The US-China trade war forced a reluctant semiconductor industry into someone else's fight, a very different position from its leading role in the 1980s trade conflict with Japan. This paper describes how the political economy of the global semiconductor industry has evolved since the 1980s. That includes both a shift in the business model behind how semiconductors go from conception to a finished product as well as the geographic reorientation toward Asia of demand and manufactured supply. It uses that lens to explain how, during the modern conflict with China, US policymakers turned to a legally complex set of export restrictions targeting the semiconductor supply chain in the attempt to safeguard critical infrastructure in the telecommunications sector. The potentially far-reaching tactics included weaponization of exports by relatively small but highly specialized American software service and equipment providers in order to constrain Huawei, a Fortune Global 500 company. It describes potential costs of such policies, some of their unintended consequences, and whether policymakers might push them further in the attempt to constrain other Chinese firms.
Purpose - This study's purpose is to investigate the impact of supply chain management (SCM) factors among targeted Korean distribution firms. Antecedents are established for supply chain orientation (SCO) for the management and organization of cultural assets. The research sets up SCO corresponding to management cultural assets and to organizational factors in the results. The research model is created to examine the SCO based on a strategic perspective and the operational performance of the SC and SCM. In addition, an integrated model is constructed to analyze the moderating effect by setting partner cooperation as a relational capital factor. The main aim of this study is to analyze the characteristics of the supply chain structure as a source of competitive advantage for distribution service firms participating in the supply chain. In the moderating effects analysis, the role of partner cooperation as relational capital is examined in detail. Research design, data, and methodology - The study examined the existing research related to supply chains, discussing the antecedents of the performance of SCM and SCO. SCM was established with the partner's cooperation as relational capital. Including the moderating effects of the partner cooperation, the research proposed a seven hypotheses path analysis model. The samples were collected from the Korean export enterprises in the distribution service sector, with 185 samples selected for the final analysis. To try and measure the four latent variables presented in the analysis model based on existing studies, 22 measurement items were used. The empirical analysis used the appropriate PLS (partial least squares) method on the path analysis reliability and validity and for common method bias. After testing the seven hypotheses, the research tested the moderating effects to the path analysis. Using PLS as structural equation modeling, the seven hypotheses were tested including the moderating effects of the partner relational capital on the 185 samples. Results - In the results, the SCO had a positive impact on both SCM and the relational capital of partner cooperation. The SCM had a significant impact on the operational performance of the SC. Further, partner cooperation also had a significant impact on SCM and the operational performance of the SC. The moderating effect analysis of the SCM and partner cooperation found a significant impact on the operational performance of the SC. On the other hand, the moderating effect of the SCO and partner cooperation did not affect the SCM. Conclusion - The results of this research show that the existing supply chain-related research can be applied to the operational performance of the SC for a Korean distribution service firm. In view of the fact that SCO is a source of competitive advantage, it should be taken into account when a firm wants to improve the performance of the SCM of the distribution service. This is because it can be assumed that SCO plays a role in supply chain management for the distribution firm.
Purpose: The research aims to address the intricacies of AI and Big Data application within the food industry. This study explores the strategic implementation of AI and Big Data in the food industry. The study seeks to understand how these technologies can be employed to bolster consumer engagement and contribute to market expansion, while considering ethical implications. Research Method: This research employs a comprehensive approach, analyzing current trends, case studies, and existing academic literature. It focuses on the application of AI and Big Data in areas such as supply chain management, consumer behavior analysis, and personalized marketing strategies. Results: The study finds that AI and Big Data significantly enhance market analytics, consumer personalization, and market trend prediction. It highlights the potential of these technologies in creating more efficient supply chains, improving consumer satisfaction through personalization, and providing valuable market insights. Conclusion and Implications: The paper offers actionable insights and recommendations for the effective implementation of AI and Big Data strategies in the food industry. It emphasizes the need for ethical considerations, particularly in data privacy and the transparency of AI algorithms. The study also explores future trends, suggesting that AI and Big Data will continue to revolutionize the industry, emphasizing sustainability, efficiency, and consumer-centric practices.
