This paper utilizes the FIDO methodology (Function, Information, Dynamic, Organization modeling) which is an enterprise modeling tool that can describe inter-organizational interaction (specifically between prime and sub contractors in this experiment). FIDO follows the standard IDEFO rules in order to demonstrate how a cascading information flow can evolve from a customer to a prime to a subcontractor in a concurrent manner, in a supply chain environment. Background on these processes is presented, followed with the newly derived process and methodology. This is presented in a supply chain management context, and results from an actual experiment at Motorola utilizing subcontractors that supply custom machine parts is presented and reviewed.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.26
no.3
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pp.105-117
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2001
This paper models supply uncertainty in the dynamic Newsboy problem context. The system consists of one supplier and one retailer who places an order to the supplier every period to meet stochastic demand. Supply uncertainty is modeled as the uncertainty in quantities delivered by the supplier. That is, the supplier delivers exactly the amount ordered by the retailer with probability of $\beta$ and the amount minus K with probability of (1-$\beta$). We formulate the problem as a dynamic programming problem and prove that retailer’s optimal replenishment policy is a stationary base-stock policy. Through a numerical study, we found that the cost increase due to supply uncertainty is significant and that the costs increase more rapidly as supply uncertainty increases. We also identified the effects of various system parameters. One of the interesting results is that as retailer’s demand uncertainty, the other uncertainty in our model, increases, the cost increase due to supply uncertainty becomes less significant.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.3
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pp.192-206
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2021
The pharmaceutical industry is an industry that provides medicines related to the health and life of the people. The pharmaceutical industry is a traditional regulation industry with the characteristics of R&D(Research and Development), purchasing, manufacturing, distribution and consumption under strict government management. Until now, pharmaceutical companies have continued to make efforts to maintain competitiveness through patent management, new product development, and marketing. However, industries are rapidly changing, including rising costs for developing new products and expanding generic markets. As these changes and uncertainties in the management environment increase, efforts are required to improve the competitiveness of the pharmaceutical industry from a new perspective. In this study, we intend to examine the impact of SCM(Supply Chain Management) dynamic capability of pharmaceutical companies on corporate performance through partnerships to respond to market changes and uncertainties. It was determined that the agility, visibility and flexibility that constitutes the SCM dynamic capabilities would affect the performance of pharmaceutical companies. In this study, the importance of SCM dynamic capabilities and cooperative relationships was identified through surveys by SCM managers of pharmaceutical companies. Consequently, in the pharmaceutical industry, which is a regulatory industry, we have identified that SCM dynamic capabilities and cooperative relationships with partner companies have a significant impact on corporate performance.
고객 만족과 납기 충족율을 최대화하기 위하여, 정확하고 실용적인 납기회답 시스템(ATP)은 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 복잡한 공급사슬관리 환경 하에서 조달, 제조, 분배 등을 모두 고려한 정확한 ATP 수량 할당은 매우 어려운 업무이고, 때문에 많은 연구들이 이루어져 왔다. 지금까지 기존의 선행 연구에서 시도되었던 ATP 모형들은 공통적으로 정수배의 시간 단위만 고려해 왔고, 이는 실제 산업 현장의 ATP 프로세스를 정확하게 반영하지 못하고 있는 비현실적인 가정이라 할 수 있다. 본 논문에서는 SCM을 위하여 비정수 타임 랙을 사용한 ATP 시스템을 고려한다. 기존 연구들에서 이산형의 무리한 가정으로 표현되어 왔던 시간 단위를 동적 생산 함수(dynamic production function) 개념을 통하여 비음의 실수 범위에서의 자유롭게 나누어 고려할 수 있도록 하였다. 이를 통하여 기존 ATP 연구들의 무리한 가정을 제거하였으며, 보다 더 현실에 가까운 ATP 모델을 제안한다. 본 논문에서는 특히 공급 사슬(Supply Chain) 전체의 재고와 생산, 운송을 모두 고려하며 고객 주문에 대응하는 통합 ATP 시스템을 설계하였고, 기존 연구들이 미처 고려하지 못한 시간 흐름의 연속성에 중점을 두고 선형 계획(LP) 문제의 형태로 비정수 타임랙(non-integer time lag)을 갖는 ATP 시스템을 모델링하였다.
