As to more efficiently manage the inventory in the retail supply chain and to meet the customer demand in a timely manner, vendor-managed inventory (VMI) has been widely accepted, which manages inventory in the retail supply chain via sharing information and collaborating with the retailers. Applying VMI generates vendor-managed inventory/distribution problem (VMIDP), which involves inventory management for both the vendor and the retailers, and the design of vehicle routes for delivery, to minimize the total operating cost in the supply chain. In this paper, we suggest a mixed integer programming (MIP) model to obtain the optimal solution for VMIDP in a two-echelon retail supply chain, and develop an efficient heuristic based on the operating principles of the MIP model. To evaluate the performance of the heuristic, its solution was compared with the one of the MIP model on a total of twenty seven test problems. As a result, the heuristic found optimal solutions on seven problems in a significantly reduced time, and generated a 4.3% error rate of total cost in average for all problems. The heuristic is applied to the case problem of the local famous franchise company together with GIS, showing that it is capable of providing a solution efficiently in a relatively short time even in the real world situation.
공급 망 관리의 주요 이슈중의 하나는 재고부족(Shortage)이 허용되고 벤더가 공급자와 구매자 모두의 재고관리를 책임지는 상황 하에서, 재고수준을 결정하는 것이다. 본 연구에서는 두 개의 벤더재고관리 (Vendor managed inventory, 이하 VMI) 모델을 계시하고 각각의 해법을 개발한다. 두 모델 중 하나는 단일 구매자 및 단일 공급자 문제이고, 다른 하나는 두 구매자 및 단일 공급자 문제이다. 본 연구가 제안하는 방법론은 VMI모델이 전통적인 모델과 비교해서 어떠한 상황에서 적은 비용으로 운영될 수 있는지 결정하는 조건들을 유도해 낸다. 또한 수치예제를 통해서 제안된 방법론들의 타당성을 입증해 보인다.
Vendor Managed Inventory is a well-known vendor-retailer coordination approach in supply chain management where the vendor manages inventory of the retailer and determines the order interval and order quantity for the retailer. To consider practical situation, the upper limit of inventory for the retailer is set. If the inventory level for the retailer exceeds the upper limit, then the penalty cost is charged to the retailer. Furthermore, maximum allowable inventory level is set for the vendor to prevent the vendor from keeping much inventory. Single-vendor multi-retailer supply chain model with upper limit of inventory for vendor and retailers is studied. All the retailers' are assumed to have the common cycle time, and a vendor manages retailers' inventory and replenishes products. The mathematical formulation is introduced to minimize the total cost including the penalty cost violating the upper limit of inventory for retailers with the constraint of maximum allowable inventory level. The solution procedure based on Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions is derived. KKT conditions are often applied to find an optimal solution of nonlinear programming problem with constraints. An illustrative example is used to show the application of the proposed solution procedure. Furthermore, sensitivity analysis is done to find out the relationship between maximum allowable inventory level and other values such as order quantity, the number of shipment, vendor's cost, retailer's cost, and total cost. As maximum allowable inventory level decreases, the number of shipment decreases but total cost increases. Order quantity has the trend of decline and is affected by the number of shipment.
Due to their accessibility and 24-hr availability, convenience stores are an integral part of daily lives. Because they sell a limited number of products and have small shelf space, shelf space allocation and inventory replenishment are important considerations for inventory management that critically affect profit. In this paper, we propose five solutions for the vendor-managed inventory problem of convenience stores that maximize profit while considering stock-out-based product substitutions. The performance of the proposed solutions is evaluated via simulation to reflect the demand uncertainty and marketing activity.
The inventory routing problem (IRP) is an important area of Supply Chain Management. The objective function of IRP is the sum of transportation cost and inventory cost. We propose an Artificial Immune System(AIS) to solve the IRP. AIS is one of natural computing algorithm. An hyper mutation and an vaccine operator are introduced in our research. Computation results show that the hyper mutation is useful to improve the solution quality and the vaccine is useful to reduce the calculation time.
Manufacturers, or vendors, and their customers continue to adopt vendor-managed inventory(VMI) program to improve supply chain performance through collaboration achieved by consolidating replenishment responsibility upstream with vendors. In this paper, we construct a mixed integer linear programming model and propose a genetic algorithm for the integrated inventory and routing problems with lost sales maximizing the total profit in the VMI supply chains which comprise of a single manufacturer and multi-retailer. The proposed GA is compared with the mathematical model on the various sized test problems with respect to the solution quality and computation time. As a result, the GA demonstrates the capability of reaching solutions that are very close to those obtained by the mathematical model for small problems and stay within 3.2% from those obtained by the mathematical model for larger problems, with a much shorter computation time. Finally, we investigate the effects of the cost and operation variables on the total profit of the problem as well as the GA performance through the sensitivity analyses.
Purpose - Many researchers analyze VMI as a supply chain collaboration program to reveal its true value. Most of them focus on the dyadic relationship in two stage supply chain systems. This study examines the effect of VMI when it is applied to the different parts of three stage supply chain systems. Research design, data, and methodology - Based on three stage supply chain, this study compares three different systems including full VMI, partial VMI, and non-VMI by using mathematical models. The performances of three systems are compared with the numerical examples of the proposed supply chain models. Results - The numerical examples reveal that full VMI where the manufacturer controls inventories at all stages outperforms any other systems in terms of the system profit and enables all individual members to gain greater profits than non-VMI. Meanwhile, under partial VMI where VMI is implemented between the wholesaler and retailer, only these two members improve their performances and the manufacturer who does not belong to VMI makes less profit than even under non-VMI. This study also examines the impact of market size and profit margin on the system performance. Conclusions - The result of this study supports the common belief that VMI secures the best result when it is applied to the entire supply chain system. The additional findings from the numerical analysis are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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