Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.17
no.1
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pp.59-73
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1991
In this paper, how to evaluate the assembly system was studied. The traction machine(TRM/C) is a kind of medium sized small quantity product. This work was performed on restriction of satisfying the customer's demand by simulating on the criteria of the queuing quantity in production system, the effectiveness of assembly machine and the average time spent on assembling. The problems about assembling were grasped through the analysis of products and process. The outputs of simulations that used SIMAN on four alternatives were evaluated on the basis of the average queuing quantity, the line effectiveness, the assembly time of a product and the production capacity.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2021.11a
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pp.232-233
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2021
As construction projects become larger and more complex in the construction environment, and as the Building Information Model(BIM) is technically introduced, the demand for construction costs in units of space is increasing. Cost estimating of spacial element can reduce the error in cost prediction method based on cost of work type and to utilize the construction cost data for each space in the design phase. The purpose of this study is to extract spatial statements by utilizing spacial information of quantitative statements based on items that are common elements of the Quantity Take-Off and Bill of Quantity.
This study is to analyze the demand for organic farming products . The demand for organic farming products is increasing rapidly but the study to analyze the demand system by the methods of econometrics is not tried at all because there is no any formal statistical data about the demand. Therefore, this study tries to estimate the raw statistical data to expect the demand trends of organic farming products in the future. To analyze the demand functions of organic farming products such as rice, bean, apple, grape, beef, and park, this study uses AIDS model by using several assumptions and estimates the price and income elasticities of the demands. The results demonstrate that the demands of organic farming products will be increased in the future and the prices of organic farming products will be the key factor in the demand, In 2004, the quantity demanded of the organic grape will account for 3% of total grape market. As a result, consumer's concerns about organic farming products will be high and the demand for organic farming products will be increased. Thus, the reasonable price system has a significant influence on the market of organic farming products.
In this study, we investigate the welfare effect of mandatory prescription(MP) in Korea. An immediate effect of MP is the increase in the implicit price of prescribed medicine, which could be obtained easily from drug stores before MP. This will lower the quantity demanded. which will in turn reduce the abuse of drugs. The key to the cost-benefit analysis of MP, therefore, should be focused on this point; price increase in the cost side and quantity decrease in the benefit side. Since we do not have as much information as needed for the analysis, however, we made strong assumptions for the clarity of numbers; the severity of moral hazard of medical doctors related to the sales of hospital drugs, constant demand elasticity, constant benefit multiplier of reduced drug usage, and so on, With these rather strong assumptions, we find that i) the benefit side is much more sensitive to demand elasticity than the cost side effect ii) the larger the demand elasticity, the greater the size of net gain of MP, though the result depends on the size of the benefit multiplier. This analysis shows that we need to have more information on the specific institutional path of health benefit diffusion caused by the reduction of drug usage, which was the major target of MP.
This study discusses a contract to promote collection and recycling of used products in a green supply chain (GSC). A collection incentive contract is combined with a reward-penalty contract. The collection incentive contract for used products is made between a retailer and a manufacturer. The reward-penalty contract for recycling used products is made between a manufacturer and an external institution. A retailer pays an incentive for collecting used products from customers and delivers them to a manufacturer with a product order quantity under uncertainty in product demand. A manufacturer remanufactures products using recyclable parts with acceptable quality levels and covers a part of the retailer's incentive from the recycled parts by sharing the reward from an external institution. Product demand information is assumed as (i) the distribution is known (ii) mean and variance are known. Besides, the optimal decisions for product quantity, collection incentive of used products and lower limit of quality level for recyclable parts under decentralized integrated GSCs. The analysis numerically investigates how (1) contract for recycling activity, (ii) product demand information and (iii) quality of recyclable parts affect the optimal operation for each GSC. Supply chain coordination to shift IGSC is discussed by adopting Nash Bargaining solution.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.18
no.3
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pp.151-157
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1993
In this paper, we investigate the effects of yield randomness for lot-sizing in a multi-stage production system. The practical importance of incorporating yield randomness into production models has been emphasized by many researchers. Yield randomness, especially in semiconductor manufacturing, poses a mojor challenge for production planning and control. The task becomes even more difficult if the demand for final product is uncertain. An attempt to meet the demand with a higher level of confidence forces one to release more input in the fabrication line. This leads to excessive work-in-process (WIP) inventories which cause jobs to spend unpredictably longer time waiting for the machines. The result is that it is more difficult to meet demand with exceptionally long cycle time and puts further pressure to increase the safety stocks. Due to this spiral effect, it is common to find that the capital tied in inventory is the msot significant factor undermining profitability. We propose a policy to determine the quantity to be processed at each stage of a multi-stage production system in which the yield at each stage may be random and may need rework.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.32
