Retail shops often experience purchase dependence in which some items are purchased together by customers due to their unknown interior associations. This paper develops an inventory model considering partial backordering under purchase dependence and compares the performance of the inventory model that ignores purchase dependence. Computational analyses show that purchase dependence should be incorporated as an important factor of inventory replenishment policy because the impact of purchase dependence can be more significant as the lost portion of the unmet demand orders increases and the item set is more correlated in terms of order demand.
This paper introduces the existence of purchase dependence that was identified during the analysis of inventory operations practice at a sales agency of dealing with spare parts for ship engines and generators. Purchase dependence is an important factor in designing an inventory replenishment policy. However, it has remained mostly unaddressed. Purchase dependence is different from demand dependence. Purchase dependence deals with the purchase behavior of customers, whereas demand dependence deals with the relationship between item-demands. In order to deal with purchase dependence in inventory operations practice, this paper proposes (Q, r) models with the consideration of purchase dependence. Through a computer simulation experiment, this paper compares performance of the proposed (Q, r) models to that of a (Q, r) model ignoring purchase dependence. The simulation experiment is conducted for two cases : a case of using a lost sale cost and a case of using a service level. For a case of using a lost sale cost, this paper calculates an order quantity, Q and a reorder point, r using the iterative procedure. However, for a case of using a service level, it is not an easy task to find Q and r. The complexity stems from the interactions among inventory replenishment policies for items. Thus, this paper considers the genetic algorithm (GA) as an optimization method. The simulation results demonstrates that the proposed (Q, r) models incur less inventory operations cost (satisfies better service levels) than a (Q, r) model ignoring purchase dependence. As a result, the simulation results supports that it is important to consider purchase dependence in the inventory operations practice.
Purchase dependence is a frequent phenomenon in retail shops and is characterized by the purchase of certain items together due to their unknown interior associations. Although this concept has been significantly examined in the marketing field (e.g. market basket analysis), it has largely remained unaddressed in operations management. Since purchase dependence is an important factor in designing inventory replenishment policies, this paper demonstrates the means of applying it to the partial backordering inventory model. Through computational analyses, this paper compares the performance of inventory models that either consider or ignore purchase dependence; the results demonstrate that inventory models that ignore purchase dependence incur more average cost per unit time than the model that considers purchase dependence, and the impact of purchase dependence can increase in significance as the item set becomes more closely correlated with regard to order demand.
Purchase dependence is a frequent phenomenon in retail shops and is characterized by the purchase of certain items together due to their unknown interior associations. Although this concept has been significantly examined in the marketing field (e.g. market basket analysis), it has largely remained unaddressed in operations management. Since purchase dependence is an important factor in designing inventory replenishment policies, this paper demonstrates the means of applying it to the partial backordering inventory model. Through computational analyses, this paper compares the performance of inventory models that either consider or ignore purchase dependence; the results demonstrate that inventory models that ignore purchase dependence incur more average cost per unit time than the model that considers purchase dependence, and the impact of purchase dependence can increase in significance as the item set becomes more closely correlated with regard to order demand.
For the competitive business environment under purchase dependence, this paper proposes a new approximate calculation of order fill rate which is a probability of satisfying a customer order immediately using the existing inventory. Purchase dependence is different to demand dependence. Purchase dependence treats the purchase behavior of customers, while demand dependence considers demand correlation between items, between regions, or over time. Purchase dependence can be observed in such areas as marketing, manufacturing systems, and distribution systems. Traditional computational methods have a difficulty of the curse of dimensionality for the large cases, when deriving the stationary joint distribution which is utilized to calculate the order fill rate. In order to escape the curse of dimensionality and protect the solution from diverging for the large cases, we develop a greedy iterative search algorithm based on the Gauss-Seidel method. We show that the greedy iterative search algorithm is a dependable algorithm to derive the stationary joint distribution of on-hand inventories in the retailer system by conducting a comparison analysis of a greedy iterative search algorithm with the simulation. In addition, we present some managerial insights such as : (1) The upper bound of order fill rate can be calculated by the one-item pure system, while the lower bound can be provided by the pure system that consists of all items; (2) As the degree of purchase dependence declines while other conditions remain same, it is observed that the difference between the lower and upper bounds reduces, the order fill rate increases, and the order fill rate gets closer to the upper bound.
