본 연구에서는 동태적인 공급체인을 설정하여 개인의 의사결정 유형이 공급체인에서의 채찍현상에 어떠한 영향을 미치는 지를 설문조사, 실험, 그리고 시뮬레이션을 통해 검증하고 있다. 공급체인 참여자의 의사결정 유형은 Rowe와 Boulgarides(1992)에 의해 만들어진 의사결정유형 측정목록을 통해 구분하였으며, 채찍효과는 공급체인에서의 최대주문량과 재고량을 중심으로 분석하였다. 공급체인 모델 설정시 주안점은 주문량 결정식이다. 공급체인 참여자들은 통상 고객에 대한 서비스 수준을 충족시킬 수 있으면서 동시에 재고 비용을 최소화시킬 수 있도록 적정 주문량을 결정하기 때문이다. 본 연구에서는 맥주배송게임을 통해 기본 공급체인 모델을 설정하고 설정된 공급체인 모델을 바탕으로 개인의 의사결정 유형에 따른 공급체인에서의 채찍현상을 시뮬레이션하였다. 연구결과 개인 의사결정유형에 따라 전체 공급체인에서의 채찍효과가 달리 나타나지 않았다. 본 연구는 기존의 개인의 특성이 공급체인에서의 채찍효과에 영향을 미친다는 연구결과와는 대조되는 결과를 보여주고 있다. 공급체인에서의 채찍현상의 원인을 규명하는 작업에서 조직이나 시스템 관점에서의 접근과 개인 특성 위주의 접근 중에서 전자에 비중을 실어주는 연구결과라고 할 수 있다. 즉 공급체인에서의 채찍현상을 제거하기 위해서는 구조나 시스템 차원에서의 개선이 이루어져야 함을 간접적으로 시사함을 본 연구의 의의로 들 수 있다.
This study investigates a buyer-supplier supply chain, in which a buyer delegates the production process to a supplier as in many practices. The consumer's buying intention and overall supply chain performance are affected not only by the buyer's decision on sales price but also by the supplier's decision on product quality. Therefore, the buyer has a motivation to control the supplier's quality investment. Among various incentive schemes that the buyer can adopt in practice, we consider a revenue-sharing contract and investigate its unique characteristics. By comparison with a typical wholesale price contract, we reveal that the revenue-sharing contract can enhance supply chain's overall performance, including quality, demand, and profits of not only overall supply chain but also each player. We contribute to the academia and the supply chain practice by providing important guidelines in adopting incentive schemes and effectively managing product quality in a supply chain.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제30권6호
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pp.1-15
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2023
With the advent of the Fourth Industrial Revolution, propelled by digital technology, we are transitioning into an era of hyperconnectivity, where everything and objects are becoming interconnected. A smart supply chain refers to a supply chain system where various sensors and RFID tags are attached to objects such as machinery and products used in the manufacturing and transportation of goods. These sensors and tags collect and analyze process data related to the products, providing meaningful information for operational use and decision-making in the supply chain. Before the spread of COVID-19, the fundamental principles of supply chain management were centered around 'cost minimization' and 'high efficiency.' A smart supply chain overcomes the linear delayed action-reaction processes of traditional supply chains by adopting real-time data for better decision-making based on information, providing greater transparency, and enabling enhanced collaboration across the entire supply chain. Therefore, in this study, a hierarchical model for building a smart supply chain was constructed to systematically derive the importance of key factors that should be strategically considered in the construction of a smart supply chain, based on the major factors identified in previous research. We applied AHP (Analytical Hierarchy Process) techniques to identify urgent improvement areas in smart SCM initiatives. The analysis results showed that the external supply chain integration is the most urgent area to be improved in smart SCM initiatives.
