대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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pp.36-45
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1993
This paper presents a model and a heuristic procedure to design production planning and transportation scheduling systems of critical items, components and products on the basis of material requirement planning concept and transportation planning model. These systems are stemmed from a multi-site multi-product production company in a international economic zone. An example is provided to validate the heuristic procedure developed.
This paper addresses sensitivity analysis for a deterministic multi-period production and inventory model. The model assumes a piecewise linear cost structure, but permits backlogging of unsatisfied demand. Our approach to sensitivity analysis here can be divided into two basic steps; (1) to find the optimal production policy through a forward dynamic programming algorithm similar to the backward version of Zangwill [1966] and (2) to apply the penalty network approach by the author [1986] in order to derive sensitivity ranges for various model parameters. Computational aspects are discussed and topics of further research are suggested.
In this paper, we propose a stochastic LP model for determining an optimal input quantity in a single-product multi-stage production system with random yields. Due to the random yields in our model, each stage of the production system can result in defective items, which can be re-processed or scrapped at certain costs. We assume that the random yield at each stage follows an independent discrete empirical distribution. Compared to dynamic programming models that prevail in the literature, our model can easily handle problems of larger sizes.
We study the firm's strategy to price its products and plan the spare parts manufacturing so as to maximize its profit and at the same time to fulfill its commitment to providing the customers with the key parts continuously over the relevant decision time horizon, i.e., the production plus warrantee period. To examine the research question, we developed and solved a two-stage optimal control theory model. Our analysis suggests that if the cost to produce the spare part during the warrantee period is more expensive than that during the production period, the firm should increase its sales price gradually throughout the production period to control its sales. In addition, during the production period it is optimal for the firm to produce the spare parts more than needed so that the overproduced spare parts can be used to partially meet the demand during the warrantee period. We conducted numerical analysis to investigate the sensitivity dynamics among key variables and parameters such as inventory holding cost, unit spare part production costs, part failure rate, and parameters in the demand function.
Up to the present, the evaluation measures in the production and inventory management have been studied under the pre-condition that the costs for major factors(e.g,. cost of carrying inventory, cost of demand shortage) are given easily, although in practice, it is difficult. The case in which multiple participants have a different viewpoints in production and inventory management has not been studied, in spite of its frequent occurrence. This study suggests a production and inventory model with multiple objectives corresponding to major factors and the related interactive algorithm based on the preference structures of participants. The problem can be solved through a weighting vector generated by an interaction with participants. The concept of equity is also used in order to guarantee the reasonable distribution of group utility in determining the individual relative weights of participants. This study includes the reality of the model and the decision process in the production and inventory management.
Modeling the production process is a necessary and essential aspect of the production planning. This paper introduces a theoretical model of the multi-stage production process. A multi-stage production process is regarded as a network of interrelated production activities which use system exogenous inputs of goods in production and the intermediate products transfers between activities to produce final products. Our model is characterized by (1) a few of the production-related assumptions and (2) two types of elements "goods and activities" that are represented in terms of the network terminology. This model is different from the another multi-stage production models, so-called production network models in relation to the production-theoretical concept. It is not based on the concept of the production correspondence and the activity production functions, but the technology model of Koopmans. Koopmans.
In Korea Small-medium Companies Constitutes 96.5% of all of the mining and manufacturing industries, about 35.7% of the total production of value added business, an average of 35% of the actual export of industrial goods and 47.6% of employment since present at the end of 1979. Now then Small-medium Industry Companies organization style constitutes 78.6% of a form of private company and 81.2% of the total on an small scale under 50 persons inregular employee. Specially, the trouble of business management of the mining and manufacturing Companies in Korea are constituted average 28.3% of production management ill the worst trouble of business management from 1973 to 1979 and small-medium industry Companies are the same of about more than 30% of production management in the trouble of business management. In this cases, the status of production management is effected by small-medium industry companies are the style of non-system and non-organization, but then 13parts in production management operations have the many trouble problems. In this circumstances a change for the better of production management operations in small medium industry companies are suggested the application effects and achievement points of production management, it is suggested a kind of variety and a small quantity, production management system of small-medium industry Company. And then Industrial Engineering technics is applied systematic route and the company grow more than better its physical condition for the improve productivity applied system approach for production management. There for the chapter 4-5 of this paper treats of a rational production management system approach, it make a emphatic major point of high level of economic growth of small medium Industry enterprise.
This paper investigates the application of the computer method COMSOAL (Computer Method of Sequencing Operations for Assembly Lines) to the process routing (PR) problem with multiple objectives. In any computer aided process planning (CAPP) system, one of the most critical activities for manufacturing a part could be to generate the sequence that optimizes production time, production cost, machine utilization or with multiple these criteria. The COMSOAL has been adopted to find the optimum sequence of operations that optimizes two major conflicting criteria : production cost and production quality. The COMSOAL is here slightly modified to simultaneously generate and evaluate a set of possible solutions (called as population) instead of processing a solution stepwise in each iteration. The significant features of the COMSOAL include : no parameters settings needed, and a guarantee of feasible solutions. Experimental results show that COMSOAL is a simple but powerful method to quickly generate multiple feasible solutions which are as good as the ones obtained from several other well-known process routing algorithms.
We design an integrated production management system that incorporates management tasks of procurement of materials, production, and marketing. It includes MRP simulation on small or medium sized companies, design of databases, and definition of relevant objects in production environments. The system has been designed using object-oriented programming concept not only to represent the real-world situation easily, but also to help system integration. Graphics-User Interface(GUI) is also employed for the efficiency of production planning.
This paper presents a production planning algorithm for minimizing the costs of production and subcontracting in SCM (supply chain management) environment. In our SCM environment, the several local plants that aye dispersed geographically produce parts and products. In this environment, we have to decide the production volumes of both parts and products considering the BOM (bill-of-material) structure to meet the fixed order quantity or forecasted demand quantity. Each plant produces the specified parts of product with finite production capacity. There exist subcontracting decisions relevant to the production capacity of each plant except the core process plant, and when we use the subcontractor's capacities we should be charged for the fixed subcontracting fees. The objective of this study is to solve the production planning problem, which minimizes the total costs of production, inventory, setup, and subcontracting under constraints of production and subcontracting capacity. For this problem, an integrated production planning model based on the multi-level capacitated lot sizing problem was formulated, and efficient decomposition algorithm was proposed. The experimental investigation shows that the proposed heuristic generates quite good solutions at very low computational costs.
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