The main objective of this research is to develop a model to select the optimal input service level for a distribution center-multi branch inventory distribution system. With the continuous review policy, the distribution center places an order for specific order quantity to an outside supplier, and the order quantity is replenished after a certain lead time Also, each branch places an order for particular order quantity to the distribution center to satisfy the customer demands, and receives the replenishment after a lead time. When an out of stock condition occurs during an order cycle, a backorder is placed to the upper level to fill the unfilled demands. With these situation, variable demand and variable lead time are used for better industrial practice. Further, actual lead times with a generic lead time distribution are used in developing the control model. Under the actual lead time model, the customer service measures actually attained for the distribution center and each branch are explained as the effective customer service measures. Thus, throughout the optimal control (using computer search procedures), we can select the optimal input service levels for the distribution center and each branch to attain the effective service levels for each branch which is consistent with the goal level of service for each branch. At the same time, the entire distribution system keeps minimum inventories.
Explicit numerical integration methods for power system transient stability simulation require very small time steps to avoid numerical instability. The EXST1 exciter model is a primary source of fast dynamics in power system transients. In case of the EXST1, the required small integration time step for entire system simulation increases the computational demands in terms of running time and storage. This paper presents a practical exciter model reduction approach which allows the increase of the required step size and thus the method can decrease the computational demands. The fast dynamics in the original EXST1 are eliminated in the reduced exciter model. The use of a larger time step improves the computational efficiency. This paper describes the way to eliminate the fast dynamics from the original exciter model based on linear system theory. In order to validate the performance of the proposed method, case studies with the GSO-37 bus system are provided. Comparisons between the original and reduced models are made in simulation accuracy and critical clearing time.
Today's customer demands in supply chains tend to change quickly, variously even in a short time Interval. The uncertainties of customer demands make it difficult for supply chains to achieve efficient inventory replenishment, resulting in loosing sales opportunity or keeping excessive chain wide inventories. Un this paper, we propose an adaptive vendor managed inventory (VMI) model for a two-echelon supply chain with non-stationary customer demands using the action-reward learning method. The Purpose of this model is to decrease the inventory cost adaptively. The control Parameter, a compensation factor, is designed to adaptively change as customer demand pattern changes. A simulation-based experiment was performed to compare the performance of the adaptive VMI model.
There are increasing demands for the Space Power System to get more useful performance. These demands are high-efficiency, high-confidency, light-weight, small-size, and the systems's flexibility which can shorten the development time. These demands can be achieved when we make the use of $\mu$-Processor. This paper, therefore, shows an analysis and experimental results for the Space Power System with MC 68000, Motorola's 16 bits MPU, to find the system's characteristics.
This paper considers a remanufacturing and purchasing planning problem, in which either used products(or wastes) are remanufactured or remanufactured products(or final products) are purchased to satisfy dynamic demands of remanufactured products over a discrete and finite time horizon. Also, as remanufactured products are purchased more than or equal to a special quantity Q, a discount price policy is applied. The problem assumes that the related cost(remanufacturing and inventory holding costs of used products, and the purchasing and inventory holding costs of remanufactured products) functions are concave and backlogging is not allowed. The objective of this paper is to determine the optimal remanufacturing and purchasing policy that minimizes the total cost to satisfy dynamic demands of remanufactured products. This paper characterizes the properties of the optimal policy and then, based on these properties, presents a dynamic programming algorithm to find the optimal policy. Also, a network-based procedure is proposed for the case of a large quantity of low cost used products. A numerical example is then presented to demonstrate the procedure of the proposed algorithm.
