As the global market becomes more competitive, manufacturing industries face relentless pressure caused by a growing tendency of greater varieties of products, shorter manufacturing cycles and more sophisticated customer requirements. Efficient and effective supplier selection and order allocation decisions are, therefore, important decisions for a manufacturer to ensure stable material flows in a highly competitive supply chain, in particular, when customers are willing to accept products with less desirable product attributes (e.g., color, delivery date) for economic reasons. This paper attempts to solve optimally the challenging problem of supplier selection and order allocation, taking into consideration the customer flexibility for a manufacturer producing multi-products to satisfy the customers' demands in a multi period planning horizon. A new mixed integer programming model is developed to describe the behavior of the supply chain. The objective is to maximize the manufacturer's total profit subject to various operating constraints of the supply chain. Due to the complexity and non-deterministic polynomial-time (NP)-hard nature of the problem, an improved genetic approach is proposed to solve the problem optimally. This approach differs from a canonical genetic algorithm in three aspects: a new selection method to reduce the chance of premature convergence and two problem-specific repair heuristics to guarantee feasibility of the solutions. The results of applying the proposed approach to solve a set of randomly generated test problems clearly demonstrate its excellent performance. When compared with applying the canonical genetic algorithm to locate optimal solutions, the average improvement in the solution quality amounts to as high as ten percent.
본 연구에서는 농식품 플랫폼 이용자를 대상으로 플랫폼 선택속성이 공급자신뢰를 매개하여 고객만족에 미치는 영향을 분석하였다. 선택 속성의 하위변수로는 다양성, 편리성, 정보성, 상품성 및 상호작용성으로 구분하였다. 수집된 설문지 190부와 SPSS v24.0과 Process macro 4.0으로 실증분석에 사용하였다. 분석결과는 첫째, 정보성, 상품성 및 상호작용성은 공급자신뢰에 정(+)의 방향으로 영향을 미치는 것으로 나타났고 다양성과 편리성은 공급자신뢰에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 공급자신뢰는 고객만족에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 셋째, 편리성, 정보성, 상품성 및 상호작용성은 고객만족에 정(+)의 방향으로 영향을 미치는 것으로 나타났고 다양성은 고객만족에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 넷째, 공급자신뢰는 선택속성의 정보성, 상품성 및 상호작용성과 고객만족 간을 매개하는 것으로 검정되었다. 이와 같은 결과들은 소비자에게 플랫폼의 정보성과 상품성 그리고 상호작용성이 공급자신뢰를 높임으로써 고객만족을 높일 수 있다는 것을 시사한다.
As environmental protection is becoming more and more important, green production has become a key issue for almost every manufacturer and will determine a manufacturer can be sustainable in the long term. Therefore a performance evaluation system for green suppliers is necessary to determine the suitability of suppliers to cooperate with the company. While the works on the evaluation and/or selection of suppliers are abundant, those that concern environmental issues are rather limited. The objective of this study is to construct a combined model based on fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) and balanced scorecard (ESC) for evaluating green suppliers in the manufacturing industry. The ESC concept is applied to define the hierarchy with four major perspectives (i.e. financial, customer, internal business process, and learning and growth), and performance indicators are selected for each perspective. FAHP is then proposed in order to tolerate vagueness and ambiguity of information. Finally, FAHP is finally constructed to facilitate the solving process. With the proposed model, manufacturers can have a better understanding of the capabilities that a green supplier must possess and can evaluate and select the most suitable green supplier for cooperation.
In supply chain management, supplier capacity is very important to meet the customer demand quickly. This paper studies a supplier evaluation structure and then suggests a methodology using fuzzy theory for selecting an effective supplier. Several quantitative and qualitative evaluation factors should be analyzed in the evaluation structure. The qualitative factors includes not only product and service qualities but financial condition. The methodology deals with both the quantitative and qualitative factors together through fuzzy inference. A case study is also presented to show how to choose the best one among potential suppliers.
Moral hazard and adverse selection often exist in asymmetric information environment. In this paper, quality investment decision problem is studied under moral hazard. A basic model for quality investment level decision is developed with the supplier as a principal and the buyer as an agent. And then we regard the supplier and the buyer's rational limitations to set up a model when the buyer's quality evaluation and processing activities are hidden. The model is optimized and the results under different backgrounds are discussed and compared. Results show that the buyer's quality evaluation level and processing level are mostly influenced by the supplier's quality assurance payment. Both the supplier and the buyer choose different quality investment levels under moral hazard because of the supplier's payment to the buyer in case of internal failure and external failure.
