This paper proposes a new resource allocation system where overall performance can be improved using production smoothing method. In economic point of view, market price is determined by the market mechanism that is subject to the law of demand and supply. Similarly, agents determine whether to allocate tasks to machines by profit and loss or not. In existing resource allocation system, tasks are exclusively allocated to agents with better manufacturing conditions, because they are evaluated by the only currency. But in the proposed resource allocation system, agents are evaluated by not only a currency but also machine specifications. Hereby, the production smoothing is achieved and we expect to improve system performance In this study, we propose a resource allocation system with consideration of Production Smoothing.
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.
재고투자와 경기변동의 관계를 설명하는데 있어 생산평활(production smoothing) 가설과 재고소진 회피(stock-out avoidance) 가설은 서로 상반된 입장을 취하고 있다. 기업의 재고 투자에 관한 의사결정은 두 가지 동기 모두에 의해 영향받을 것으로 생각되지만 경기국면에 따라 각각의 영향력의 상대적 크기 혹은 방향성이 다르게 나타날 수 있다. 이에 본고는 재고투자 동학에서 생산평활 동기와 재고소진 회피동기의 상대적 유의성을 실증적으로 검증하되 경기국면별 비대칭성의 존재와 형태를 규명하는 데 분석의 초점을 둔 점에서 기존 연구와 차별성을 지닌다. 이를 위해 기존의 선형 재고투자 모형을 확장한 비선형 모형을 설정하였으며 이러한 방식이 기존 방식에 비해 우수한 지를 모형의 예측력을 비교 평가하여 확인하였다. 분석 결과, 재고투자 동학의 경기국면별 비대칭적 특성을 확인하였다. 경기 호황기에는 재고소진 회피동기가 나타나지만 생산평활 동기는 유의하지 않았다. 반대로 경기 불황기에는 재고소진 회피동기는 유의하지 않지만 Ramey (1991)에서 제시된 생산비용의 비볼록성에 의하여 재고변화가 경기침체를 심화시키는 경기 의존적 특성을 발견하였다. 경기국면별 비대칭성을 모형에 고려함으로써 그렇지 않은 모형에 비해 예측력을 향상시킬 수 있음을 표본 내 및 표본 외 예측, 다양한 예측력 검정을 통해 확인하였다. 본 연구의 결과는 재고투자의 동학과 경기 불안정화 특성에 대한 이해를 제고하여 경제전망 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
In industrial production settings, scheduling problems for detailed day-to-day operations are often ordeals to production practitioners. For those who have scheduling experiences with the Gantt Chart, the job oriented heuristic scheduling has illustrated its merits in solving practically large scale scheduling problems. It schedules all operations of a job within a finite capacity before considering the next job. In this paper, we Introduce the LSB (load smoothing backward) scheduling algorithm for the job oriented heuristic scheduling. Through a computer experiment in a hypothetical setting, we make a performance comparison of LSB scheduling algorithm with existing algorithms and also suggest a guideline for selecting the suitable algorithm for certain industrial settings.
In industries, shipping is an important issue in improving the forecasting accuracy of sales. This paper introduces a hybrid method and plural methods are compared. Focusing the equation of exponential smoothing method (ESM) that is equivalent to (1, 1) order autoregressive-moving-average (ARMA) model equation, a new method of estimating the smoothing constant in ESM had been proposed previously by us which satisfies minimum variance of forecasting error. Generally, the smoothing constant is selected arbitrarily. However, this paper utilizes the above stated theoretical solution. Firstly, we make estimation of ARMA model parameter and then estimate the smoothing constant. Thus, theoretical solution is derived in a simple way and it may be utilized in various fields. Furthermore, combining the trend removing method with this method, we aim to improve forecasting accuracy. This method is executed in the following method. Trend removing by the combination of linear and 2nd order nonlinear function and 3rd order nonlinear function is executed to the original production data of two kinds of bread. Genetic algorithm is utilized to search the optimal weight for the weighting parameters of linear and nonlinear function. For comparison, the monthly trend is removed after that. Theoretical solution of smoothing constant of ESM is calculated for both of the monthly trend removing data and the non-monthly trend removing data. Then forecasting is executed on these data. The new method shows that it is useful for the time series that has various trend characteristics and has rather strong seasonal trend. The effectiveness of this method should be examined in various cases.
