The aim of the paper is to solve the problem of customer reduction due to the difficulty of parts sourcing which impacts production delay and delivery delay in SC networks. Furthermore, this paper is to suggest the new inventory policy of MTS in order to solve the problem of current inventory policy. In order to compare two policies, a LCD maker is selected as a case study and the real data for 2007 years is used for simulation input. The maker uses MTO policy for parts sourcing which has the problem of lead time even if it has some advantage of inventory cost. Based on current process. The simulation program of AS-IS model and TO-BE model using ARENA 10 version is developed for evaluation. In a result, the order number of two policies shows that MTO is 52 and MTS is 53. However the quantity of order shows big difference such that MTO is 168,460 and MTS is 225,106. Particularly, the lead time of new inventory policy shows much shorter that that of MTO such that MTO 100 is days and MTS is 16 days. In spite of short lead time by MTS policy, new policy has to take burden of inventory cost per year. Total inventory cost per year by MTS policy is US$ 11,254 and each part inventory cost is that POL is US$ 1,807, LDI is US$ 2,166 and Panel is US$ 7,281. The implication of the research is that the company has to consider the cost and the service simultaneously in deciding the inventory policy. In the paper, even if the optimal point of deciding is put into tactical area, the ground of decision is suggested in order to improve the problem in SC networks.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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한국시뮬레이션학회 2003년도 추계학술대회 및 정기총회
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pp.127-132
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2003
현재의 네트워크는 다양한 서버, 라우터, 스위치 등 여러 장치들로 구성된 복잡한 구조를 가지고 있다. 정책 기반의 프레임워크는 복잡한 네트워크를 단순화하고 자동화하여 관리할 수 있는 도구를 제공한다. 본 논문에서는 여러 보안 시스템 모델들이 사용할 수 있는 취약성 정보들을 집약시킴으로써 보안 시스템간의 정보 공유를 쉽게 할 수 있는 SVDB (Simulation based Vulnerability Data Base)를 구축하였다. 또한 SVDB를 활용하여 보안 규칙을 유도하고 유도된 보안 규칙을 정책 기반 프레임워크에 적용할 수 있는 환경을 구성하였다. 정책 기반의 프레임워크에서 취약점 데이터베이스를 이용한 정책 유도와 적용을 검증하기 위해 서비스 거부 공격 (Denial of Service)과 Probing 공격을 사용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 정책 기반의 프레임워크에서 보안 시뮬레이션을 수행함으로써 적용될 보안 정책이 기대되는 대로 동작하는지 검증할 수 있는 환경을 제공할 수 있을 것이다.
The appointment system is widely used to facilitate customer access to service in many industries including healthcare and others. Because of its importance, much research has investigated how to build an effective appointment policy under various environments. However, most research has considered a single-server service system. The objective of this work is to evaluate several appointment policies in a two-stage service system in which multiple servers are available and build separate appointments at the second-stage. In such a system, we propose and evaluate the staggering appointment policy. Simulation experiments indicate that the proposed staggering appointment policy outperforms other traditional appointment policies in terms of customer waiting time, server idle time, and the number of customers who are later to scheduled appointments.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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제29권2호
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pp.61-66
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2024
This paper aims to design a simulation for path-finding of objects in a simulation or game environment using reinforcement learning techniques. The main feature of this study is that the objects in the simulation are trained to avoid obstacles at random locations generated on a given track and to automatically explore path to get items. To implement the simulation, ML Agents provided by Unity Game Engine were used, and a learning policy based on PPO (Proximal Policy Optimization) was established to form a reinforcement learning environment. Through the reinforcement learning-based simulation designed in this study, we were able to confirm that the object moves on the track by avoiding obstacles and exploring path to acquire items as it learns, by analyzing the simulation results and learning result graph.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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제15권8호
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pp.181-192
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2010
We develop a dispatching policy for stochastic scheduling simulation especially for a continuous manufacturing system with machine breakdowns. The proposed dispatching policy computes an urgency index with the consideration of re-heating, setup cost and remaining due date. Prioritized by the index, we execute swapping or reassigning material sequences so as to minimize the total penalty cost. To evaluate the performance of the proposed policy, a discrete event simulation is developed. With 200 data sets and 20 iterations, we compare the performance of the urgency policy with those of SPT (Shortest Processing Time) and FCFS (First Come First Serve) which are the most common policies. The result shows that the proposed policy consistently gives the lowest total costs by reducing the penalty costs for lateness.