현실에서의 공급사슬에 대한 분배 계획은 수요예측(forecasting)을 통해 얻어진 확률적인 분포(stochastic distribution)를 바탕으로 수립된다. 그러나 이러한 수요예측 값은 특정한 한 값을 갖는 것이 아니라 일반적으로 특정한 범위로써 존재하며 이 범위 내의 한 값을 의사 결정자가 선택하고 이를 바탕으로 분배 계획을 수립하게 된다. 하지만 수요의 불확실한 특성 때문에 효과적인 값을 결정하는 것은 쉬운 일이 아니다. 따라서 본 연구에서는 확률적인 형태의 다양한 수요 분포 형태를 정의하고, 이러한 여러 가지 분포 하에서 수요 선택에 영향을 주는 요소들을 판명한다. 이를 바탕으로 적절한 실험계획과 모의실험을 통해서 효과적인 수요선택 방안을 도출한다. 이와 같은 접근 방법을 통해 다양한 실험 조건 하에서 공급 사슬 내의 총 비용을 최소화 시키면서 동시에 목표로 하는 서비스 수준(target service level)을 만족하는 수요 선택 방안을 제시한다.
As supply chains are globalized, multinational companies are trying to optimize distribution networks using a hub and spoke structure. In this hub and spoke network structure, multinational companies locate regional distribution centers at hub airports, which serve demands in their corresponding regions. Especially when customers put higher priority on the service lead-time, hinterlands of international hub airports become ideal candidate locations for the regional hub distribution centers. By utilizing excellent airport and logistics services from hub airports, regional distribution centers in the hub airports can match supply with demand efficiently. In addition, regional hub distribution centers may increase air cargo volume of each airport, which is helpful in the current extremely competitive airport industry. In this paper, we classified locational preferences into three primary categories including demand, service and risk and applied the analytic hierarchy process methodology to prioritize factors of locational preferences. Primary preference factors include secondary factors. Demand factor contains access to current and prospect markets. Service factor comprises airport and logistics perspectives. Service factor in terms of airport operations includes secondary factors such as airport service and connectivity. Service factor in terms of logistics operations contains infrastructure and logistics operations efficiency. Risk factor consists of country and business risks. We also evaluated competitiveness of Asian hub airports in terms of candidate location for regional hub distribution centers. The candidate hub airports include Singapore, Hong Kong, Shanghai, Narita and Incheon. Based on the analytic hierarchy process analysis, we derived strategic implications for hub airports to attract multinational companies' regional hub distribution centers.
서비스 비즈니스는 그 분야가 프로세스나 상품 유형 등에 있어서 매우 다양하다. 따라서 상호 의사소통이나 경험 학습의 공유가 중요한데도 불구하고, 이 분야에서는 그동안 전통적으로 학술적인 그리고 체계적인 연구가 활성화되지 못했다. 그러나 최근에 각종 서비스 비즈니스에 대한 수요와 공급이 급격히 증가하고, 이 분야에 특히 서비스사이언스라는 매크로 이슈가 제시되는 등 서비스에 대한 과학적이고 체계적인 접근의 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 특히 서비스 혁신 관점에서 서비스 분야에 대한 연구 영역과 관련된 연구 내용들에 대해서 논의하고, 향후 시도되어야 할 서비스 분야의 연구 주제들을 주로 Ostrom 등의 최근 연구에 기반하여 제안하였다. 서비스 혁신 관련 이슈는 서비스 기획, 개발, 그리고 실행의 3개 영역으로 구분될 수 있으며, 본 연구에서는 기획영역에서 서비스화 및 기존 서비스의 성장, 전환 서비스를 통한 웰빙 기여, 서비스 문화의 창조와 유지, 개발 영역에서 서비스 혁신의 유도, 서비스 혁신의 향상, 서비스 네트워크와 가치체인의 최적화 등 총 6개 주제별로 정리하였으며, 각 분야별로 중요한 연구 실적, 향후 연구 동향, 연구 사례를 소개하였으며, 앞으로 연구가 활성화되어야 이슈 등을 제시하였다.
본 연구에서는 데이터마이닝(Data Mining) 기법 중 하나인 연관관계분석(Association Rule Mining)을 적용하여 위험화물 선별모델을 구축함으로써 관세위험을 최소화하고자 한다. 이를 위해 관세청 수입신고서 빅데이터를 활용하여 연관관계분석 알고리즘인 어프라이어리 알고리즘(Apriori Algorithm)을 적용하고 공급망 간의 위험정도를 계산한다. 대규모의 수입신고 데이터로부터 해외공급자와 수입업체 간의 세율관련(과세가격, 품목, 중수량 등), 원산지표시 위반 등에 관련한 적발결과 관한 규칙셋(Rule Set)과 이 규칙들의 신뢰도(Confidence)을 확보하여 우범공급망 간의 거래패턴을 예측할 수 있는 선별모델을 구축한다. 총 2년 6개월 치의 수입신고 데이터를 활용하여 5-겹 교차검증(5-fold cross validation)을 수행한 결과 16.6%의 Precision과 33.8%의 Recall을 보였다. 이는 빈도기반 방법보다 Precision 기준 약 3.4배 Recall 기준 약 1.5배 높은 결과이다. 이로써 논문에서 제안하고 있는 방법이 관세위험을 줄일 수 있는 효과적인 방법임을 확인하였다.
