본 연구는 글로벌 시장 진출 기업을 대상으로 스마트물류플랫폼 활용의 성과를 분석하였다. 기존 연구를 기반으로 스마트물류플랫폼 활용, 공급사슬지향성, 물류서비스 네트워크 관련 문헌을 분석하였다. 해당 요인을 중심으로 공급사슬지향성에서 해외시장 성과에 이르는 경로를 구조방정식모형으로 분석하였다. 경로모형에 따라 매개효과 검증을 포함하여 9개의 가설을 설정하였다. 전체 175개 기업을 대상으로 실증분석을 수행한 후 결과를 분석하였다. 분석결과 공급사슬지향성은 스마트물류플랫폼 활용과 물류서비스 네트워크에 긍정적 영향을 보였으나 해외시장 성과에는 직접적 영향이 없었다. 스마트물류플랫폼 활용은 물류서비스 네트워크와 해외시장 성과에 모두 긍정적 영향을 나타냈으나, 물류서비스 네트워크는 해외시장 성과에 영향을 미치지 못하였다. 더불어 스마트물류플랫폼 활용은 공급사슬지향성과 물류서비스 네트워크 사이에 긍정적 매개요인임을 확인하였다.
Cooperative coevolutionary algorithm (CCEA) has proven to be a very powerful means of solving optimization problems through problem decomposition. CCEA implies the use of several populations, each population having the aim of finding a partial solution for a component of the considered problem. Populations evolve separately and they interact only when individuals are evaluated. Interactions are made to obtain complete solutions by combining partial solutions, or collaborators, from each of the populations. In this respect, we can think of various interaction modes. The goal of this research is to develop a CCEA for a supply chain network design (SCND) problem and identify which interaction mode gives the best performance for this problem. We present general design principle of CCEA for the SCND problem, which require several co-evolving populations. We classify these populations into two groups and classify the collaborator selection scheme into two types, the random-based one and the best fitness-based one. By combining both two groups of population and two types of collaborator selection schemes, we consider four possible interaction modes. We also consider two modes of updating populations, the sequential mode and the parallel mode. Therefore, by combining both four possible interaction modes and two modes of updating populations, we investigate seven possible solution algorithms. Experiments for each of these solution algorithms are conducted on a few test problems. The results show that the mode of the best fitness-based collaborator applied to both groups of populations combined with the sequential update mode outperforms the other modes for all the test problems.
As today's business environment has become more and more competitive, forward as well as backward flows of products among members belonging to a supply chain have been increased. The backward flows of products, which are common in most industries, result from increasing amount of products that are returned, recalled, or need to be repaired. Effective management for the backward flows of products has become an important issue for businesses because of opportunities for simultaneously enhancing profitability and customer satisfaction from returned products. Since third party logistics service providers (3PLs) are playing an important role in reverse logistics operations, they should perform two simultaneous logistics operations for a number of different clients who want to improve their logistics operations for both forward and reverse flows. In this case, distribution networks have been independently designed with respect to either forward or backward flows so far. This paper proposes a mixed integer programming model for the design of network integrating both forward and reverse logistics. Since the network design problem belongs to a class of NP-hard problems, we present an efficient heuristic algorithm based on genetic algorithm (GA), of which the performance is compared to the lower bound by Lagrangian relaxation. Finally, the validity of proposed algorithm is tested using numerical examples.
As today's business environment has become more and more competitive, forward as well as backward flows of products among members belonging to a supply chain have been increased. The backward flows of products, which are common in most industries, result from increasing amount of products that are returned, recalled, or need to be repaired. Effective management for these backward flows of products has become an important issue for businesses because of opportunities for simultaneously enhancing profitability and customer satisfaction from returned products. Since third party logistics service providers (3PLs) are playing an important role in reverse logistics operations, the 3PLs should perform two simultaneous logistics operations for a number of different clients who want to improve their logistics operations for both forward and reverse flows. In this case, distribution networks have been independently designed with respect to either forward or backward flows so far. This paper proposes a mixed integer programming model for the design of network integrating both forward and reverse logistics. Since this network design problem belongs to a class of NP-hard problems, we present an efficient heuristic based on Lagrangean relaxation and apply it to numerical examples to test the validity of proposed heuristic.
