In many distribution systems important cost reductions and/or service improvements may be achieved by adopting an efficient inventory policy and proper selection of facilities. These efficiency improvements and service enhancements clearly require an integrated approach towards various logistical planning functions. The areas of inventory control and transportation planning need to be closely coordinated. The purpose of this paper is to construct an integrated model that can minimize the total cost of the transportation and inventory systems between multiple origin and destination points, where in origin point i has the supply of commodities and in destination point j requires the commodities. In this case, demands of the destination points are assumed random variables which have a known probability distribution. Using the lot-size reorder-point policy and the safety stock level that minimize total cost we find optimal distribution centers which transport the commodities to the destination points and suggest an optimal inventory policy to the selected distribution center. We also show if a demand greater than one unit will occur at a particular time, we describe the approximate optional replenishment policy from computational results of this lot-size reorder-point policy. This model is formulated as a 0-1 nonlinear integer programming problem. To solve the problem, this paper proposes heuristic computational procedures and a computer program with UNIX C language. In the usefulness review, we show the meaning and validity of the proposed model and exhibit the results of a comparison between our approach and the traditional approach, respectively.
This paper considers a continuous-review two-echelon inventory control problem with one-to-one replenishment policy incorporated and with lost sales allowed where demand arrives in a stationary Poisson process. The problem is formulated using METRIC-approximation in a combined approach of pricing and (S-l, S) inventory policy, for which a heuristic solution algorithm is derived with respect to the corresponding one-warehouse multi-retailer supply chain. Specifically, decisions on retail pricing and warehouse inventory policies are made in integration to maximize total profit in the supply chain. The objective function of the model consists of sub-functions of revenue and cost (holding cost and penalty cost). To test the effectiveness and efficiency of the proposed algorithm, numerical experiments are performed with two cases. The first case deals with identical retailers and the second case deals with different retailers with different market sizes. The computational results show that the proposed algorithm is efficient and derives quite good decisions.
This paper introduces the existence of purchase dependence that was identified during the analysis of inventory operations practice at a sales agency of dealing with spare parts for ship engines and generators. Purchase dependence is an important factor in designing an inventory replenishment policy. However, it has remained mostly unaddressed. Purchase dependence is different from demand dependence. Purchase dependence deals with the purchase behavior of customers, whereas demand dependence deals with the relationship between item-demands. In order to deal with purchase dependence in inventory operations practice, this paper proposes (Q, r) models with the consideration of purchase dependence. Through a computer simulation experiment, this paper compares performance of the proposed (Q, r) models to that of a (Q, r) model ignoring purchase dependence. The simulation experiment is conducted for two cases : a case of using a lost sale cost and a case of using a service level. For a case of using a lost sale cost, this paper calculates an order quantity, Q and a reorder point, r using the iterative procedure. However, for a case of using a service level, it is not an easy task to find Q and r. The complexity stems from the interactions among inventory replenishment policies for items. Thus, this paper considers the genetic algorithm (GA) as an optimization method. The simulation results demonstrates that the proposed (Q, r) models incur less inventory operations cost (satisfies better service levels) than a (Q, r) model ignoring purchase dependence. As a result, the simulation results supports that it is important to consider purchase dependence in the inventory operations practice.
Retail shops often experience purchase dependence in which some items are purchased together by customers due to their unknown interior associations. This paper develops an inventory model considering partial backordering under purchase dependence and compares the performance of the inventory model that ignores purchase dependence. Computational analyses show that purchase dependence should be incorporated as an important factor of inventory replenishment policy because the impact of purchase dependence can be more significant as the lost portion of the unmet demand orders increases and the item set is more correlated in terms of order demand.
This paper considers a make-to-order inventory-production system in which customer orders are admitted only when the number of outstanding customer orders is below a value committed by the system. We deal with general distributions for the customer order Inter-arrival, production, and replenishment lead time processes. Monotonicities of the optimal average cost with respect to these distribution parameters are established using sample path coupling arguments. When distributions are given as an exponential one, we implement a sensitivity analysis on the optimal inventory policy and show that it has monotonicities with respect to system costs using dynamic programming.
Joint optimization of preventive age replacement and inventory policy is considered in this paper. There are three decision variables in the problem: (i) preventive replacement age of the operating unit, (ii) order quantity per order and (iii) reorder point for spare replenishment. Preventive replacement age and order quantity are jointly determined so as to minimize the expected cost rate, and then the reorder point for meeting a desired service level is found. A numerical example is included to explain the joint optimization model.
Joint stocking and preventive age replacement policy is considered for non-repairable items assuming instantaneous replenishment. A recursive relationship among the optimal preventive replacement ages is obtained, which shows that the preventive replacement ages in a replenishment cycle form an increasing sequence due to the inventory carrying cost. Using this relationship, a procedure is given for determining how many units to purchase on each order and when to replace each unit after it has begun operating so as to minimize the total cost per unit time over an infinite time span. The problem can be simplified if equal preventive replacement ages are assumed, and the solution is very close to that of the original unconstrained problem.
This paper considers a periodic review, two-echelon inventory system with one central warehouse and several re-tailers facing normally distributed demand. The goal is to attain target fill rates, while the systemwide total holding costs are minimized. An important aspect of this problem is material rationing in the case of shortages. If a central warehouse has insufficient inventory to deliver all replenishment orders to retailers, all order quantities are should be adjusted according to some rationing rule. A simple but efficient rationing rule is proposed and compared with the Balanced Stock (BS) rationing as introduced by Heijden which is known to be the best rationing policy in the literature. Numerical results show that the proposed rationing rule is more cost effective than BS rationing, especially for the differences in holding costs between retailers are large.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제3권2호
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pp.1-14
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2015
The purpose of this paper is to reveal two problems in the existing inventory systems in retail market, and to suggest a Two-Bin System under Automatic Ordering System considering only base-stock. Large retailers already have a sophisticated inventory system based on an automatic ordering principle. However, why does the out-of-stock (OOS) happen in large discount stores in spite of having a good inventory system? This paper suggests two systems after finding the root causes concerning the previous question. For evaluating the performance of each system, the random 200 data set in each sample group was generated from MINITAB 16 and obeyed the Poisson distribution. The existing inventory system in retail market cannot help generating OOS due to indwelling contradiction in itself. The reasons are the ordering deadline and the relationship between ordering quantity and base stock. This paper also demonstrates that these previous studies on inventory fall into the closed loop. Also the paper shows that the performance of the replenishment policy was better than traditional methods dealing with ordering quantity and base stock.
본 논문은 재구성가능생산시스템 환경에서 e-MarketPlace를 통한 거래상황을 도입한 주기적 검토 재고모형을 연구한다. 의사결정권자는 고객의 확률적 수요를 만족시키기 위해서 생산용량/생산량을 확장/축소하거나 e-Marketplace를 통해 긴급으로 재고를 보충/처리한다. e-MarketPlace로부터의 거래 시 재고의 보충/처리에 걸리는 리드타임은 시스템의 생산리드타임보다 짧지만, 단위거래비용(구매/판매비용)은 생산용량/생산량을 한 단위 확장/축소하는 비용보다 높기 때문에 각 대안들의 비용-리드타임간의 trade-off가 고려된다. 추가적으로 e-MarketPlace로부터 재고를 보충하거나 생산용량을 확장하는 경우 그 수량에 따른 규모의 경제를 고려하기 위해 고정 비용이 포함된다. 우리는 제안되는 모형의 최적 정책형태를 규정하기 위해 동적계획모형과 K-convexity 기법을 적용하고, base stock policy와 (s,S) type policy의 조합으로 구성된 최적 생산-재고관리 정책을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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