For the purpose of estimating the operating cost for feed production, energy consumption, labor requirement, maintenance cost, and supplies and miscellaneous costs are analyzed and developed as mathematical models. Mathematical model for energy usage Consists of electrical energy, boiler fuel energy and vehicle fuel energy. The mathematil model for electrical energy usage for the swine and poultry feed mill and the complete pelleted feed mill are developed, based on the general model mill and the computer program for its design developed in Kansas State University (Park, 1982). Also, the boiler fuel energy consumption model and the vehicle fuel energy consumption model are developed by analyzing the boiler system and the vehicle operation in the warehouse. In order to develop a mathematical model for labor requirement, the data that Vosloh (1968, 1976) constructed for labor requirement in his model mill are used by assuming that his model mill is similar to this model, in terms of labor assignment standards. Maintenance and repair costs are obtained by assuming to be 5.5% of the total capital investment cost. Also, supplies and miscellaneous costs are estimated by using Vosloh's report and it is approximately 0.87 dollars per ton based on daily production.
Yoon, Eun Young;Park, Jaeyeon;Jeong, Hae Jin;Rho, Jung-Rae
ALGAE
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v.32
no.1
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pp.67-74
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2017
The heterotrophic dinoflagellate Oxyrrhis marina is known to produce high levels of docosahexaenoic acid (DHA) when fed on diverse algal prey. However, large-scale culturing of algal prey species is not easy and requires a large amount of budget, and thus more easily cultivable and low-cost prey is required. Dried yeast was selected as a strong candidate for an alternative prey in our preliminary tests. Thus, we explored the fatty acid composition and DHA production of O. marina fed on dried yeast and compared these results to those of O. marina fed on two algal prey species: the phototrophic dinoflagellate Amphidinium carterae and chlorophyte Chlorella sp. powder. O. marina fed on dried yeast, which does not contain DHA, produced the same high level of DHA as those fed on DHA-containing A. carterae. This indicates that O. marina is likely to produce DHA by itself regardless of prey items. Furthermore, the DHA content (and portion of total fatty acid methyl esters) of O. marina satiated with dried yeast, 52.40 pg per cell(and 25.9%), was considerably greater than that of O. marina fed on A. carterae (26.91 pg per cell; 15.7%) or powder of Chlorella sp. powder (21.24 pg per cell; 16.7%). The cost of dried yeast (approximately 10 US dollars for 1 kg dried yeast) was much lower than that of obtaining the algal prey (approximately 160 US dollars for 1 kg A. carterae). Therefore, compared to conventional algal prey, dried yeast is a more easily obtainable and lower-cost prey for use in the production of DHA by O. marina.
Due to the development of the fourth industrial revolution technology, efforts are being made to improve areas that humans cannot handle by utilizing artificial intelligence techniques such as machine learning. Although on-demand production companies also want to reduce corporate risks such as delays in delivery by predicting total production time for orders, they are having difficulty predicting this because the total production time is all different for each order. The Theory of Constraints (TOC) theory was developed to find the least efficient areas to increase order throughput and reduce order total cost, but failed to provide a forecast of total production time. Order production varies from order to order due to various customer needs, so the total production time of individual orders can be measured postmortem, but it is difficult to predict in advance. The total measured production time of existing orders is also different, which has limitations that cannot be used as standard time. As a result, experienced managers rely on persimmons rather than on the use of the system, while inexperienced managers use simple management indicators (e.g., 60 days total production time for raw materials, 90 days total production time for steel plates, etc.). Too fast work instructions based on imperfections or indicators cause congestion, which leads to productivity degradation, and too late leads to increased production costs or failure to meet delivery dates due to emergency processing. Failure to meet the deadline will result in compensation for delayed compensation or adversely affect business and collection sectors. In this study, to address these problems, an entity that operates an order production system seeks to find a machine learning model that estimates the total production time of new orders. It uses orders, production, and process performance for materials used for machine learning. We compared and analyzed OLS, GLM Gamma, Extra Trees, and Random Forest algorithms as the best algorithms for estimating total production time and present the results.
This experiment was conducted to study the optimum energy feeding regimens fur broiler breeders peaked in winter season with 400 caged hens of Ross strain. Four energy supply regimens which were different in daily energy allotment during laying period were employed for 40 weeks from 24 to 64 weeks of age. All experimental diets were formulated to contain 2,750 kcal ME/kg with adjustments made in total feed allotment to provide the desired energy levels. Total consumption of the feed would provide 20 g of protein, 4 g of calcium and 0.35 g of available phosphorus. There were no difference in hen-day egg production and average egg weight among the regimens of energy supply. Feed, ME and feed cost required per egg or per kg egg were significantly increased as the level of energy allotment increased(p<0.05). It was concluded that the energy supply regimen, which supplied 280 kcal ME per day at the age of 24 weeks and then increased the energy supply up to 400 kcal ME per day at the peak period of 30∼34 weeks of age, was superior in feed, ME and feed cost required per egg or per kg egg without any adverse effect on eg production and egg weight.
