There is the uncertainty of demands at each retailer in the supply chain. To satisfy customers' demand, retailer must have enough inventory. Nevertheless, stockout is occurred for some retailers. A lateral transshipment policy can be effectively used to deal with stockout. The new lateral transshipment policy, referred to service level adjustment (SLA), is suggested. The difference between SLA and previous policies is the integration of an emergency lateral 'transshipment with a preventive lateral transshipment to efficiently respond customers' demand in the proposed policy. Additionally, the service level to decide the quantity of products is considered. Simulation experiment is executed to treat stochastic factors in the two-echelon supply chain. The proposed policy can reduce total cost and is more effective to the change of demand, penalty cost, and ordering cost than the currently used policies.
We consider a supply chain model with a make-to-order production facility and a single supplier. The model we treat here is a special case of a two-echelon inventory model. Unlike classical two-echelon systems, the demand process at the supplier is affected by production process at the production facility as well as customer order arrival process. In this paper, we address that how the demand variability impacts on the optimal replenishment policy. To this end, we incorporate Erlang and phase-type demand distributions into the model. Formulating the model as a Markov decision problem, we investigate the structure of the optimal replenishment policy. We also implement a sensitivity analysis on the optimal policy and establish its monotonicity with respect to system cost parameters.
The company was focusing on production which was partial mission rather than acquiring the information of customer in intensive process industry. The company accepted loss which is from over-production, losing of opportunity. After changing to Web environment, supply chain is more complicated and need of customer is more various. As a result the company hard works on controlling production rates, production quantities in production area and gathering exact information which is about available resource and available quantities. Cooperated demand planning have to get decreasing of inventory, improving of customer service in supply chain management. Specially demand planning that considers allocation of capacity is executed in Iron-Industry. Demand planning must be classified by customer, region and supply position level.
응급의료 서비스는 국가가 형평성있게 적절한 서비스를 제공하여야 하는 공공성이 놀은 영역이라고 될 수 있다. 우리나라의 응급의료기관은 매우 불균등하게 분포되어 있을 뿐만 아니라 인력, 장비, 시설 면에서도 지역간에 상당한 차이를 보이고 있다. 된 연구에서는 응급의료 서비스의 수급 현황을 공간적 관점에서 분석하기 위해 서울시를 대상으로 하여 응급의료 서비스에 대한 잠재적 수요 표면도와 공급 표면도를 구축하였다. 이렇게 구축된 응급의료 서비스 수요 표면도와 공급 표면도를 연산 기능을 이용하여 응급의료 서비스의 수급 표면도를 생성하였다. 그 결과 응급의료 서비스의 공간적 격차가 매우 두드러지게 나타났다. 수요력이 공급력보다 크게 나타난 지역은 응급의료센터의 추가 지정이 잠재적으로 요구되며, 수요력이 공급력보다 작게 나타난 지역은 응급의료 서비스의 과잉 공급으로 인해 병원운영의 어려움을 잠재적으로 안고 있다고 풀이할 수 있다. 본 연구 결과는 바람직한 응급의료 서비스의 제공과 적정 수준의 진료권의 범위를 설정하는데 필요한 정보로 활용될 수 있을 것이다.
The company was focusing on production which was partial mission rather than acquiring the information of customer in intensive process industry. The company accepted loss which is from over-production, losing of opportunity. After changing to web environment, supply chain is more complicated and need of customer is more various. As a result the company hard works on controlling production rates, production quantities in production area and gathering exact information which is about available resource and available quantities. Cooperated demand planning have to get decreasing of inventory, improving of customer service in supply chain management. Specially demand planning that considers allocation of capacity is executed in Iron-Industry. Demand planning must be classified by customer, region and supply position level.
목적: 본 논문에서는 의료기사 인력수급의 기초 자료로 사용되고 있는 오영호 연구원의 "의료기사인력수급에 관한 보고서"의 문제점을 분석하였으며 안경사 인력수급과 관리제도의 개선방안에 대하여 연구하였다. 방법: 이 보고서에 내재된 의료기사의 인력 수급과 공급 정책, 미래 안경사 수에 대한 잘못된 추계, 제한된 자료(취업률, 은퇴율, 사망률)에 의한 부정확한 예측, 미래 수요와 공급에 대한 추산에 대한 오류를 분석하였다. 결과: 안경광학과의 입학정원 산정시 정원 외 입학자 수를 배제하고 추산하여 18% 정도의 오차를 보였으며, 졸업률을 62.6%(전문대학과 산업대학 각각 78.9%와 85.98%), 취업률을 65.8%(2002년부터 2007년까지 평균 취업률 73.96%), 은퇴율을 사회복지사와 동일하게 2.3%(약사 은퇴율 1.3%)로 적용하여 객관적인 자료와 큰 차이를 보였다. 또 적절한 인구대 안경사의 비 산정에 있어서는 연령층의 의료기관 사용비율을 사용하여 안경착용자 1,280명당 안경사 1인을 제시하였으나 독일(4,706명), 미국(1,789명), 한국(1,825명당 1인)의 적용 기준과 크게 다른 수치를 적용하였다. 그리고 공급추계에서 낮은 취업률을 적용하고 현 상태를 유지하는 것이 좋다고 하면서 미취업자를 활용하자는 주장은 공급추계에 이중적 가중효과를 갖도록 하는 결과를 야기하였다. 결론: 안경사의 인력수급과 관련된 문제를 해결하기 위해서는 인원 추계 시 정확한 자료와 최적의 적용 모델을 탐색해야 하며, 적절한 인구 대 안경사 비의 산정에 독일과 같이 직무영역이 유사한 나라의 사례와 직무만족도에 대한 연구 결과를 연계하여 결정해야 한다. 안경사 공급 및 수요 추계는 통합된 연구결과가 도출된 후에 형평성이 확보된 정책을 실행해야 한다. 따라서 정부와 관련단체는 정확한 조사를 선행하고 장기적이고 체계적인 정책을 수립하고, 인력수급을 담당하는 상설기구를 만들어야 한다.
