining conductive materials at low humidities is another major issue where alternate membranes have not been particularly successful. In order to address this problem, multiblock copolymers with relatively high water diffusion coefficients have been designed, which show promise for conductivity at lowered humidity.
본 연구는 주문형 반도체 생산공장이나 인쇄회로기판 제조공장과 같이 매우 다양한 제품들을 주문에 의해 생산하며 제조공정이 매우 길고 복잡한 생산 시스템에 대하여 다룬다. 이러한 생산 시스템은 그 특성상 APS (Advanced Planning and Scheduling)의 일정계획(scheduling) 모듈로서 시뮬레이션(simulation)이 유일한 대안이 되는 경우가 발생할 수 있다. 시뮬레이션 기법은 복잡한 상황도 대부분 묘사가 가능하기 때문에 사실적이고 실현 가능한 일정계획을 생성할 수 있다는 장점이 있는 반면 수행시간이 상당히 길다는 단점이 있다. 기업이 경쟁력을 가지기 위해서는 고객이 의뢰한 주문에 대하여 가능 납기(가능한 생산완료 시점)를 빠른 시간 내에 정확히 알려주어야만 한다. 따라서, APS 역시 "즉시 납기산정, 정시 납품:(commit now, deliver on time)을 캐치프레이즈(catch phrase)로 한다. 하지만 시뮬레이션은 :정시 납품:이 가능한 납기를 산정할 수 있을지는 모르지만 "즉시 납기산정"이 불가능하다. 따라서, 본 연구에서는 시뮬레이션에 근거한 일정계획 모듈을 가지고 있는 APS 시스템에서 납기산정을 빠르고 정확하게 할 수 있는 방법론을 제시한다. 이 방법론은 기존의 MRP Ⅱ 및 ERP 시스템에서 행하던 ATP (available to promise) 흑은 CTP (capable to promise) 기법과 차별화 되며, 의뢰한 주문의 생산착수 시점과 제조 리드타임을 합리적이고 신속하게 산출한다.
The manufacturing paradigm has shifted dramatically over the past decade from “push” or mass production mode to “pull” or customer-driven, order-based manufacturing mode, as multitudes of customers now demand mass customization of configurable products. As a means to achieve such rapidly responsive manufacturing system, Advanced Planning System (APS) has become an essential software tool for achieving modern “build-to-order” and “configure-to-order” manufacturing environment. APS enables manufacturers to respond to variety of customer demands In real time by instantly configuring manufacturing processes based on specifications described in each purchase orders and providing capable-to-promise information directly to customer by performing rapid “what-if” manufacturing simulated scenarios. This paper discusses the working of such system as well as the business processes that incorporate such systems to enable efficient “build-to-order” environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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