International Journal of Advanced Culture Technology
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v.8
no.3
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pp.300-306
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2020
This study analyzes the distributor's inventory model in a two-stage supply chain consisting of the supplier, the distributor and the end customer. The supplier will allow a credit period before the distributor settles the account with him in order to stimulate the demand for the product he produces. It is also assumed that the distributor pays the shipping cost for the order and hence, the distributor's ordering cost consists of a fixed ordering cost and the shipping cost that depend on the order quantity. The availability of the delay in payments from the supplier enables discount of the distributor's selling price from a wider range of the price option in anticipation of increased customer's demand. As a result, the availability of a credit transaction leads to an increase in inventory levels. On the other hand, in the case of deteriorating products in which the utility of the product perish over time, the deterioration rate with time plays a role in reducing inventory levels. In this regard, we analyze the effect of the length of the credit period and the degree of product deterioration on the distributor's inventory level. For the analysis, we formulate the distributor's annual net profit and analyze the effect of the length of credit period and deterioration rate of the product on inventory policy numerically.
Supramax bulk carriers cover a wide range of ocean transportation requirements, from major to minor bulk cargoes. Market forecasting for this segment has posed a challenge to researchers, due to complexity involved, on the demand side of the forecasting model. This paper addresses this issue by using technical indicators as input features, instead of complicated supply-demand variables. Artificial neural networks (ANN), one of the most popular machine-learning tools, were used to replace classical time-series models. Results revealed that ANN outperformed the benchmark binomial logistic regression model, and predicted direction of the spot market with more than 70% accuracy. Results obtained in this paper, can enable chartering desks to make better short-term chartering decisions.
The economical property of a shipping enterprise, as well as other transportation industries, is determined by the difference between the freight earned and expense paid. This study can be regarded as a division of optimizing ship allocation to routes under the integrated port transport system. Fleet planning and scheduling require complicated allocations of cargoes to ships and ships to routes in order to optimize the given criterion function for a given forecast period. This paper deals with the optimum ship allocation problem minimizing the operating cost of ships in a shipping company. Optimum fleet operating for a shipping enterprise is very important, since the marine transportation is a form of large quantity transport requiring long-term period, and there is a strong possibility to bring about large amount of loss in operation resulting from a faulty ship allocation. Where there are more than one loading and discharging ports, and a variety of ship's ability in speed, capacity, operating cost etc., and when the amount of commodities to be transported between the ports has been determined, then the ship's schedule minimizing the operating cost while satisfying the transport demand within the predetermined period will be made up. First of all a formula of ship allocation problems will be established and then will be constructed to solve an example by the Integer Programming application after consideration of the ship's ability, supply and demand of commodity, amount of commodity to be transported, operating costs of each ship etc. This study will give good information on deciding intention for a ship oprator or owner to meet the computerization current with shiping management.
Kim, So-Jung;Lee, Kook-Dong;Cho, Gun-Il;Ryoo, Dong-Keun
Journal of Navigation and Port Research
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v.33
no.7
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pp.483-490
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2009
In recent years, shipping and ports industries are faced with enormous changes like globalization, market liberalization and borderless businesses. To cope with this competitive environment, a certain form of cooperation among ports is necessary to provide high quality of services and lower costs to establish their market power against shipping companies. The purpose of this study is to identify the motivation of the strategic alliances between ports and demonstrate the level of importance using Analytic Hierarchy Process(AHP). Among four motivations of the strategic alliances which are strategic motivation, economic motivation, operational motivation and marketing motivation, economic motivation is the most important factor for ports alliances than other factors. This is because economic motivation among strategic alliances allow ports in the same market to rationalize supply and demand, thus avoiding unnecessary over-supply and over-competition and also can reduce service costs by using comparative advantages of each partner which make costs cheaper.
This study is aming at analysing the current trend of container shipping industry before and after COVID-19 Pandemic circumstances. Also, this study offers the political implications for 'the Korean Shipping Nation Rebuilding'. As a result of this study, the several global shipping lines have decreased their ship capacity in response to International Maritime Organization(IMO)'s environmental regulation. This finding is differ from the media reports, that is many shipping companies increased idling vessel to match the lower demand induced COVID-19 pandemic. This study also provides the two implications of the direction about Korean shipping policy. The first one is that the casual relationship of over-vessels' supply and Korea shipping policy is needed to be thoroughly analyzed. The importance of Koreans shipping industry is generally devaluated by most citizens so as to the Korean government should develop the mass media contents to enlighten the less wellknown people regarding shipping industry.