This study investigates the effects of changes in price, total consumption expenditures and economic sitations on Korean household demands for clothing and footwear using time-series data. The clothing and footwear category was reclassified as clothing, footwear and clothing services items for the demand analysis. This study utilized the Linearized Almost Ideal Demand System (LAIDS) model to analyze household demand. The results indicate that price and total consumption expenditures are significantly related to Korean household consumption expenditure allocations for clothing and footwear items. The effects of the IMF bailout crisis in 1997 and the global financial crisis in 2008 on household expenditure shares for clothing and footwear items were very weak and statistically insignificant. All the demand elasticities were estimated with respect to total consumption expenditures and prices. Clothing was expenditure elastic (greater than one) and other items were classified as inelastic. All the own price elasticities of demands were negative (other than clothing). Through the estimations of cross price elasticity the relationships between the demands for items and other item prices were evaluated (i.e., substitutes and complements).
The purpose of this study is to evaluate the validity of seismic performance evaluation using static analysis. For this purpose, Ordinary Moment Resisting Steel Frames(OMRSF) for different heights(3, 6 ,9, 12 story) and seismic zones(Zone 2A, 2B, 3, 4) were designed in compliance to AISC LRFD 1993 Seismic Provisions and NEHRP 1994 Guidelines. Nonlinear Static Procedure(NSP) and Nonlinear Dynamic Procedure(NDP) with a set of ground motion record were used to evaluate seismic demands in OMRSFs. Using the DRAIN-2DX program, this study compares peak displacement demands(Target Displacement) proposed by FEMA 273 with the peak roof displacement demands obtained from the inelastic time history analyses. Based on the results, the validity of procedure of seismic demand evaluation using Target Displacement is discussed.
A deterministic capacity expansion planning model for a two-capacity type facility is analyzed to determine the sizes to be expanded in each period so as to supply the known demands for two distinct capacity type(product) on time and to minimize the total cost incurred over a finite planning horizon of T periods. The model assumes that capacity unit of the facility simultaneously serves a prespecified number of demand units of each capacity type, that capacity type 1 can be used to supply demands for capacity type 2, but that capacity type 2 can't be used to supply demands for capacity type 1. Capacity expansion and excess capacity holding cost functions considered are nondecreasing and concave. The structure of an optimal solution is characterized and then used in developing an efficient dynamic programming algorithm that finds optimal capacity planning policy.
The objective of this study is to develop stochastic and deterministic models which could be used to synthesize water application time series. Adaptive models using mulitivariate ARIMA(Transfer Function Model) are developed for daily urban water use forecasting. The model considers several variables on which water demands is dependent. The dynamic response of water demands to several factors(e.g. weekday, average temperature, minimum temperature, maximum temperature, humidity, cloudiness, rainfall) are characterized in the model by transfer functions. Daily water use data of Kumi city in 1992 are employed for model parameter estimation. Meteorological data of Seonsan station are utilized to input variables because Kumi has no records about the meteorological factor data.To determine the main factors influencing water use, autocorrelogram and cross correlogram analysis are performed. Through the identification, parameter estimation, and diagnostic checking of tentative model, final transfer function models by each month are established. The simulation output by transfer function models are compared to a historical data and shows the good agreement.
Demands of customers are being changed and varied. And in this circumstance, it become a main issue of management that the company should produce and sell products according to the customer demands. With these trends, each company has been concentrating effects on generalization of product development technique and distinction of service for customer. To fulfill these demands of customer, they need a concept of eCRM(Web based Customer Relationship Management), and go from soiling products and services, or gathering customer requests, up to the phase of solving customer's problem by real time or previous action. With the help of internet, the frequency and speed of the problem solving has improved greatly. In the Supply chain, The ATP(Available to Promise) function doesn't only give customers to conformation of delivery. It can be used by the core function with ATP rule that can reconcile supplies and demands on the supply chain. Therefore We can be acquire the conformation about on the due date of supplier by using the ATP function of management about real and concurrent access on the supply chain, also decide the affect about product availability due to forecasting or customer's orders through the ATP. In this paper, It consolidates the necessity on a ATP and analyzes data which is concerned of ATP. Under the these environments, defines the ATP rule that can improve the customer value and data flow related the eCRM and builds on a algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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