The purpose of this study is to analyze the efficiency of the service quality activity itself by using the DEA Model, in contrast to previous quality evaluation methods, as an attempt to evaluate the service quality activities of the distribution industry. Furthermore, by complementing the shortfalls of the weighted value of the DEA Model, it recommends a DEA/PS Model that is appropriate in the evaluation of service quality activities. Based on this model, the study proposes the SQAE Model, an evaluation tool to complement the traditional measuring method. According to the results of the analysis of 18 sample distribution businesses, there was a discrepancy by business in the results of the Traditional Scoring System and the Evaluation Measuring System. Therefore, it is most desirable to not only be active in service quality activities but also increase efficiency at the same time.
Purpose: Due to the rapid growth of e-commerce in Thailand, the operational excellence of distribution service providers has been elevated. Thus, this research investigated the key drivers of operational performance of e-commerce distributors in Thailand. The research contains key variables: the analytics capabilities of an organization, supply chain disruption orientation, innovation capability, and operational performance. Research design, data, and methodology: An online survey is administered to top managers and key personnel (N=425) employed for at least one year in Thailand's top five e-commerce distributors. The sampling methods were conducted using purposive sampling, quota sampling, and convenience sampling. Confirmatory Factor Analysis and Structural Equation Model were applied to analyze and confirm the model's goodness-of-fit and hypothesis testing. Results: The findings reveal that an organization's analytics capabilities significantly affect supply chain disruption orientation and supply chain resilience. Furthermore, operational performance is affected by supply chain disruption, supplier quality management, and innovation capability. Nevertheless, supply chain resilience and digital supply chain have no significant effect on operational performance. Conclusions: The results imply that supply chain digitalization could drive higher operational performance. Distribution businesses are encountering transformation and disruption, which should address the high level of a digital supply chain, innovation, and quality management to maximize their profit margin and delivery service quality.
District Metered Area (DMA) construction is one of the most cost effective alternatives for management of water loss (i.e., water leakage) and energy consumption (i.e., water pressure) in water distribution systems. Therefore, it's being implemented to numerous new and existing water distribution systems worldwide. However, due to the complexity of water distribution systems, especially large-scale and highly looped systems, it is still very difficult to define the optimal boundary of DMAs considering all the aspects of water distribution system management requirements. In this study, a DMA design methodology (or a DMA design model) was developed with Geographic Information Systems (GIS) and hydraulic distribution system model to determine the optimal DMA boundary.
Strategic decisions related to the design of a physical distribution system can be classified into three basic components : facility location, transportation, inventory decisions. In this research the interdependence of those decisions are expressed in a mathematical model such that the total relevant cost of the system is minimized. We suggested a heuristic technique for solving the model. In broad terms, our solution technique combines a heuristic method for determining which candidate DCs to open and an exact method for minimizing costs given a set of open DCs. And we also developed a decision supporting package for the design of a physical distribution system.
This paper presents accelerated life tests for Type I censoring data under probabilistic stresses. Probabilistic stress, $S_j$, is the random variable for stress influenced by test environments, test equipments, sampling devices and use conditions. The hazard rate, ,$theta_j$, is the random variable of environments and the function of probabilistic stress. Also it is assumed that the general stress distribution is uniform, the life distribution for the given hazard rate, $\theta$, is exponential and inverse power law model holds. In this paper, we obtained maximum likelihood estimators of model parameters and the mean life in use stress condition.
Many of companies have made significant improvements for globalization and competitive business environment The supply chain management has received many attentions in the area of that business environment. The purpose of this study is to generate realistic production and distribution planning in the supply chain network. The planning model determines the best schedule using operation sequences and routing to deliver. To solve the problem a hybrid approach involving a genetic algorithm (GA) and computer simulation is proposed. This proposed approach is for: (1) selecting the best machine for each operation, (2) deciding the sequence of operation to product and route to deliver, and (3) minimizing the completion time for each order. This study developed mathematical model for production, distribution, production-distribution and proposed GA-Simulation solution procedure. The results of computational experiments for a simple example of the supply chain network are given and discussed to validate the proposed approach. It has been shown that the hybrid approach is powerful for complex production and distribution planning in the manufacturing supply chain network. The proposed approach can be used to generate realistic production and distribution planning considering stochastic natures in the actual supply chain and support decision making for companies.
