Purpose: This research aims to analyze the influence of relational penetration capability on salesperson performance and the influence of customer orientation, customer knowledge accessibility, and salesperson-customer relationship quality on the relational penetration capability of the insurance service industry in Central Java. Research design, data, and methodology: This explanatory research involved 211 respondents. Path analysis was used to analyze the primary data obtained. Results: The customer orientation positively influences relational penetration capability and customer knowledge accessibility which can improve salesperson performance. The salesperson-customer relationship quality shows a positive impact on the salesperson's relational penetration capability, salesperson performance, and relational penetration capability which will lead to an improved salesperson-customer relationship. Higher knowledge levels of customer necessity have important implications for a salesperson's capability of finding potential customers and of fulfilling customers' requirements through careful analysis of necessity. Conclusions: The salespeople should be capable of building and maintaining a good relationship with their customers as an indication that salespeople of Insurance Service Company Distribution in Central Java have good performance.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.20
no.2
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pp.147-160
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2013
Today, the management environments of intelligence firm are changing the way of production planning and logistics management, and are changing the process of supply chain management system. This paper shows the development of information system software for intelligence enterprises is used in supply chain management for robot engineering industry. Specifically, supply chain management system in this paper has been developed to analyze the impact of multi plant and multi distribution environment, showing the process analysis and system development of hierarchical assembly manufacturing industry. In this paper we consider a production planning and distribution management system of intelligence firm in the supply chain. We focus on a capacitated production resource and distribution volume allocation problem, develop a mixed integer programming model, and propose an efficient heuristic procedure using a genetic algorithm to solve it efficiently. This method makes it possible for the population to reach the feasible approximate solution easily. The proposed regeneration procedures, which evaluate each infeasible chromosome, makes the solution converge to the feasible approximate solution quickly.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.54
no.4
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pp.185-192
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2005
This paper proposes a DRMS(Distribution Remote Management System) which can enhance highly the economics of automatic metering system and the power quality supplied to the electric customer improving the efficiency of the meter reading, voltage management and load management work by realizing the remote meter reading, the remote voltage management and the remote load management based on the ADWHM(Advanced Digital Watt Hour Meter). The DRMS is designed so that the voltage management and load management work in remote site can be processed by collecting the voltage pattern and current pattern as well as watt hour data from all ADWHMs one time every month regularly or from special ADWHMS several time irregularly, A new on-line voltage and load management strategy based on the ADWHM is designed by analyzing the existing voltage management and load management process. Also, DRMS is designed so that watt-hour data, voltage pattern data, load pattern data and power factor data can be collected selectively according to the selection of user to assist effectively the methodology. Remote management program and database of the DRMS are implemented based on Visual C++, MFC and database library of MS. Also, DRMS is designed so as to communicate with the ADWHM using RS232C-TCP/IP converter and ADSL. The effectiveness of the remote metering function is proven by collecting and analyzing the data after ADWHMs installed in any site. The developed strategy and program also is verified through the simulation of voltage management and load management.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.12
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pp.1179-1185
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2013
Trend of next generation satellite communication network is distribution and enlargement of network structure with increased network terminals, and traffic which use satellite communication is increasing and frequently occurring. Under specific satellite communication environment that various communication device dynamically forms a network domain and frequently exchanges the data, data-centric publish/subscribe data exchange is more suitable than server/client data exchange. So, this paper analyze DDS performance for application of DDS standard to distribution network management system which aims to efficiently manage limited satellite resource, and also this paper covers comparative study on DDS and SNMP(server/client data exchange). Study compares DDS and SNMP using OPNET, and result of study is analyzed from a network layer performance perspective.
Today, many companies will be isolated in competition if they do not have competitive power to overcome quick change and big crisis of market. Nowadays, globally high-grade companies have done their best for increasing their competitive power through a many kinds of methods in keen competition for making of pacesetting position. This study focuses on distribution with the domains like capacity, layout, amount of location, assignment of product, operation procedure and operation rule in order to improve these domains, we make a further application of eight analysis ways based on DMAIC method for improving operation of processes of distribution center as the third profit source. The purpose of this study is to seek an approach that can easily adopt of Lean Six Sigma in operational management of distribution center by a kind of data, analysis method and template.