This paper analysed the impact of return policy as a coordination mechanism for decentralized supply chain with one capacitated supplier and two competing retailers under random demand distribution. In this study, Shortage gaming also considered to reflect a competing environment of two retailers. System dynamics approach was used to model the baseline two echelon supply chain and return policy on it. Given each of 4 experiment settings being used for 100 simulations with different random seeds, 400 random samples were used in a t-test. The result show that return policy significantly enhance the supply chain profits and fillrates. The analysis suggest that the supply chain performance can be build up by implementing a return policy even though under consideration of a capacitated supplier and competing retailers.
The purpose of this study is to examine measures to improve government's supply oriented housing policy in population declining cities. For this purpose, system dynamics simulation method was used to build urban-housing model and different sets of housing policies were tested to see their impact on local housing problems. Simulation result shows that there is no best set of housing policies that can solve all housing problems in population declining cities. It also indicates that housing policy that solve one type of problems can worsen other type of problems. Housing policy that increases population size has negative effect of housing oversupply. It also increases proportion of old houses in population declining cities. However, housing policy that makes city younger with newer houses tends to increase housing shortage and housing price. So, policy choice needs to be made with clear understanding of trade off between different policies. The result also shows it is difficult to expect a full scale effect of housing policy on local housing problems unless it is executed with regional economic development policy because local housing problems are so closely related with local economic problem in population declining local cities.
This study aims to analyze the feedback loops and policy simulation of price fluctuation of Korean Cattle. The Korean Cattle market shows the 'Cycle of Beef' since 1970. In general, the market for agricultural commodities exhibit repeated cycles of prices and production. Why Beef products market in Korea shows the fluctuation of cattle and beef price repeatedly for forty years? To find an answer, this paper explores the feedback structure of the dynamics of the beef market by the systems thinking and build a stock-flow diagram model for the simulation of future behavior of the market sector of the Cattle. The dynamic simulation model was developed to identify and analyze the cyclical behavior among many variables, which is the number of cattle (calves, cow, etc.), the price of cattle, the demand for beef, the desirable number of cattle, slaughter, etc. The results of this study demonstrate that dominant feedback loops between the number of cattle and livestock prices. The demand for Beef and slaughter with time delay, also the results of the simulation to explain the persistence of future price fluctuations and actions meat market until 2025.
This paper studies an optimal policy for a certain class of (s, S) inventory control systems, where the demands are characterized by the renewal arrival process. To minimize the average cost over a simulation period, we apply a stochastic optimization algorithm which uses the gradients of parameters, s and S. We obtain the gradients of objective function with respect to ordering amount S and reorder point s via a combined perturbation method. This method uses the infinitesimal perturbation analysis and the smoothed perturbation analysis alternatively according to occurrences of ordering event changes. The optimal estimates of s and S from our simulation results are quite accurate. We consider that this may be due to the estimated gradients of little noise from the regenerative system simulation, and their effect on search procedure when we apply the stochastic optimization algorithm. The directions for future study stemming from this research pertain to extension to the more general inventory system with regard to demand distribution, backlogging policy, lead time, and inter-arrival times of demands. Another direction involves the efficiency of stochastic optimization algorithm related to searching procedure for an improving point of (s, S).
This study investigates impact of smoothed replenishment ordering policy on the performance measures such as lead time, order fulfillment ratio, and inventory cost. We consider a two-echelon supply chain: a single retailer orders using smoothed order up to replenishment policy and a manufacturer produces the retailer's orders on a make to order basis. Simulation result confirms that lead time from the manufacturer can be reduced by smoothed ordering policy as expected. However, smoothing orders may deteriorate the customer order fulfillment ratio and inventory cost in a retailer. We also observe that variance of manufacturing time contributes more than mean of manufacturing time to both order fulfillment ratio and inventory cost. Therefore, variability of upstream manufacturing time should be minimized.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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