Purpose - The purpose of this paper is to improve last mile delivery capability and ensure customers' satisfaction by approaching an analytic hierarchy process(AHP) and identifying criteria framework to determine locations of last mile delivery centre(LMDC). Research design, data, and methodology - Traffic congestion and emission policy in cities are barriers of last mile delivery in dense areas. The urban consolidation centre(UCC) cannot increase last mile delivery efficiency in dense cities because of their space and traffic limitation. In this paper, we develop a case to improve last mile delivery efficiency and to ensure customers' satisfaction by concentrating on LMDC. In addition, AHP has been applied to identify criteria framework and determine LMDC locations. The weighted priorities are derived from parcel delivery industry experts and have been calculated using Expert Choice software. Results - The framework criteria have assisted decision makers to place LMDC in a dense area to enhance customer's satisfaction with last mile delivery service. Conclusions - AHP has provided ranking framework criteria of LMDC potential for parcel delivery industry. The LMDC helps by improving last mile delivery efficiency to final destination amids conditions of CO2 emissions, traffic congestion, and pollution problems. It especially concerns delivery service activities when delivering parcels to customers rather than UCC.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2002.05a
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pp.222-229
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2002
A value net is a business design that uses digital supply chain concepts to achieve both superior customer satisfaction and company profitability. In order to implement the value net model, information processing and distribution needs to occur in real time. Software agent technology is becoming popular due to the inherent characteristics of autonomy, distributedness and modularity. In this paper, we adopt agent technology to handle all real time decision process, making the value net model a complex multi-agent network of decision makers. For the agents to properly coordinate their respective activities we develop MAVN model, a Web-based multi-agent language grounded in the XML and Java.
Nowadays, new product development (NPD) is one of the most crucial factors for business success. The manufacturing firms cannot afford the resources in the long development cycle and the costly redesigns. Good product planning is crucial to ensure the success of NPD, while the Quality Function deployment (QFD) is an effective tool to help the decision makers to determine appropriate product specifications in the product planning stage. Traditionally, in the QFD, the product specifications are determined by a rather subjective evaluation, which is based on the knowledge and experience of the decision makers. In this paper, the traditional QFD methodology is firstly reviewed. An improved Hybrid Quality Function Deployment (HQFD) [MSOfficel] then presented to tackle the shortcomings of traditional QFD methodologies in determining the engineering characteristics. A structured questionnaire to collect and analyze the customer requirements, a methodology to establish a QFD record base and effective case retrieval, and a model to more objectively determine the target values of engineering characteristics are also described.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.7
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pp.827-833
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2020
In this paper, to reduce the unpaid rate of local governments, the internal data elements affecting the arrears in Water-INFOS are searched through interviews with meter readers in certain local governments. Candidate data affecting arrears from national statistical data were derived. The influence of the independent variable on the dependent variable was sampled by examining the disorder of the dependent variable in the data set called information gain. We also evaluated the higher prediction rates of decision tree and logistic regression using n-fold cross-validation. The results confirmed that the decision tree can find more accurate customer payment patterns than logistic regression. In the process of developing an analysis algorithm model using machine learning, the optimal values of two environmental variables, the minimum number of data and the maximum purity, which directly affect the complexity and accuracy of the decision tree, are derived to improve the accuracy of the algorithm.
Recently companies are confronted with a much more sophisticated business environment than before and at the same time have to be able to adapt to rapid changes. Accordingly, the need for selecting among alternatives and managing systematic decision-making has been steadily increasing to respond to a more diverse customer needs and keep up with the fierce competition. In this study, we propose a framework that consist of problem solving procedures and techniques and knowledge structure built on processes to support strategic decision making. and discuss how to utilize simulation tools as the knowledge-based problem solving tools. In addition we discuss how to build and advance the knowledge structure to implement the proposed architecture. Management decision support systems architecture consist of three key factors. The first is Problem Solving Approach which is used as reference. The second is knowledge structure on business processes that includes standard and reference business processes. The third is simulators that are able to generate and analyze alternatives using problem solving techniques and knowledge base. In sum, the proposed framework of decision-making support systems facilitates knowledge-intensive consulting processes to promote the development and application of consulting knowledge and techniques and increase the efficiency of consulting firms and industry.