This paper studies the effect of information quality level and customer demand on performance measures in a supply chain. The information quality level compares 2 types, the information levels of a customer demand and a lead time. The customer demand process follows a general auto-correlated AR(1) process without seasonality. In the AR(1) process, ${\sigma}$ indicates the degree of demand fluctuation and ${\rho}$ means the trend of customer demand. ANOVA tests using a 5% significance level are performed in SPSS to examine significant performance changes among various cases.
본 연구는 System Dynamics를 이용하여 선사 컨테이너 인벤토리의 수요를 장비 Type/size별 예측, Port별 예측, Weekly 예측을 통해 보다 정교한 예측모델을 구축하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 예측은 중국의 상하이항과 얀티안항을 대상으로 하였다. 컨테이너 인벤토리는 수요가 많고 유효한 데이터를 산출할 수 있는 Dry 컨테이너 20', 40', High cube 40'으로 한정하였다. 시뮬레이션 기간은 2011년-2017년이며, 선사에서 실제 예측하는 단위인 Weekly 데이터를 활용하였다. 모델의 정확도 검증을 위해 절대비율 평균오차(MAPE)를 적용한 결과 상하이 Dry 40' 수요, 상하이 Dry High cube 40' 수요, 상하이 Dry 20' 공급, 상하이 Dry 40' 공급, 상하이 Dry High cube 40' 공급 예측 모델은 $$0%{\leq_-}MAPE{\leq_-}10%$$에 속하는 매우 정확한 예측 모델로 검증되었다. 그 외의 상하이 수요 공급 예측 모델은 $$10%{\leq_-}MAPE{\leq_-}20%$$에 속해 비교적 정확한 예측 모델로 검증되었다. 얀티안 Dry High cube 40' 수요, Dry 20' 공급 예측 모델은 $$0%{\leq_-}MAPE{\leq_-}10%$$에 속해 매우 정확한 예측 모델이며, 그 외의 얀티안 수요 공급 예측 모델은 $$10%{\leq_-}MAPE{\leq_-}20%$$에 속해 비교적 정확한 예측 모델로 검증되었다. 본 연구의 예측 모델은 실제 선사에서 관리중인 데이터와 비교해도 높은 정확도를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 모델은 지역 수요예측 담당자 및 본부의 인벤토리 컨트롤 담당자가 참고자료로 유용하게 사용 가능하다.
This paper is developed to Energy Balance Flow show the flow of total energy resource be used nationally. The Energy Balance Flow is applicable of demand management factor through the analysis of foreign energy model of supply and demand and energy statistic data in the country. This study is based on and developed to Energy system management model is able to appraisal efficient of energy cost cutting, CO2 emission reduction and Energy saving at the national level calculated effect reached amount of primary energy to change of energy flow followed application of demand side management factor is able to appraisal quantitatively at the total energy to model of demand and supply.
Generally, treated water or raw water is transported into storage reservoirs which are receiving facilities of local governments from multi-regional water supply systems. A water supply control and operation center is operated not only to manage the water facilities more economically and efficiently but also to mitigate the shortage of water resources due to the increase in water consumption. To achieve the goal, important information such as the flow-rate in the systems, water levels of storage reservoirs or tanks, and pump-operation schedule should be considered based on the resonable water demand forecasting. However, it is difficult to acquire the pattern of water demand used in local government, since the operating information is not shared between multi-regional and local water systems. The pattern of water demand is irregular and unpredictable. Also, additional changes such as an abrupt accident and frequent changes of electric power rates could occur. Consequently, it is not easy to forecast accurate water demands. Therefore, it is necessary to introduce a short-term water demands forecasting and to develop an application of the forecasting models. In this study, the forecasting simulator for water demand is developed based on mathematical and neural network methods as linear and non-linear models to implement the optimal water demands forecasting. It is shown that MLP(Multi-Layered Perceptron) and ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) can be applied to obtain better forecasting results in multi-regional water supply systems with a large scale and local water supply systems with small or medium scale than conventional methods, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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