Purpose - The potential for small businesses in the distribution sector to contribute to socio-economic development remains largely inert due to a litany of challenges that they face. Incubators have emerged as the 'silver bullet' for most of the problems but the extent to which they are effectively helping small business overcome their challenges remains debatable. This study seeks to determine the core reasons why respondents enrolled in an incubator, the essence of the incubator and the extent to which the incubator performance is satisfactory. Research design, data, and methodology - A positivist philosophical approach was adopted for the study. This quantitative study used a survey method to collect data from incubatees in a cross-sectional manner. The data were subsequently analysed to generate necessary insights. Results - Results reveal that the gender composition of incubatees is severely skewed in favour of males. Also, most incubatees enrolled in the incubators with a hope that it would ease their pathway to big businesses, financiers and business registration institutions, and it is not. Conclusion - Incubators are mostly inward-looking and are adept at offering training interventions. To improve the effectiveness of incubators, it is necessary to invest efforts in attracting more females and building networks with key external stakeholders that could possibly assist the incubatees establish and grow their businesses.
Nowadays meteorological information is systemized as a useful knowledge which has a significant effect on the overall industrial domains over the simple data. The distribution industry, which has the short life cycle, depends on the meteorological information at the strategic level. However, it is necessary to pay attention to the continuous investment in meteorological information because there is a hostility to paying for a service, particularly it does not provide accurate and reliable information. Therefore, the purpose of this study is to increase the usefulness of meteorological information in the distribution industry for its economic effectiveness from the core meteorological factors. We found significant meteorological factors (temperature, precipitation, disaster) that have a critical influence on the distribution industry through the hierarchical analysis process, and their importance according to the type of distribution channels, such as department store, large-scale discount store, convenience store, and home shopping. We performed the AHP analysis with 103 survey samples by middle managers from the various distribution channels. We found that precipitation is the critical meteorological factor across the distribution industry. Based on this result, we stress the difference in the level of the meteorological information in order for the effectiveness of each type of distribution channels.
Purpose - This study aims to analyze the causality relationship between Islamic leadership style on employee engagement through empirical testing and anthropology economics approach. Research design, data, and methodology - The sample of this study 117 respondents who are employees of various levels of management in one of the FCMG industry in South Sulawesi Province, Indonesia. Data collection with surveys. Data analysis through three steps, i.e., Pearson Correlation, The Second order modeling and also regression using SPSS. Results - Islamic leadership style has a positive and significant effect on employee engagement. The Islamic leadership that we developed in this study can be an alternative solution for organizations in today's modern business. Apart from those anthropological elements in the viewpoint of contemporary activity in the example in this study illustrate that to realize employee engagement, the role of organizational atmosphere and leadership, as well as management and team support has a genuine impact on accomplishing the company's goals and sustainability. Conclusions - The Islamic leadership that we developed in this study can be an alternative solution for organizations in today's modern business. The critical elements in embodying employee engagement are mainly in the skills, reliability, and level of trust of a leader in the organization.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.5
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pp.79-90
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2019
This study aims to develop time headway distribution models of bicycle traffic flow in a uninterrupted bikeway. The sample data were collected and classified into two groups of traffic volume levels. The lower level traffic volume is defined to be under 8 bicycles per minute, and the higher one is greater or equal to 8 bicycles per minute. The data aggregation interval size was set to be 0.5-second. Four distribution models including normal distribution, negative exponential distribution, shifted negative exponential distribution, and Pearson III distribution were tested, and Chi-square test results shows that the negative exponential distribution and the shifted negative exponential distribution are well fitted to the sample data. Another test results with different sample data also shows the same conclusion.
Purpose: Big Data analytics (BDA) has been recognized to improve firm performance because it can efficiently manage and process large-scale, wide variety, and complex data structures. This study examines the determinants of Big Data analytics adoption toward marketing and financial performance of global logistic companies in Thailand. The research framework is adopted from the technology-organization-environment (TOE) model, including technological factors (relative advantages), organizational factors (technological infrastructure and absorptive capability), environmental factors (industry competition and government support), Big Data analytics adoption, marketing performance, and financial performance. Research design, data, and methodology: A quantitative method is applied by distributing the survey to 450 employees at the manager's level and above. The sampling methods include judgmental, stratified random, and convenience sampling. The data were analyzed by Confirmatory Factor Analysis (CFA) and Structural Equation Model (SEM). Results: The results showed that all factors significantly influence Big Data analytics adoption, except technological infrastructure. In addition, Big Data analytics adoption significantly influences marketing and financial performance. Conversely, marketing performance has no significant influence on financial performance. Conclusions: The findings of this study can contribute to the strategic improvement of firm performance through Big Data analytics adoption in the logistics, distribution, and supply chain industries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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