The aim of this study is to find an analytic solution to the problem of determining the optimal capacity of a batch-storage network to meet demand for finished products in a system undergoing joint random variations of operating time and batch material loss. The superstructure of the plant considered here consists of a network of serially and/or parallel interlinked batch processes and storage units. The production processes transform a set of feedstock materials into another set of products with constant conversion factors. The final product demand flow is susceptible to joint random variations in the cycle time and batch size. The production processes have also joint random variations in cycle time and product quantity. The spoiled materials are treated through regeneration or waste disposal processes. The objective function of the optimization is minimizing the total cost, which is composed of setup and inventory holding costs as well as the capital costs of constructing processes and storage units. A novel production and inventory analysis the PSW (Periodic Square Wave) model, provides a judicious graphical method to find the upper and lower bounds of random flows. The advantage of this model is that it provides a set of simple analytic solutions while also maintaining a realistic description of the random material flows between processes and storage units; as a consequence of these analytic solutions, the computation burden is significantly reduced. The proposed method has the potential to rapidly provide very useful data on which to base investment decisions during the early plant design stage. It should be of particular use when these decisions must be made in a highly uncertain business environment.
The amount of safety stock is decided from various information such as the forecasted demand, the lead time, the size of the order quantity and the desired service level. There are two cases to consider the problem of setting safety stock when both the demand in a period and the lead time are characterized as random variables: the first case is the parameters of the demand and lead time distributions are known, the second case is they are unknown and must be estimated. The objective of this study is to present the procedure for setting safety stocks in the case the parameters of the demand and lead time distributions are unknown and must be estimated. In this study, a simple exponential smoothing model is used. to generate the estimates of demand in each period and a discrete distribution of the lead time is developed from historical data, and the optimal service level is used which determined to consider both of a backorder and lost sale.
Hierarchical forecasting strategy does not always outperform direct forecasting strategy. The performance generally depends on demand features. This research guides the use of the alternative forecasting strategies according to demand features. This paper developed and evaluated various classification models such as logistic regression (LR), artificial neural networks (ANN), decision trees (DT), boosted trees (BT), and random forests (RF) for predicting the relative performance of the alternative forecasting strategies for the South Korean navy's spare parts demand which has non-normal characteristics. ANN minimized classification errors and inventory costs, whereas LR minimized the Brier scores and the sum of forecasting errors.
The main focus of this study is to investigate the performance of a clark-scarf type multi-echelon serial supply chain operating with a base-stock policy and to optimize the inventory levels in the supply chains so as to minimize the systemwide total inventory cost, comprising holding and backorder costs as all the nodes in the supply chain. The source of supply of raw materials to the most upstream node, namely supplier, is assumed to have an infinite raw material availability. Retailer faces random customer demand, which is assumed to be stationary and normally distributed. If the demand exceeds on-hand inventory, the excess demand is backlogged. Using the echelon stock and demand quantile concepts and an efficient simulation technique, we derive near optimal inventory policy. Additionally we discuss the derived results through the extensive experiments for different supply chain settings.
A stochastic model for an inventory system in which depletion of stock takes place due to random demand as well as random loss of items is studied under the assumption that the intervals between cussessive unit demands as well as those between cussessive unit losses, are independently and identically distributed random variables having negative exponential distributions with respective parameters .mu. and .lambda. It is further assumed that leadtime for each order is an outstanding-order-dependent random variable. The steady state probability distribution of the net inventory level is derived under the continuous review (S -1, S) inventory policy, from which the total expected coast expression is formulated.
