Recently, an industrial production-distribution planning problem has been widely investigated in Supply Chain Management(SCM). One of the key issues in the current SCM research area is reverse logistics network. This study have developed a simulation model for the reverse logistics network. The simulation model analysis reverse logistics network issues such as inventory policy, manufacturing policy, transportation mode, warehouse assignment, supplier assignment. Computational experiments using commercial simulation tool ARENA show that the real problems. The model can be used to decide an appropriate production-distribution planning problem in the research area.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.26
no.1
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pp.17-26
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2000
This paper presents an integrated order scheduling method with the improved DRP concept for multi-echelon distribution system that has the constraint of limited production capacity of producers. The proposed method reflects the dynamic characteristics of inventory level changes in the regional and central distribution center. The simulation is done with two models : the traditional DRP method and the proposed method presented in this paper. From the results, the latter is more efficient than the former in cost, customer's service level as well as balanced production load on each producer.
This paper describes the issue of batch scheduling.In food production, the lead-time from produc-tion to sale should be decreased becausefreshness of the product is important. Products are shipped at diverse times depending on a demand of sellers, because the types of sellers has become diversified such as super-markets, convenience stores and etc. production of quantity demanded must be completed by time to ship it then. The authors consider a problem with due-dates constraints and construct the algorithm to find the opti-mal schedule that satisfy the due-dates constraint, batch size constraint, inventory time constraint and mini-mize total flow time.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.31
no.2
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pp.173-179
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2005
This paper presents an extended EMQ model which determines an optimal production quantity for a single stage production system when defective items are stochastically produced in the production process and they are re-processed in the rework process to convert them into non-defectives. Through the mathematical modeling, an optimal solution minimizing the average cost per unit time and minimum average cost as well as some properties are derived. It can be shown that each of the existing models is a special case of the proposed model under some conditions. Numerical experiment is carried out to examine the behavior of the proposed model and support properties derived.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2002.10a
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pp.231-234
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2002
This thesis is to introduce development process and application for domestic production of Automation System for High Density and Perpendicular Storage used in the industrial field. Most of the traditional Automation Systems for High Density and Perpendicular Storage are imported and using in the industrial field. As a result of this condition, foreign competitive power is decreased cause increasing of production cost. In spite of economical burden to protect a loss with management in the case of the industrial field dealing with various products, imported Automation System for High Density and Perpendicular Storage is used. On this developed Automation System for High Density and Perpendicular Storage solved these problems. Developed system uses managing computer, it is easy to manipulate input and output of production and inventory management. Moreover, Developed system accomplished shortened driving time and mechanical safety.
The beef industry is an important part of livestock and meat production in China. China ranks third in the world for beef production. With the rapid development of the Chinese economy, beef consumption has grown rapidly, and beef consumption has been increasing with rising per capita gross domestic production. However, the domestic beef industry in China has not been able to keep pace with growth in consumption, making China a net importer of beef from other countries. Moreover, the volume of production has increased little despite rising demand. The slowing of growth in beef production in recent years has led to a sharp rise in beef prices. Domestic beef production and consumption is restricted by a shortage of beef cattle inventory. The Chinese beef industry is facing many technical problems including transformation of traditional practices, feeding and management systems, and genetic improvement of cattle breeds. The long-term, sustainable development of the Chinese beef industry is an important issue for China.
