The Kanban system in Just-In-Time (JIT) production is very effective in reducing the inventories when consumption rate of the final product is relatively stable. When large fluctuations exist in the consumption rate, a new production ordering policy in which the production order quantity is determined by smoothing the demands exponentially is more suitable. This new ordering policy has not been investigated sufficiently. In this research, a multi-stage production and inventory system with stock points for materials and finished items located at each stage is considered. Approximations of average inventories at each stage in the system are derived theoretically. Numerical simulations are carried out to assess the accuracy of approximations and to evaluate the effectiveness of the new ordering policy as compared with the Kanban system. As a result, it is shown that the new ordering policy can achieve significantly lower inventory costs than the original Kanban system. The new ordering policy thus emerges as a key concept for an effective supply chain management.
It is necessary for retailers to determine the optimal ordering policy of products considering supply disruptions due to a natural disaster and a production process failure as quality and machine breakdowns. Under the situation, a dualsourcing supply chain (DSSC) is one of effective SC for retailers to order products reliably. This paper proposes the optimal ordering policy of a product in a DSSC with a retailer and two manufacturers. Two manufacturers may face supply disruptions due to a natural disater and a production process failure after they received the retailer's order of products. Here, two scenarios of demand information of products are assumed: (i) the demand distribution is known (ii) mean and variance of the demand are known. Under above situations, two types of DSSC are discussed. Under a decentralized DSSC (DSC), a retailer determines the optimal ordering policy to maximize his/her total expected profit. Under the integrated DSSC (ISC), the optimal ordering policy is determined to maximize the whole system's total expected profit. Numerical analysis investigates how demand information and supply disruptions affect the optimal decisions under DSC and ISC. Besides, profitability of supply chain coordination adjusting the wholesale price is evaluated to encourage the optimal decision under ISC.
Three types of repair-ordering polices for the production facility with r-out-of-n configuration are considered. Policies are characterized by states of the system and two types of lead times ; regular lead time and expedited lead time. Optimum repair-ordering policy is determined by minimizing the cost rate for the system. Optimum policy consists of the type of policies and repair-ordering time. Variations of the optimum policies are observed with respect to variations of lead times and associated ordering costs and downtime cost, respectively.
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.
There are a lot of raw materials, work-in-processes and finished goods in manufacturing industry. Here, the less stock of materials and work-in-processes manufacturing industry has, the worse the rate of the production is. Inversely, the more manufacturing industry has, the more expensive the cost to support them is. Thus, it is important for us to balance them efficiently. In general, inventory problems are to decide appropriate times to produce goods and to determine appropriate quantities of goods. Therefore, inventory problems require as more useful information as possible. For example, there are demand, lead time, ordering point and so on. In this paper, we deal with an optimal ordering policy on both way substitutable two-commodity inventory control system. That is, there is a problem of how to allocate the produced two kinds of goods in a factory to m areas so as to minimize the total expected inventory cost. The demand of each area is probabilistic, and we adopt the exponential distribution as a probability density function of demand. Moreover, we provide numerical examples of the problem.
The performance of Storage assignment policies is traditionally evaluated with the storage capacity of and AS/RS taken as given. However, the storage capacity is closely related to the inventory model used in real situations. This paper presents a model of evaluating the performance of three storage policies(random storage, class-based storage, and full turnover-based storage) considering production lot-sizing simultaneously with storage assignment of inventory items. The objective of the model is to achieve a balance of warehouse throughput and space requirements such that a total of material handling cost, production ordering cost, and inventory holding cost is minimized. The effects of the parameters involved in the model are investigated on the performance of each storage policy through example problems.
This paper analyzes a dynamic lot-sizing problem, in which the order size of multiple products and a single container type are simultaneously considered. In the problem, each order (product) placed in a period is immediately shipped immediately by containers in the period and the total freight cost is proportional to the number of each container type employed. Also, it is assumed that backlogging is not allowed. The objective of this study is to determine the lot-sizes and the shipping policy that minimizes the total costs, which consist of ordering costs, inventory holding costs, and freight costs. Because this problem is NP-hard, we propose a heuristic algorithm with an adjustment mechanism, based on the optimal solution properties. The computational results from a set of simulation experiment are also presented.
