In the past, a strategic management of work demands has been increasingly challenged to design-build (DB) firms. Such a management is capable of providing sufficient profitable impact of a project on them. Total project profit is mainly related to actual resources, work completion time, amount of rework, and costs. The degree of recycling work packages in the DB project delivery system is used as a measure of the quality of the performed work. However, there are few models available to evaluate the impact of a demand management strategy on the DB firms and to predict its behavior. We propose a decision-making support model as an aid for assessing the amount of rework and for predicting project profit resulting in a convincible demand management strategy. This model is constructed by using a dynamic feedback approach that can analyze the problems arising in complex managerial systems. For the purpose of illustration, widely acceptable strategies were applied into the model to explore their impacts on the DB firms. The results indicate that the model is helpful for the managers in selecting the most appropriate demand management strategy for successfully achieving their objectives.
수요사슬에서 기업간 협업은 통합 (Integration), 협업(Exchange), 그리고 동기화(Syncronize)라는 3 단계의 계층구조를 갖으며, 단계가 높을수록 협업의 지능성은 강하다. 이 논문은 국내의 제조업과 서비스업을 중심으로 지능적인 수요사슬 통합전략(공급통합, 수요통합, 수요사슬통합)을 수행하는데 영향을 주는 동인들을 발견한다. 여기 동인에는 효율적 동인과 시대적 동인으로 구분하여 각 통합전략에 어떻게 영향을 미치는 지를 조사하여, 그 특징을 파악하고 문제점을 제시한다. 인터넷 강국인 국내기업의 통합전략과 동인에 대한 면밀한 분석을 통해 기업에게 가장 이상적인 통합전략이 무엇인지를 제시한다. 결론에서는 고객과 통합을 추진하는 통합전략을 선택한 기업은 웹통합을 하는 가장 큰 이유는 경영성과를 높이기 위해 추진하는 것으로 나타났으며, 공급자와 통합을 하는 전략을 선택한 기업은 외부환경의 압력에 의해서 어쩔 수 없이 추진하는 것으로 해석된다.
The plastic strategy adopted by the EU in January 2018 was established to implement circular economic policies and the Sustainable Development Goals(SDGs) of the United Nations. The strategy includes the vision and implementation measures to achieve, which are primarily measures to improve recycling and increase demand for recycled plastics. The representative measures include the design that considers recycling possibilities, reinforcement of demand for recycled plastics, suppression of occurrence, and response to micro-plastics. The policies to implement these measures include legislative restrictions and economic measures (EPR, GPP). It is especially desirable that the policies are applied differently depending on the plastic product. The Korean government has established comprehensive measures for all stages from production to recycling, but those measures are not comprehensive compared to the EU's strategy. The reason is that the refusal of waste collection makes the Korean government establish the approach from the aspect of waste management instead of the implementation of a circular economy or SDGs like the EU. The countermeasures are aimed at achieving a 50% reduction in waste generation amount and a 70% recycling rate. It is considered that the possibility of achieving the goal will increase by examining the measures and policy means in the EU's plastics strategy.
A smart grid is a modernized electrical grid that uses information about the behaviors of suppliers and consumers in an automated fashion to improve the efficiency, reliability, economics, and sustainability of the production and distribution of electricity. In the operation of a smart grid, demand side management (DSM) plays an important role in allowing customers to make informed decisions regarding their energy consumption. In addition, it helps energy providers reduce peak load demand and reshapes the load profile. In this paper, we propose a new DSM scheduling scheme that makes use of the day-ahead pricing strategy. Based on the Rubinstein-Stahl bargaining model, our pricing strategy allows consumers to make informed decisions regarding their power consumption, while reducing the peak-to-average ratio. With a simulation study, it is demonstrated that the proposed scheme can increase the sustainability of a smart grid and reduce overall operational costs.
Hierarchical forecasting strategy does not always outperform direct forecasting strategy. The performance generally depends on demand features. This research guides the use of the alternative forecasting strategies according to demand features. This paper developed and evaluated various classification models such as logistic regression (LR), artificial neural networks (ANN), decision trees (DT), boosted trees (BT), and random forests (RF) for predicting the relative performance of the alternative forecasting strategies for the South Korean navy's spare parts demand which has non-normal characteristics. ANN minimized classification errors and inventory costs, whereas LR minimized the Brier scores and the sum of forecasting errors.