External environment of enterprises are rapidly changing brought about mainly by global competition, cost and profitability pressures, and emerging new technology. In particular, frequent change of customer requirements is a tough challenge to manufacturing company. To cope with these challenges, a production planning and scheduling (PP&S) function might be established to provide accountability for both customer service and operational efficiency. PP&S deals with short-term decision making in the production process of whole supply chain. The task of PP&S is to seek a balance between customer orders and limited resources. At present, many PP&S software solutions have been utilized in many enterprises to generate a realistic production plan and schedule efficiently. The aim of this paper is to analyze the PP&S functionalities and its system architecture from the perspective of SCM (Supply Chain Management), and propose the PP&S solution classification framework to facilitate the comparison among various solutions.
The objective of this paper is to quantify economic values of parcel service attributes (safety, reliability, quickness, and kindness and customer service) using the contingent choice method and to investigate impact factors (such as sex, age, and education), which influence choice of desirable parcel services. As empirical results, the marginal willingness-to-pay for multiple attributes of parcel service is calculated as about 2,349.6 KRW for the safety attribute, about 829.3 KRW for the reliability attribute, about 588.5 KRW for the quickness attribute, and about 358.8 KRW for the kindness and customer service attribute, according to the estimation model without covariates. The overall results indicate that the safety attribute ranks highest among parcel service attributes, followed by the reliability attribute, quickness attribute, and kindness and customer service attribute. These results can be useful in the decision-making process for establishing desirable pricing policies for parcel service.
Loay F. Hussein;Islam Abdalla Mohamed Abass;Anis Ben Aissa;Mishaal Hammoud Al-Ruwaili
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.2
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pp.111-125
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2023
Due to the car's central role in modern life, the industry has become more fiercely competitive, with each manufacturer doing everything it can to attract buyers with features like plush interiors, comprehensive warranties, and helpful customer service departments. Customers may not have the luxury of buying a new car, so they will have to buy a used car. Nevertheless, in most cases, the customer (car driver) may be deceived about the vehicle information and history and thus will be confused in making his/her decision to purchase. In addition, after all attempts to obtain vehicle information (plate number, model, year of manufacture, number of maintenance times, accidents, etc.), the customer's many attempts may fail. In general, the government records and verifies the information of all cars, even those that pass through their borders. However, there might still be some trouble in obtaining this information. From this standpoint, we will design a website that makes it easier for car drivers, car companies and governments to carry out all the above-mentioned processes. It will also allow users, whether a driver or a car company, to inquire about all vehicle information through detailed and integrated reports on its condition since its entry into the Kingdom of Saudi Arabia until the present time, in addition to information supported by numbers and statistics to ensure the integrity and reliability of the information. This platform will save the trouble of searching for car information for drivers and car companies. It will also help governments keep track of the information of all cars entering and leaving the Kingdom of Saudi Arabia, which will contribute to facilitating the process of viewing the history of any car that has previously entered the Kingdom's borders.
The purpose of this paper is to describe a new analytic method of capital budgeting projects that takes into account both customer wants and competitor's status and to give decision makers a tool for goal setting and planning for technology. This model, which is based on quality function deployment(QFD), has used the analytic hierarchy process(AHP) to determine the intensity of the relationship between the variables involved in each matrix of the model and the 0-1 integer programming to determine the allocation of funds to various technological projects. This paper also proposes how to calculate the new weight of columns to consider various strength levels of roof matrix, representing the correlation among the quality characteristics, using Lyman's normalization procedure. To compare this model with Partovi's model, I adapt the same example which is suggested by Partovi and I show that the value of object function, has maximization problem, in this model is larger than that in Partovi's model.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.4
no.1
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pp.51-67
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1979
This paper considers the problem of determining an optimal dynamic operating policy for a two-stage tandem queueing service system in which the service facilities (or stages) can be operated at more than one service rate. At each period of the system's operation, the system manager must specify which of the available service rates is to be employed at each stage. The cost structure includes an operating cost for running each stage and a service facility profit earned when a service completion occurs at Stage 2. We assume that the system has a finite waiting capacity in front of each station and each customer requires two services which must be done in sequence, that is, customers must pass through Stage 1 and Stage 2 in that order. Processing must be in the order of arrival at each station. The objective is to minimize the total discounted expected cost in a two-stage tandem queueing service system, which we formulate as a Discrete-Time Markov Decision Process. We present analytical and numerical results that specify the form of the optimal dynamic operating policy for a two-stage tandem queueing service system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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