The potato has been used as a part of key staple foods in Korea. Recently, the demand for the potato tends to increase due to its nutritional Quality, and the Quantity of imports has rapidly been increasing. Contamination of seed potato by pathogens especially could cause a severe reduction of total production. In order to solve the problem, Korea Research Insistute of Bioscience and Biotechnology(KBIBB) developed the new commodity called a "potato microtuber". Before its production and distribution, researches on new commodity should be undertaken in many aspects, especially in terms of economic aspects. The main objectives of this study are to measure the economic value of the potato microtubers and to forecast its spreading effects and to examine the Contingent Valuation Method(CVM) could be accepted in the economic analysis for a new agricultural product, here in potato microtubers. Through the regression results, the consumer behavior analysis had performed for potential users of potato microtubers, and through the demand function derived by the consequence of functional relationship, consumer's surplus was estimated.
2000년대는 디지털 시대, 정보기술의 시대로 유행의 회전속도도 빨라지고 있으며 개성화, 고급화된 소비자의 성향에 맞추어 주문식 소량생산 시대로 전환되어 가고 있다. 따라서 지금까지의 재래식 날염 생산 방식만으로는 경쟁력을 갖기 힘들고 변화하는 시장에 능동적으로 대처하고 섬유선진국으로 발전하기 위해서는 고부가가치 제품 생산으로 경쟁력을 확보해야 하며 소비자의 요구에 얼마나 신속히 대응할 수 있는 생산체제를 갖추고 있는가가 중요한 경쟁력 확보의 요인이 된다. 대량생산에 있어서는 재래식 스크린 날염이 속도나 생산비용에 있어 훨씬 경제적이지만 디지털 텍스타일 프린팅 시스템은 디자인에서부터 날염까지의 공정을 디지털화함으로써 제도, 분판, 제판의 복잡한 과정 없이 신속하고 정확하게 생산할 수 있는 다품종 소량생산에 적합한 날염방식으로 고부가 섬유제품의 생산에 있어 경쟁력이 있고 앞으로 환경문제를 생각할 때 더욱 기대되는 산업이라고 할 수 있다.
This article derives an analytic solution to determine the optimal size of multiple noncontinuous process and storage units. The total cost to be minimized consists of the setup cost of noncontinuous processing units and the inventory holding cost of feedstock/product storages. A novel approach, which is called PSW(Periodic Square Wave) model, is applied to represent the material flow among non-continuous units and storages. PSW model presumes that the material flow between unit and storage is periodic square wave shaped. The resulting optimal unit size has similar characteristics with the classical economic lot sizing model such as EOQ(Economic Order Quantity) or EPQ(Economic Production Quantity) model in a sense that the unit size is determined as the balance between setup and inventory holding cost. However, the influence of inventory holding cost of PSW model is different from that of EOQ/EPQ model. EOQ/EPQ model includes only the product inventory holding cost but PSW model includes all inventory holding costs around the non-continuous unit with proportional contribution. PSW model is suitable for analyzing interlinked process-storage system. The optimal lot size of PSW model is smaller than that of EOQ/EPQ model. This is quitea remarkable result considering that the EOQ/EPQ model has been is widely used since last half century.
본 연구에서는 프리캐스트 콘크리트(Precast Concrete; PC) 제작공장의 원자재 재고관리를 위한 세 가지 재고관리 정책, 정량 발주 방식, 정기 발주 방식, (s, S) 발주 방식의 성능을 비교·분석한다. 보다 현실적인 결론의 도출을 위해, 복수 원자재를 사용하는 PC 제작공장의 전체 공정을 대상으로 원자재 수요 및 공급 측면의 변동성을 고려하여 개발된 성능평가 도구인 ARENA 시뮬레이션 모델을 활용하였다, 성능 비교를 위해, 먼저 세 가지 재고관리 정책에 대해 경제적주문량(Economic Order Quantity; EOQ)을 초깃값으로 하여 OptQuest를 통해 재주문점, 주문량, 목표수준 및 주문주기 모수를 최적화하였다. 최적화 결과, 수요 및 공급 측면의 변동성을 고려하지 않는 EOQ 방식에 비해 재고관리 비용을 평균 97.28% 감소시킬 수 있었다. 이후, 프로젝트 발생 주기, 원자재 조달기간, 단위 품절비용 등 세 가지 영향 요인을 설정한 후 세 가지 재고관리 정책에 대한 성능 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 실시간 또는 매일 재고수준을 파악하여 주문 시점을 결정하는 정량 발주 방식과 (s, S) 발주 방식의 재고관리 비용이 고정 주문주기를 갖는 정기 발주 방식보다 각각 30.6%와 27.9% 낮게 나타났다. 또한, 재고관리 비용은 프로젝트 발생 주기를 제외한 원자재 조달기간과 단위 품절 비용 요인에 의해 영향을 받는 것으로 나타났지만, 그 차이는 2.17%와 2.09%로 수요 및 공급의 변동성 대응을 위한 모수 최적화 과정으로 인해 크지 않았다.