This paper first presents two supply chain design problems: 1) a factory location setting and factory selection problem, and 2) a factory location setting and factory/supplier selection problem. The first involves a number of location known retailers choosing one factory to supply their demands from a number of factories whose locations are to be determined. The goal is to minimize the transportation and manufacturing cost to satisfy the demands. The problem is then augmented into the second problem, where the procurement cost of the raw materials from a chosen material supplier (from a number of suppliers) is considered for each factory. Economic beneficial is taken into account in the cost evaluation. Therefore, the partner selections will influence the cost of the supply chain significantly. To solve these problems, an agent gaming and genetic algorithm hybrid method (AGGAHM) is proposed. The AGGAHM consecutively and alternatively enable and disable the advancement of agent gaming and the evolution of genetic computation. Computation results on solving a number of examples by the AGGAHM were compared with those from methods of a general genetic algorithm and a mutual frozen genetic algorithm. Results showed that the AGGAHM outperforms the methods solely using genetic algorithms. In addition, various parameter settings are tested and discussed to facilitate the supply chain designs.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제9권1호
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pp.1-26
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2002
ERP is the key-enabler of enterprise's informatization. Seletion of a right ERP system is one of the critical issues. Previous study shows that since a very few methodologies of selecting ERP systems are provided, most of companies have difficulty in Implementing ERP system. The purpose of this study is to analyze the characteristics of ERP system selection factors and develop the ERP evaluation methodology An empirical study is performed and shows that there are signigicant differences in ERP selection factors among ERP consultant, ERP developer, and system manager. The result shows that five factors such as general characteristics of software and supplier, technology characteristics of software and supplier, and Project management shills are significant. Based on the five factors, the evaluation methodology is developed. The methodology will help enterprises to make better decision in selecting ERP systems.
This paper considers that advanced planning and scheduling (APS) in manufacturing and the efficient purchasing where each customer order has its due date and multi-suppliers exit We present a Make-ToOrder Supply Chan (MTOSC) model of efficient purchasing process from multi-suppliers and APS with outsourcing in a supply chain, which requires the absolute due date and minimized total cost. Our research has included two states. One is for efficient purchasing from suppliers: (a) selection of suppliers for required parts; (b) optimum part leadtime of selected suppliers. Supplier selection process has received considerable attention in the businessmanagement literature. Determining suitable suppliers in the supply chain has become a key strategic consideration. However, the nature of these decisions usually is complex and unstructured. These influence factors can be divided into quantitative and qualitative factors. In the first level, linguistic values are used to assess the ratings for the qualitative factors such as profitability, relationship closeness and quality. In the second level a MTOSC model determines the solutions (supplier selection and order quantity) by considering quantitative factors such as part unit price, supplier's lead-time, and storage cost, etc. The other is for APS: (a) selection of the best machine for each operation; (b) deciding sequence of operations; (c) picking out the operations to be outsourcing; and (d) minimizing makespan under the due date of each customer's order. To solve the model, a genetic algorithm (GA)-based heuristic approach is developed. From the numerical experiments, GAbased approach could efficiently solve the proposed model, and show the best process plan and schedule for all customers' orders.
최근 전자상거래가 활성화되고 국가 공공조달 분야 또한 전산화하면서 국가 공공조달을 위한 조달업체 관리 및 평가 시스템에 대한 필요성이 커지고 있다. 민간 기업들은 공급망 전반적인 프로세스를 자동화하고 외부 파트너인 공급사와의 관계를 전략적으로 평가 관리하여 공급망 전체 효율을 높이고자 SRM(supplier relationship management) 시스템을 구축운영하고 있다. 최근 조달청은 국가 공공 조달의 경쟁력을 강화하고 공공조달의 공정성을 확보하고자 SRM 개념을 도입하고 있다. 이를 위해 조달업체 평가 관리와 수요기관이 투명한 조달업체 선정을 할 수 있도록 하는 구매의사결정 지원 프로세스 수립이 필요하다. 본 논문에서는 민간 기업에서 활용하고 있는 SRM 시스템을 공공조달에 적용하여, 공정하고 객관적인 공공조달을 위해 조달업체 평가에 필요한 평가지표와 평가모델을 제시하고 이를 공공조달에서 전략적으로 활용하는 방안을 제시한다.
Traditionally, the evaluation and selection of suppliers have been a major purchasing function. A growing concern for just in-time purchasing, global sourcing, and long-term partnership between buyers and suppliers makes selecting a righ supplier become more critical decision making process. Consequently, a rigorous and systematic method for evaluation suppliers is a must. However, assessing the values of factors(e.g. qulaity , delivery, and service) selected for evaluating suppliers contains elements of uncertainty. Although several methods have been developed for uncertainty analysis, they may not be proper tools for evaluating suppliers under uncertainty. In this paper, a methodology using a fuzzy-set approach in combination with a multicriterion decision-making (MCDM) technique is developed to use as a tool for evaluating suppliers under uncertainty. An numerical example is presented to demonstrate the method in practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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