It is needed to develop on-line real time management and RFID-PPS(Radio Frequency Identification-Pallet Pool System) by putting information technology. Additionally, it is possible to figure out the flow of all the materials loaded on the RFID pallet; product, material, raw material immediately, so that epoch-making management is possible and it contributes to the reduction of logistics cost because there are little loss or outflow of pallet. The materials flow is getting speedy and inventory is decreasing in the logistics process, and also bad inventory and loss problems are prevented. As a result, not only logistics cost of company but also national logistics cost is decreased. Thus it contributes to the strength of national competitiveness.
A production control information system developed for multi-product, small-lot-sized production is presented. The system is composed of interrelated modules for production planning, shop floor control, and inventory/material management. The architecture of the system, functions of each module, and information processing procedures of each function are discussed.
This study proposes a fuzzy inventory model for managing large-scale production, incorporating cost considerations. The model accounts for two types of expenditure scenarios-parametric and exponential. Uncertainty surrounds holding costs, setup costs, and demand rates. The approach considers a supply chain system with a complex manufacturing process, factoring in transportation costs based on the quantity of goods and distance between the supplier and retailer. The initial crisp model is then transformed into a fuzzy simulation, incorporating specific fuzzy variables affecting inventory costs. The proposed method significantly reduces overall inventory costs for the entire supply chain. Retailer demand is linked to inventory levels, and vendor/distributor storage deteriorates over time. The fuzzy condition assumes hexagonal variables for all associated factors. The study employs the signed distance method for defuzzification to determine the optimal order quantity with hexagonal fuzzy numbers. Mathematical examples are provided to illustrate the practicality of the proposed approach.
본 제철 공장의 후판 재고관리 자동화는 오래전부터 해결하지 못한 난제이었으며, 현재도 효율적인 후판 재고관리를 위해 제철업계에서 부단히 노력 중에 있다. 그동안 후판 적재의 환경적 특성 상 후판의 자동 인식을 위해 진보된 기술 적용이 쉽지 않았다. 본 논문에서는 자동 인식이 어려운 적재 상태에서 후판의 RFID 태그를 자동으로 스캔하여 인식한 후 후판 정보를 취득함으로써 신속하고 정확한 후판의 재고관리가 가능한 RFID기반 후판 스캐닝 로봇 시스템을 제안한다. RFID기반 후판 스캐닝 로봇 시스템은 후판을 끌어올려 이동시키는 크레인에 장착되어 운용된다. 후판에 부착된 태그 정보를 자동으로 식별하기 위해 후판 태그 전용으로 개발된 후판 전용 리니어 다이폴 안테나를 탑재하였고, 후판 전용 리니어 다이폴 안테나가 x축과 y축을 이동하면서 후판 태그의 위치를 스캐닝함으로써 태그의 정보를 취득한다. 시스템에 의해 취득된 태그 정보는 개발된 후판 재고관리 소프트웨어에 의해 재고 및 적치관리에 이용된다. 제안한 시스템은 개발되어 현장 성능평가를 통해 시스템의 효율성을 검증하였으며, 후판태그 인식율은 99.9%, 최대 인식거리는 320cm의 실험 결과를 보여 기존 상용 안테나에 비해 개발된 후판 전용 안테나의 성능이 우수한 것으로 나타났다.
Sequential Numbering System(SNS) is one of the production and inventory management system, which is more effective and practical to minor enterprises than Material Requirement Planning (MRP) system or Just-in-Time(JIT) system. The purpose of the paper is the structured analysis of SNS as the first phase of software development. Data Flow Diagram(DFD), Data Dictionary(DD), and Mini-Specs are used to analyze the system through the second level. The result can be exploited to SNS software design and programming.
This paper studied the problem of determining the optimal inventory level to meet the customer service target level in a situation where the customer demand for each branch of a nationwide retailer is uncertain. To this end, ISR (In-Stock Ratio) was defined as a key management indicator (KPI) that can be used from the perspective of a nationwide retailer such as Samsung, LG, or Apple that sells goods at branches nationwide. An optimization model was established to allow the retailer to minimize the total amount of inventory held at each branch while meeting the customer service target level defined as the average ISR. This paper proves that there is always an optimal solution in the model and expresses the optimal solution in a generalized form using the Karush-Kuhn-Tucker condition regardless of the shape of the probability distribution of customer demand. In addition, this paper studied the case where customer demand follows a specific probability distribution such as a normal distribution, and an expression representing the optimal inventory level for this case was derived.
Consider a supply chain where products are produced at a manufacturing system, shipped to a distribution center, and then supplied to customers. The distribution center controls inventory based on a base-stock policy, and whenever a unit of product is demanded by a customer, an order is released to the production system. Unsatisfied demand is backordered, and the inventory and backordered units are a function of the base-stock level. The manufacturing system is modeled as an M/M/s/c queueing system, and orders exceeding the limited buffer capacity are blocked and lost. The throughput of the manufacturing system and the steady state distribution of the outstanding orders are functions of number of servers and buffers of the manufacturing system. There is a profit obtained from throughput and costs due to servers and buffers of the manufacturing system, and also costs due to inventory positions of the distribution center, and we want to maximize the total production profit minus the total cost of the supply chain by simultaneously determining the optimal number of servers and buffers of the manufacturing system and the optimal base-stock level of the distribution center. We develope two algorithms, one analytical but without guarantee of the optimal solution and one optimal but without complete analytical proofs. The problem integrates strategic problem of the manufacturing system with tactical problem of the distribution center in a supply chain.
In this paper, we investigate an inventory and production system in a three-layer supply chain system involving a single supplier, single manufacturer and multiple retailers. Earlier study in this type of supply chain only consider a single raw material in order to produce single item, but we consider raw materials in order to produce multiple items. It is assumed that the cycle time at each stage is an integer multiple of the adjacent downstream stage. We develop an iterative solution procedure to find the order quantity for the multiple items and raw materials that minimizes the supply chain-wide total cost per unit time of the supplier and manufacturer's raw materials ordering and holding, setup and finished items holding, the retailer's ordering and inventory holding. Numerical examples are presented to show that the proposed heuristic gives good performance.
A logistics system involving a supplier who produces and delivers a single product and a buyer who receives and sells the product to the final customers is analyzed. In this system, the supplier and the buyer establish a contract which specifies that the supplier will deliver necessary amount of the product to raise inventory up to a specified position at the beginning of each period. A new periodic order-up-to-level inventory control policy specifically designed for nonstationary end customer's demand is proposed for the system. Simulations are used to test the efficiency of the proposed policy. An analysis of the test results reveals that the proposed policy performs much better than does the existing order-up-to-level policy, especially when the demand is nonstationary.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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