Recently, SCM(Supply Chain Management) embraces the dynamic environmental changes of the participatory bodies in supply chain. Under this dynamic SCM environment, the selection of supplier and outsourcing company is very important. In their selection, the productivity and expertise of suppliers and outsourcing companies are, of course, to be considered as important factors, but whether or nottheycanmeettheduedateisacritical factor. In particular, this is true because an order-based manufacture ought to have CTP(Capable To Promise). For this purpose, by capitalizing onthevirtualmanufactureundertheSCM, this paper has tried to suggest a new agent system for the selection of supplier and outsourcing company. While performing virtual manufacture based on the integration scheduling, this system acquires the production environment and scheduling information of both suppliers and outsourcing companies on a real-timebasis,thusmakingintegrationschedulingpossible. Also, in order to provetheviabilityofthisstudy,thispaper has selected a specific domain and applied it.
Until now, the traditional production models and logistics have developed a broader strategic approach called supply chain. However, there are some obstacles to apply industry practice because of unrealistic assumptions. The most serious of them is that they assume the lead times are integer multiples of the planning time grid. This assumption makes it difficult to express the processing and transportation lags correctly. Thus, in this paper, we propose a new methodology for the integrated production/distribution model having non-integer time lags using the concept of dynamic production function. In case that the time lags are integer or non-integer, the dynamic production function reflects well the situation under given environments. Experiments show that the proposed model can express the real system more accurately than the prior model can.
Purpose: Dynamic capabilities are acknowledged as pivotal factors facilitating the generation of competitive advantage and performance for enterprises across diverse sectors, notably within the food processing industry. This study endeavors to explore and examine the direct and indirect impact of dynamic capability factors, encompassing innovation capability, market orientation (customer orientation, supply chain orientation, competitor orientation), and digital orientation on the business performance of Vietnamese food processing enterprises. Research design, data and methodology: Research data was collected from 239 food processing enterprise managers and analyzed using partial least square - structural equation modeling. Results: With the exception of digital orientation, the study found evidence of the role of innovation capability and market orientation (customer orientation, supply chain orientation, competitor orientation) in the overall competitive advantage of Vietnamese food processing enterprises. Furthermore, the study underscores the contributions of innovation capability, market orientation and digital orientation in fostering performance of Vietnamese food processing enterprises. It also identifies the mediating role of competitive advantage in the relationship between dynamic capabilities and performance. Conclusions: Consequently, the study proposes a number of implications for food processing enterprise managers with the aim of establishing and enhancing competitive advantage and business performance in the future.
본 연구에서는 기업 경쟁력의 제고를 통하여 최적화된 경영환경을 조성하고, 기업의 효율성을 높이는데 필요한 혁신 수단인 공급사슬관리를 위한 동적역량의 활용 방향성과 전략을 찾을 수 있는 방안들에 대해 알아보고자 한다. 시장과 기술은 전략적 방향과 문화로 기업이 보유한 정형화된 동적역량에 맞추고, 프로세스에는 공급사슬관리를 위한 동적역량과 관련된 기술을 반영하여 활용할 때에 보다 높은 기업성과를 창출할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 시장지향성과 기술지향성이 기업성과에 미치는 영향과 동적역량이 기업성과에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하는데 그 목적이 있다. 연구 결과는 시장지향성과 기술지향성은 동적역량에 긍정적 영향을 미치고, 동적역량은 기업성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 동적역량은 시장지향성, 기술지향성과 기업성과 간의 관계를 매개하는 것으로 검증되었으며, 동적역량의 매개효과로 기업의 시장지향성과 기술지향성이 기업성과에 중요한 영향을 미치는 것으로 실증 분석되었다.
This paper considers a two-stage dynamic lot-sizing problem constrained by a supplier's production capacity. We derive an improved O($T^6$) algorithm over the O($T^7$) algorithm in van Hoesel et al. (2005).
