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.
대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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pp.267-277
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1992
본 논문은 다목적선형계획법을 위한 Decision Support System ASEOV-VIM을 소개하고 있다. ASEOV-VIM에는 1) efficient solution set전체에 대한 개괄과 search direction을 제새하는 ASEOV; 2) decision maker의 preference information을 도출해내는 VIM; 3) 위 두 부분간의 interface로 활용되는 Mediator등 3개의 하부시스템이 있다. ASEOV-VIM은 TURBO-C를 이용하여 personal computer에 구현되었다.
Background: Colorectal cancer is a major cause of morbidity and mortality throughout the world. Colorectal cancer screening is an optimal way for reducing of morbidity and mortality and a clinical decision support system (CDSS) plays an important role in predicting success of screening processes. DSS is a computer-based information system that improves the delivery of preventive care services. The aim of this article was to detail engineering of information requirements and work flow design of CDSS for a colorectal cancer screening program. Materials and Methods: In the first stage a screening minimum data set was determined. Developed and developing countries were analyzed for identifying this data set. Then information deficiencies and gaps were determined by check list. The second stage was a qualitative survey with a semi-structured interview as the study tool. A total of 15 users and stakeholders' perspectives about workflow of CDSS were studied. Finally workflow of DSS of control program was designed by standard clinical practice guidelines and perspectives. Results: Screening minimum data set of national colorectal cancer screening program was defined in five sections, including colonoscopy data set, surgery, pathology, genetics and pedigree data set. Deficiencies and information gaps were analyzed. Then we designed a work process standard of screening. Finally workflow of DSS and entry stage were determined. Conclusions: A CDSS facilitates complex decision making for screening and has key roles in designing optimal interactions between colonoscopy, pathology and laboratory departments. Also workflow analysis is useful to identify data reconciliation strategies to address documentation gaps. Following recommendations of CDSS should improve quality of colorectal cancer screening.
The purpose of this paper is to suggest a DSS(Decision Support System) framework for managing exchange risks involved in international transactions. To this aim, a number of hedging strategies were suggested and analyzed in their pros and cons. Also, developed were a system architechture and various functional modules for implementing the suggested foreign exchange risk management system and application scenario was demonstrated. Finally, future research areas were indicated.
For forest fire monitoring in relatively cool area like Siberia, design of Decision Support System (DSS) is proposed. The DSS is consisted of three different algorithms to detect potential fires from NOAA AVHRR image. The algorithm developed by CCRS (Canada Center for Remote Sensing) uses fixed thresholds for multi-channel information like one by ESA (European Space Agency). The algorithm of IGBP (International Geosphere Biosphere Program) involves contextual information in deriving fire pixels. CCRS and IGBP algorithms are rather liberal compared to more conservative ESA algorithm. Fire pixel information from the three algorithms is presented to the user. The user considers all these information in making decision about the location fire takes place.
본 연구에서는 무선 네트워크 접속기능을 갖춘 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 다중 동적 의사결정지원시스템(Multi-Dynamic Decision Support System in Ubiquitous Computing; UMD-DSS)을 제안한다. 즉 유비쿼터스 컴퓨터환경에서의 의사결정은 다수의 유동 참여자들이 시시각각 변화하는 정보를 기반으로 의사결정자들 개인의 목적과 참여된 집단의 목적을 동시에 만족하는 의사결정을 지원한다. 이를 위해 본 연구에서 제안하는 의사결정지원시스템은 혼합형구조를 이룬다. 개별 의사결정자들의 의사결정을 지원하는 분산형 의사결정지원시스템과 의사결정자가 속한 집단의 목적함수를 최대화를 지원하는 중앙집중형 의사결정 시스템이 혼합된 혼합형 의사결정지원시스템을 제안한다. 혼합형 의사결정지원시스템의 기본 구조는 의사결정에 참여하는 개별에이전트들로부터 인식된 상황정보를 이용한 의사결정프로세스를 관리하는 의사결정프로세서, 다중 에이전트들을 관리하는 다중 에이전트 프로세서 및 의사결정을 위해 필요한 지식을 관리하는 지능적 지식관리 프로세서로 구성된다. 유비쿼터스 컴퓨터 환경에서의 의사결정은 시간과 공간의 제약을 받지 않으며 다중 유동의사결정자의 의사결정을 동시에 할 수 있고, 이러한 의사결정이 의사결정자가 속한 집단의 목적함수를 최대화 할 수 있도록 해야 한다. 이에 적합한 비구조적인 문제인 유풀필먼트(u-Fulfillment)의 특징은 다음과 같다. 의사결정에 참여하는 유동 의사결정자가 다수이며 시시각각으로 변하는 문제에 즉각적인 대응이 요구되고 단기간의 공유된 정보를 활용하여 의미 있는 의사 결정이 요구되는 특징이 있다. 따라서 본 연구에서는 유풀필먼트(u-Fulfillment)를 본 연구의 활용 대상으로 하여 유비쿼터스 다중 동적 의사결정지원시스템을 제안한다.