In the supply chain network design, how to select the best location, capacity configuration of the suppliers and to assign manufacturers orders are a challenging issue. Especially when multi-tiers'suppliers are existed, the performance of supply chain is influenced by 2$\^$nd/ and 3$\^$rd/ suppliers. Supplier selection is multi-criteria problem which includes both qualitative and quantitative factors in supply chains. In order to select the best supplier it is necessary to make a trade off between these two factors such as cost, product quality, capacity, production lead time, deliver lead time and transportation lead tine of supplier constraints existed in multi-tiers supplier purchasing chain. In these circumstances, purchasing agents should decide two problems: which is the best supplier in each tier and how much should be purchased from each selected supplier. This research is intended to develop an integration of an analytical hierarchy process (AHP) and mathematical modeling proposed to consider two factors which may be conflicted in choosing the best supplier in each tier and placing the optimum order quantities to the supplier among multi-tiers suppliers.
효율적인 공급사슬 망 설계는 공급사슬망 전체의 최적화를 추구하고 이를 통해 장기적이고 전략적인 의사결정을 뒷받침한다. 공급사슬망 설계 문제는 고려 대상이 광범위하고 시스템 조건과 상황에 따라 많은 확률적 요소들을 포함하고 있기 때문에 이를 수리 모델로 표현하더라도 현실을 명확히 반영하기는 어렵다. 본 연구에서는 수리 모델 및 시뮬레이션 기법을 이용한 군 공급사슬망 설계 방법을 제시하였다. 혼합정수계획법이 적용된 수리 모델을 이용하여 총비용을 최소화하는 공급사슬망을 구성하고, 수리 모델의 결과를 시뮬레이션 모델에 반영하여 실험 파라미터의 반복적인 조정을 통해 차량할당 및 경로문제를 해결하였다. 본 연구의 두 모델은 각각 CPLEX와 AutoMod로 실행하였으며, 실제 군 공급사슬망에서 군지사의 임무 제한에 따라 공급사슬망을 재구성하는 실험을 실시하였다. 이 실험을 통하여, 본 연구에서 제시한 방법이 군 공급사슬망 설계 문제해결에 용이하게 적용될 수 있다는 것을 보였다.
The supply chain in plant construction project can be defined as a network combined between elements which is engineering, procurement, construction, start-up. For successfully leading construction project, close relation and mutual cooperation should be preceded and Supply Chain Management(SCM) system is needed to improve the relation. In particular, because safety is a top priority for the companies work in the construction of Nuclear Power Plant(NPP), it is necessary to control all parties realated with NPP construction systematically. In this situation, it is important to purchase high-quality equipment in timely manner by developing Integrated cooperative systems. Therefore, this study aimed to propose developing solutions of SCM such as JIT and Envelop Design system, which can reduces difficulties of decision making between the parties involved in the project and will increase the efficiency of the engineering process in NPP.
자동차부품산업에 속한 대부분의 기업은 완성차 조립을 위한 공급기업과의 협력에 있어 공급사슬관리시스템을 필요로 하고 있다. 자동차부품산업은 1차, 2차, 3차 공급업체와 같은 계층적 구조의 산업 특성을 가지고 있다. 최근 RFID 기술을 적용한 새로운 구현사례가 통합된 정보시스템 구현이 요구되는 다양한 영역에서 나타나고 있다. 특히 자동차부품산업의 공급사슬환경은 유비쿼터스환경으로 전환되고 있다. 자동차부품산업에 속한 대부분의 기업은 비즈니스 프로세스의 단축, 거래정보의 공유, 그리고 거래당사자간의 협업관계를 증진하기 위해 RFID기반의 공급사슬관리 구현에 관심이 높다. 본 연구는 제품의 입고, 출고, 재고관리와 같은 자동차부품산업의 물류분야에 RFID 기술을 구현하고자 한다. 연구의 목적은 유비쿼터스 컴퓨팅환경에서 u-SCM 시스템에 적용된 RFID를 활용하여 공급사슬네트워크의 협업관계를 증진하기 위한 것이다. 본 논문의 기여는 UML 기법을 적용하여 RFID기반의 SCM 시스템을 설계하고 구현함으로써 기존 프로세스를 새로운 프로세스로 전환하는 새로운 시스템 접근방안을 제안하는 것이다.
