An optimal selection problem of SCM system is one of the critical issues for the company's competitiveness and performance under global economy. This paper presents a hierarchy model consisted of characteristic factors for introducing SCM system and an AHP (Analytic Hierarchy Process) based decision-making model for SCM system evaluation and selection. The proposed model can systematically construct the objectives of SCM system selection to meet the business goals. This paper focuses on selecting an optimal SCM system considering both all decision factors and sub-decision factors of a hierarchy model. Especially, the benefit/cost analysis is applied to choose SCM system. A case study shows the feasibility of the proposed model and the model can help a company to make better decision-making in the SCM system selection problem.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.11a
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pp.148-151
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2003
Recently school food service operations are confronted with the wide spread pressures for accountability and the need to increase productivity. This paper is concerned with the make-or-buy decision framework for school food service systems considering the multi-attributes in the decision making. For the purpose of considering the multi-attributes analysis method in decision making for the school foodservice, we developed a make-or-buy decision framework using the multi-attribute analysis method, analytic hierarchy process, AHP method for school food service system. Finally, we developed a systematic and practical solution builder for a three-step decision support system in the view of 1) brainstorming for the idea generation, 2) analytic hierarchy process, AHP as a multi-attribute structure ed analysis method, and 3) aggregation logic model to integrate the results of reviewers. We developed web based program and applied it to a school foodservice problem.
Team decision making is a collective behavior that needs to be understood by considering properties belonging to team and individual member domains together. This paper introduces a conceptual model called "Dual-Level(DL)" model that describes a team decision-making process in terms of team level, member level, and the relationship between them. The team-level view explains the decision-making process by considering the team as a wholeand divides the process into three stages: Problem Conceptualization, Alternative Generation, and Selection. The member-level view describes what happens to individual members when they go through the group process and splits it into the five phases: Individual Cognitive Mapping, Problem Decomposition, Subproblem Session, Subproblem Integration, and Team Decision. The DL model works as a theoretical framework to explore team decision making by using a set of computational models of team design and team members. In practice, the conceptual framework is used to build a computational model of decision making team, called "Team-Soar."
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.23
no.2
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pp.275-288
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1997
The container transportation problem is a kind of generalized pickup and delivery problem(GPDP), and a typical NP-hard problem of which polynomial algorithm has not yet been developed. In this problem, trucks have to transport containers from origins to destinations, while have to satisfy several restrictions such as request time, cargo closing time, driver's break time. In this paper, we present a straightforward heuristic and a user-interactive truck dispatching system which supports decision makers.
Smith, Palmer W.;Phillips, J. Donal;Lucas, William H.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.3
no.1
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pp.81-91
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1978
Decision models are an attempt to reduce uncertainty in the decision making process. The models describe the relationships of variables and given proper input data generate solutions to managerial problems. These solutions may not be answers to the problems for one of two reasons. First, the data input into the model may not be consistant with the underlying assumptions of the model being used. Frequently parameters are assumed to be deterministic when in fact they are probabilistic in nature. The second failure is that often the decision maker recognizes that the data available are not appropriate for the model being used and begins to collect the required data. By the time these data has been compiled the solution is no longer an answer to the problem. This relates to the timeliness of decision making. The authors point out throught the use of an illustrative problem that stocastic models are well developed and that they do not suffer from any lack of mathematical exactiness. The primary problem is that generally accepted procedures for data generation are historical in nature and not relevant for probabilistic decision models. The authors advocate that management information system designers and accountants must become more familiar with these decision models and the input data required for their effective implementation. This will provide these professionals with the background necessary to generate data in a form that makes it relevant and timely for the decision making process.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1993.04a
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pp.73-82
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1993
Over the last decades, interest in the application of decision support systems(DSS) in organizations has increased rapidly. Desipte the growing number of investigations examining decision support system, relatively few empirical studies have evaluated the effects of DSS on problem-solving processes. This study examined, using a computer simulation technique, the effect of recursion in problem-solving processes about the problem-solving time. Results indicate that the recursion at the early stage of problem-solving processes scarcely influenced the problem-solving time, which is contrasted with the case of the recursion at the final stage.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.19
no.1
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pp.201-206
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1994
The linear search problem is concerned with finding a hiden target on the real line R. The position of the target governed by some probability distribution. It is desired to find the target in the least expected search time. This problem has been formulated as an optimization problem by a number of authors without making use of Markov Decision Process (MDP) theory. It is the aim of the paper to give a (MDP) formulation to the search problem which we feel is both natural and easy to follow.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.26
no.4
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pp.83-97
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2001
Net Present Value (NPV) criterion has been the most widely used criterion to evaluate investment opportunities. However, the analysis based on the NPV criterion falls to consider the managerial flexibility of deferring decisions until major uncertainty is resolved. Recently, real options method attracted a lot of attention as a Powerful approach to address the problem. If investment decision is deferred, the value of the investment opportunity increases but opportunity cost increases at the same time. Therefore, it is important to decide the optimal timing how long the decision can be deferred. In this paper, we developed a model deciding the optimal decision timing. Using the real options approach, the model derived the optimal deferring time until a decision is made. Then, the model was applied to a Korean mobile telecommunications company who wants to invest on the wireless resale business. We believe that this model would be very useful to overcome the problem of NPV decision criterion. With this approach, we can make contingent decisions based on the observation of uncertainly resolutions.
The purpose of this study was to examine the conjugal role structure in the purchasing decision process : problem precognition, information seeking and evaluating, final decision, and actually making the purchase, through a survey of the degree of conjugal involvement. The specific objectives were 1) to examine the conjugal role structure and differences at each phase of the decision process in purchasing of residence and twelve durable household consumer goods, 2) to determine the differences between conjugal role structure in each phase of the purchasing decision process and conjugal demographic factors(number of years married, conjugal education level, conjugal occupation, and income). Questionnaires were given to randomly selected husbands and wives in /seoul I October, 1980. data from the 275 responses were analyzed by percentage, mean, and F-test(analysis of variance). The results are as follows : 1) The conjugal role structure for the purchasing decision process of residence and twelve durable household consumer goods was analyzed by percent. It was found that role structure was specialized by the type of item. for instance, furniture and home appliances were purchased by wives; amusement goods and cars were purchased by husbands' and residence was purchased by joint. However, conjugal role structure in the purchasing decision process differed by phased of process : (1) Wives involvement in the phase of problem recognition was greater than their involvement in information seeking and evaluating, but husbands' involvement a in the phase of information seeking and evaluating was slightly greater than their involvement in problem recognition. (2) Husbands' involvement in the phase of making the final decision was far greater than their involvement I information seeking and evaluating. (3) Wives' involvement in the actually making of the purchase was far greater than their involvement in making the final decision. 2) Only one among conjugal demographic factors was significantly related to conjugal role structure. That, is, conjugal role structure in the purchasing decision process showed that the wives' involvement I making the final decision and in actually making the purchase increased with number of years married.
This study aimed to develop cognitive-behavioral group counseling program for social problem-solving and career decision-making self-efficacy in incoming university freshman and to examine its efficacy through pre- and post-test. The program included cognitive restructuring, problem-solving and social skill training. The program consisted of 12 weekly sessions, approximately 1.5~2 hours in duration. Pre- and post-tests were administered to both a treatment group(n=48) and a control group(n=48). The collected data were statistically analyzed through ANCOVA. The main results of the study were as follows : The students in the treatment group showed a significant increase in both social problem-solving and career decision-making self-efficacy in comparison with those in the control group.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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