The ultimate goal of inventory management is to decide the timing and the quantity of ordering in response to uncertain demands. Recently, some researchers have focused upon an impact of distortions in the information, e.g., customer order cancellation, on an economical inventory policy. The customer order cancellation is considered a kind of distortions in demands, because a demand that is eventually cancelled is equivalent to a phony demand. Also, there are some additional distortions in the inventory information. For instance, the procurement of suppliers may include some nonconforming items as a result of imperfect production and inspection by the suppliers, and/or damage in transit. The nonconforming item should be considered a kind of distortions in the inventory information, because the nonconforming item is equivalent to a phony stock. In this article, we consider an inventory model under the situation that customers can cancel their orders and the procurement of suppliers may include some nonconforming items. Then, we introduce the customer order reservation into the inventory model for the purpose of avoiding the costly backlogs, because the customer order reservation gives retailers a period to fulfill customer's requests. We formulate a periodic review (s, S) inventory model and investigate the economical operation under the situation mentioned above. Further, through the sensitivity analysis, we show the impact of these distortions and the effect of the customer order reservation on the inventory policy.
OSC (Off-Site Construction)기반의 PC구조는 기존의 시공 환경을 현장중심에서 공장생산-운반-현장조립의 단계로 전환하는 건설산업 혁신의 대표적 방안으로 거론된다. 그러나, 최근까지의 PC공법 관련 연구는 개별 부재의 기능개선과 생산성 증대를 위한 생산 체계 개선을 중심으로 이루어지고 있으며, 발주/설계/시공의 생애주기 단계에 보편적으로 적용할 수 있는 제도적/정책적 연구 개발은 부족한 실정이다. 특히, 표준화 된 비용산출 기준의 부재는 객관화된 적정공사비의 산출과 검증을 어렵게하여 PC공법 활성화에 장애가 되고 있다. 본 연구에서는 국내외 PC공법 공사비 기준을 조사하고 유사 표준품셈 항목을 분석하여 PC공법에 적합한 품셈 구조를 확인하였다. 이후, 현장조사를 통해 PC부재별 시공절차와 투입자원 을 확인하여 부재별 품 구성요소를 도출하였으며, 시공특성(높이, 부재중량)에 따른 품의 변화요소를 검증하여 공동주택 PC공법 현장설치에 적합한 표준품셈 체계를 제시하였다.
;There are many sources of uncertainty in a typical production and inventory system. There is uncertainty as to how many items customers will demand during the next day, week, month, or year. There is uncertainty about delivery times of the product. Uncertainty exacts a toll from management in a variety of ways. A spurt in a demand or a delay in production may lead to stockouts, with the potential for lost revenue and customer dissatisfaction. Firms typically hold inventory to provide protection against uncertainty. A cushion of inventory on hand allows management to face unexpected demands or delays in delivery with a reduced chance of incurring a stockout. The proposed strategies are used for the design of a probabilistic inventory system. In the traditional approach to the design of an inventory system, the goal is to find the best setting of various inventory control policy parameters such as the re-order level, review period, order quantity, etc. which would minimize the total inventory cost. The goals of the analysis need to be defined, so that robustness becomes an important design criterion. Moreover, one has to conceptualize and identify appropriate noise variables. There are two main goals for the inventory policy design. One is to minimize the average inventory cost and the stockouts. The other is to the variability for the average inventory cost and the stockouts The total average inventory cost is the sum of three components: the ordering cost, the holding cost, and the shortage costs. The shortage costs include the cost of the lost sales, cost of loss of goodwill, cost of customer dissatisfaction, etc. The noise factors for this design problem are identified to be: the mean demand rate and the mean lead time. Both the demand and the lead time are assumed to be normal random variables. Thus robustness for this inventory system is interpreted as insensitivity of the average inventory cost and the stockout to uncontrollable fluctuations in the mean demand rate and mean lead time. To make this inventory system for robustness, the concept of utility theory will be used. Utility theory is an analytical method for making a decision concerning an action to take, given a set of multiple criteria upon which the decision is to be based. Utility theory is appropriate for design having different scale such as demand rate and lead time since utility theory represents different scale across decision making attributes with zero to one ranks, higher preference modeled with a higher rank. Using utility theory, three design strategies, such as distance strategy, response strategy, and priority-based strategy. for the robust inventory system will be developed.loped.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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