Purpose - This paper investigates the relations among exploratory and exploitative supply chain management practices, competitive advantage, and firm performance. Design/methodology/approach - This study takes a hypothesis-generating study to capture the tradeoffs between exploration and exploitation and develops some hypotheses which involve the relations among SCM practices, competitive advantage, and short-term and long-term performance. Findings - Exploitative SCM practices have more positive effects on short-term performance rather than long-term performance, whereas exploratory SCM activities affect long-term performance. Further competitive strategy, environmental dynamism, and organizational slack moderates the relationship between SCM and performance. Exploitative SCM is more desirable when a firm uses low cost strategy, lacks slack resources, and faces stable environment, while exploratory SCM is more effective when a firm employs differentiation strategy, has slack resources, and confront dynamic environment. Research implications or Originality - In order to understand the performance effects of a variety of SCM practices, we should distinguish between exploitative and exploratory SCM activities. Further the relationship between SCM and performance may differ depending upon some contingent variables such as external environment, competitive strategy and organizational slack.
The bullwhip effect is known as the significant factor which causes unnecessary inventory, lost sales or cost increase in supply chains. Therefore, the causes of the bullwhip effect must be examined and removed. In this paper, we develop two analytical tools for the bullwhip effect control in supply chains. First, we develop the quantitative models for computing the bullwhip effect in a three-stage supply chain consisted of a single retailer, a single distributor and a single manufacturer when the fixed-interval replenishment policy is applied at each stage. The quantitative models are developed under the different conditions for the demand forecasting and share of customer demand information. They are validated through the computational experiments. Second, we develop a simulation-based decision support system for the bullwhip effect control in a more diverse dynamic supply chain environment. The system includes a what-if analysis function to examine the effects of varying input parameters such as operating policies and costs on the bullwhip effect.
기업물류에 있어 공급사슬 관리(SCM: Supply Chain Management)의 중요성이 높아짐에 따라 SCM 성과측정과 관련한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 그러나, 실제 상황에서 요구되는 SCM의 성능 척도는 운영의 효율성과 수요의 반응성을 동시에 고려해야 함에도 불구하고, 기존의 SCM 측정 및 관리 방식은 SCM의 일부분만을 측정대상으로 하거나, 과거의 성과를 중심으로 측정하기 때문에 운영의 효율성과 수요의 반응성 중 단지 하나의 성향만을 다루는 정적인 모델이라 할 수 있다. 따라서, 급변하는 기업 환경 및 시장환경에 원활하게 대응하고, 운영의 효율성과 수요의 반응성을 동시에 고려할 수 있는 동적인 정량화 모델의 개발이 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 이러한 점에 주목하여, 기능/전략적 측면에서 SCOR 모델의 핵심성과지표(KPI: Key Performance Indicators)를 활용하여 공급사슬 운영의 효율성을 파악하는 동시에, 수요변동에 따른 핵심성과지표의 반응성을 고려한 정량적인 방식으로 탄력적인 공급사슬의 측정 및 관리가 가능한 동적인 모델을 제안하였다.
This paper deals with a supplier-managed inventory(SMI) control for a two-echelon supply chain model with a service facility and a single supplier. The service facility is allocated to customers and provides a service using items of inventory that are purchased from the supplier, Assuming that the supplier knows the information of customer queue length as well as inventory position in the service facility at the time when it makes a replenishment decision, we identify an optimal replenishment policy which minimizes the total supply chain costs by reflecting these information into the replenishment decision. Numerical analysis demonstrates that the SMI strategy can be more cost-effective when the information of both customer queue length and inventory position is shared than when the information of inventory position only is shared.
Analytic models have been developed to solve integrated production-distribution problems in supply chain management (SCM). As one of major constraints in analytic models, capacity, which is the total operation time in this paper has mostly been known or disregarded assuming infinite capacity. Also, as major factors, machine processing time to fabricate or assemble a part or product at a certain machine center in production system and vehicle processing time to deliver a product to a customer by a certain vehicle in distribution system have been fixed and regarded as a static factor, But in the real systems significant differences exit between capacity and the required time to achieve the production-distribution plan and between processing time and consumed time to process a part or product. In this paper, capacity and processing times in the analytic model are considered as dynamic factors and adjusted by the results from independently developed simulation model, which includes general production-distribution characteristics. Through experiments, we obtain the more realistic solutions reflecting stochastic natures by performing the iterative analytic-simulation procedure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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