This paper aimed to analyze the factors affecting on the implementation of supply chain management (SCM) system of manufacturing company in Korea. For preparation of the data for this research, the Internet-based questionnaires with 5 Likert's scale were performed to the 125 manufacturing companies in Korea. The affecting factors on the implementation of SCM system were crystallized through factor analysis methods. And the correlations between factors were analyzed with structural equation model (SEM). The factors affecting on the implementation of SCM system are company's IT-competence and relationship with supply chains. This paper could contribute to show the guideline for the successful implementation of SCM system to the korean manufacturing company.
Purpose - This study reviews the past studies that have researched Vendor Managed Inventory (VMI) as a well-known supply chain collaboration program. The main goals of this study are to figure out how VMI brings significant benefits to the supply chain system and suggest additional areas that future studies would address to discover the true nature of VMI. Research design, data, methodology - This study conducts literature reviews on numerous studies that have researched VMI. The past studies are classified in terms of several main issues that have been commonly addressed by many researchers. This study also identifies three key collaborative features of VMI, which possibly explain why VMI improves the supply chain performance. Results - This study finds out that most past studies focused on a limited research issues about VMI. Many researchers have considered integrated decision making and information sharing to be key features that enables VMI to improve the supply chain performance. Conclusions - Based on the findings from the literature review, this study suggests that future studies on VMI take account of new research issues and pay attention to cost payment that researchers have rarely addressed.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.13
no.2
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pp.41-54
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2006
In this paper, we investigate the inter-organizational information systems effect to supply chain partnerships, and subsequently to the performance. The conceptual model for the causal relationships among interorganizational systems usage, interaction, partnership, and supply chain performances has been developed. Theoretical framework is based on the partnership research in relationship marketing area, and the interaction model from IMP group. The questionnaires are designed to test the hypotheses of the conceptual model. The survey result supports our hypotheses that collaborative IT effects to increase the interaction between the firms, and interaction causes to enhance the partnership quality. Also, the level of partnership shows strong positive correlation with the supply chain performances. Despite the limitations of collected sample data size, our study reveals the fact that inter-organizational information systems contribute to supply chain performance through enhancing the interaction and partnership level between the supply chain partners. Our research result is distinct from the most extant literatures that investigated the firm's collaboration impact on interorganizational systems usage.
Interest in sustainable management based on the stakeholder perspective is expanding not only within an organization but also across the supply chain. For large companies that have established networks, sustainability management of the supply chain is now a factor that not only determines the social performance of the company as a whole, but also determines its long-term competitive position. Despite these changes in the business world, especially the proliferation of the sustainable supply chain management (SSCM) system, systematic research on SSCM has been lacking. In particular, there was a lack of empirical analysis on which factors promoted the establishment of the SSCM system for large companies and what's the effects of SSCM. In this regard, this study analyzes i) the impact of the social responsibility pressure of customers as external stakeholders and the CSR orientation of purchasing managers as internal stakeholders on supply chain transparency and partnership cooperation respectively, and ii) whether supply chain transparency and partnership cooperation can enhance corporate reputation. The samples used in this study were 69 large companies representing Korea. The results showed that the social responsibility pressure of customers and the purchasing manager's CSR orientation were positively related to the transparency of the supply chain. However, for partnership cooperation, only the purchasing manager's CSR orientation was found to have a positive and significant effect. Meanwhile, both supply chain transparency and partnership cooperation were positively related to the corporate reputation. At the end of the study, discussions on the implications of the results and future research directions will be presented.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.157-158
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2021
Big data in the supply chain mainly comes from four aspects. One is the relevant data inevitably generated in the process of product value transfer of enterprises in the supply chain, such as production equipment quality data, planned procurement data, product data, etc; On the other hand, it is derived from the ERP data of various companies in the supply chain; The third is e-commerce data from the customer, and the last is data from external or manually entered data. A third-party data service center analysis and mining the data to predict and control the inventory in the process of supply chain operation. It brings innovation and change of management technology and way of thinking to the whole supply chain in many aspects, and finally achieves the goal of coordinated inventory and zero inventory of the whole supply chain.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2002.05a