Supply chain is the link that moves products between suppliers, manufactures, wholesalers, distribution, retailers and ended consumers. Supply chain management(SCM) is a way to supervise the flow of products, materials and information as they move along the supply chain. In the recent years, Most of the companies are in a hurry the introduction of SCM to obtain international competitiveness. The goal of SCM is to optimize the supply chain, which can not only reduce inventories, but may also create a higher profit margin for finished goods by giving customers exactly what they want. There are four major decision areas (location, production, inventory, transportation) in supply chain management, and there are both strategic and operational elements in each of these decision areas. This paper is concerned with the integrated production planning problem including not only the production cost but also the transportation cost in supply chains, and an efficient algorithm using genetic algorithm and quickest path method is presented to solve the problem.
Supply chain coordination plays a critical role in improving the enterprise performance and the competitive advantage of fresh e-commerce. This study explores the coordination problem of a two-echelon fresh produce e-commerce supply chain comprising a fresh e-commerce enterprise and a fresh supplier in a novel framework. In this framework, the fresh e-commerce sells fresh produce and provides promotion effort; meanwhile, the fresh supplier deliveries fresh produce and provides freshness-keeping effort. Specifically, the optimal decisions under centralized and decentralized decision-making are compared, and it is found that centralized decision-making is more profitable. Based on this work, we created a cost-sharing and revenue-sharing combination contract. This study demonstrates that this contract effectively coordinates the supply chain and makes both parties achieve Pareto optimization when the parameters meet certain conditions. Finally, the feasibility and validity of the contract are presented through a numerical example.
Regarding the green environment, it is important to boost the spread of environmentally friendly vending machines and to operate the vehicles for their inventory replenishments while minimizing emissions of greenhouse gases. In general, the vending machine management company lacks capability to operate the supply chain effectively in an integrated way under the dynamic, complex, and stochastic environment. This paper presents a decision support system, termed DSSVM, for the operations of the general and smart vending machine supply chains with stock-out-based, one stage item substitution in a green logistics environment. The DSSVM supports the estimation of item demand and substitution probabilities, determination of operation parameters, supply chain analysis, what-if analysis, and $CO_2$ analysis for which various analytical models are employed.
In the present manufacturing environment, the appropriate decision making strategy has a significance and it should count on the fast-changing demand of customers. This research derives the optimal levels of the decision variables affecting the inventory related performance in multi-stage supply chain by using simulation and genetic algorithm. Simulation model helps analyze the customer service level of the supply chain computationally and the genetic algorithm searches the optimal solutions by interaction with the simulation model. Our experiments show that the integration approach of the genetic algorithm with a simulation model is effective in finding the solutions that achieve predefined target service levels.
In this paper, we propose chain code based decision technique of edge orientation. Edge Information is one of the most important information for handling image signals, and is applied to various civilian and military area, such as image surveillance for military reconnaissance, restoration of noised image signal, fingerprint recognition, and so on. The conventional methods to find edge orientations exploit a certain size of mask which weights for a certain direction, so they showed limitations in the case of diagonal edges except 45 degrees. We find edge orientations using chain code. According to the experiments, the proposed method shows better performance than the conventional approaches. The exact edge orientations including diagonal directions are well found.
Great effort has been exerted to redesign the supply chain network as a means to improve corporate competitiveness. In this study, we present a mathematical model and a solution system to help redesign corporate logistics networks. The objective of the model is to minimize total logistics costs. We applied the solution system to real problem cases. We use the model and the concept to develop decision support system that is based on C++ with the use of CPLEX callable library as a solution engine. We tested and verified the DSS for redesigning the network of a large Korean electronics company. Through various scenario analyses. we recommend to redesign their supply chain network that demonstrates the possibility of substantial logistics cost savings.
In this research report, we consider multi stage supply chain optimization modeling techniques, and propose a new integrated model. The stages that are normally associated with a supply chain include procurement, production and distribution. In general, there are two distinct set of approaches which manage whole supply chain. One approach is the plant decision and subsequently distribution and inventory decision while the second approach is to address all decisions simultaneously through the integrated model. First, we present a survey of existing models that are treated by independently. And then, we propose an integrated model that is in a moderate size and easy to implement in practice. Finally, we address possible solution methodologies and present some computational test results using CPLEX to see the computational burden from which new algorithmic insight might be come up.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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