This paper analyzes the effects of setup cost reduction in a dynamic lot-sizing model for a single-facility multi-product problem. In the model, demands for each product are known, no backlogging is allowed, and a single resource is employed. Also, setup cost is defined as a function of capital expenditure to invest in setup cost reduction. Furthermore, in each production period the facility (or plant) produces many products, each representing a fixed part of the involved production activity (or input resource quantity). In this paper, the structure of the optimal solution is characterized and an efficient algorithm is proposed for simultaneously determining the optimal lot size with reduced setup cost and the optimal investment in setup cost reduction. Also, the proposed algorithm is illustrated by a numerical example with a linear and an exponential setup reduction functions.
This paper contributes by incorporating works addressing supply chain coordination and investing in setup reduction program. Consider a two-echelon, EOQ-like inventory system consisting of a supplier and a buyer. We assume that both the supplier and the buyer can invest in setup cost reduction programs in order to benefit from small order sizes. However, the costs of investing in setup cost reduction programs are different for the two parties, leading to mismatches in individually optimal setup costs and order cycle times. We propose a supply chain coordination contract that makes use of quantity discount as an incentive transfer scheme for supply chain coordination.
A vendor supplies a product to a sole/major buyer on a lot-for-lot basis under deterministic inventory control conditions. The basic premise is that the setup cost reduction technologies are available to both the buyer and the vendor, and that the vendor's inventory and setup reduction investment costs differ from the buyer's. Therefore, an individually designed ordering and setup cost reduction policy will likely cause mismatches between the vendor's and the buyer's optimal cycle times. For this situation, we show that a joint optimal setup cost reduction and ordering policy, together with an appropriate side payment(quantity discount or premium price) schedule, can be designed in a spirit in a spirit of coordination to eliminate mismatches in individual optimal cycle times.
Intelligent investment in setup cost reduction and process reliability improvement is crucial to an emerging integrated lean six sigma practice today. This study examines a cost-minimizing problem of jointly determining production lot size, setup cost reduction, and process reliability improvement decisions for a manufacturer with an imperfect production process. We develop models for previously untapped discrete shipping in a supply chain context as well as continuous shipping and solve them optimally using differential calculus and nonlinear programming. We also conduct analytic and numerical sensitivity analyses to provide various important managerial insights into practices.
An EOQ-like inventory model for a manufacturing process is studied. The system is assumed to deteriorate during the production process. The results are either the production of a number of defective items, or the breakdown of the production machine. The optimal production lot size is derived. The model is extended to the case in which the probabilities of making defective items and machine breakdowns are a function of both the quantity (amount) and quality (performance) of the consumed setup cost (including the preventive maintenance cost). We further assume that the setup performance can be improved by investing in the performance improvement program. Hence, the same or a better setup outcome can be achieved with a lower setup cost. We then investigate the optimal setup cost and investment policy simultaneously, thereby achieving a better process quality and setup cost reduction concurrently.
A joint problem of order delivery, setup reduction, and cost-sharing in a two-echelon inventory system in which a vendor supplies multiple products to a group of buyers is studied here. The basic premise is that buyers have independently implemented setup reduction programs to acquire benefits from small order sizes. Doing so, however, causes the buyers' individually optimal order cycles to be differ from that of the vendor. In conjunction with this, two models are considered. In the first model, a multi-buyers single product situation is considered in which the vendor implements a joint supply cycle policy. However, buyers, as the dominant party, insist after implementing the individually optimal setup reduction that the vendor accept their individually optimal order schedules. In the second model. a multi-products, single buyer situation is considered in which the buyer implements a joint order policy. Here, the vendor, as the dominant party, refuses to cooperate fully with the buyer's individually reduced joint order schedule, and designs his own individually optimal setup reduction mix for each product under a given budget constraint. This led to a study of an integrated Setup Reduction/Break-even Pricing Policy for each situation to eliminate mismatches in individually optimal cycle times.
The problem of constrained sequencing of a set of jobs on a conveyor system with the objective of minimizing setup cost is investigated in this paper. A setup cost is associated with extra material, labor, or energy required due to the change of attributes in consecutive jobs at processing stations. A finite set of attributes is considered in this research. Sequencing is constrained by the availability of conveyor junctions. The problem is motivated by the paint purge reduction problem at a major U.S. automotive manufacturer. We first model a diverging junction with a sequence-independent setup cost and predefined attributes as an assignment problem and this model is then extended for a more general situation by relaxing the initial assumptions in various ways.
In this paper, we determine optimal reduction in the lead time and setup cost for some stochastic inventory models. And we propose more general model that allow the backorder rate as a control variable. We first assume that the lead time demand follows a normal distribution. And we assume that the backorder rate is dependent on the length of lead time through the amount of shortages. The stochastic models analyzed in this paper are the classical continuous and periodic review policy models with a mixture of backorders and lost sales. For each of these models, we provide a sufficient conditions for the uniqueness of the optimal operating policy. We also develop algorithms for solving these models and provide illustrative numerical examples.
In studying an EOQ-like inventory model for a manufacturing process, a number of findings were made. The system can "go out of control" resulting in a relatively minor problem state or "break-down". When the production system is in the minor problem statei produces a number of defective items. It is assumed that each defective piece requires rework cost and related operations. Once the machine breakdown takes place, the production system produces severely defective items that are completely unusable. Each completely unusuable item is immediately discarded and incurs handling cost, scrapped raw material cost and related operations. Two investment options in improving the production process are introduced : (1) reducing the probability of machine breakdown, breakdowns, and (2) simultaneously reducing the probability of machine breakdowns and setup costs. By assuming specific forms of investment cost function, the optimal investment policies are obtained explicitly. Finally, to better understand the model in this paper, the sensitivity of these solutions to changes in parameter values and numerical examples are provided.amples are provided.
In Factory Automation environments such as FMS, the formation of machine-part based on GT should be considered. The purpose of this study is to develop a economic heuristic algorithm which considers various elements such as unit processing time, subcontract cost, and functional operation cost, machine processing capacity etc. When this proposed approach is applied to the real situation expected benefits are as follows: the reduction of production lead time work in process, labor force, tooling, rework and scrap, setup time, order time delivery, and paper work, etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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