이동중인 단말에게 인터넷 서비스를 제공하고자 하는 WiBro 시스템은, 무선자원의 효율적인 사용을 위해서 전송할 데이터가 있는 단말들에게만 대역폭을 할당하는 demand-based 대역폭 할당 방식을 사용한다. 이때 여러 단말들이 동시에 데이터를 전송하고자할 경우 충돌이 발생하므로 이들의 전송순서를 정해주는 것이 필요하다. 기존의 WiBro 시스템에서는 binary exponential backoff algorithm 에 기초한 random access 기법을 사용하는데, 본 연구에서는 conflict resolution 기법에 기초한 새로운 random access 기법을 제안하고, 새로운 기법의 성능이 보다 우수함을 시뮬레이션을 통해 보였다.
Fama's (1984) volatility relations show that the risk premium in foreign exchange markets is more volatile than, and is negatively correlated with the expected rate of depreciation. This paper studies these relations from the perspective of goods markets frictions. Using a sticky-price general equilibrium model, we show that near-random walk behaviors of both exchange rates and consumption, in response to monetary shocks, can be derived endogenously. Based on this approach, the paper provides quantitative results on Fama's volatility relations.
Application of demand-side resources to automatic generation control (AGC) has a great significance for improving the dynamic control performance of power system frequency regulation. This paper investigates the possibility of providing regulation services by demand-side energy storage in electric vehicle battery swapping stations (BSS). An interaction framework, namely station-to-grid (S2G), is presented to integrate BSS energy storage into power grid for giving benefits to frequency regulation. The BSS can be regarded as a lumped battery energy storage station through S2G framework. A supplementary AGC method using demand-side BSS energy storage is developed considering the vehicle user demand of battery swapping. The effects to the AGC performance are evaluated through simulations by using a two-area interconnected power grid model with step and random load disturbance. The results show that the demand-side BSS can significantly suppress the frequency deviation and tie-line power fluctuations.
최근 무선트래픽 수요가 폭발적으로 증가하면서 셀룰라 무선망에서 이를 효율적으로 지원하기 위한 스몰셀 연구가 활발히 수행중이다. 본 논문은 랜덤 엑세스 스몰셀 무선망에서의 간섭제어 기법에 대해 연구하였다. 기존 랜덤 엑세스 망의 경우 셀내의 사용자간 간섭제어에만 초점이 맞춰져 있지만, 스몰셀 환경에서는 셀간의 간섭이 램덤 엑세스 망의 성능을 열화시키는 주요 요인이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 랜덤 엑세스의 확률 특성을 반영한 실시간 기회적 간섭정렬 기법을 제안하였다. 제안기법을 통하여 기존기법 대비 셀수가 증가할수록 또한 셀내의 사용자수가 증가할수록 전송율이 획기적으로 향상됨을 모의실험을 통해 확인하였다.
본 연구의 목적은 가동 시간과 생산량에 있어서 무작위 변동을 일으키는 공정 시스템에서 최종 제품의 수요를 만족하는 공정-저장조 망구조의 최적용량을 결정하는 문제의 해석적인 해를 유도하는 것이다. 여기서 논의되는 공장의 구조는 회분식 공정과 저장조가 병렬 또는 직렬로 연결된 망구조를 구성하고 있다. 생산공정은 다수의 원료물질을 다수의 제품으로 일정 비율로 전환한다. 최종제품의 수요는 주문주기와 물량이 무작위 변동을 일으킨다. 일부 생산공정은 생산량에 있어서 무작위 변동을 일으키며, 오염된 물질은 재생공정이나 폐기과정을 거쳐서 처리된다. 다른 공정들은 모두 가동시간이 무작위로 변한다. 최적화의 목적함수는 총비용을 최소화하는 것인데, 여기서 총비용은 준비비와 재고 유지비 그리고 공정과 저장조의 자본비용으로 구성되어 있다. 새로운 생산 재고 분석도구인 사각파 모형은 무작위 흐름의 상한값과 하한값을 계산하는 도형적 방법을 제공한다. 이 모형의 장점은 공정과 저장조 사이의 무작위 흐름을 사실적으로 묘사하면서도 간단한 해석적인 해를 제공하는데 있다. 결과적으로 계산량이 획기적으로 줄어든다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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