This paper discusses an application of discrete variable Servo Theory to the analysis of the effectiveness of production-inventory control system which uses exponential smoothing as a specific forecasting technique by establishing a new model which consists of such three departments as production planning, production, and inventory. The objective of the new production-inventory model is to keep the production to the optimal level of minimum production cost in production planning problem for obtaining, the stability of inventory subject to demand variation. On this basis, the dynamic characteristic of the system with the change of the parameters is clarified by the numerical analysis. The results of the numerical analysis show the effect that is obtained by the simultaneous stability of production and inventory as soon as possible.
The basic purpose of the JIT(Just In Time) production system is to increase profits by reducing costs-that is, by completely eliminating waste such as excessive stocks or workforce. To achieve cost reduction, Production must promptly and flexibly adapt to changes in market demand without having wasteful slacks. :iuch an ideal is accomplished by the concept of JIT, producing the necessary items in the necessary quantities at the necessary time. The JIT production system is supported by the following: reduction of setup time, smoothing of production, standardization of jobs, improvement activities, design of machine layout, Kanban system, autonomation etc. This study examined the present state of the domestic JIT production system and introduced the empirical case of JIT application a small and medium manufacturing company. A synthetic resins manufacturing company applied JIT principles to its processes and achieved the great performance.
This paper introduces a simulation study regarding the operation of the Painted Body Storage (PBS) in an automobile factory. In the paint shop of the factory, same colored bodies are grouped together in order to increase the effectiveness of process, for example decrease the loss of cleaning the painting-gun when the color of body changes from one to another. However the production of automobiles in the assembly shop is a typical example of the mixed model assembly production. Therefore PBS locates between the paint shop and the assembly shop for control the input sequence of bodies to the assembly shop, and it enables to meet the smoothing requirement of assembly sequence. There are highly restricted constraints on the assembly sequence in a assembly shop. Those are spacing restriction and smoothing restriction. If such restrictions are violated, conveyor-stop or utility work will be necessary. Thus the major objective of PBS is to control the assembly sequence in a way to meet the two restrictions. In this paper a case study of PBS in an automotive factory is introduced. The storage/retrieval algorithms are suggested and the proposed system is verified using simulation models. Sensitivity analysis for operating factors is also conducted.
Purpose - We study whether the bullwhip effect is prevalent among Korean firms and how the characteristics of it differ from the ones in other countries. Design/methodology/approach - We obtained quarterly financial and operational information on KOSPI-listed firms in manufacturing, wholesale, and retail industries from 2013 to 2019. We explore the variation of the bullwhip effect across firms and validate hypotheses. Findings - First, we find that for the KOSPI-listed firms, the bullwhip effect is more prevalent compared with the production smoothing. We provide additional findings by using sub-samples of manufacturing firms, wholesaling and retailing firms, big-sized firms, small- and medium-sized firms, domestic-sales intensive firms, and export intensive firms. Second, we show that in general, the bullwhip effect of Korean firms increases with the days in inventory or the demand seasonality ratio. However, the persistence of demand shock does not affect the bullwhip effect of Korean firms. Research implications or Originality - We compare our results with those in other studies that use information on the U.S. and Chinese firms. Our findings show that factors explaining the bullwhip effect across Korean firms have similarities and differences compared with firms in the U.S. and Chinese firms.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권2호
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pp.265-273
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2005
In this paper, we proposed multivariate EWMA control charts for both combine-accumulate and accumulate-combine approaches to monitor dispersion matrix of multiple quality variables. Numerical performance of the proposed charts are evaluated in terms of average run length(ARL). The performances show that small smoothing constants with accumulate-combine approach is preferred for detecting small shifts of the production process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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