Quantity discounts provide a practical foundation for supply chain inventory policies, improving the supplier's profit and reducing the buyer's inventory cost simultaneously. Traditional quantity-discount research, which deals with inventory coordination between a buyer and a supplier, is extended to a stationary stochastic environment. This research shows that the magnitude of the optimal discounts scheduled by the deterministic quantity discount models may not be large enough to cover the buyer's additional inventory stocking risks under uncertain conditions. As a result, the buyer's total inventory cost may often increase rather than decrease. In contrast, the proposed model allows the supplier to identify the discount level, which shares the buyer's amplified risk associated with temporary overstocking and ensures that both buyer and supplier benefit economically. The performance of the proposed model was tested in the continuous review environments via numerical experiments. The experimental results support the proposed method as a feasible alternative in coordinating inventory decisions under stochastic demand.
This work is based on the experience of active and successful organic marketing initiatives, and aims to provide advice for genuine and practical sustainability. To make successful marketing possible we describe, on the one hand, the main challenges of the market and policy environment for organic marketing initiatives and, on the other hand, key factors for management. Management planning is a key issue for successful marketing and is therefore the focus of special attention in this work. This paper summarises and highlights those key factors which influence the operations of an organic marketing initiative. These include the role of key individuals, the role of innovation, the importance of strategic planning and clear objectives, the role of coherence, motivation and identity, brand policy, the role of networks, the importance of market research, public funding, economies of scale, systematized cooperation, hazards and risks in general.
In railway business plan, operations require a strategic and sustained level of planned investment to ensure assets are fit for purpose over the whole of their planned life. Therefore it is essential that operator can confidently plan and predict capital investment requirements over a number of years. This research addresses that how the London Underground apply a systematic risk based approach to their health and safety planning and investment decision making. Through this case study, we investigate the elements of management system that includes arrangements for the ongoing identification of hazards, assessment of risks and the implementation necessary control measures. Risk based business planning processes are also addressed.
Quantitative risk assessments are related to implementing hazard analysis and critical control points (HACCP) by its potential involvement in identifying critical control points (CCPs), validating critical limits at a CCP, enabling rational designs of new processes, and products to meet required level of safety, and evaluating processing operations for verification procedures. The quantitative risk assessment is becoming a standard research tool which provides useful predictions and analyses on microbial risks and, thus, a valuable aid in implementing a HACCP system. This paper provides a review of microbial modeling in quantitative risk assessments, which can be applied to HACCP systems.
System risk is the totality of all safety risks to customers, employees, suppliers, and other third parties that arise due to system operations. To assess the risk of major hazards with the potential to cause fatality to the customers and other members of the public, quantitative risk assessment methodologies are used. This paper presents the general principles of risk based management approach to improve the safety of high risk systems such as aviation, railway, and nuclear power plants. For the suitable risk control arrangement, case studies of acceptable risk level, risk rating matrix, and safety management philosophy are presented.
Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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1999.05a
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pp.145-150
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1999
As proven petroleum reserves decline through continued production. exploration for new oil and gas resources will extend into environments which present significant economic risks arid technical hurdles. Since safety is one of the biggest concerns in drilling operations. the oil industry routinely trains its personnel in areas which are critical for safe and economical drilling procedures. One of these major areas is well control. A kick is defined as an unscheduled flow of formation fluids into a wellhole. A kick occurs whenever the resultant wellbore pressure is less than the formation pressure in an exposed zone capable of producing kick fluids. The typical causes of reduced wellbore pressure are insufficient mud weight. inadequate fluid level in the hole, and swabbing.(omitted)
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2019.11a
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pp.44-45
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2019
Tower cranes are essential equipments that play a key role in the overall process of large-scale construction projects, as well as high-rise apartments construction projects. Tower cranes hoist various loads near and over people, working in crowded environments, sometimes in overlapping work areas, and often under the constraints of time, budget, and labor. This work system further increases the safety risks of sites with inherently hazardous workplaces. The methodology of this research was based on a comprehensive inquiry of a team of experts, including safety managers and equipment managers of major construction companies and previous literature search. Due to the limited resources available to improve safety and prevent accidents, more attention should be paid to all parties involved in factors that have been evaluated to have a significant impact on site safety due to tower crane operations.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.28
no.5
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pp.563-582
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2021
This paper deals with developing a general class of accelerated sequential procedures and obtaining the associated second-order approximations for the expected sample size and 'regret' (difference between the risks of the proposed accelerated sequential procedure and the optimum fixed sample size procedure) function. We establish that the estimation problems based on various lifetime distributions can be tackled with the help of the proposed class of accelerated sequential procedures. Extensive simulation analysis is presented in support of the accuracy of our proposed methodology using the Pareto distribution and a real data set on carbon fibers is also analyzed to demonstrate the practical utility. We also provide the brief details of some other inferential problems which can be seen as the applications of the proposed class of accelerated sequential procedures.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.4
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pp.197-212
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2022
The study uses the audited financial statements of 26 Vietnamese commercial banks listed on the Ho Chi Minh City Stock Exchange (HOSE) and Hanoi Stock Exchange (HOSE) during the 2008-2018 period to estimate the system GMM model, which provides empirical evidence on the effect of the variables of customer deposit to total assets (DEPO) ratio, loan to assets (LTA) ratio, liquidity of commercial banks (LIQ), credit development (CRD) ratio, external funding (EFD) ratio, and credit loss provision (LLP) ratio on liquidity risk. The study confirms that commercial banks' internal factors play the most important role, and there is no empirical evidence on macro variables that affect liquidity risk. Finally, in accordance with the theoretical framework, the study uses an estimation method with the R language and the bootstrap methodology to give empirical proof of the nonlinear correlation and U-shaped graph between commercial bank size and liquidity risk. The importance of commercial bank size in absorbing and moderating the effects of liquidity shocks is demonstrated, however, excessive growth in commercial bank size would increase liquidity risk in commercial bank operations.
There are many attempts to apply AI technology to diagnose facilities or improve the work efficiency of the power industry. The emergence of new machine learning technologies, such as deep learning, is accelerating the digital transformation of the power sector. The problem is that traditional power systems face security risks when adopting state-of-the-art AI systems. This adoption has convergence characteristics and reveals new cybersecurity threats and vulnerabilities to the power system. This paper deals with the security measures and implementations of the power system using machine learning. Through building a commercial facility operations forecasting system using machine learning technology utilizing power big data, this paper identifies and addresses security vulnerabilities that must compensated to protect customer information and power system safety. Furthermore, it provides security guidelines by generalizing security measures to be considered when applying AI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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