The optimum blasting pattern to excavate a quarry efficiently and economically can be determined based on the minimum production cost, which is generally estimated according to rock fragmentation. Therefore, it is a critical problem to predict fragment size distribution of blasted rocks over an entire quarry. By comparing various prediction models, it can be ascertained that the result obtained from Kuz-Ram model relatively coincides with that of field measurements. Kuz-Ram model uses the concept of rock factor to signify conditions of rock mass such as block size, rock jointing, strength and others. For the evaluation of total production cost, it is imperative to estimate 3-D spatial distribution of rock factor for the entire quarry. In this study, a sequential indicator simulation technique is adopted for estimation of spatial distribution of rock factor due to its higher reproducibility of spatial variability and distribution models than Kriging methods. Further, this can reduce the uncertainty of predictor using distribution information of sample data. The entire quarry is classified into three types of rock mass and optimum blasting pattern is proposed for each type based on 3-D spatial distribution of rock factor. In addition, plane maps of rock factor distribution for each ground level are provided to estimate production costs for each process and to make a plan for an optimum blasting pattern.
This study was on the relative net income (RNI) for 18,286 Iranian Holstein cows from 799 herds, with first freshening between 1991 and 2000. Two kinds of production system, which differed mainly in milk pricing system and feed cost, were considered. Four different models adopted from the literature were examined to find the optimum model. They differed by the cost of rearing and growth after first calving and they needed different amounts of economic data at the farm level. Results showed that four measures of RNI were highly correlated (>0.96) and could be used equally to measure lifetime profitability of cows. Therefore, in herds without a regular system for recording economic and management data, use of the simplest model is recommended. Multiple regression analysis revealed that RNI was affected by age at first freshening, milk yield and days of productive life (DPL), regardless of production system, and a similar breeding goal could be defined for the two systems. Multiple regression analysis of RNI showed that in order to obtain an unbiased estimate of economic value for DPL, the per day milk yield, not total lifetime milk yield, should be included in the regression model along with DPL. Regression analysis suggested that it is possible to predict RNI using information on age at first freshening along with the length of first lactation and per day milk yield with a coefficient of determination ranging from 0.44 to 0.47.
Polyhydroxyalkanoates (PHA) are a family of microbial polyesters that are used as biodegradable plastics in replacement of conventional plastics for various applications. However, the high production cost is the barrier for PHA market expansion. This study aimed to utilize food waste as low-cost feedstock to produce poly(3-hydroxybutyrate-co-3-hydroxyvalerate) (PHBV) by Haloferax mediterranei. The effects of acetate (Ac), propionate (Pr), butyrate (Bu), and the short-chain carboxylates derived from food waste were examined on the microbial growth and PHBV production. Results showed that a mixture of carboxylates provided a 55% higher PHBV yield than glucose. The food-waste-derived nutrients achieved the yields of 0.41 to 0.54 g PHBV/g Ac from initial loadings of 450 mg/l to 1,800 mg/l Ac of total carboxylates. And the consumption of individual carboxylate varied between different compositions of the carbon source. The present study demonstrates the potential of using food waste as feedstock to produce PHBV by Haloferax mediterranei, which can provide economic benefits to the current PHA industry. Meanwhile, it will also help promote organic waste reduction in landfills and waste management in general.
In this paper, a model is presented which incoporates the possibility of quality control at each of the production stages. We consider the TYPE I error and the TYPE II error in inspection procedures. In addition to alternative quality control configurations, the model integrates the carrying costs of in-process and finished inventory, quality of production process, reprocessing including fixed and variable cost. Our policy determines the value of optimal lot-size and reprocessing batch size in reducing the total costs. A numerical example illustrates the model framework and highlights the role of the decision variables.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.05a
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pp.537-541
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2003
The synchronization of production-delivery artivities is one of crucial factors to get competitive collaboration benefits between the manufacturer and the retailor(s). There were several researches to study on He optimal delivery policy to minimize the total cost of integrated system of both manufacturer and retailor(s). In this research, we investigate the joint optimal shipment policy in case that a manufacturer produces multiple products sharing a single production facility in the manufacturer side and retailor(s) deploys JIT delivery pattern with equal-size shipment policy. We formulate this problem as a form of 'Common Cycle Approach' in classical ELSP (Economic Lot Scheduling Problem) and provide simple optimal solution procedure.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.10
no.2
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pp.54-64
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1985
Biomass conversion processes have the potential for satisfying approximately 25% of the national demand for methane gas. At the current time very littel analytical work has been done to optimally design and operate the production facilities associated with these processes. This study was motivated by the high cost of these proposed systems. The biomass in storage decays (exponentially) with time while the batch methane production rate decreases (exponentially) over time. The basic problem is to determine the optimal residence times for batches in the anaerobic degester to maximize total production over a fixed planning horizon. The analysis characteries the form of the optimal policy and presents efficient algorithm for obtaining this solution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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