This paper considers an Integrated one-vendor multi-buyer production-inventory model where the vendor manufactures multiple products In lot at Her associated finite production rates In the model. It is allowed for earth product to be shipped In lot to the buyers before the whole product production is not completed yet. Each product lot is dispatched to the associated buyer In a number or shipments. The buyers consume their products at fixed rates. The objective is to the production and shipment schedules in the Integrated system. which minimizes the mean total annual cost per unit time. The mean total annual cost consists or production setup cost inventory holding cost and shipment cost. For the model, an Iterative optimal solution procedure with shipment consolidation policy incorporated is derived. It is then tested through numerical experiments to show how efficient and effective He shipment consolidation policy is.
We consider the optimal ordering policy for a single-product two-stage inventory system where the main assumptions are as follows: (i) constant continuous demand only at stage 2, (ii) constant input (production) rate at stage 1, (iii) instantaneous delivery (transportation) from stage 1 to stage 2, (iv) backlogging is allowed only at stage 2, (v) an infinite planning horizon. Costs considered are ordering and linear holding costs at both stages, and linear shortage cost only at stages 2. By solving 9 different case problems, we have observed the general from of the optimal ordering policies for our model which minimizes the total cost per unit time. It is noticeable from this observation that the questionable but more often than not adopted assumption by many authors in determining the optimal potimal policy for multistage inventory systems, that the ordering (lot) sizes at each stage remain constant thruout the planning horizon, is not valid.
This paper proposes an efficient portfolio management methodology named sSPPM with consideration of risk and required return. sSPPM employs Markowitz's portfolio model to select securities and adopts ($s$, $S$) policy that is a well-known technique in the inventory control area to revise the current portfolio. Computational experiments using virtual stock prices generated by monte carlo simulation method as well as real stock ones of KOSPI for recent 4 years are conducted to show the excellence of the portfolio management under ($s$, $S$) policy framework. The result shows that sSPPM is remarkably superior to both 6 or 12 months based periodic portfolio revision method and market (KOSPI index).
We consider a supply chain consisting of a make-to-order manufacturer and N component suppliers and study the impacts of the number of suppliers on component inventory management. The manufacturer has full information and continuously observes the state of both component inventory level and customer backorders. Based on this information, the manufacturer determines whether or not to place a component purchasing order to a supplier among N suppliers even though some orders are in process by other suppliers. The goal of this paper is to numerically identify the manufacturer's purchasing policy which minimizes the total supply chain cost and the best choice of N. Our model contributes to the current literature in that the problem of simultaneously considering multiple outstanding orders and incorporating order setup cost into the model has not been covered yet. From numerical experiment, we investigate how much the policy with N suppliers can contribute to reducing the supply cost compared to the policy with a single supplier.
A stochastic model for an inventory system in which depletion of stock takes place due to random demand as well as random loss of items is studied under the assumption that the intervals between cussessive unit demands as well as those between cussessive unit losses, are independently and identically distributed random variables having negative exponential distributions with respective parameters .mu. and .lambda. It is further assumed that leadtime for each order is an outstanding-order-dependent random variable. The steady state probability distribution of the net inventory level is derived under the continuous review (S -1, S) inventory policy, from which the total expected coast expression is formulated.
A stochastic model for an inventory system in which depletion of stock takes place due to random demand as well as random loss of items is studied under the assumption that the intervals between successive unit demands, as well as those between successive unit losses, are independently and identically distributed random variables having negative exponential distribution with respective parameters. We have derived the steady state probability distribution of the net inventory level assuming negative exponential delivery time under the continuous review (S-1, S) inventory policy. Also we have derived the total expected cost expression and necessary conditions to be satisfied for an optimal solution.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제11권3호
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pp.631-641
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2004
In this paper, a model for an inventory whose stock decreases with time is considered. When a deliveryman arrives, if the level of the inventory exceeds a threshold $\alpha$, no stock is delivered, otherwise a delivery is made. It is assumed that the size of a delivery is a random variable Y which is exponentially distributed. After assigning various costs to the model, we calculate the long-run average cost and show that there exist unique value of arrival rate of deliveryman $\alpha$, unique value of threshold $\alpha$ and unique value of average delivery m which minimize the long-run average cost.
In this paper, we consider an integrated inventory system where a single supplier purchases and processes raw materials in order to deliver finished goods to a single buyer for effective implementation of Just-In-Time purchasing. An integrated JIT lot-splitting model of facilitating multiple shipments in small lots is developed in a JIT purchasing environment. Also, an iterative solution procedure is developed to find the order quantity for the finished goods and raw materials, and the number of shipments between buyer and supplier. We show by example that the integrated policy adopted by both buyer and supplier in a cooperative manner can provide them a greater economic benefit than seeking the local optimal inventory policy independently.
본 논문은 재구성가능생산시스템 환경에서 e-MarketPlace를 통한 거래상황을 도입한 주기적 검토 재고모형을 연구한다. 의사결정권자는 고객의 확률적 수요를 만족시키기 위해서 생산용량/생산량을 확장/축소하거나 e-Marketplace를 통해 긴급으로 재고를 보충/처리한다. e-MarketPlace로부터의 거래 시 재고의 보충/처리에 걸리는 리드타임은 시스템의 생산리드타임보다 짧지만, 단위거래비용(구매/판매비용)은 생산용량/생산량을 한 단위 확장/축소하는 비용보다 높기 때문에 각 대안들의 비용-리드타임간의 trade-off가 고려된다. 추가적으로 e-MarketPlace로부터 재고를 보충하거나 생산용량을 확장하는 경우 그 수량에 따른 규모의 경제를 고려하기 위해 고정 비용이 포함된다. 우리는 제안되는 모형의 최적 정책형태를 규정하기 위해 동적계획모형과 K-convexity 기법을 적용하고, base stock policy와 (s,S) type policy의 조합으로 구성된 최적 생산-재고관리 정책을 제시한다.
Inventory management of a product not to be produced any more has a great impact on the financial status of a company. Clearance pricing can make bigger sales volume together with great savings of inventory holding cost specially for a durable goods with relatively large inventory carrying cost and accordingly cash inflow can be improved. This paper deals with the inventory management by non-linear clearance pricing with the sales rate which depends on the accumulated sales volume and selling price.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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