This paper presents an integrated analysis of supply chain and financing decisions of multi-national corporation. We construct a model in which multiple currency storage units are installed to manage the currency flows associated with multi-national supply chain activities such as raw material procurement, process operation, inventory control, transportation and finished product sales. Core contribution of this study is to quantitatively investigate the influence of macroscopic economic factors such as exchange rates and taxes on operational decisions. The supply chain is modeled by the Process-Storage Network with recycle streams. The objective function of the optimization is minimizing the opportunity costs of annualized capital investments and currency/material inventories minus the benefit to stockholders interpreted by home currency. The major constraints of the optimization are that the material and currency storage units must not be depleted. A production and inventory analysis formulation, the periodic square wave (PSW) model, provides useful expressions for the upper/lower bounds and average levels of the currency and material inventory holdups. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem are reduced to a subproblem and analytical lot sizing equations. The procurement, production, transportation and financial transaction lot sizes can be determined by analytical expressions after the average flow rates are already known. We show that, when corporate income tax is taken into consideration, the optimal production lot and storage sizes are smaller than is the case when such factors are not considered typically by 20 %.
Purpose - Offshoring has emerged as one of the major trends in international trade and has become one of the strategies for achieving competitiveness in the global market. In spite of this, the expected gains of offshoring can be offset by hidden costs and risks, such as those associated with the COVID-19 pandemic, the trade war between the USA and China, and the ongoing trade dispute between Korea and Japan. To obviate such business failure and prevent critical business blunders, offshoring strategies that efficiently consider both risk elements and potential wealth creation are urgently need. The first purpose of this study is to contribute to the development of more advanced offshoring strategies to help host countries select the best locations to manage supply chain risks and create unique value. The second purpose is to specifically analyze the current status of Korea and provide Korean companies with implications to be considered when deciding whether to offshore or re-shore. Design/methodology - A Network DEA model was applied to measure the comparative location efficiency of national competencies for offshoring strategy from perspectives of wealth creation opportunities (profitability and marketability) and supply chain risk management. The location efficiencies are compared among a total 70 countries selected from the Global Competitiveness Index (GCI) and globally attractive locations outlined by Kearney (2017). For the secondary analysis of efficiency, a t-test examining the nature of competitive advantage and the level of sophistication in production processes was implemented in three divisions. We then analyzed differences in offshoring performance in terms of the identified national traits. Moreover, Tobit regression analysis is conducted to investigate the correlation between value-added business activities and each divisional efficiency, seeking to determine how each degree of value-added business activity influences the increase in offshoring productivity. Findings - Regarding overall location efficiency for offshoring performance, only the USA and Italy were identified as being efficient as host countries for offshoring, under circumstances of advanced development, such as productivity and risk management. Korea ranks 13th among 70 countries. The determinants of national competitiveness depend on national traits (the nature of competitive advantage and business sophistication). Countries with labor/resource advantages and labor-intensive industries are more competitive in terms of marketability than others. In contrast, countries with strong technology-intensive industries benefit offshoring companies, particularly in the technology sector, with the added advantage of supply chain risk management. As the perception of a value chain is broader in a country, it can achieve both production sophistication and competitive advantages such as marketability and SCRM. Originality/value - Existing studies focus on offshoring effectiveness from a company perspective. This paper contributes to comparing country efficiency in producing core competencies related to an offshoring strategy and also segments countries into three performance-based considerations associated with the global offshoring market. It also details Korea's position as an offshoring location according to national efficiency and competency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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