Drop-shipping is a commonly adopted online-order fulfillment strategy in the Internet age. In this practice, online retailers leverage the fulfillment capabilities of suppliers to fulfill orders. On the other hand, purchase dependence is a frequent phenomenon and is characterized by the purchase of certain items together due to their unknown interior associations. Although this concept has been significantly examined in the marketing field (e.g. market basket analysis), it has largely remained unaddressed in operations management. This paper develops an (R, T) model to address an environment in which unmet demand orders are partially lost and partially backordered when purchase dependence exists. The partial backorders are fulfilled by a drop-shipping option. Through computational analyses, this paper demonstrates the effect of both drop shipping on a partial backordering and purchase dependence. The results shows that more profit can be realized by utilizing a drop-shipping option under purchase dependence.
Under the situation which customer orders are cancelled unless all products in the order are delivered all at once, this paper concentrates on the purchase dependent demands and explores the systematic approach to implant the purchase dependence into the multi-product inventory model. First, by acknowledging that it is a challenging task to formulate a suitable inventory model for the purchase dependence, we derive the optimal solution condition using an EOQ model and extend the optimal solution condition to periodic review models. Then, through the comparison simulation of four inventory policies regarding several degrees of purchase dependence, we demonstrate that the inventory models which consider the purchase dependence generate less total cost than the inventory models which ignore the purchase dependence. In general, the inventory models which consider the purchase dependence reduce the loss of sales by maintaining more inventories, which results in reducing the total cost. Consequently, the simulation result supports the effectiveness of this paper's approach. In addition, this paper uses the individual order period and joint order period obtained from the EOQ model for the multi-product inventory model. Through the in-depth analysis of comparing the two models, we observe that the model of using the joint order period produces less total cost when the degree of purchase dependence is high, but the model of using the individual order period produces less total cost when the degree of purchase dependence is low.
본 연구에서는 분야별 산업집중도와 고객유형별 매출집중도를 통해 국내 우주산업의 공급 및 수요구조를 분석하였다. 산업집중도 분석 결과 우주활용 분야의 경우 위성방송, 우주보험, 위성항법 등 분야에서 공급 독과점 구조가 나타난 반면, 전통적인 우주산업이라 할 수 있는 우주기기제작 분야에서는 발사대 및 시험시설 분야에서만 공급 독과점 구조가 나타났다. 한편 고객유형별 매출액을 다중회귀분석 한 결과 우주활용 분야에서는 해외, 민간기관, 기타 등으로 수요가 다각화된 반면, 우주기기제작 분야의 경우 공공기관과 민간기관 수요에 집중되어 공공기관을 중심으로 수요독점 구조가 예상된다. 국내 우주산업 구조의 현황과 전망, 정책적 시사점에 대해 논의한다.
Black porgy and fat greenling are commercially important fish species due to the continuously increasing demand in Korea. When estimating acoustically the fish length by a fish sizing echo sounder, it is of crucial importance to know the target strength (TS) to length dependence. In relation to these needs, the target strength experiments for live fishes were conducted in an acrylic salt water tank using two split-beam echo sounders operating at 70 and 120kHz. The target strength under well-controlled laboratory conditions was simultaneously measured with the swimming movement by digital video recording (DVR) system and analyzed as a function of fish length (L) and frequency (or wavelength ${\lambda}$). Equations of the form TS-alog (L)+blog (1)+c were derived for their TS-length dependence. The best fit regression of TS on fork length for black porgy was TS=20.62 log (L, m)-0.62 log (${\lambda}$, m)-30.68 ($r^2$=0.77). The best fit regression of TS on fork length for fat greenling was TS=12.06 log (L, m)-5.85 log (${\lambda}$, m)-22.15 ($r^2$=0.44).
The goal of the study is to understand how consumers' constraint as opposed to utility structure gives rise to final decision when consumers purchase more than one variant of product at a time, i.e., horizontal variety seeking or multiple-discreteness. Purchase and consumption decision not only produces utility but also involves some sort of cognitive pressure. Past consumption or last purchase is likely to be linked to this burden we face such as concern for obesity, risk of harm, and guilt for mischief. In this research, the existence and the role of dynamic constraint are investigated through a microeconomic utility model with multiple dynamic constraint. The model is applied to the salty snacks data collected from field study where burden for spiciness serves as a constraint. The results are compared to the conventional multiple discreteness choice models of static constraints, and policy implications on price discounts is explored. The major findings are that first, one would underestimate the level of consumer preference for product offerings when ignoring the carry-over of the concern from the past consumption, and second, the impact of price promotion on demand would be properly evaluated when the model allows for the role of constraint as both multiple and dynamic. The current study is different from the existing studies in two ways. First, it captures the effect of 'mental constraint' on demand in formal economic model. Second, unlike the state dependence well documented in the literature, the study proposes the notion of state dependence in different way, via constraint rather than utility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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