This study shows the effect of inventory policy change from supplier-based to customer-based. We focus on the service level, cost, and information distortion of the Military Supply Chain(MSC) with System Dynamics. We design MSC model according to field practician interviews by using Vensim. The simulation makes a comparison between supply-based inventory policy performances and order-based inventory policy performances. In order to evaluate the MSC performances, we measure the accumulation of backlog(service level), supply chain cost, and order percentage overshoot(information distortion). The results show that 1) changing inventory policy from supplier-based to end customer order-based gets a good customer service, reduces MSC cost, and prevents information distortion, 2) changing inventory policy from supplier-based to immediate customer order-based reduces a small amount of MSC cost and deteriorates customer service, and 3) supply level is main factor for MSC performances improvement. This study implicates the policy change makes a improvement of MSC performance without introducing information system.
This paper is concerned with cost analysis and determination of warranty period in a stepdown warranty policy. Manufacturer's warranty cost is analyzed for nonrepairable item, where the warranty is assumed to be renewed at any failure within the warranty period. It is shown that from this result in free replacement policy, pro-rata policy and hybrid policy can be easily calculated. The method of determining optimal warranty period is also explored.
This paper presents a model that considers combinations of rework, repair, replacement and scrapping. Policy-Iteration method of inspection is proposed for a serial manufacturing system whose repair cost, scrap cost and inspection cost. when it fails, can be formulated by Markovian approach. Policy-Iteration stops when new inspection policy is the same as previous inspection policy. A numerial example is presented.
Objectives: Objectives: The objective of this study is to describe the WHO-CHOICE(World Health Organization- CHOosing Interventions that are Cost-Effective) programme, and to consider the application of WHO-CHOICE programme in Korea, especially on the health promotion policy. Methods: Literature review was conducted on the contents of WHO-CHOICE programme in the previous studies, guidebook, and software. We also contacted WHO-CHOICE team at WHO to identify the contents not clearly presented in the documents. Results: The WHO-CHOICE programme is a standardized tool for analyzing and comparing the cost effectiveness of health promotion policies. It is composed of PopMod to measure the health effect of intervention and of CostIt to measure the cost. The cost of tobacco control policy in Korea was analyzed with the cooperation of WHO-CHOICE team preliminary, and the results were different with the results of tobacco control policy on western pacific region of WHO. Conclusions: The cost effectiveness study based on WHO-CHOICE programme could help decide a priority of health promotion policy for settings with limited resources. For the improvement of health, the future work on WHO-CHOICE programme need to be considered.
최근 정부는 이러닝 콘텐츠 개발의 대가 기준에 대한 조사를 기반으로 명확한 대가 기준을 수립하고 이러닝 산업의 특성을 반영한 이러닝 콘텐츠 개발 대가 산정 가이드라인(기준)을 공개하였다. 그러나 제도적인 뒷받침이 없으면 제도가 취지와 목적을 달성하지 못하고 사문서화될 소지를 안고 있어 정책적 기반 마련이 필요하다 이에 본 연구는 대가기준 활용 활성화를 위해 이론적 배경 정리와 분석을 통해 대가기준의 단계적 적용 활성화, 대가기준의 제정 고시 및 정기적 조정, 대가기준운영위원회 운영, 이러닝산업 실태조사와의 연계성, 저작권 공동 소유 문화 확산, 개발과정의 체계적인 모니터링, 대가기준 적용 활성화 정책 연구, 표준계약서와 연동을 통한 정책 실효성 제고 등의 정책을 제언하게 되었다.
A steady-state controllable M/G/1 queueing model operating under the {T:Min(T,N)} policy is considered where the {T:Min(T,N)} policy is defined as the next busy period will be initiated either after T time units elapsed from the end of the previous busy period if at least one customer arrives at the system during that time period, or after T time units elapsed without a customer' arrival, the time instant when Nth customer arrives at the system or T time units elapsed with at least one customer arrives at the system whichever comes first. After deriving the necessary system characteristics including the expected number of customers in the system, the expected length of busy period and so on, the total expected cost function per unit time for the system operation is constructed to determine the optimal operating policy. To do so, the cost elements associated with such system characteristics including the customers' waiting cost in the system and the server's removal and activating cost are defined. Then, procedures to determine the optimal values of the decision variables included in the operating policy are provided based on minimizing the total expected cost function per unit time to operate the queueing system under considerations.
Replacement policy of a degradation system is investigated by incorporating the loss function. Loss function is defined by the deviation of the value of quality characteristic from its target value, which determines the loss cost. Cost function is comprised of the inspection cost, replacement cost and loss cost. Two cost minimization problems are formulated : 1)determination of an optimal inspection period given the state for the replacement and 2)determination of an optimal state for replacement under fixed inspection period. Simulation analysis is performed to observe the variation of total cost with respect to the variation of the parameters of loss function and inspection cost, respectively As a result, parameters of loss function are seen to be the most sensitive to the total cost. On the contrary, inspection cost is observed to be insensitive. This study can be applied to the replacement policy of a degradation system which has to produce the quality critical product.
This paper deals with cost analysis model in periodic maintenance policy. The repair policy with minimal repair is considered as follow : as the occurrence of failure between minimal repair and periodic interval time, unit is replaced by a new unit before the periodic maintenance time comes. Then total expected cost per unit time is calculated according to time delta t in a view of customer's. The total expected costs are included repair and usage cost : operating, fixed, minimal repair, periodic maintenance and new unit expected cost. Numerical example is shown in which failure time of item has Normal distribution.
This paper considers a preventive maintenance policy following the expiration of renewing warranty, Most preventive maintenance models assume that each PM costs a fixed predetermined amount regardless of the effectiveness of each PM. However, it seems more reasonable to assume that the PM cost depends on the degree of effectiveness of the PM activity. In this paper we consider a periodic preventive maintenance policy following the expiration of renewing warranty when the PM cost is an increasing function of the PM effect. The optimal number and period for the periodic PM policy with effect dependent cost that minimize the expected cost rate per unit time over an infinite time span are obtained.
This paper is concerned with cost analysis model in periodic maintenance policy. Generally periodic maintenance policy in which item is repaired periodic interval times. And in the article minimal repair is considered. Mimimal repair means that if a unit fails, unit is instantaneously restored to same hazard rate curve as before failure. In the paper periodic maintenance policy with minimal repair is as follows; Operating unit is periodically replaced in periodic maintenance time, if a failure occurs between minimal repair and periodic maintenance time, unit is replaced by a new item until tile periodic maintenance time comes. Also unit undergoes minimal repair at failures in minimal-repair-for-failure interval. Then total expected cost per unit time is calculated according to scale parameter of failure distribution. Maintenance cost factors are included operating, fixed, minimal repair, periodic maintenance and new item replacement cost. Numerical example is shown in which failure time of system has weibull distribution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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