디지털 기술의 등장과 발전으로 기업은 디지털 기술을 공급-수요 사슬에 도입하여 관리하는 것이 필수적이 되었다. 그러나 이와 관련하여 여러 어려움, 그 중에서도 특히 디지털 공급-수요 사슬을 체계적으로 평가하는 어려움이 또한 늘고 있다. 그 이유는 산업계와 학계에 걸쳐 전반적으로 사용되는 표준화된 평가기준이 아직 부족하기 때문이다. 이에 따라, 본 논문에서는 사용자의 경험을 하나의 평가기준으로 제시하고자 한다. 따라서 세 개의 다른 포커스 그룹을 통해 데이터를 얻어 질적 분석 기법으로 연구하였다. 포커스 그룹 참여자들은 넷플릭스를 공급-수요 사슬의 예로 삼아 넷플릭스에 대한 사용 경험을 자유롭게 이야기 하였다. 넷플릭스는 디지털 콘텐츠, 즉 제품을 직접 소비자에게 전달하기 때문에 소비자의 일반적인 경험, 이 회사의 추천시스템에 대한 경험, 그리고 이와 관련된 정보 보안에 대한 인식이 매우 중요하다. 이러한 것들이 기존 고객의 만족도를 높이는 것은 물론, 새로운 고객의 유치에도 결정적인 역할을 할 수 있기 때문이다. 디지털 공급-수요 사슬에 대한 사용자의 일반적인 경험은 기업의 평가 척도에 중요하다. 또한 이러한 추천시스템과 이와 관련된 정보 보안은 디지털 공급-수요 사슬의 일부이다. 따라서 이에 대한 사용자의 경험과 인식을 측정하는 것은 디지털 공급-수요 사슬을 평가하는 데에 중요한 척도가 될 것이다.
The core value of finance is credit. It can be said that without credit, there can be no finance. The distributed structure of the blockchain and the low-cost trust-building mechanism based on mathematical algorithms provide a new solution and path for solving and optimizing related problems in the financial field. The blockchain technology is applied in the development of the financial industry through consensus mechanisms, smart contracts, and distributed networks. In this research, a comprehensive survey of the blockchain technology is proposed in the development of financial services including equity crowdfunding and credit investigations in inclusive finance, cross-border remittance, Internet financial payment, P2P lending, supply chains finance, and the application of blockchain in the field of anti-money laundering. This paper discusses the role of blockchain in solutions to different issues in the financial field. It also discusses the architectures in different financial service application scenarios from the perspective of the financial trust mechanism and the perspective of the technology and rule change of blockchain participation in financial innovation. Finally, the problems and challenges of blockchain in financial services are discussed, and corresponding solutions are proposed.
Purpose - The increasing share of Korean private label products (PLPs) in the domestic market helped generate lucrative revenue. In recent years, major South Korean retailers have begun to cast their sights on overseas markets and actively export their PLPs. In China, the proportion of private label fresh food (PLFF) is gradually expanding amid the development of the new retailing model. A profound understanding of the relationship between private label fresh produce and purchase intention may be the answer to helping Chinese retailer private labels expand supply chains in Korea. This study, taking Chinese retailers as an example, examines the impacts of selection factors of private label fresh food and perceived value on purchase intention. Apart from that, the relationship between the selection factors and purchase intention will be analyzed with perceived value as a mediator. Design/methodology - This work aims to empirically analyze the purchase intention of private label fresh food using statistical analysis. In this study, a hypothetical causal model consisting of 6 latent variables and 24 measured variables is developed based on the literature review. To validate the research hypotheses and the research model, SPSS23.0/AMOS23.0 is used to analyze factors such as validity and reliability, as well as structural equation modeling. Findings - The hypothetical model established in this study is of general applicability. In respect to PLFF, perceived value, while significantly influencing purchase intention in combination with four selection factors (perceived quality, perceived price, brand trust, and store image), mediates partially between the first three factors and purchase intention, which rules out the impact and mediating effect of store image on purchase intention. Originality/value - These research results, as helpful insights into the present circumstances of Chinese PLFF in the domestic market, provide useful information and guidance for Korean retailers and service providers to innovate production and service, as well as develop marketing and promotion strategies, so that they can shift private label goods with advantages from domestic demand to export, thus increasing overseas profitability. Further, this work will also contribute to relevant research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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