Extensive research has been conducted on supplier evaluation and selection as a strategic and crucial component of supply chain management in recent years. However, few articles in the previous literature have been dedicated to the use of fuzzy inference systems as an aid in decision-making. Therefore, this essay attempts to demonstrate the application of this method in evaluating suppliers, based on a comprehensive framework of qualitative and quantitative factors besides the effect of gradual coverage distance. The purpose of this study is to investigate the applicability of the numerous measures and metrics in a multi-objective optimization problem of the supply chain network design with the aim of managing the allocation of orders by coordinating the production lines to satisfy customers' demand. This work presents a dynamic non-linear programming model that examines the important aspects of the strategic planning of the manufacturing in supply chain. The effectiveness of the configured network is illustrated using a sample, following which an exact method is used to solve this multi-objective problem and confirm the validity of the model, and finally the results will be discussed and analyzed.
The objective in this paper is to develope the e-Supply Chain Management System and applied for the Manufacturing. A Manufacturing that is consider to be world class recognize that its ability to complete in the marketplace depends on developing e-SCM System that is properly align with its mission of serving the customer. This paper investigated the relationship between e-SCM and performance in manufacturing. A stratified random sample was collected from the Federation of Korea Industries. Conclusively, e-SCM is important factor between source factors (environmental dynamic, Leadership) and manufacturing performance. e-SCM is significantly related to Quality, Flexibility, Delivery, and Cost.
In today's competitive environment, supply chain management is a major concern for a company. Two of the key issues in supply chain management are transportation and inventory management. To achieve significant savings, companies should integrate these two issues instead of treating them separately. In this paper we develop a framework for modeling stochastic programming in a supply chain that is subject to demand uncertainty. With reasonable assumptions, two stochastic programming models are presented, respectively, including a single-period and a multi-period situations. Our assumptions allow us to capture the stochastic nature of the problem and translate it into a deterministic model. And then, based on the genetic algorithm and stochastic simulation, a solution method is developed to solve the model. Finally, the computational results are provided to demonstrate the effectiveness of our model and algorithm.
This project follows the heterogeneous agent market segmented model of Landon-Lane and Occhino (2007) with using Korean data, M1 and GDP deflator from 1882:I to 2007:II. This paper estimates parameters with Monte Carlo Markov Chain. The fraction of traders, ${\lambda}$, in Korea is 15.64%. The quarterly preferences discount factor's, ${\beta}$, posterior mean is 0.9922. The posterior mean of the inverse of the elasticity of the labor supply to the real wage, ${\varphi}$, is 0.0316. The elasticity of the labor supply to the real wage has a very large value. By Hansen (1985) and Christiano and Eichenbaum (1992) and Cooley and Hansen (1989), models having large elasticity of the aggregate labor supply better match macroeconomic data.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2005.11a
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pp.379-390
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2005
In this paper, we introduce a new combinatorial auction mechanism - N-Bilateral Optimized Combinatorial Auction (N-BOCA). N-BOCA is a flexible iterative combinatorial auction model that offers optimized trading for multi-suppliers and multi-purchasers in the supply chain. We design the N-BOCA system from the perspectives of architecture, protocol, and trading strategy. Under the given N-BOCA architecture and protocol, auctioneers and bidders have diverse decision strategies for winner determination. This needs flexible modeling environments. Hence, we propose an optimization modeling agent for bid and auctioneer selection. The agent has the capability to automatic model formulation for Integer Programming modeling. Finally, we show the viability of N-BOCA through prototype and experiments. The results say both higher allocation efficiency and effectiveness compared with I-to-N general combinatorial auction mechanisms.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.05a
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pp.454-457
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2004
The high degree of uncertainty in customer demands forces companies of today to equip with a flexible and adaptable structural organization. It also has an influence on the configuration of the company's supply chains, since the members in supply chains are dependent to the goods customers need. If a company can not come up with the customers' requirements and their level of satisfaction, the competitiveness of the company will be weaken in the market places. To meet such conditions, therefore, reconfiguration of supply chains should be considered as an important factor in a complex, dynamic, and fluctuating market environment. In this paper, therefore, we have adapted a fractal concept to SCM to facilitate reconfiguration of supply chains. To do so, we have first introduce fractal-based SCM, referred to as fSCM. Then, we have described definitions of the reconfigurability in supply chains and the methodology of Dynamic Restructuring Process (DRP) in supply chains including specific strategies and constraints. An exemplary model will also be briefly illustrated to demonstrate how supply chains conduct DRP autonomously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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