no.4
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pp.53-62
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2009
Lee[15] examined quantity discount contracts between a manufacturer and a retailer in a stochastic, two-period inventory model where quantity discounts are provided based on the previous order size. During the two periods, the retailer faces stochastic (truncated Poisson distributed) demands and he/she places orders to meet the demands. The manufacturer provides for the retailer a price discount for the second period order if its quantity exceeds the first period order quantity. In this paper we extend the above two-period model to a k-period one (where k < 2) and propose a stochastic nonlinear mixed binary integer program for it. In order to make the program tractable, the nonlinear term involving the sum of truncated Poisson cumulative probability function values over a certain range of demand is approximated by an i-interval piecewise linear function. With the value of i selected and fixed, the piecewise linear function is determined using an evolutionary algorithm where its fitness to the original nonlinear term is maximized. The resulting piecewise linear mixed binary integer program is then transformed to a mixed binary integer linear program. With the k-period model developed, we suggest a solution procedure of receding horizon control style to solve n-period (n < k) order decision problems. We implement Lee's two-period model and the proposed k-period model for the use in receding horizon control style to solve n-period order decision problems, and compare between the two models in terms of the pattern of order quantities and the total profits. Our computational study shows that the proposed model is superior to the two-period model with respect to the total profits, and that order quantities from the proposed model have higher fluctuations over periods.
Park, Nam-Cheon;Kim, Kyoon-Tai;Kim, In-Moo;Kim, Seok-Jong
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.14
no.6
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pp.631-637
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2014
Recently, following the application of modular housing techniques to not only residential sector, but also to business sector, the scope of modular housing market b expanding. In the case of other developed countries, such markets are entering into the maturity stage, though the market in Korea is not fully formed yet. Thus, it is difficult to check its trend to estimated mid- to long-term prospects of the market. In this context, the study predicted demand of the modular housing market by using a non-linear prediction model based on time series analysis. To get the prospects for the modular housing market, the quantity of housing supply was estimated based on the estimated quantity of newly built housings, and assumed that a portion of the supplied quantity would be the demand for modular housings. Based on the assumption of demand for modular housings, several scenarios were analyzed and the prospects of the modular housing market was obtained by utilizing the non-linear prediction model.
Quantity discounts provide a practical foundation for supply chain inventory policies, improving the supplier's profit and reducing the buyer's inventory cost simultaneously. Traditional quantity-discount research, which deals with inventory coordination between a buyer and a supplier, is extended to a stationary stochastic environment. This research shows that the magnitude of the optimal discounts scheduled by the deterministic quantity discount models may not be large enough to cover the buyer's additional inventory stocking risks under uncertain conditions. As a result, the buyer's total inventory cost may often increase rather than decrease. In contrast, the proposed model allows the supplier to identify the discount level, which shares the buyer's amplified risk associated with temporary overstocking and ensures that both buyer and supplier benefit economically. The performance of the proposed model was tested in the continuous review environments via numerical experiments. The experimental results support the proposed method as a feasible alternative in coordinating inventory decisions under stochastic demand.
It is necessary for a retailer to improve responsiveness to uncertain customer demand in product sales. In order to solve this problem, this paper discusses an optimal operation for a 2-stage-ordering-production system consisting of a retailer and a manufacturer. First, based on the demand information estimated at first order time $t_1$, the retailer determines the optimal initial order quantity $Q^*_1$, the optimal advertising cost $a^*_1$ and the optimal retail price $p^*_1$ of a single product at $t_1$, and then the manufacturer produces $Q^*_1$. Next, the retailer updates the demand information at second order time $t_2$. If the retailer finds that $Q^*_1$ dissatisfies the demand indicated by the demand information updated at $t_2$, the retailer determines the optimal second order quantity $Q^*_2$ under $Q^*_1$ and adjusts optimally the advertising cost and the retail price to $a^*_2$ and $p^*_2$ at $t_2$. Here, decision-making approaches for two situations are made-a decentralized supply chain (DSC) whose objective is to maximize the retailer's profit and an integrated supply chain (ISC) whose objective is to maximize the whole system's profit. In the numerical analysis, the results of the optimal decisions under DSC are compared with those under ISC. In addition, supply chain coordination is discussed to adjust the unit wholesale price at each order time as Nash Bargaining solutions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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