Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.31
no.4
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pp.35-47
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2006
This paper considers an integrated scheduling problem for consecutive production and delivery stages in a two-stage supply chain. The Production is performed on a single facility and then the finished products are delivered to the customer by capacitated multiple vehicles. The objective of this paper is to obtain job sequencing and delivery batching minimizing the total cost of the associated WIP inventory, finished product inventory and delivery. The inventory cost is characterized by the sum of weighted flowtime. The delivery cost is proportional to the required number of delivery batches. Some polynomial-solvable cases are derived. For the general case, two efficient heuristic algorithms are suggested, and then the heuristics are tested through some numerical experiments.
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.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.34
no.4
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pp.25-34
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2011
In this paper, we investigate an inventory system where a single manufacturer purchases and processes raw materials in order to deliver finished goods to multiple retailers. Earlier study in this type of supply chain only consider a single raw material in order to produce finished goods, but we consider multi-raw materials in order to produce finished goods. Also, we develop an iterative solution procedure to find the order quantity for the finished goods and raw materials, and the number of shipments between manufacturer and retailers that minimizes the total cost per unit time of the raw materials ordering and holding, manufacture's setup and finished goods holding, the retailer's ordering and inventory holding. Numerical examples are presented to illustrate that jointly considering the total cost results in less total cost than that of considering them separately.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.35
no.4
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pp.83-97
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2012
In this paper, we consider a single-manufacturer single-buyer supply chain problem where a single manufacturer purchases and processes raw materials into a family of items in order to deliver a family of items to a single buyer at a fixed interval of time for effective implementation of Just-In-Time Purchasing. An integrated multi-item lot-splitting model of facilitating multiple shipments in small lots between buyer and manufacturer is developed in a JIT Purchasing environment. Previous research on the integrated model assumed that the manufacturer orders raw materials m (integer) times for every production run (lot multiplier policy for the raw material). In this paper, we consider a generalized policy in the replenishment of raw materials, allowing lot multiplier policy and lot splitting policy. An iterative solution procedure is developed to find the order interval for finished goods and raw materials, and number of shipments between buyer and manufacturer. We show by numerical example that when the integrated policy is adopted by both buyer and manufacturer in a cooperative manner, both parties can benefit.
In this paper we propose an effective genetic algorithm for solving the integrated inventory and routing problem of supply chain composed of multi-warehouses and multi-retailers. Unlike extant studies dealing with integrated inventory and routing problem of supply chain, our model incorporates more realistic aspect such as positive inventory at the multi-warehouses under the assumption of inventory policy of power of two-replenishment-cycle. The objective is to determine replenishment intervals for the retailers and warehouses as well as the vehicles routes so that the total cost of delivery and inventory cost is minimized. A notable feature of our algorithm is that the procedure for evaluating the fitness of objective function has the computational complexity closing to linear function. Computational results show effectiveness of our algorithm.
It is necessary for retailers to determine the optimal ordering policy of products considering supply disruptions due to a natural disaster and a production process failure as quality and machine breakdowns. Under the situation, a dualsourcing supply chain (DSSC) is one of effective SC for retailers to order products reliably. This paper proposes the optimal ordering policy of a product in a DSSC with a retailer and two manufacturers. Two manufacturers may face supply disruptions due to a natural disater and a production process failure after they received the retailer's order of products. Here, two scenarios of demand information of products are assumed: (i) the demand distribution is known (ii) mean and variance of the demand are known. Under above situations, two types of DSSC are discussed. Under a decentralized DSSC (DSC), a retailer determines the optimal ordering policy to maximize his/her total expected profit. Under the integrated DSSC (ISC), the optimal ordering policy is determined to maximize the whole system's total expected profit. Numerical analysis investigates how demand information and supply disruptions affect the optimal decisions under DSC and ISC. Besides, profitability of supply chain coordination adjusting the wholesale price is evaluated to encourage the optimal decision under ISC.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.31
no.2
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pp.120-126
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2005
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.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2008.10a
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pp.267-284
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2008
Consider a supply chain where products are produced at a manufacturing system, shipped to a distribution center, and then supplied to customers. The distribution center controls inventory based on a base-stock policy, and whenever a unit of product is demanded by a customer, an order is released to the production system. Unsatisfied demand is backordered, and the inventory and backordered units are a function of the base-stock level. The manufacturing system is modeled as an M/M/s/c queueing system, and orders exceeding the limited buffer capacity are blocked and lost. The throughput of the manufacturing system and the steady state distribution of the outstanding orders are functions of number of servers and buffers of the manufacturing system. There is a profit obtained from throughput and costs due to servers and buffers of the manufacturing system, and also costs due to inventory positions of the distribution center, and we want to maximize the total production profit minus the total cost of the supply chain by simultaneously determining the optimal number of servers and buffers of the manufacturing system and the optimal base-stock level of the distribution center. We develope two algorithms, one analytical but without guarantee of the optimal solution and one optimal but without complete analytical proofs. The problem integrates strategic problem of the manufacturing system with tactical problem of the distribution center in a supply chain.
Most companies in automobile part industry need a SCM (Supply Chain Management) system under the cooperation with suppliers for assembling a automobile. Automobile part industry has a industry feature of hierarchical structure like 1st, 2nd, 3rd vendors. Recently, new cases to implement RFID (Radio Frequency Identification) technology appear in various areas required for integrated information system. Especially, supply chain environment in automobile part industry turns toward ubiquitous computing environment. Most companies in automobile part industry are interested in implementing RFID-based supply chain management system, which makes them shorten the business process, share the transaction information, and enhance the collaborative relationship between trading partners. This paper intends to implement RFID technology in the physical distribution area of automobile part industry such as warehousing, delivering, inventory management. The purpose of this paper is to improve the collaborative relationship of supply chain network using RFID applied to u-SCM system in ubiquitous computing environment. The contribution of this paper is to suggest a new system approach to transform existing business process into new business process through designing and implementing a RFID based SCM system using UML techniques.
The integrated supply chain of business partners for e-Commerce in cyber space is defined as Logistics Chain if the cooperative activities are logistics-related. Logistics Chain could be managed effectively and efficiently by cooperative technologies of logistics chain execution. In this paper, we propose a routing and scheduling algorithm based on the Tabu search by adding geographical information into existing constraint for pick-up and delivery process to minimize service time and cost in logistics chain. And, we also consider an uncertainty processing for the tracing of moving object to control pick-up and delivery vehicles based on GPS/GIS/ITS. Uncertainty processing is required to minimize amount of telecommunication and database on vehicles tracing. Finally, we describe the Logistics Chain Execution (LCE) system to perform plan and control activities for postal logistics chain. To evaluate practical effects of the routing and scheduling system, we perform a pretest for the performance of the tabu search algorithm. And then we compare our result with the result of the pick-up and delivery routing plan generated manually by postmen.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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