In this study, software products developed in the course of testing, software managers in the process of testing software test and test tools for effective learning effects perspective has been studied using the NHPP software. The finite failure non-homogeneous Poisson process models presented and the life distribution applied extreme distribution which used to find the minimum (or the maximum) of a number of samples of various distributions. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. As a result, the learning factor is greater than automatic error that is generally efficient model could be confirmed. This paper, a numerical example of applying using time between failures and parameter estimation using maximum likelihood estimation method, after the efficiency of the data through trend analysis model selection were efficient using the mean square error.
Analytic models have been developed to solve integrated production-distribution problems in supply chain management (SCM). As one of major constraints in analytic models, capacity, which is the total operation time in this paper has mostly been known or disregarded assuming infinite capacity. Also, as major factors, machine processing time to fabricate or assemble a part or product at a certain machine center in production system and vehicle processing time to deliver a product to a customer by a certain vehicle in distribution system have been fixed and regarded as a static factor, But in the real systems significant differences exit between capacity and the required time to achieve the production-distribution plan and between processing time and consumed time to process a part or product. In this paper, capacity and processing times in the analytic model are considered as dynamic factors and adjusted by the results from independently developed simulation model, which includes general production-distribution characteristics. Through experiments, we obtain the more realistic solutions reflecting stochastic natures by performing the iterative analytic-simulation procedure.
Purpose - This research aims to examine the effect of e-business adoption on firm's growth and profitability in the distribution industry. The value added from the distribution industry acts as the cost of other industries. As the distribution industry develops, its stage becomes shorter and the distribution margin becomes smaller. Therefore, e-business is expected to have a different effect on the distribution industry than other industries. Research design, data and methodology - The previous research generally used e-business adoption as an independent variable and firm's performance as a dependent variable. This study elaborated the model using a dynamic panel model that includes the performance variable of the previous year as an independent variable. By employing system GMM (Generalized Method of Moments), the endogeneity problem in the dynamic panel model can be solved. For the analysis, I extracted the distribution companies as the raw data in the National Statistical Office's Business Activity Survey over the period 2006 to 2012. Results - The growth rate of firms adopting e-business was 0.299%p higher than that of the non-adopter. However, only ERP (Enterprise Resource Planning), KMS (Knowledge Management System) and SCM (Supply Chain Management) contributed positively to the growth rate. In the case of profitability, it was 0.04%p higher than the distribution companies that did not adopt e-business. ERP and LMS (Learning Management System) improve profitability, while SCM reduces profitability. Consequently, while ERP improves both growth and profitability, SCM improves growth but reduces profitability. In addition, KMS improves firm's growth only, and LMS does only profitability, showing that each e-business has a differentiated effect. Conclusions - Since the distribution industry has different characteristics from manufacturing and other service industries, the introduction of e-business may not guarantee the growth and profitability of distribution companies. Careful introduction considering the characteristics of the distribution industry is required. In particular, it is necessary to select an e-business meeting the characteristics and needs of a distribution company, and thereafter, it is required for the company's own efforts to internalize it within the system.
This research fundamentally deals with an analysis of service level for a multi-level inventory distribution system which is consisted of a central distribution center and several branches being supplied stocks from the distribution center, Under continuous review policy, the distribution center places an order for planned order quantity to an outside supplier, and the order quantity is received after a certain lead time. Also, each branch places an order for particular quantity to its distribution center, and receives the order quantity after a lead time. In most practical distribution environment, demands and lead times are generally not fixed or constant, but variable. And these variabilities make the analysis more complicated. Thus, the main objective of this research is to suggest a method to compute the service level at each depot, that is, the distribution center and each branch with variable demands and variable lead times. Further, the model will give an idea to keep the proper level of safety stocks that can attain effective or expected service level for each depot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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