This paper is to evaluate the application potentials of data mining in the areas of Supply Chain Management (SCM) and to suggest the architectures of Decision Support Systems (DSS) that support data mining activities. We first briefly introduce data mining and review the recent literatures on SCM and then evaluate data mining applications to SCM in three aspects: marketing, operations management and information systems. By analyzing the cases about pricing models in distribution channels, demand forecasting and quality control, it is shown that artificial intelligence techniques such as artificial neural networks, case-based reasoning and expert systems, combined with traditional analysis models, effectively mine the useful knowledge from the large volume of SCM data. Agent-based information system is addressed as an important architecture that enables the pursuit of global optimization of SCM through communication and information sharing among supply chain constituents without loss of their characteristics and independence. We expect that the suggested architectures of intelligent DSS provide the basis in developing information systems for SCM to improve the quality of organizational decisions.
본 연구의 목적은 다목적 조수지의 홍수조절능력을 극대화하기 위한 홍수시 실시간 저수지운영 의사결정 지원 시스템을 개발하는 것이다. 본 연구를 통해 개발된 의사결정 지원시스템은 모델베이스와 실시간 자료처리 부시스템, 사용자 인터페이스로 구성되어 있으며, 사용자 인터페이스는 모형에 의해 예측된 홍수조절지점의 수문곡선과 저수지의 저수위 그래프르 그래픽 형태로 보여줄 수 있도록 개발되었다. 개발된 시스템의 적용성을 검증하기 위하여 금강유역의 1987년 7월 및 1995년 8월의 과거 홍수 사상을 가상 실시간으로 대청댐 저수지 운영에 적용하여 의사결정과정을 수행하고, 당시의 운영 실적과 비교·검토하였다. 개발된 시스템의 의한 저수지 운영은 홍수유출모형에 의해 모의되었으며, 그 결과 본 시스템에 의한 저수지운영은 금강하류의 홍수조절에 기여할 수 있는 것으로 나타났다.
Hospitals are experiencing an increasing amount of financial difficulty due to government control of hospital rates since national health insurance has been implemented. The decision support system (DSS) was developed to provide cost and revenue information for the services rendered by each department in an effort to reduce costs. This information may be used to identify the causes of financial loss if cost exceeds revenue and to conduct variance analysis or portfolio analysis to improve financial situation of hospitals. The DSS was developed using a micro-mainframe interface approach where the mainframe computer collects and summarizes daily cost and revenue data and the micro computer computes the cost for each department. The significances of this paper are to determine the cost allocation basis and methods which are suitable to Korean situation and to apply DSS technology to the cost analysis.
Shipbuilding is a typical 'build to order' industry. It has a business model that generates revenues from building various ships and offshore products in accordance with owner's requirements at each production stage. Under uncertainty in shipping market, it is very essential for the shipbuilder to prepare the fast and competitive decision for product portfolio strategy in order to maximize contribution margin by exploiting production facilities and constraints. In this study, we introduce the unique decision supporting methodology for the optimal product portfolio sets based on Theory of Constraints(TOC). This methodology is established by adopting the concept of Drum Buffer Rope(DBR) in constraints planning and Throughput Accounting (TA) in management accounting of TOC. In addition, Decision Supporting System(DSS) is implemented. This DSS system provides a throughput estimator with reflecting the cost structure of shipbuilding industry and a resource simulator built on heuristic algorithms to operate major constraint-resources in shipyard such as dock, quay and pre-erection area etc. Several examples are presented to show that the proposed methodology and system can effectively support the strategic decision-making process of a global shipbuilding company.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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