This paper considers the problem of optimally choosing the sub-process means of a mixture production process where two important ingredients are mixed. The quantity of each ingredient is controlled through each corresponding sub-process. The values of the sub-process mean directly affect the defective rate, production, scrap and reprocessing costs for the mixture production process. After inspecting every incoming item, each conforming item is sold in a regular market for a fixed price and any nonconforming item is scraped. A model is constructed on the basis of the selling price, production, inspection, and scrap and reprocessing costs. The goal is to determine the optimum sub-process mean values based on maximizing expected profit function relating selling price and cost components. A method of finding the optimum sub-process means is presented when the quantities of the two ingredients are assumed to be normally distributed with known variances. A numerical example is given and numerical studies are performed.
본 연구는 일괄주문이 가능한 원자재를 갖는 생산시스템의 생산 및 재고에 관한 통합모형을 제시하였다. 최종 제품의 경제적 생산량과 각 원자재의 경제적 주문량을 동시에 결정하기 위한 탐색적 방법이 제안되었으며 본 연구의 유용성을 뒷받침하기 위하여 제지공장의 사례연구를 행하였다.
Genetic modification enables modification of target genes or genome structure in livestock and experimental animals. These technologies have not only advanced bioscience but also improved agricultural productivity. To introduce a foreign transgene, the piggyBac transposon element/transposase system could be used for production of transgenic animals and specific target protein-expressing animal cells. In addition, the clustered regularly interspaced short palindromic repeat-CRISPR associated protein 9 (CRISPR-Cas9) system have been utilized to generate chickens with knockout of G0/G1 switch gene 2 (G0S2) and myostatin, which are related to lipid deposition and muscle growth, respectively. These experimental chickens could be the invaluable genetic resources to investigate the regulatory pathways and mechanisms of improvement of economic traits such as fat quantity and growth. The gene-edited animals could also be applicable to the livestock industry.
This paper proposes a way of designing of a global logistics system for "the international cooperative global complementary production system" (ICGCPS) constructed in ASEAN region. ICGCPS is a global production system with several production bases located in a number of countries. In order to assemble the final products and sell them in the domestic market, each production base produces only special kinds of components and parts with the total demand required all the participating countries, and supplies them to the other production bases each other. In the ICGCPS, there are a number of important decision-making problems such as identifying which countries are suitable to produce specified components and parts, and deciding how to transport components and parts between the production bases. In the initial period of this system, each production base focused on its domestic market so that the final products it produced were sold only in the country where the base was located. Recently, some production bases have expanded sales to overseas markets. Taking this fact into account, we propose a production and transportation planning model in this paper that takes into account the export quantity of the final products, formulating it into a mathematical programming problem. Using this, we propose a way for managing the supply chain processes of the ICGCPS in order to improve performance measurements such as the total lead-time, the inventory quantity at the depot and the average rate of loading. A numerical example is presented to clarify the procedure proposed in this paper.
This paper studies an economic manufacturing quantity (EMQ) model with two types of failures and planned preventive maintenance of the production facility. One is a type I (major) failure which should be corrected by a failure maintenance and the other is a type H (minor) failure which can be minimally repaired without interrupting the production run. The objective is to determine the lot size and preventive replacement policy minimizing the long-run expected cost per unit time. We consider a control policy with a constant production lot size and preventive maintenance after completing n production runs. It is assumed that both preventive and failure maintenance times are random and the demand arriving during a stock-out period is lost. An expression for the expected cost per unit time is obtained in the general case. A special case is discussed and numerical results are provided.
There are many cases of production processes which intermittently produce several different kinds of products for stock through one set of physical facility. In this case, an important question is what size of production run should be prduced once we do set-up for a product in order to minimize the total cost, that is, the sum of the set-up, carrying, and stock-out costs. This problem is used to be called scheduling of multiple products through a single facility in the production management field. Despite the very common occurrence of this type of production process, no one has yet devised a method for determining the optimal production schedule. The purpose of this study is to develop quantitative analytical models which can be used practically and give us rational production schedules. The study is to show improved models with application to a can-manufacturing plant. In this thesis the economic production quantity (EPQ) model was used as a basic model to develop quantitative analytical models for this scheduling problem and two cases, one with stock-out cost, the other without stock-out cost, were taken into consideration. The first analytical model was developed for the scheduling of products through a single facility. In this model we calculate No, the optimal number of production runs per year, minimizing the total annual cost above all. Next we calculate No$_{i}$ is significantly different from No, some manipulation of the schedule can be made by trial and error in order to try to fit the product into the basic (No schedule either more or less frequently as dictated by) No$_{i}$, But this trial and error schedule is thought of inefficient. The second analytical model was developed by reinterpretation by reinterpretation of the calculating process of the economic production quantity model. In this model we obtained two relationships, one of which is the relationship between optimal number of set-ups for the ith item and optimal total number of set-ups, the other is the relationship between optimal average inventory investment for the ith item and optimal total average inventory investment. From these relationships we can determine how much average inventory investment per year would be required if a rational policy based on m No set-ups per year for m products were followed and, alternatively, how many set-ups per year would be required if a rational policy were followed which required an established total average inventory inventory investment. We also learned the relationship between the number of set-ups and the average inventory investment takes the form of a hyperbola. But, there is no reason to say that the first analytical model is superior to the second analytical model. It can be said that the first model is useful for a basic production schedule. On the other hand, the second model is efficient to get an improved production schedule, in a sense of reducing the total cost. Another merit of the second model is that, unlike the first model where we have to know all the inventory costs for each product, we can obtain an improved production schedule with unknown inventory costs. The application of these quantitative analytical models to PoHang can-manufacturing plants shows this point.int.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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