A magnetically levitated vehicle (Maglev) system is under commercialization as a new transportation system in Korea. The Maglev is operated by an unmanned automatic control system. Therefore, the plan of train operation should be carefully established and validated in advance. In general, when making a train operation plan, statistically predicted traffic data is used. However, a traffic wave often occurs in real train service, and demand-driven simulation technology is required to review a train operation plan and service quality considering traffic waves. We propose a method and model to simulate Maglev operation considering continuous demand changes. For this purpose, we employed a discrete event model that is suitable for modeling the behavior of railway passenger transportation. We modeled the system hierarchically using discrete event system specification (DEVS) formalism. In addition, through implementation and an experiment using the DEVSim++ simulation environment, we tested the feasibility of the proposed model. Our experimental results also verified that our demand-driven simulation technology can be used for a priori review of train operation plans and strategies.
수요예측은 국가와 기업의 전략수립과 효율적인 자원활용에 있어서 필수적인 사전기획요소이다. 본 논문은 이산선택모델과 확산모델을 복합적으로 고려하여 다세대 제품의 수요를 예측하였다. 이산선택모델은 정적인 관점에서 소비자들의 제품에 대한 평가를 분석하는 모델이다. 본 논문에서는 이러한 이산선택모델에 수요의 동적인 변화양상을 고려할 수 있는 확산모델을 결합하였다. 실증분석으로서 1999년에서 2005년까지의 세계 DRAM시장 수요를 예측하였다. 또한, DRAM의 가격과 기억용량에 대해 '무어의 법칙' 과 '학습곡선'을 각각 적용한 기술예측을 시도하였으며, 이를 바탕으로 보다 정교한 예측모델을 전개하였다. 제시된 모델은 산업수준의 자료를 이용하였으므로, 이산선택모델을 inversion 하여 분석을 시도하였다. 이를 통해 기존세대의 DRAM 제품에 대한 수요뿐만 아니라, 새로운 세대의 DRAM 제품에 대한 수요를 비교적 정확히 예측할 수 있었다.
This paper discusses the problem of coordinating aggregate planning and production schedules, minimizing the combined set-up inventory and capacity costs. In this study, by using the relation of fixed production quantity and the number of set-up we develop a heuristirc procedure of solving the discrete demand, fixed production quantity, variable capacity problem. First, we obtain the trade-off between set-up cost and capacity cost, then search the point minimizing the combined inventory and capacity costs.
In the continuous review (Q, r) model one continuously monitors inventory level and places a replenishment order when the inventory position reaches the reorder point. In many business practices, however, inventory decreases in a discrete fashion. As a result, replenishment orders are usually placed after the inventory position gets far below the reorder point. This makes a chance of shortage more likely and the service level lower than designed. Such a discrepancy can be compensated for by raising the reorder point to some extent. The question is how much the reorder point should be raised in order to compensate for a potential shortage. In this study, we present experimental analyses for this question. Regression models are also proposed for on-site use.
본 연구에서는 항공 구간별 물동량을 분석하고 수요할당과 가격정책에 따른 수익 변화를 평가할 수 있는 이산 시뮬레이션 모델이 개발되었다. 개발된 시뮬레이션 모델을 우리나라와 지리적으로 가장 가까운 환발해권 지역에서 발생하는 대내외적인 항공화물에 대하여, 실제 항공사에서 운영되고 있는 운송량 수요 데이터를 기반으로 비교, 검증하였다. 그 결과 시뮬레이션 모델이 실제 수요를 예측할 수 있음을 통계적으로 제시하였으며, 향후 항공화물 수요 관리를 분석하는데 유용함을 입증하였다.
A single item order level inventory model for perishable products is considered in which a constant fraction of on hand inventory spoils per unit time. Demand linearly depends on time. The fluctuation of demand is taken into account to determine minimum total cost of the system. Both discrete and continuous fluctuations are considered. The model is developed and solved analytically for infinite time horizon. A numerical example is presented for finite time horizon. Sensitivity analysis of the model is carried out.
