• 산업경영시스템학회지
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• 제38권1호
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• pp.83-89
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• 2015

Selection of efficient supplier is a very important process as risk or uncertainty of a supply chain and its environment are increasing. Previous deterministic DEA and probabilistic DEAs are very limited to handle various types of risk and uncertainty. In this paper, I propose an improved probabilistic DEA which consists of two steps; Monte Carlo simulation and statistical decision making. The simulation results show that the proposed method is proper to distinguish supplier's performance and provide statistical decision background.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제16권1호
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• pp.44-51
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• 2017

In today's competitive environment, supply chain management is a major concern for a company. Two of the key issues in supply chain management are transportation and inventory management. To achieve significant savings, companies should integrate these two issues instead of treating them separately. In this paper we develop a framework for modeling stochastic programming in a supply chain that is subject to demand uncertainty. With reasonable assumptions, two stochastic programming models are presented, respectively, including a single-period and a multi-period situations. Our assumptions allow us to capture the stochastic nature of the problem and translate it into a deterministic model. And then, based on the genetic algorithm and stochastic simulation, a solution method is developed to solve the model. Finally, the computational results are provided to demonstrate the effectiveness of our model and algorithm.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제10권2호
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• pp.129-150
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• 2001

In this study, we model a decentralized supply chain system which is managed by four types of centers, sequentially located: Retailer, Wholesaler, Distributor, and Factory Each center contributes to enhancing the performance of the supply chain system individually with its own local inventory information. Through experiments which are performed with a programmed simulation (like the MIT beer game), we investigate how the information lead time improvement in each center affects the whole system. And we show that the impact of the lead time improvement in the downstream, like retailers, affects more to the system than the one in the upstream, like factories, in a cost-effective way. Moreover, by using information lead time for each center, we analyze how much the extent of the improvement affects the whole system, especially for the total cost and the order level.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2013년 춘계학술대회
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• pp.355-365
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• 2013

Many manufacturing industries need more efficient organization since the customer expects a greater response to orders Due to this increased expectation, a supply chain management (SCM) has become one of the most important methods of competitive advantage in business today. This study has developed a simulator for the supply chain management problem. The simulator designed to help determine considering to the capacities and the costs of production and distribution facilities. The simulator developed using commercial simulation tool ARENA and the results of computational experiments for a simple example were given and discussed to validate the developed simulator. The simulator can be used to decide an realistic production-distribution planning in the area.

• 산업경영시스템학회지
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• 제32권1호
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• pp.117-129
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• 2009

The bullwhip effect is known as the significant factor which causes unnecessary inventory, lost sales or cost increase in supply chains. Therefore, the causes of the bullwhip effect must be examined and removed. In this paper, we develop two analytical tools for the bullwhip effect control in supply chains. First, we develop the quantitative models for computing the bullwhip effect in a three-stage supply chain consisted of a single retailer, a single distributor and a single manufacturer when the fixed-interval replenishment policy is applied at each stage. The quantitative models are developed under the different conditions for the demand forecasting and share of customer demand information. They are validated through the computational experiments. Second, we develop a simulation-based decision support system for the bullwhip effect control in a more diverse dynamic supply chain environment. The system includes a what-if analysis function to examine the effects of varying input parameters such as operating policies and costs on the bullwhip effect.

• 대한산업공학회지
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• 제31권2호
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• pp.106-119
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• 2005

Uncertainties inherent in customer demand patterns make it difficult for supply chains to achieve just-in-time inventory replenishment, resulting in loosing sales opportunity or keeping excessive chain wide inventories. In this paper, we propose two intelligent adaptive inventory control models for a supply chain consisting of one supplier and multiple retailers, with the assumption of information sharing. The inventory control parameters of the supplier and retailers are order placement time to an outside source and reorder points in terms of inventory position, respectively. Unlike most extant inventory control approaches, modeling the uncertainty of customer demand as a stationary statistical distribution is not necessary in these models. Instead, using a reinforcement learning technique, the control parameters are designed to adaptively change as customer demand patterns change. A simulation based experiment was performed to compare the performance of the inventory control models.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.81-90
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• 2014