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pp.434-441
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2002
치열한 경쟁 환경이 도래하면서, 수리 계획에 기반5한 Supply Chain Planning(SCP)의 중요성을 인지하고 시스템 구축을 시도하였다. 하지만, SCP 문제 특성 상 계획 수립뿐만 아니라, 환경 사항에 대한 대응에 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 수리 계획 시스템 구축의 어려움을 해결하기 위해 모델 관리 시스템 개념을 도입한 프로토타입 시스템을 설계 및 구현하여 기존의 시스템에 유연성을 부여하고사 한다. 본 연구의 시스템은, 수리 모델 객체를 생성하는 모델 관리 시스템, 데이터원천, 최적화 엔진으로 구성된다. 수리 모델 객체의 저장 방안으로 객체 지향 개념을 적용하여 모델 베이스 스키마를 설계하였다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2008.10a
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pp.267-284
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2008
Consider a supply chain where products are produced at a manufacturing system, shipped to a distribution center, and then supplied to customers. The distribution center controls inventory based on a base-stock policy, and whenever a unit of product is demanded by a customer, an order is released to the production system. Unsatisfied demand is backordered, and the inventory and backordered units are a function of the base-stock level. The manufacturing system is modeled as an M/M/s/c queueing system, and orders exceeding the limited buffer capacity are blocked and lost. The throughput of the manufacturing system and the steady state distribution of the outstanding orders are functions of number of servers and buffers of the manufacturing system. There is a profit obtained from throughput and costs due to servers and buffers of the manufacturing system, and also costs due to inventory positions of the distribution center, and we want to maximize the total production profit minus the total cost of the supply chain by simultaneously determining the optimal number of servers and buffers of the manufacturing system and the optimal base-stock level of the distribution center. We develope two algorithms, one analytical but without guarantee of the optimal solution and one optimal but without complete analytical proofs. The problem integrates strategic problem of the manufacturing system with tactical problem of the distribution center in a supply chain.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.40
no.4
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pp.29-37
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2017
This papers focuses on remanufacturing processes in a closed loop supply chain. The remanufacturing processes is considered as one of the effective strategies for enterprises' sustainability. For this reason, a lot of companies have attempted to apply remanufacturing related methods to their manufacturing processes. While many research studies focused on the return rate for remanufacturing parts as a control parameter, the relationship with demand certainties has been studied less comparatively. This paper considers a closed loop supply chain environment with remanufacturing processes, where highly fluctuating demands are embedded. While other research studies capture uncertainties using probability theories, highly fluctuating demands are modeled using a fuzzy logic based ambiguity based modeling framework. The previous studies on the remanufacturing have been limited in solving the actual supply chain management situation and issues by analyzing the various situations and variables constituting the supply chain model in a linear relationship. In order to overcome these limitations, this papers considers that the relationship between price and demand is nonlinear. In order to interpret the relationship between demand and price, a new price elasticity of demand is modeled using a fuzzy based nonlinear function and analyzed. This papers contributes to setup and to provide an effective price strategy reflecting highly demand uncertainties in the closed loop supply chain management with remanufacturing processes. Also, this papers present various procedures and analytical methods for constructing accurate parameter and membership functions that deal with extended uncertainty through fuzzy logic system based modeling rather than existing probability distribution based uncertainty modeling.
In this paper, the impact of various system parameters such as the parameters of actual demand process, the review periods and the lead times, under each combination of inventory policies and information sharing, on the long run average inventory cost per period incurred at each participant in a supply chain, is considered. For this purpose, numerical studies are conducted, from which some valuable information as to how sensitive our long run average inventory cost per period are as the model parameters change is gleaned, from which, in turn, some managerial insights are gleaned in order for industry practitioners to perform better in supply chain management.
A major challenge to supply chain managers is how to control inventories and costs along the supply chain while maximizing customer service Performance. In the literature, although the optimal management of inventory along the supply chain has received considerable attention during the past decades, the attention has been mainly given to multi-echelon control policies. A prerequisite for applying these policies is full information transparency in the supply chain, which is hard to accomplish in practice because it may require major organizational chanties. In the case that a decentralized control (local (R, S) policy) should be used at each location in multi-stave distribution systems, this paper presents the coordinating approach of determining the best policy which satisfies predetermined target customer service levels and minimizes the mean physical stock along the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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