Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.33
no.4
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pp.69-78
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2010
Multi-criteria ABC inventory classification is one of the most widely employed techniques for efficient inventory control, and it considers more than one criterion for categorizing inventory items into groups of different importance. Recently, Ramanathan (2006) proposed a weighted linear optimization (WLO) model for the problem of multi-criteria ABC inventory classification. The WLO model generates a set of criteria weights for each item and assigns a normalized score to each item for ABC analysis. Although the WLO model is considered to have many advantages, it has a limitation that many items can share the same optimal efficiency score. This limitation can hinder a precise classification of inventory items. To overcome this deficiency, we propose a context-dependent DEA based method for multi-criteria ABC inventory classification problems. In the proposed model, items are first stratified into several efficiency levels, and then the relative attractiveness of each item is measured with respect to less efficient ones. Based on this attractiveness measure, items can be further discriminated in terms of their importance. By a comparative study between the proposed model and the WLO model, we argue that the proposed model can provide a more reasonable and accurate classification of inventory items.
This study aims to evaluate and prioritize ten different sites in Iran's Khorasan provinces for the construction of wind farm. After studying the geography of the sites, nine criteria; including wind power, topography, wind direction, population, distance from power grid, level of air pollution, land cost per square meter, rate of natural disasters, and distance from road network-are selected for the analysis. Prioritization is performed using data envelopment analysis (DEA). The developed DEA model is validated through value engineering based on the results of brainstorming sessions. The results show that the order of priority of ten assessed candidate sites for installing wind turbines is Khaf, Afriz, Ghadamgah, Fadashk, Sarakhs, Bojnoord, Nehbandan, Esfarayen, Davarzan, and Roudab. Additionally, the outcomes extracted from the value engineering method identify the city of Khaf as the best candidate site. Six different wind turbines (7.5 to 5,000 kW) are considered in this location to generate electricity. Regarding an approach to produce and store hydrogen from wind farm installed in the location, the AREVA M5000 wind turbine can produce approximately $337ton-H_2$ over a year. It is an enormous amount that can be used in transportation and other industries.
Recently, many companies have been very interested in CRM(Customer Relationship Management). Most companies have been also considering the contact center as a key CRM channel, because it is a contact point between customers and companies. It turns out that the contact center handles over 70% of all customer-company interactions and the success or failure of a company can be determined by the customer satisfaction with contact center experiences. Despite of the strategic importance of the contact center, there has been few empirical study on the efficiency of contact center operations in the literature. One of the main purposes of this study is to evaluate the efficiency of contact centers so as to not only identify the current status of contact center operations, but also suggest ways to improve operational efficiency. For this purpose, we apply a non-parametric efficiency measurement method, DEA (Data Envelopment Analysis), to 57 domestic contact centers in order to compare their relative efficiency. It is expected that the measurement methods suggested in this study can be applied to various issues such as service KS certification, outsourcing service management, and the productivity analysis of service personnel.
Along with China's increasing share in global total $CO_2$ emissions, there is a necessity for China to shoulder large emission-mitigating responsibility. The appropriate allocation of $CO_2$ emission quotas can build up a solid foundation for future emissions trading. In views of originality, an optimized approach to determine $CO_2$ emissions allocation efficiency based on the zero sum gains data envelopment analysis (ZSG-DEA) method is proposed. This paper uses a non-radial ZSG-DEA model to allocate $CO_2$ emissions between different Chinese provinces by 2020 and treats $CO_2$ as the undesirable output variable. Through the calculation of efficiency allocation amounts of provincial $CO_2$ emissions, all provinces are on the ZSG-DEA efficiency frontier. The allocation results indicate that the cumulative optimal amounts of $CO_2$ emissions in 2020 were higher than the actual amounts in 13 provinces, and lower in other 17 provinces, and show that different provinces have to shoulder different mitigation burdens in terms of emission reduction.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.15
no.1
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pp.9-20
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2019
Korea's R&D investment has significantly increased in recent years. However, the efficiency of R&D investment is still in question. In order to examine the ways to improve the efficiency of R&D investment, this paper presents dynamic analysis on both quantitative and qualitative efficiency of R&D projects. A Data Envelopment Analysis(DEA)/Window method is used to analyze static and dynamic efficiencies of Industrial Material R&D projects in Korea from 2012 to 2016. As a result, statistically significant differences between quantitative and qualitative efficiency have been found. It has been observed that characteristics of Decision Making Units(DMUs) have an impact on both static and dynamic efficiencies. In particular, textile and ceramic projects showed relatively stable qualitative efficiency for a short-term perspective, while steel and chemical projects showed such stability for a long-term perspective. Among the types of project principals, universities showed relatively stable efficiency, compared with private sectors and research institutes. The results of this paper can be used as a guideline to manage the performance and stability of R&D projects' efficiency.
Purpose - The purpose of this study is to propose strategies of improving efficiency of 20 listed port companies in China based on analysis of their input-output indexes from 2014 to 2018. Research design, data, and methodology - In this paper, the relevant input-output indicators of 20 listed port companies in China from 2014 to 2018 were adopted. Data derived from the company annual reports announced by Shanghai stock exchange and Shenzhen stock exchange. Comprehensive efficiency and pure technical efficiency were measured from output perspective by DEA and Malmquist index, and efficiency changes and regional efficiency were analyzed. Result - The results showed that the efficiency value of 20 listed port companies in China fluctuated and increased during 2014-2018, regional efficiency was unbalanced, and change of MPI was influenced by internal factors and external factors. Listed port companies affected by internal and external factors needed to make appropriate response to internal and external factors. Conclusion - The research conclusion can provide important reference information about management and planning for port companies in China and related areas. However, this paper is limited to the availability of data. So the improvement scheme for listed companies in inefficient regional ports needs further study, such as using AHP method.
In a buyer-seller transaction process, 'value for money,' a measure of quality-price-ratio, is one of the most important criteria for buyers' purchasing decisions. The purpose of this paper is to suggest a method which helps online shoppers choose the best of several sellers offering homogeneous goods. We suggest FDH (free disposal hull) model, an applied model of data envelopment analysis (DEA), for online buyer-seller transactions and verify it with the data from an Internet comparison shopping site. For this purpose, we analyze consumer choice behaviors by examining how consumers respond to different sale conditions such as price, brand, or delivery time. Then, we implement a seller recommendation system to support buyers' purchasing decisions. We expect our FDH model to provide valuable information for rational buyers who want to pay the least price for high quality products/services and to be used in implementing automated evaluation processes in micro transactions. Moreover, we expect that our results can be utilized for sellers' benchmarking strategies which help sellers be more competitive by showing them how to attract buyers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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