Yield management, which originated from the U.S. service industry, uses pricing techniques and information systems to make demand management decisions. Demand uncertainty is an important factor in the area of demand management. A key strategy to reduce the effects of demand uncertainty is substitution. The most generally known type of substitution is inventory-driven substitution, in which consumers substitute an out-of-stock product by buying a similar or other type of product. Another type of substitution is the price-driven substitution, which occurs as a result of price changes. In this research, we consider two market segments that have unique perishable products. We develop yield management optimization models with stochastic demand based on the newsvendor model where inventory-driven and price-driven substitutions are allowed between products in the two market segments. The most significant contribution of this research is that it develops analytical procedures to determine optimal solutions and considers both types of substitution. We also provide detailed theoretical analysis and numerical examples.
본 연구는 최근 가장 큰 이슈로 떠오르는 "사물인터넷(IoT: Internet of Things)"의 개념과 국내 외 IoT 시장에 대한 현황을 고찰하였으며, IoT 시대의 도래로 인해 유발되는 패러다임 전환 발생에 따른 기업측면의 적절한 대응방안에 대한 해결책을 도출하였다. 따라서 본 연구는 티핑포인트(Tipping point)에 있는 IoT 경쟁 시대에 적절하게 대응하기 위한 기업의 경영전략을 '패러다임 전환(paradigm shift)'이라는 시각을 통해 대응 방안을 제시하였다. 특히, 과거의 경영 패러다임과 IoT 시대의 경영 패러다임을 비교 분석하여 i)지식 및 학습 주도 경영, ii)기술 및 혁신 중심 경영, iii)수요 창출 경영, iv)글로벌 협업 경영으로 새롭게 패러다임 전환(Paradigm Shift)이 발생할 것으로 예측 및 제안하였고, 이러한 패러다임의 전환에 대응하기 위한 기업측면의 경영전략 프로세스 모델을 구축하기 위해 Gartner가 제시한 'RTE Cyclone model'을 활용하였다. '실시간 기업(RTE)' 이라는 개념은 급변하는 IoT 시대에 기업측면의 경영 전략 프로세스로 활용가치가 있다고 판단되며, 본 연구에서 적절히 응용하여 'IoT-RTE Cyclone model'을 제안하였다. 특히, 제안한 모델은 기업의 민첩성을 강조하고 IT 및 IoT 기술을 통한 실시간 모니터링, 분석, 실행을 기본으로 하며, 기업의 경영 프로세스 각 부문을 통합시켜 기업의 전반적인 서비스를 지원하기 때문에 빠르게 변화하는 IoT 시대에서 영위하는 기업측면에서의 효과적인 대응전략으로 활용할 수 있다.
A multi-agent system designed to represent newly deregulated electricity markets in the USA is aimed at testing the capability of the multi-agent model to replicate the observed price behavior in the wholesale market and developing a smart business intelligence which quickly searches the optimum offer strategy responding to the change in market environments. Simulation results show that the optimum offer strategy is to withhold expensive generating units and submit relatively low offers when demand is low, regardless of firm size; the optimum offer strategy during a period of high demand is either to withhold capacity or speculate for a large firm, while it is to be a price taker a small firm: all in all, the offer pattern observed in the market is close to the optimum strategy. From the firm's perspective, the demand-side participation as well as the intense competition dramatically reduces the chance of high excess profit.
A strategic plan for an immediate situation must be present in a business enterprise to deal actively and efficiently with the demand environment of new customer. The purpose of this paper is to provide research about the manufacturing strategy situations of the Korean manufacturing company. And this paper is a part of Modeling on Manufacturing Strategy. We emphasizes the importance of dynamism and complexity on the competitive environment, and classify the manufacturing strategy by trade-off model, cumulative model, sandcone model, strategic fit model, and competitiveness model.
Load Management, is originated from efficiency improvement of energy use, or energy conservaion. Traditionally, electric utilities have constructed new power plants to meet the steadily increasing electricity demand. Power development planning, however, is becoming more difficult in the countries like Korea, Japan, and the United States, and increasing concerns about global environmental problems necessitate changes from existing supply-side options based on fossil-fuel to environmentally agreeable supply strategies. This paper discusses the demand side management strategy with emphasis on the concept, implementation scheme, and current practices employed in utilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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