Many firms are trying to optimize their production and distribution functions separately, but possible savings by this approach may be limited. Nowadays, it is more important to analyze these two functions simultaneously by trading off the costs associated with the whole. In this paper, I treat a production and distribution planning problem for single-period inventory products comprised of a single production facility and multiple customers, with the aim of optimally coordinating important and interrelated decisions of production sequencing and vehicle routing. Then, I propose a hybrid genetic algorithm incorporating several local optimization techniques, HGAP, for integrated production-distribution planning. Computational results on test problems show that HGAP is effective and generates substantial cost savings over Hurter and Buer's decoupled planning approach in which vehicle routing is first developed and a production sequence is consequently derived. Especially, HGAP performs better on the problems where customers are dispersed with multi-item demand than on the problems where customers are divided into several zones based on single-item demand.
Applying JIT(Just-In-Time) production system to strength competitiveness power and renovate managent has problems. This study is proposed to solve one of the problems, that mother company has different production system with subcontractor, in order to connect production system of mother company with subcontractor. In the view of the Pull System, production system of mother company, it is possible that the more smoothed production planning is established by developing the algorithm the smoothed production planning preserving the LOTproduction system and comparing the existing research. Also, in the view of subcontractor taking Push System, the possibility of keeping delivery and improving productivity is proved using simulation technique by changing Job shop to GT Cell production system because demand is fluctuating.
This paper considers single-product production and inventory management problem where cumulative demands up to each time period are mutually independent random variables(known) having continuous probability distributions and the associated cost-minimizing production schedule (when to produce and how much to produce) need be determined in rolling horizon environment. For the problem, both the production cost and the inventory holding and backlogging costs are included in the whole system cost. The probability distributions of these costs are expressed in terms of random demands, and utilized to exploit a solution procedure for a production schedule which minimizes the expected unit time system cost and also reduces the probability of rist that, for the first-period of each production cycle (rolling horizon), the cost of the "production" option will exceed that of the "non-production" one. Numerical examples are presented for the solution procedure illustration.cedure illustration.
To promote the efficiency of production process of small and medium sized company, government conducts production information business that collects and analyzes information of production field automatically and helps process' controlling and supervising by supporting costs of purchase, installment, etc. of hard-software and network related to middle and small sized company intending e-Manufacturing of production field with computer and information & communication network. As a result, the number of middle and small sized companies that introduce and manage production information system is increased. Therefore, the purposes of this research are to arrange contents of production information system introduced to solve current problems of middle and small sized companies and analyze effects of small and middle sized companies' introduction through example companies.
The construction machine is the composite machine assembled by about 30,000 parts. Excavator, one kind of a construction machine, plays the leading role for export of construction equipment. It is generally impossible to produce all of the items within one company. Especially the supply of hydraulic control valves, one of the core part of the construction equipment, depends on the import heavily. So it is important to make an efficient production plan of hydraulic control valves in the company. The most important thing for the production scheduling of a hydraulic control valve is to make production schedule keeping the start date for assembly line for an excavator and to make minimization of the stock level. The production plan of hydraulic control valve includes the decision of the quantity supplied by subcontractor. This paper presents a scheme for a scheduling system of the hydraulic control valve considering the schedule of the assembly line for excavator production. This paper provides a methodology, which can make a plan of supply and production and generate a detailed schedule for daily production.
The purpose of this paper to study on measuring method in technical progress. Technology is combination method of raw material and capital, land, labour. The first step to technical Progress is COBB-DOUGLAS production function, so technical progresses are important role in economic growth and development. General production function from Y=f(K, L, T) and COBB-DOUGLAS production function Y=${AK^I}{L^b}$ is first condition. Technical progress is saving of production factor In capital saving, labour saving, neutral saving. Marred Hicks Robinson has Insist on technical progress by each view of production factor, but, what is most excellent measuring method of technical progress\ulcorner I : productivity index method. II : Gross Production function method. Productivity method used in every products level in weight values, gross method function method used in production factor attributed to products. Above two measuring method has delicate problem in each input factor, substitution relation and production factor simultaneously linked each others This basic problem based on technical progress is not solubable in this time.
