The purpose of this study were to 1) identify types and levels of production environments, 2) classify apparel manufacturers based on production environments and 3) investigate relationship between characteristics of apparel manufacturers and production environment. Apparel manufacturer's characteristics included product line and the number of employees. For this study, the questionnaires were administered to 215 apparel manufacturers in seoul and Kyung-gi region from Feb. to Mar. 1998. Employing a sample of 201, data were analyzed by factor analysis, descriptive statistics, cluster analysis, cluster analysis, discriminant Analysis, and multivariate analysis of variance. The following are the results of this study : 1. The production environment was identified as three types such as complexity of product environment, uncertainty of demand/supply environment and uncertainty of worker environment. 2. Based on three types of the production environment, apparel manufacturers were classified into stable group, uncertain group and complicated group. 3. With respect to product line, men's wear manufacturers were lied the most high complexity of product environment, casual wear and knit wear were lied the most frequently uncertainty of worker environment. With respect to the number employees, apparel manufacturers comprising 50∼99 employees were lied the most high complexity of product environment, while those comprising 100∼299 employees the most high demand/supply environment.
In this paper, we examine the effect of production uncertainty to production control policies. First, we examine two famous production control policies, namely, MRP and JIT from the view point of shop floor control perspective, and analyze the differences between them due to demand fluctuations and activity time variations. Second, we conduct simulation studies on MRP and JIT to draw out the effects of demand fluctuations and activity time variations. Demand fluctuations are further classified into demand lumpiness and demand irregularity. And, activity time variations are further classified into stationary time variations and non-stationary time variations. Experimental results show that, in terms of demand fluctuations, MRP is affected by demand lumpiness, but JIT by demand irregularity. And we also see that both MRP and JIT are influenced by stationary time variation with respect to activity time variations.
Few studies have specifically focused on the uncertainty of demand forecasting despite the fact that uncertainty is the one of greatest risks for governments and private partners in PPP projects. This study presents a methodology for finding robust contract conditions considering uncertainty in travel demand forecasting in a PPP project. Through a case study of an urban railway PPP project in Korea, this study uncovered the risk of excessive government payments to private partners due to the uncertainty in contracted forecast ridership levels. The results allow the suggestion that robust contract conditions could reduce the expected total level of government payments and lower user fees while maintaining profitability of the project. This study offers a framework that assists contract negotiators and gives them more information regarding financial risks and vulnerabilities and helps them to quantify the likelihood of these vulnerabilities coming into play during PPP projects.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.2840-2853
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2015
A major challenge in network service providers is to provide adequate resources in service level agreements based on forecasts of future demands. In this paper, we address the problem of capacity provisioning in a network subject to demand uncertainty such that a network coded multicast is applied as the data delivery mechanism with limited budget to purchase extra capacity. We address some particular type of uncertainty sets that obtain a tractable constrained capacity provisioning problem. For this reason, we first formulate a mathematical model for the problem under uncertain demand. Then, a robust optimization model is proposed for the problem to optimize the worst-case system performance. The robustness and effectiveness of the developed model are demonstrated by numerical results. The robust solution achieves more than 10% reduction and is better than the deterministic solution in the worst case.
Purpose: Marketing networks are essential for firms to gain new information and resources, yet their effect on innovation performance under uncertainty remains unclear. This study aims to elucidate the effects of technological and demand variability on the innovation performance of first-tier suppliers, considering different levels of structural holes. It particularly explores how structural holes moderate the relationship between uncertain factors and innovation performance. Research design, data and methodology: To assess the hypotheses, a survey was conducted with the first-tier suppliers. The survey targeted internal networks and the relationships between manufacturers, suppliers, and subsuppliers. Structural equation modeling was employed to validate the hypotheses using measures from previous research. Results: The findings indicate that the impact of technological uncertainty and demand variability on innovation performance varies based on the extent of structural holes in the network. Conclusions: This study provides both theoretical and practical insights for distribution channels, highlighting the competitive advantage of interfirm networks in uncertain conditions. However, the focus on the engineering industry may limit the generalizability of the findings. Future research should explore a broader range of industries to improve result applicability.
