Supply chain management issues faced by a manufacturing company are considered in this paper. The supply chain consists of a manufacturing company and its suppliers. The manufacturer produces multiple products with inputs (e.g., raw materials) from the suppliers, but each product needs a different mix of these inputs. The market demand for the products is uncertain. We develop a mathematical model and algorithm, which can help the manufacturer to solve its procurement decision problem: how much of raw material to order from which supplier. The model incorporates such factors as market demand uncertainty, product's input requirement, supplier's as well as manufacturer's capacity, plus other costs comparable with those in a typical newsboy problem. Numerical examples are presented to see the interacting effects among critical parameters and variables.
As the flourish of today's supply chain, the traditional model of replenishment will cause accumulation of excessive inventory to the retailers and customers, or cause shortages and inability to meet the demands. To solve this problem, Theory of Constraints (TOC) proposed the replenishment model of demand-pull, combined with the establishment of factory-ware-house to achieve performance improvement. In the absence of empirical research, this study applied the Bean Game developed by Dr. Goldratt to design a supply chain system for different scenarios, in order to allow players and managers better understanding and supporting the TOC replenishment method through the operations of the game.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.31
no.1
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pp.73-82
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2006
Supply chain management (SCM) has been regarded as one of the most critical issues in the current business environment. Moreover, supply chain partnerships between suppliers and buyers in SCM have had a significant impact on supply chain performance. In this paper, we conduct a quantitative analysis for supplier-buyer's profit sharing and pricing policies based on supply chain partnerships. For this purpose, we assume that a two echelon supply chain with a single supplier and a single buyer is given and the buyer faces deterministic demand which is not only a function of buyer's selling price, but also strictly decreasing, concave, and twice differentiable function. Then we will prove the following. Firstly, without supply chain partnerships, there exist supplier and buyer's selling prices per unit such that their total profits are maximized, under the assumption that buyer's order quantity is exactly equal to the demand buyer faced. Secondly, buyer's selling price per unit which maximizes supply chain's total profit with supply chain partnerships is lower than buyer's selling price per unit which maximizes buyer's total profit without supply chain partnerships. Thirdly, given supplier's selling price per unit. buyer's total profit without supply chain part nerships is greater than that with supply chain partnerships, whereas the opposite case happens for supplier's total profit. Finally, there exists supplier's selling price per unit which makes the maximum total profits for both supplier and buyer with supply chain partnerships greater than those obtained for any given supplier's selling price per unit without supply chain partnerships.
This study proposes an optimal operational policy for a green supply chain (GSC) where a retailer pays an incentive for collection of used products from customers and determines the optimal order quantity of a single product under uncertainty in product demand. A manufacturer produces the optimal order quantity of product using recyclable parts with acceptable quality levels and covers a part of the retailer's incentive from the recycled parts. Here, two scenarios for the product demand are assumed as: the distribution of product demand is known, and only both mean and variance are known. This paper develops mathematical models to find how order quantity, collection incentive of used products and lower limit of quality level for recycling affect the expected profits of each member and the whole supply chain under both a decentralized GSC (DGSC) and an integrated GSC (IGSC). The analysis numerically compares the results under DGSC with those under IGSC for each scenario of product demand. Also, the effect of the quality of the recyclable parts on the optimal decisions is shown. Moreover, supply chain coordination to shift the optimal decisions of IGSC is discussed based on: I) profit ratio, II) Nash bargaining solution, and III) Combination of (I) and (II).
The company was focusing on production which was partial mission rather than acquiring the information of customer in intensive process industry. The company accepted loss which is from over-production, losing of opportunity. After changing to web environment, supply chain is more complicated and need of customer is more various. As a result the company hard works on controlling production rates, production quantities in production area and gathering exact information which is about available resource and available quantities. Cooperated demand planning have to get decreasing of inventory, improving of customer service in supply chain management. Specially demand planning that considers allocation of capacity is executed in Iron-Industry. Demand planning must be classified by customer, region and supply position level.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2003.11a
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pp.151-160
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2003
The company was focusing on production which was partial mission rather than acquiring the information of customer in intensive process industry. The company accepted loss which is from over-production, losing of opportunity. After changing to Web environment, supply chain is more complicated and need of customer is more various. As a result the company hard works on controlling production rates, production quantities in production area and gathering exact information which is about available resource and available quantities. Cooperated demand planning have to get decreasing of inventory, improving of customer service in supply chain management. Specially demand planning that considers allocation of capacity is executed in Iron-Industry. Demand planning must be classified by customer, region and supply position level.
Kim, Jung-Il;Cha, Kyoung-Cheon;Jun, Duk-Bin;Park, Dae- Keun;Park, Sung-Ho;Park, Myoung-Whan
IE interfaces
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v.18
no.3
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pp.343-349
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2005
This study presents the empirical results of comparing several demand forecasting methods for Supply Chain Management(SCM). Adaptive exponential smoothing using change detection statistics (Jun) is compared with Trigg and Leach's adaptive methods and SAS time series forecasting systems using weekly SCM demand data. The results show that Jun's method is superior to others in terms of one-step-ahead forecast error and eight-step-ahead forecast error. Based on the results, we conclude that the forecasting performance of SCM solution can be improved by the proposed adaptive forecasting method.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.4
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pp.220-226
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2021
In supply chain, there are a variety of different uncertainties including demand, service time, lead time, and so forth. The uncertainty of demand has been commonly studied by researchers or practitioners in the field of supply chain. However, the uncertainty of upstream supply chain has also increased. A problem of uncertainty in the upstream supply chain is the fluctuation of the lead time. The stochastic lead time sometimes causes to happen so called the order crossover which is not the same sequences of the order placed and the order arrived. When the order crossover happens, ordinary inventory policies have difficult to find the optimal inventory solutions. In this research, we investigate the lead time distribution in case of the order crossover and explore the resolutions of the inventory solution with the order crossover.
As the 4th industry is introduced these days, so the demand of various semiconductors is growing in the market. And global semiconductor companies in semiconductor industry are responding to this demand by facilitating innovation. Meanwhile, there has been done many studies regarding supply chain for a long time. And the study of supply chain in semiconductor industry has often been carried out until now. But there were no enough case studies regarding the supply chain of semiconductor company. Therefore, this study carried out a comparative case study for global semiconductor companies' supply chain and compared each companies' supply chain management and strategy. In conclusion, all the companies are executing supply chain management in an aggressive, systematic and organized way, and there were a lot of similarities and a few differences among these companies in supply chain management. Furthermore, each company has a unique way for supply chain strategy. Lastly, this study suggested some messages which are helpful for their supply chain strategy.
The purpose of this paper is to find out the effects of the gambler's fallacy bias on the supply chain. For this study, the simulation was based on a casual structure of the Beer Distribution Game from Sterman(2000)'s Business Dynamics and designed into 2 different models : the first model carries the exact same structure as the reference mentioned above and for the second model, the comparison model is used reflecting gambler's fallacy bias. Each model has 2 different demand patterns. The 4 cases of models was tested with 1,000 different random number seeds. The results for the simulation are following : In the aspect of the inventory and out of stock, the basic model resulted better than the comparison. However, in the bullwhip effect, the comparison model has less than the basic in terms of the level demand pattern. But there was no significant difference in the cycle demand.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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