Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.6
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pp.802-810
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1998
The purpose of this study is to find the analytic solution of determining the optimal capacity of processes and storages to meet the product demand. Recent trend to reduce product delivery time and to provide high quality product to customer requires the increasing capacity of storage facilities. However, the cost of constructing and operating storage facilities is becoming substantial because of increasing land value, environmental and safety concern. Therefore, reasonable decision making about the capacity of processes and storages is important subject for industries. The industrial solution for this subject is to use the classical economic lot sizing method, EOQ(Economic Order Quantity) model, trimmed with practical experience but the unrealistic assumption of EOQ model is not suitable for the chemical plant design with highly interlinked processes and storages. This study, a first systematic attempt for this subject, clearly overcomes the limitation of classical lot sizing method. The superstructure of the plant consists of the network of serially and/or parallelly interlinked processes and storages. A novel production and inventory analysis method, PSW(Periodic Square Wave) model, is applied. The objective function of optimization is minimizing the total cost composed of setup and inventory holding cost. The advantage of PSW model comes from the fact that the model provide a set of simple analytic solution in spite of realistic description of material flow between process and storage. The resulting simple analytic solution can greatly enhance the proper and quick investment decision for the preliminary plant design confronting diverse economic situation.
While most of studies have paid attention to the initial adoption of a specific application, research on applications has not focused on an individual's update decision process. This study draws upon both dual information processing and status quo bias perspectives as a comprehensive theoretical lens to explain why individuals do not update their applications. This study assumes that individuals' inertia could be the main reason for their reluctance to update the applications. Based on a survey of 186 smartphone users, this study demonstrated that both habit as an affective trigger of system 1 thinking and sunk cost as a cognitive trigger of system 2 thinking promoted the two types of inertia (i.e., affective and cognitive based inertia) in individuals, which have a negative effect on their willingness to update their applications. By grounding the research model in a theoretical view, such as dual information processing and status quo bias, this study provides a unique theoretical lens from which to view individuals' behaviors, thereby gaining a better understanding of their decision not to update to the current version of applications. This study also investigates the moderating effect of the types of applications on the relationships between affective/cognitive-based inertia and willingness to update. Results show that both habit and sunk cost decrease the willingness to update because they increase both affective and cognitive-based inertia. This study also found that the effects of affective/cognitive based inertia differed depending on the type of applications.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.12
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pp.411-420
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2021
Based on the Financial Management Information Systems (FMIS) variables and supporting arenas, the current study aims to highlight the importance of FMIS in supporting organizations to achieve organizational excellence (Managing Liabilities, Support Decision Making, Cost Efficiency, Financial Quality, and Security). A quantitative approach was utilized by adopting a questionnaire as a tool. A convenient sample of (249) individuals from different Kuwaiti SMEs answered the questionnaire. SPSS v. 26 was used to analyze gathered data. The study's findings revealed that FMIS has a significant impact on organizational trials to achieve organizational excellence. This impact was most noticeable on the level of cost-efficiency, with an R-value of 0.583, followed by a positive impact on security, with an R-value of 0.453. Based on the results, it can be widely generalized that FMIS can help the organization reach organizational excellence through managing its financial affairs. As a result, the study recommends paying more attention to the quality of data presented to FMIS, keeping in mind that human errors in data entry might result in incorrect and malfunctioned data, even if it is processed by FMIS. FMIS also improves the ability of an organization to schedule financial information, such as obligations, receivables, debts, payments, and expenses.
International conference on construction engineering and project management
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2011.02a
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pp.311-317
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2011
There is a growing concern in reducing greenhouse gas emissions all over the world. The U.K. has set 34% target reduction of emission before 2020 and 80% before 2050 compared to 1990 recently in Post Copenhagen Report on Climate Change. In practise, Life Cycle Cost (LCC) and Life Cycle Assessment (LCA) tools have been introduced to construction industry in order to achieve this such as. However, there is clear a disconnection between costs and environmental impacts over the life cycle of a built asset when using these two tools. Besides, the changes in Information and Communication Technologies (ICTs) lead to a change in the way information is represented, in particular, information is being fed more easily and distributed more quickly to different stakeholders by the use of tool such as the Building Information Modelling (BIM), with little consideration on incorporating LCC and LCA and their maximised usage within the BIM environment. The aim of this paper is to propose the development of a model-based LCC and LCA tool in order to provide sustainable building design decisions for clients, architects and quantity surveyors, by then an optimal investment decision can be made by studying the trade-off between costs and environmental impacts. An application framework is also proposed finally as the future work that shows how the proposed model can be incorporated into the BIM environment in practise.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.46
no.3
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pp.362-371
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2009
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.
In the process of containerization, the problem of regional maldistribution of container management plan arises seriously due to several factors like a number of unbalances of containers between loading and discharging ports. This study focus on the minimizing cost. This study is composed of two models which in effective management decision making show decision of the number of containers and transfer of empty containers. One is decision of the number of containers which carriers should possess by appropriate forecasting and the other is effective management decision making which includes the transfer of empty containers on calling ports. This study has suggested as follows, First, the Time Series analysis method, especially the "Exponential Smooting with Trend Adjustment" was used to forecast the trade volumes for the designated traffic route. Second, the Time Series analysis method in deciding the optimal number of owned container at the unbalances trade situation between East Bound and West Bound service, most important variables were found such as total traffic volume, the calling interval at a port, the number of days of voyage and the length of stay on shore of container for the optimal number of owned container. Third, effective management decision making model, which makes it possible to analyze the impacts of change in important matters such as lease and positioning policy, and actually influence decision making.on making.
Nowadays data-based decision making is emerging as the center of the business environment paradigm, but many companies do not have data-driven decision-making systems. It has also been studied that using an expert's intuition in decision making can be more efficient in terms of speed and cost, compared to analytical decision making. The goal of this study is to analyze customer churn factors using a group of experts within a financial company from the viewpoint of decision-making efficiency. We applied a debit card 'A', product of the National Credit Union Federation of Korea. The churn factors of all the financial expert groups were examined. Also. the difference in each group (management support, card recruitment, customer service group) was analyzed. We expect that this study will be helpful in the practical aspects of managers whose environments is lack data-oriented infrastructure and culture.
Ko(1998, 1999) proposed certain flexible two-stage plans that could be served as one-step interim analysis in on-going clinical trials. The proposed Plans are optimal simultaneously in both a Bayes and a Neyman-Pearson sense. The Neyman-Pearson interpretation is that average expected sample size is being minimized, subject just to the two overall error rates $\alpha$ and $\beta$, respectively of first and second kind. The Bayes interpretation is that Bayes risk, involving both sampling cost and wrong decision losses, is being minimized. An example of this correspondence are given by using a binomial setting.
Strategic decisions related to the design of a physical distribution system can be classified into three basic components : facility location, transportation, inventory decisions. In this research the interdependence of those decisions are expressed in a mathematical model such that the total relevant cost of the system is minimized. We suggested a heuristic technique for solving the model. In broad terms, our solution technique combines a heuristic method for determining which candidate DCs to open and an exact method for minimizing costs given a set of open DCs. And we also developed a decision supporting package for the design of a physical distribution system.
The purpose of this study is to consider the criteria for decision-making of industrial location in view of substituting production factors through maximizing profit instead of minimizing transportation cost. This paper makes use of mutual relationship between spatial economy in Euclidean distance and substituting production factors in production theory. Therefore, this paper will develop weak points in classical theory of industrial location by introducing production theory which has conception of substituting production factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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