Purpose - Since China has been South Korea's biggest export destination, uncertainty shocks originating from it would influence South Korea's exports. This paper evaluates the effects of China's economic policy uncertainty on Korea's exports to explore the transmission channels. Design/methodology - Incorporating endogeneities and nonlinearities, this study employs a quarterly time-varying parameters vector autoregressive model to investigate the relationships between China's economic policy uncertainty and Korea's exports, where the overparameterization due to time-varying specifications is overcome by a novel stochastic model specification search framework. According to previous theoretical studies, this paper assesses two channels, demand shock channel and exchange rate channel, through which foreign uncertainty affects Korea's exports. This paper identifies the primary drivers of Korea's aggregate exports and analyzes the rationales for the time-variant impacts of China's economic policy uncertainty on Korea's exports to China. Findings - Our empirical results reveal that Korea's aggregate exports are less responsive to China's economic policy uncertainty shocks and significantly move together with global demand. In contrast, its bilateral exports to China are highly responsive in a negative and time-variant way. Moreover, Chinese investment is an important channel through which China's economic policy uncertainty affects Korea's exports to China after 2010. Further, the time-variant effects of China's economic policy uncertainty on Korea's exports to China are related to changes in China's foreign trade policies, global economic conditions, and China's degree of economic freedom. Originality/value - Few previous studies touch the effects of external uncertainty shocks on South Korea's exports. This paper attempts to fill this gap and explicitly investigate the impacts of China's economic policy uncertainty on Korea's exports from a time-varying perspective. As Korea is an export-oriented economy, this study provides insights for the Korean government to understand the transmissions of external uncertainty better.
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.
이 논문은 1980:1-2006:3분기간 자료를 이용하여 한국의 광의통화(M2)와 광의유동성(L)에 대한 개방형 화폐수요함수를 계절성과 외환위기를 고려한 공적분 검정 및 오차수정모형으로 분석하였다. 실증 분석결과 한국의 광의통화(M2)와 광의유동성(L)은 실질소득, 회사채수익률, 인플레이션 불확실성, 실질실효환율, 환율불확실성, LIBOR금리간 공적분 관계가 존재하여 이들 변수들 사이에 안정적인 장기균형관계가 성립하는 것으로 나타났다. 또한 광의통화(M2)변동은 환율불확실성 변화에 가장 크게 의존하며 LIBOR금리 변화와 미세하지만 실질실효환율 및 소득변화에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 광의유동성(L)의 경우에는 환율불확실성의 변화에 가장 크게 의존하며 광의유동성 수요와 실질소득변화에 의해서도 영향을 받는 것으로 나타났으나, 회사채수익률, 인플레이션불확실성, 실질실효환율, LIBOR금리 등의 변화에 의해서는 영향을 받지 않는 것으로 밝혀졌다.
This papers focuses on remanufacturing processes in a closed loop supply chain. The remanufacturing processes is considered as one of the effective strategies for enterprises' sustainability. For this reason, a lot of companies have attempted to apply remanufacturing related methods to their manufacturing processes. While many research studies focused on the return rate for remanufacturing parts as a control parameter, the relationship with demand certainties has been studied less comparatively. This paper considers a closed loop supply chain environment with remanufacturing processes, where highly fluctuating demands are embedded. While other research studies capture uncertainties using probability theories, highly fluctuating demands are modeled using a fuzzy logic based ambiguity based modeling framework. The previous studies on the remanufacturing have been limited in solving the actual supply chain management situation and issues by analyzing the various situations and variables constituting the supply chain model in a linear relationship. In order to overcome these limitations, this papers considers that the relationship between price and demand is nonlinear. In order to interpret the relationship between demand and price, a new price elasticity of demand is modeled using a fuzzy based nonlinear function and analyzed. This papers contributes to setup and to provide an effective price strategy reflecting highly demand uncertainties in the closed loop supply chain management with remanufacturing processes. Also, this papers present various procedures and analytical methods for constructing accurate parameter and membership functions that deal with extended uncertainty through fuzzy logic system based modeling rather than existing probability distribution based uncertainty modeling.
도시에 많은 사람들이 밀집하여 살아가면서 기존에 예측하지 못했던 범죄, 사고, 감염병 등의 비정상 이벤트가 발생은 도시 내 이용자 수요에 영향을 미치게 된다. 이러한 불확실성(uncertainty)이 내포된 정보를 기반으로 도시 내 이용자 수요에 대한 시계열적 예측을 수행한다면 신뢰성 있는 결과 도출이 불가능하다. 특히, 2020년 초 발발한 COVID-19는 비정상적인 이동통행패턴의 변화를 불러 일으키며 시계열 수요예측을 어렵게 만들었기에 이러한 변화를 검지하고 이를 반영하여 정확한 수요를 예측 수행할 수 있는 방법론의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구는 COVID-19로 인한 비정상적 이벤트를 자동으로 검지하고 예측하는 모형 파이프라인을 구축하였다. 이는 도시 내 다양한 분야에서의 불규칙적이고 비정상적인 이벤트로 인한 수요변화가 일어나는 상황에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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