This paper is a study for the computerization program of incoming and outgoing processes of a number of parts and a great amount of material for producing products in flood industry, which was required by a medium-sized company located at Cheon-An. The program consists of four databases, one main form, seventeen subforms, and eight report forms. Concretely speaking, the four databases are prepared for products, semi-products, material, and reports, and the seventeen subforms are those for current inventory, used quantity, safty stock, product specification, etc. With the program, users can be helped and save manpower, time and cost in incoming and outgoing processes of parts and material for producing products and in their real time operation and decision-making.
This paper presents u-COEX, Ubiquitous-Collaborative Online shopping EXecution system, for small- and mediam- sized business enterprises, based on EPCglobal network. The system is taking advantage of RFID technology promises to optimize the critical processes in the Supply Chain Management. The system consists of five major functions: integrated order management, realtime monitoring and analysis system of sales and inventory, decision support system, integrating with EPCglobal and RFID technology, and u-catalog feature. The prototype implementation was developed for mass electronic market complex and the result revealed the feasibility to be applicable to real market.
The notion of technological adoption such as Radio Frequency Identification (RFID) has been examined in various domains such as supply chain management, inventory management and health care. However, there are several unanswered questions surrounding how this technology is adopted in disaster management. This study attempts to explore the potential of RFID in disaster management. The notion of Task-Technology Fit (TTF) is deemed suitable for this purpose and thus used as the theoretical framework that is further validated by employing multiple case studies. The empirical findings indicate that there are six key factors influencing the decision to adopt RFID in disaster management. Some relate to aspects of RFID when it is put into practice, namely cost, compatibility, standardisation, implementation and locatability; while the other key factor relates to privacy and security aspect of information. It is hoped that the findings of this research will inform disaster management organizations to better plan the adoption of RFID for their operations.
The introduction of new equipments to strengthen the competitiveness of enterprises is one of pretty important factors. Enterprises introducing new equipments strengthen competitiveness through productivity increasing, high quality maintenance, inventory reduction, improved design and production interface, simple scheduling process, low scrap rate, rework reduction, etc. Managers will work out the best equipment-replacing strategy through the appropriate combination of potential cost attributes and qualitative attributes difficult to quantify in accordance with the business purpose. This study is to present a method to select an equipment-replacing alternative through the decision-making model of Analytic Hierarchy Process in consideration of the differences of cost flow of the alternatives, taking into consideration tangible attributes and strategic intangible attributes.
Data mining is the method to find useful information for large amounts of data in database. It is used to find hidden knowledge by massive data, unexpectedly pattern, relation to new rule. The methods of data mining are association rules, decision tree, clustering, neural network and so on. Association rule mining searches for interesting relationships among items in a given large data set. Association rules are frequently used by retail stores to assist in marketing, advertising, floor placement, and inventory control. There are three primary quality measures for association rule, support and confidence and lift. We analyze Gyeongnam social indicator survey data using association rule technique for environmental information discovery. We can use to environmental preservation and environmental improvement by association rule outputs.
This study examined the role of apparel merchandisers’in Korea. Data were collected by interviewing 7 apparel merchandisers who had worked for major apparel manufacturers. The interviews were analyzed by use of chronologically sequenced events. Korean apparel merchandisers take part in planning and production of the merchandise, sales management, and promotion. Merchandisers’activities related to merchandise planning were as follows: analysis of fashion trend and market, concept evolvement, planning of assortment and volume assortment, time table set up, color pallette decision, fabrication, line adoption, pricing, line preview, production planning, and placing order of materials. Merchandisers’activities related to apparel production were planning and controlling production and consolidation. In sales, merchandisers analyze retail sales and control inventory by reorder or conducting markdown sale. In relation to promotion, apparel merchandisers monitor merchandise advertisement, and educate salesman.
The distribution center location and routing problem involves interdependent decisions among facility, transportation, and inventory decisions. The design of distribution system affects the customers' purchase decision by sets the level of customer service to be offered. Thus the lower product availability may cause a loss of demand as falls off the customers' purchase intention, and this is related to the firm's profit reduction. This study considers the product availability of the distribution centers as the measure of the demand level change of the demand points, and represents relation between customer service and demand level with linear demand function. And this study represents the distribution center location and routing to demand point in order to maximize the total profit that considers the products' sales revenue by customer service, the production cost and the distribution system related costs.
The objective of supply chain planning is to satisfy the requirements for minimizing inventory costs, transportation costs, and lead times throughout the supply, production and distribution stage dispersed geographically. Therefore, the supply chain planning system should have functionalities to resolve complex optimization problems that have characteristics of multi-stage and multi-product. Ant the system should also support collaborative decision making among distributed business partners. In this study, we proposed a distributed architecture for the supply chain planning system. To do this, we analyzed functional requirements by using IDEF-0(ICAM Definition-0) methodology, defined required components, and designed each component by using object-oriented methodology. We implemented a prototype system based on CORBA (Common Object Request Broker Architecture) to show that the proposed distributed architecture based on component technology is feasible and can solve supply chain planning problem collaboratively.
Hierarchical forecasting strategy does not always outperform direct forecasting strategy. The performance generally depends on demand features. This research guides the use of the alternative forecasting strategies according to demand features. This paper developed and evaluated various classification models such as logistic regression (LR), artificial neural networks (ANN), decision trees (DT), boosted trees (BT), and random forests (RF) for predicting the relative performance of the alternative forecasting strategies for the South Korean navy's spare parts demand which has non-normal characteristics. ANN minimized classification errors and inventory costs, whereas LR minimized the Brier scores and the sum of forecasting errors.
In this paper, we present a modeling approach to production planning for an actual production line and a heuristic method. We also illustrate the successful implementation of the proposed method on the production line. A heuristic algorithm called the push-back algorithm was designed for a single machine earliness/tardiness production planning with distinct due date. It was developed by combining a minimum slack time rule and shortest processing time rule with a push-back procedure. The results of a numerical experiment on the heuristic's performance are presented in comparison with the results of IBM ILOG CPLEX. The proposed algorithm was applied to an actual case of production planning at Woongjin Chemical, a leading manufacturer of filter products in South Korea. The seven-month execution of our algorithm led to a 24.5% decrease in the company's inventory level, thus demonstrating its practicality and effectiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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