순방향물류와 역방향물류의 두 물류 체인을 통합해서 자원 순환형 공급체인 (CLSC: closed-loop supply chain) 을 구성하는 것은 기업의 비용절감을 위해서 반드시 필요한 요소이다. 본 연구에서는 순환형 공급체인의 환경에서 순방향물류의 도매점과 역방향물류의 처리센터의 재고를 통합하는 재고관리를 제안한다. JIT(Just-in-Time)배송이 고려된 새로운 CLSC 재고관리모델은, 회수센터에서 처리센터로 배송된 사용이 끝난 제품이 도매업자의 수요에 미치지 못할 때 제조사에게 필요한 제품을 재발주 할 것이지 사용이 끝난 제품의 회수를 기다릴 것이지를 선택함으로써 비용을 절감한다. 제안 모델의 유효성을 검증하기 위하여 최적화 기법중 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)을 이용하였다. 파라미터가 해에 미치는 영향을 알아보기 위해서 세 가지 파라미터 조건에서 우선 순위형 GA (priority-based GA: priGA)와, 각 세대마다 파라미터가 조정되는 개량형 하이브리드 GA (modified Hybrid Genetic Algorithm: mhGA)를 사이즈가 다른 4가지 수치 예에 적용하여 시뮬레이션을 실시하였다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제34권3호
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• pp.1-12
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• 2008

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.

• 통상정보연구
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• 제15권2호
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• pp.71-82
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• 2013

자동차 공급망은 자동차기업들이 글로벌화되어 아웃소싱이 일반화되고 해외생산기지를 구축함에 따라 지속적으로 복잡하게 되었다. 자동차산업에서 순환물류용기 (RPC: Returnable Plastic Container) 의 사용은 물류효율과 비용절감 측면에서 매우 일반화되어 있으나 주로 내수용으로 활용하고 있으며 국제무역용으로는 절대적인 운송거리가 길고 운영관리가 복잡해져 크게 활용되지 않고 있다. 이 연구는 시뮬레이션을 통하여 1회용기와 반복사용이 가능한 순환물류용기를 pooling system으로 적용하는 경우 기업에 미치는 경제적 영향을 비교하였다. 결론적으로 미국과 같은 장거리 국제물류에서는 순환물류용기의 사용이 어려우나 중국과 일본과 같이 비교적 단거리 국제무역에서는 pooling 시스템의 도입으로 경제적으로 타당한 것으로 나타났다. 이 연구결과는 국제공급망 환경에 따라 경제적으로 최적의 포장방법과 형태의 변화가 필요함을 밝혔다. 다만, 국제무역상 발생하는 통관상의 복잡함, 관세, 국내와 해외 물류환경의 상이로 인한 효율성 저하 등의 문제는 하기 위해서는 보다 많은 연구가 필요하다.

• 대한산업공학회지
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• 제42권1호
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• pp.38-49
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• 2016

This paper proposes a mathematical model-based solution for sourcing decisions with an objective of minimizing the manufacturer's total cost in the two-echelon supply chain with supply capacity risk. The risk impact is represented by uniform, beta, and triangular distributions. For the mathematical model, the probability vector of normal, risk, and recovery statuses are developed by using the status transition probability matrix and the equations for estimating the supply capacity under risk and recovery statuses are derived for each of the three probability distributions. Those formulas derived are validated using the sampling method. The results of the simulation study on the test problem show that the sourcing decisions using the proposed solution reduce the total cost by 1.6~3.7%, compared with the ones without a consideration of supply capacity risk. The total cost reduction increases approximately in a linear fashion as the probability of risk occurrence or reduction rate of supply capacity due to risk events is increased.