GMDSS-the Global Maritime Distress and Safety system which is utilizing the new technologies such as satellite communication system, DSC and NBCP-is effectuated not only by the amendment of SOLAS but also by the conference of RR and IMO's MSC, and will be the major factor of the variation of the demand and supply of Radio Operators. To cope with the GMDSS voluntarily, regulations relating to the radio installation, the posting of Radio Operators, the bounds of duty, etc. must be established and the demand and supply of Radio Operators which take charge of the system must be accomplished pertinently. In this study, the authors suggested some practical schemes to improve the effect of policy as follow. 1. The Ministry of Communication must supervise strictly the arrangement of Radio Operators, especially relating tot he legally qualified complement of Radio Station, and must review the official certification system to upgrade the quality of Radio Operators. 2. The Ministry of Communication must take overall charge of the qualitifications and technical standards of Radio Operators, the extent of their engagement, etc. which are provided by International Regulations. 3. Relating Administrations must cooperate with Shipping Companies in onboard-training to foster and ensure the manpower of Radio Operators. 4. Institutional devices to drive the resolute investment in education and training for mariners, especially for the ship's officers, must be prepared. 5. The Communication Administration and the Korea Maritime and Port Adminstration(KMPA) must cooperate mutually in the balance of the demand and supply of Radio Operators and use make their best to realize more harmonious policies on the demand and supply of manpower.
As the importance of container ships in maritime transport grows, the demand and supply for such vessels have been increasing. To reduce costs and improve operational efficiency, container shipping lines have formed shipping alliances, engaging in joint operations and vessel-sharing arrangements. Since the establishment of these alliances in 1995, they have evolved in various forms. In 2024, Maersk and Hapag-Lloyd announced the formation of a new shipping alliance, the 'Gemini Cooperation,' set to begin in February 2025, signaling a potential realignment of shipping alliances. This shift will significantly impact operations of ports like Busan. In the case of Busan Port, the inability of a single terminal to accommodate large shipping alliance vessels has led to an increased reliance on multiple terminals, which in turn has caused an increase of inter-terminal transportation cost and a decrease in operational ef iciency. Therefore, this paper aimed to examine changes in shipping alliances since 2012, analyze the current usage of container terminals at Busan Port, and propose strategies for efficient port operations in response to expected realignment of shipping alliances.
In the maritime shipping industry, imbalance between supply and demand has persistently increased, leading to the utilization of blank sailings by major shipping companies worldwide as a key means of flexibly adjusting vessel capacity in response to shipping market conditions. Traditionally, blank sailings have been frequently implemented around the Chinese New Year period. However, due to unique circumstances such as the global pandemic starting in 2020 and trade tensions between the United States and China, shipping companies have recently conducted larger-scale blank sailings compared to the past. As blank sailings directly impact freight transport delays, they can have negative repercussions from perspectives of both businesses and consumers. Therefore, this study employed Poisson regression models and negative binomial regression models to analyze the influence of maritime freight rate determinants on shipping companies' decisions regarding blank sailings, aiming to proactively address potential consequences. Results of the analysis indicated that, in Poisson regression analysis for 2M, significant variables included global container shipping volume, container vessel capacity, container ship scrapping volume, container ship newbuilding index, and OECD inflation. In negative binomial regression analysis, ocean alliance showed significance with global container shipping volume and container ship order volume, the alliance with container ship capacity and interest rates, non-alliance with international oil prices, global supply chain pressure index, container ship capacity, OECD inflation, and total alliance with container ship capacity and interest rates.
Purpose - This study provides useful information to stakeholders by forecasting the tramp shipping market, which is a completely competitive market and has a huge fluctuation in freight rates due to low barriers to entry. Moreover, this study provides the most effective parameters for Baltic Dry Index (BDI) prediction and an optimal model by analyzing and comparing deep learning models such as the artificial neural network (ANN), recurrent neural network (RNN), and long short-term memory (LSTM). Design/methodology - This study uses various data models based on big data. The deep learning models considered are specialized for time series models. This study includes three perspectives to verify useful models in time series data by comparing prediction accuracy according to the selection of external variables and comparison between models. Findings - The BDI research reflecting the latest trends since 2015, using weekly data from 1995 to 2019 (25 years), is employed in this study. Additionally, we tried finding the best combination of BDI forecasts through the input of external factors such as supply, demand, raw materials, and economic aspects. Moreover, the combination of various unpredictable external variables and the fundamentals of supply and demand have sought to increase BDI prediction accuracy. Originality/value - Unlike previous studies, BDI forecasts reflect the latest stabilizing trends since 2015. Additionally, we look at the variation of the model's predictive accuracy according to the input of statistically validated variables. Moreover, we want to find the optimal model that minimizes the error value according to the parameter adjustment in the ANN model. Thus, this study helps future shipping stakeholders make decisions through BDI forecasts.
Maritime industry is affected by outside factors significantly due to its derivative demand characteristics. However, the supply side can not react to these changes immediately and due to this uniqueness, maritime industry repeats the boom-bust cycle. Therefore the government itself needs to operate early warning system in order to monitor the market and notice the upcoming risks by setting up a system to prepare for the situations. In this research, signal approach is used to establish early warning system. Overall leading index is composed of crisis index that is based on BDI(Baltic Dry Index) and various leading indexes such as finance, economy, shipping and the others. As a result of computing overall leading index which is early warning system in maritime through signal approach, the index showed a high correlation coefficient with actual maritime risk index by difference of 4 months. Also, the result was highly accurate with overall leading index's QPS(Quadratic Probability Score) at 0.37.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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