Business integration has been considered as one of the most critical success factors that enable the firms to gain competitive edges. Despite this trend, it has also been found among not a few companies that the activities that should be functionally tied with are performed even independently. In this study, an integrated model of production planning and inventory has been developed. Computerization of the production planning activities is proposed and implemented. We also proposed the reasonable inventory levels of each item using historic data of the items, which are composed of safety stock from the given fill-rate, operating stock from the production patterns, and reserved stock from the production planning. This study has helped the firm to have clearer job definition of the related processes, to tightly control the inventory by setting and tracing the reasonable fill rates for every product, and to quickly respond to the market changes through the computerized production planning process.
Islam, Md. Zahidul;Ahmed, Zaima;Saifullah, Md. Khaled;Huda, Syed Nayeemul;Al-Islam, Shamil M.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제4권4호
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pp.61-66
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2017
Environmental awareness and its relation to the development of economy has garnered increased attention in recent years. Researchers, over the years, have argued that sustainable development warrants for minimizing environmental degradation since one depends on the other. This study analyzes the relationship between environmental degradation (carbon emission taken as proxy for degradation), economic growth, total energy consumption and industrial production index growth in Bangladesh from year 1998 to 2013. This study uses Vector Autoregression (VAR) Model and variance decomposition of VAR to analyze the effect of these variables on carbon emission and vice-versa. The findings of VAR model suggest that industrial production and GDP per capita has significant relationship with carbon emission. Further analysis through variance decomposition shows carbon emission has consistent impact on industrial production over time, whereas, industrial production has high impact on emission in the short run which fades in the long run which is consistent with Environmental Kuznets Curve (EKC) hypothesis. Carbon emission rising along with GDP per capita and at the same time having low impact in the long run on industrial index indicates there may be other sources of pollution introduced with the rise in income of the economy over time.
Most manufacturing enterprises create CAD data as a result of the product/part design process; however, the CAD data is being utilized only for production activities. Besides the processes directly related to manufacturing such as design and production, the CAD data is an important resource that can be used in variety of services (e.g., catalog production and production manuals) for manufacturing enterprises. This study proposes a software platform that can support a wide range of services for manufacturing companies in an efficient and productive way. The software platform was designed based on the functions identified by requirement analysis. The platform consists of four layers: data model layer to manage relevant data; library layer and common function layer to configure services; and application layer to install and run the software. Finally, this study evaluates the validity of the proposed platform architecture by applying it to the digital catalog system.
Aggregate Production Planning determines levels of production, human resources, inventory to maximize company's profits and fulfill customer's demands based on demand forecasts. Since performance of aggregate production planning heavily depends on accuracy of given forecasting demands, choosing an accurate forecasting method should be antecedent for achieving a good aggregate production planning. Generally, typical forecasting error metrics such as MSE (Mean Squared Error), MAD (Mean Absolute Deviation), MAPE (Mean Absolute Percentage Error), and CFE (Cumulated Forecast Error) are utilized to choose a proper forecasting method for an aggregate production planning. However, these metrics are designed only to measure a difference between real and forecast demands and they are not able to consider any results such as increasing cost or decreasing profit caused by forecasting error. Consequently, the traditional metrics fail to give enough explanation to select a good forecasting method in aggregate production planning. To overcome this limitation of typical metrics for forecasting method this study suggests a new metric, WACFE (Weighted Absolute and Cumulative Forecast Error), to evaluate forecasting methods. Basically, the WACFE is designed to consider not only forecasting errors but also costs which the errors might cause in for Aggregate Production Planning. The WACFE is a product sum of cumulative forecasting error and weight factors for backorder and inventory costs. We demonstrate the effectiveness of the proposed metric by conducting intensive experiments with demand data sets from M3-competition. Finally, we showed that the WACFE provides a higher correlation with the total cost than other metrics and, consequently, is a better performance in selection of forecasting methods for aggregate production planning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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