An effective methodology is reported for the optimal design of multisite batch production/transportation and storage networks under uncertain demand forecasting. We assume that any given storage unit can store one material type which can be purchased from suppliers, internally produced, internally consumed, transported to or from other plant sites and/or sold to customers. We further assume that a storage unit is connected to all processing and transportation stages that consume/produce or move the material to which that storage unit is dedicated. Each processing stage transforms a set of feedstock materials or intermediates into a set of products with constant conversion factors. A batch transportation process can transfer one material or multiple materials at once between plant sites. The objective for optimization is to minimize the probability averaged total cost composed of raw material procurement, processing setup, transportation setup and inventory holding costs as well as the capital costs of processing stages and storage units. A novel production and inventory analysis formulation, the PSW(Periodic Square Wave) model, provides useful expressions for the upper/lower bounds and average level of the storage inventory. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem can be reduced to two sub-problems. The first yields analytical solutions for determining lot sizes while the second is a separable concave minimization network flow subproblem whose solution yields the average material flow rates through the networks for the given demand forecast scenario. The result of this study will contribute to the optimal design and operation of large-scale supply chain system.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.39
no.4
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pp.106-116
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2016
MTO (Make to Order) is a manufacturing process in which manufacturing starts only after a customer's order is received. Manufacturing after receiving customer's orders means to start a pull-type supply chain operation because manufacturing is performed when demand is confirmed, i.e. being pulled by demand (The opposite business model is to manufacture products for stock MTS (Make to Stock), which is push-type production). There are also BTO (Build to Order) and ATO (Assemble To Order) in which assembly starts according to demand. Lean manufacturing by MTO is very efficient system. Nevertheless, the process industry, generally, which has a high fixed cost burden due to large-scale investment is suitable for mass production of small pieces or 'mass customization' defined recently. The process industry produces large quantities at one time because of the lack of manufacturing flexibility due to long time for model change or job change, and high loss during line-down (shutdown). As a result, it has a lot of inventory and costs are increased. In order to reduce the cost due to the characteristics of the process industry, which has a high fixed cost per hour, it operates a stock production system in which it is made and sold regardless of the order of the customer. Therefore, in a business environment where the external environment changes greatly, the inventory is not sold and it becomes obsolete. As a result, the company's costs increase, profits fall, and it make more difficult to survive in the competition. Based on the customer's order, we have built a new method for order system to meet the characteristics of the process industry by producing it as a high-profitable model. The design elements are designed by deriving the functions to satisfy the Y by collecting the internal and external VOC (voice of customer), and the design elements are verified through the conversion function. And the Y is satisfied through the pilot test verified and supplemented. By operating this make to order system, we have reduced bad inventories, lowered costs, and improved lead time in terms of delivery competitiveness. Make to order system in the process industry is effective for the display glass industry, for example, B and C groups which are non-flagship models, have confirmed that the line is down when there is no order, and A group which is flagship model, have confirmed stock production when there is no order.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.5
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pp.407-412
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2003
An effective methodology is .reported for determining the optimal capacity (lot-size) of batch processing and storage networks which include material recycle or reprocessing streams. We assume that any given storage unit can store one material type which can be purchased from suppliers, be internally produced, internally consumed and/or sold to customers. We further assume that a storage unit is connected to all processing stages that use or produce the material to which that storage unit is dedicated. Each processing stage transforms a set of feedstock materials or intermediates into a set of products with constant conversion factors. The objective for optimization is to minimize the total cost composed of raw material procurement, setup and inventory holding costs as well as the capital costs of processing stages and storage units. A novel production and inventory analysis formulation, the PSW(Periodic Square Wave) model, provides useful expressions for the upper/lower bounds and average level of the storage inventory hold-up. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem can be reduced to two subproblems. The first yields analytical solutions for determining batch sizes while the second is a separable concave minimization network flow subproblem whose solution yields the average material flow rates through the networks. For the special case in which the number of storage is equal to the number of process stages and raw materials storage units, a complete analytical solution for average flow rates can be derived. The analytical solution for the multistage, strictly sequential batch-storage network case can also be obtained via this approach. The principal contribution of this study is thus the generalization and the extension to non-sequential networks with recycle streams. An illustrative example is presented to demonstrate the results obtainable using this approach.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.6
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pp.537-544
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2004
An effective methodology is reported for determining the optimal lot size of batch processing and storage networks which include uncertain demand forecasting. We assume that any given storage unit can store one material type which can be purchased from suppliers, internally produced, infernally consumed, transported to or from other sites and/or sold to customers. We further assume that a storage unit is connected to all processing and transportation stages that consume/produce or move the material to which that storage unit is dedicated. Each processing stage transforms a set of feedstock materials or intermediates into a set of products with constant conversion factors. A batch transportation process can transfer one material or multiple materials at once between sites. The objective for optimization is to minimize the probability averaged total cost composed of raw material procurement, processing setup, transportation setup and inventory holding costs as well as the capital costs of processing stages and storage units. A novel production and inventory analysis formulation, the PSW(Periodic Square Wave) model, provides useful expressions for the upper/lower bounds and average level of the storage inventory. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem can be reduced to two sub-problems. The first yields analytical solutions for determining lot sires while the second is a separable concave minimization network flow subproblem whose solution yields the average material flow rates through the networks for the given demand forecast scenario. The result of this study will contribute to the optimal design and operation of the global supply chain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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