본고는 가구별 전력요금 지출액 자료를 이용해 가정용 전력의 수요함수를 추정하되, 전력요금이 구간별로 달라지는 구조를 명시적으로 반영한다. 기존의 도구변수를 이용한 추정법이나 2변량 이산-연속선택모형 모두 적용에 한계가 있어 본고는 2단계 분석법을 사용하되, 가구특성에 따라 소비구간이 선택되는 과정을 이산선택모형으로 먼저 추정하고, 이어서 각 구간이 선택될 확률의 예측치를 가중치로 이용해 구축된 가격예측치를 사용하여 조건부 전력수요함수를 추정하고 탄력성을 제시한다. 현재의 전력요금제에서는 구간의 수가 너무 많고 구간간 적용요금의 차이도 크다는 비판을 감안하여 구간의 수를 3개로 줄이고 구간 간 요금차이를 조정하되, 전체적으로 전력판매수입은 현재와 달라지지 않도록 하는 모의정책실험을 추정결과를 이용해 실행하면, 전력 다소비 가구의 전력요금이 갑자기 급증하는 현상은 크게 완화할 수 있지만, 대신 낮은 구간의 요금인상이 어느 정도 발생하고 전력 저소비층의 후생감소는 불가피하므로 이에 대한 대책도 필요하다는 결론을 도출한다.
새로운 교통수단으로서 실용화가 진행 중인 자기부상열차 시스템은 무인자동운전으로 운영되며, 사전에 면밀한 열차운행 계획의 수립과 검증이 요구된다. 일반적으로 열차운행 계획을 수립할 때는, 노선계획에 따른 통계화된 수송수요 예측자료를 활용하지만, 실제 열차 운행 시에는 수송 파동이 생길 수 있으며, 이를 고려하여 열차 운행 계획과 서비스 품질을 사전에 검토할 수 있는 수요기반 시뮬레이션 기술이 요구된다. 본 연구에서는 연속적인 수요파동을 반영할 수 있는 자기부상열차 운행 시뮬레이션 방법 및 모델을 제시하였다. 이를 위해, 열차 운행에 따른 승객 수송과정을 가장 효과적으로 모사할 수 있는 이산사건 모델을 적용하였으며, DEVS 형식론을 이용하여 시스템을 체계적으로 모델링 하였다. 또한, DEVSim++시뮬레이션 환경을 이용한 구현과 실험을 통해, 제안한 모델에 대한 구현 가능성을 검증하였고, 이러한 수요기반 시뮬레이션을 이용하면 운행계획과 전략에 대한 효과적인 사전 검토가 가능함을 확인하였다.
The amount of safety stock is decided from various information such as the forecasted demand, the lead time, the size of the order quantity and the desired service level. There are two cases to consider the problem of setting safety stock when both the demand in a period and the lead time are characterized as random variables: the first case is the parameters of the demand and lead time distributions are known, the second case is they are unknown and must be estimated. The objective of this study is to present the procedure for setting safety stocks in the case the parameters of the demand and lead time distributions are unknown and must be estimated. In this study, a simple exponential smoothing model is used. to generate the estimates of demand in each period and a discrete distribution of the lead time is developed from historical data, and the optimal service level is used which determined to consider both of a backorder and lost sale.
The demand for facility used in producing multi-products is changed dynamically for discrete and finite time periods. The excess or the shortage for facility is occurred according to difference of the facility capacity size and demand for facility through given time periods. The shortage facility is met through the outsourcing production. The excess facility cost is considered for the periods that the facility capacity is greater than the demand for the facility, and the outsourcing production cost is considered for the periods that the demand for facility is greater than the facility capacity. This paper addresses to determine the facility capacity size, outsourcing production products and amount that minimizes the sum of the facility capacity cost, the excess facility cost and the outsourcing production cost. The characteristics of the optimal solution are analyzed, and an algorithm applying them is developed. A numerical example is shown to explain the problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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