This paper considered the impact of changing the product liability rule from consumer to producer liability on product safety under asymmetric information. In particular, it has been attempted to remove several constraints on antecedent studies. The main results of the study are as follows: under the misperception of the risk on a product, consumers may underestimate the probability of product failure. In this case, the accident rate can be lowered under the producer's liability rule. However, even under the asymmetric information, a consumer's estimation on the probability may be converged with the expected risk level, which could be called the 'rational expectation.' In this situation the probability of product failure can be lowered under the strict liability with contributory negligence. Additionally, it is possible to reduce the probability of product failure when a legal rule that imposes liability on cheapest cost avoider is admitted.
This paper investigates the design of a priority rule in a multi-product disassembly environment. Specifically, it is concerned with product scheduling by which the inventory control of disassembled parts can be incorporated into a priority rule to reduce part lead times. The part lead time consists of two components: flow time and supply delay. The primary focus of the paper is on the development of a disassembly priority rule that aims to reduce the supply delay. We propose a priority rule, called Minimum Distance (MD) rule, to improve the supply delay performance. Finally, we provide a comparative analysis on the performance of traditional rules and the new rule proposed in this paper via a simulation model.
Insurance system has a lot of decision factors which are affected by the kinds of insurance products. and has the features of many exceptions. Since in applying the product attributes to the current system the value definition through tables and the exception treatment logic (if then else) are used in parallel, the cost of a product change and a new product development becomes increased and the prompt market reaction is difficult. In this paper, we propose the well formed rule base system which makes data for the business logic of insurance attributes and discuss the benefit of application of this system to the real project.
This paper proposed a method that can be simply analyzed instead of the basic general Fuzzy rule that its insufficient characters are cut out. Based on the proposed method. Rough sets are used to eliminate the incomplete attributes included in the rule and also for a classification more precise; the agreement of the membership function's output extracted the maximum attributes. Besides, the proposed method in the simulation shows that in order to verify the validity, compare the max-product result of fuzzy before and after reducing rule hosed on the rice taste data; then, we can see that both the max-product result of fuzzy before and after reducing rule are exactly the same; for a verification more objective, we compared the defuzzificated real number section.
In this paper, we focus on the product rule and sum rule which are considered as the most fundamental counting tools of Combinatorics. Despite of the importance of these rules in both educational and social aspects, they are taught superficially in class. We take the survey through both internet and questionaire to investigate how thoroughly students understand the rules. Then we discuss about the results of the survey and suggest effective teaching methods to improve students' understanding of these rules.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.15
no.1
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pp.47-57
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2010
There have been many problems to apply SPC(Statistical Process Control) which is a traditional process control technology to the process of multi-product, small-sized production because a machine in the process manufactures small numbers, but various kinds of products. Therefore, we need the new process control system that can flexibly control the process by setting up the SPEC rules and the KNOWHOW rules. The SPEC rule contains the combination of diverse conditions to specify the characteristics of various products. The KNOWHOW rule is based on engineers' know-how. The study suggests the Rule-base Process Control that can be optimized to the multi-product, small-sized production. It was validated in the process of semiconductor production.
The amount of Meta-data to be managed increases with development of information technology. However, when trying to integrate and share product information of heterogeneous systems within or between companies, sharing of information is impossible if product information classification systems are different. Due to the situation mentioned above, engineers judge the product information classification system and maps corresponding Meta-data for document-based sharing. Judging exponentially increasing amount of data by engineers and sharing product information using documents create great amount of time delay and errors in data handling. Therefore, construction of a system for integrated management and interoperability between product information based on semantic information similar to engineer's judgment is required. This paper proposes a methodology and necessity of a system for interoperability of product information based on semantic web, and also designs a system to integrate heterogeneous systems with different product information using rule based reasoning. This paper also suggests a system base for interoperability and integration of product information between heterogeneous systems by integrating the product information classification system semantically.
Park, Ji-Soo;Lee, Young-Hoon;Kim, Kyung-Sup;Jeong, Suk-Jae
The Journal of Society for e-Business Studies
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v.12
no.1
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pp.99-122
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2007
The rule based system is inference engine which can correspond quickly to new business model change and improvement requirement by dealing with the business know-how and expert knowledge as well as business process of enterprise and has been trying to apply to the various industries. As a part of application cases for rule-based system, we develop and implement the rule-based insurance product recommend and design system for the efficient decision making of insurance product in insurance industry which is sensitively affected by needs of customers, various kinds of product, and environment changes. The process of fuzzy inference of the developed system helps to recommend and design the proper Insurance product using the information of the present customer and the previous members. This approach is expected that it will be the core technology for the recommendation and design of the tailored insurance product by deciding and corresponding needs of various kinds of customer quickly in future insurance industry.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.39
no.3
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pp.170-179
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2016
In this paper we have tackled the outstanding inventory planning problems over new product launching period in a more holistic manner by addressing first the definition of efficient business rules to effectively control and reduce the inventory risks followed by the rigorous explanations on the implementation guide on suggested inventory planning rules. It is not unusual for many companies in the consumer electronics market to make a great effort to reduce the time to launch a new product because the ability to bring out higher performing products in such a short time period greatly increases the probability for them to remain competitive in the high tech market. Among so many newly developed products, those products with new features and technologies appeal to many potential customers while products which fail to win customers by design and prices rapidly disappear in the market. To adapt to this business environment, those companies have been trying to find the answer to minimize the inventory of old products so they can move to next generation products quickly with less obsolete material. In the experimental implementation of our rule-based inventory planning, Company 'S' reduced the inventory cost for the outgoing products as low as 49% of its peak level of its preceding product version in just 5 month after the adoption of rule-based inventory planning process and system. This paper concluded the subject with a suggestion that the best performance of rule-based inventory planning is guaranteed not from one-time campaign of process improvement along with system development but the decision maker's continuing support and attention even without seeing any upcoming business crisis.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.28
no.3
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pp.331-343
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2002
This paper proposes a fuzzy rule-based model as a means to build usability models between emotional satisfaction and design variables of consumer products. Based on a subtractive clustering algorithm, this model obtains partially overlapping rules from existing data and builds multiple local models each of which has a form of a linear regression equation. The best subset procedure and cross validation technique are used to select appropriate input variables. The proposed technique was applied to the modeling of luxuriousness, balance, and attractiveness of office chairs. For comparison, regression models were built on the same data in two different ways; one using only potentially important variables selected by the design experts, and the other using all the design variables available. The results showed that the fuzzy rule-based model had a great benefit in terms of the number of variables included in the model. They also turned out to be adequate for predicting the usability of a new product. Better yet, the information on the product classes and their satisfaction levels can be obtained by interpreting the rules. The models, when combined with the information from the regression models, are expected to help the designers gain valuable insights in designing a new product.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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