본 연구는 고랭지배추의 생산·유통체계에 대한 문제점을 분석하고 개선과제를 제시하는 데에 목적이 있다. 이를위해 고랭지배추를 생산하는 생산자, 산지유통인, 도매시장 종사자, 대형마트 구매담당자에 대한 심층적인 인터뷰를 통해 유용한 정보들을 수집하여 분석하였고 또한 고랭지배추 주산지의 생산과 도매시장의 유통체계 현황에 대한 자료들을 분석하여 고랭지배추의 생산·유통체계에 대한 매우 유용한 시사점을 얻을 수 있었다. 결론적으로 고랭지배추의 생산·유통체계에 대한 현황분석을 통해 개선방안들이 제시되었는 데 첫째는 고랭지배추 비가림재배 방법의 도입을 통해 생산의 안정성을 도모하고, 둘째는 고랭지배추 유통정보에 대한 투명성을 제고시키며, 셋째는 고랭지배추의 주산지로부터 소비자에 이르기까지의 물류체계 개선을 위해 단계적으로 콜드체인시스템을 구축하는 방안을 제시하였다.
A typical production-distribution system consist of three main echelons representing the retailer, distributors, and a factory each with an on-site warehouse. The system is sufficiently general and realistic to represent many industrial situations. However, decision functions and parameters have been selected to apply particularly to the production and distribution of consumer durables. The flows included in the model are materials, orders, and those information flows needed to support the material and order-rate decisions. In this work, a realistic production-distribution system has been used as a basic model, which consists of three sectors: retailer, distributor, and factory. That system is a nonlinear 25th-order continuous system interconnected between the echelons. Using a modern control algorithm, a typical multi-echelon production-distribution system using a dynamic controller is numerically simulated in the nominal plant and in the perturbed plant when the piecewise constant manufacturing decision is limited by a factory manufacturing upper-limit due to capital equipment, manpower, and factory lotsize.
This paper presents a design and implementation of an intelligent-integrated production-logistics systems. The situation considered here is that there are multiple manufacturing plants and multiple distribution centers. Effective distribution resource and production planning are required to reduce inventory cost and to avoid inventory shortage. We propose an intelligent forecasting scheme of each distribution centers, adaptive inventory replenishment planning, distribution resource planning, and integrated production planning system. In forecasting a huge number of on-line model identification is performed using neural network approximation capability. An efficient adaptive replenishment planning and distribution resource planning are also presented in connection with forecasting scheme. An appropriate production is also requested based on production lead-time and the results of distribution planning. Experimental simulations are presented to verify the proposed approach using real data.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제20권2호
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pp.147-160
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2013
Today, the management environments of intelligence firm are changing the way of production planning and logistics management, and are changing the process of supply chain management system. This paper shows the development of information system software for intelligence enterprises is used in supply chain management for robot engineering industry. Specifically, supply chain management system in this paper has been developed to analyze the impact of multi plant and multi distribution environment, showing the process analysis and system development of hierarchical assembly manufacturing industry. In this paper we consider a production planning and distribution management system of intelligence firm in the supply chain. We focus on a capacitated production resource and distribution volume allocation problem, develop a mixed integer programming model, and propose an efficient heuristic procedure using a genetic algorithm to solve it efficiently. This method makes it possible for the population to reach the feasible approximate solution easily. The proposed regeneration procedures, which evaluate each infeasible chromosome, makes the solution converge to the feasible approximate solution quickly.
Recently, a multi-facility, multi-product and multi-period industrial production-distribution planning problem has been widely investigated in Supply Chain Management (SCM). One of the key issues in the current SCM research area involves reducing both production and distribution costs. We have developed an optimization model to tackle the above problems under the restricted conditions such as transportation time and a zero inventory. Computational experiments using commercial tool Ms-Excel Solver show that the real size problems we encountered can be solved in reasonable time. The model can be used to decide an appropriate production-distribution planning problem in SCM research area.
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.
In industrial production-distribution systems, production and purchasing rates, associated inventories, and sales are very critical for the profits of each component in the system. The objective of this study is to investigate an effective information control scheme for a production -distribution system by automatic feedback control techniques. In this work, a dynamic control scheme that has an integrated -error with state-feedback and filtering (ISFF) is proposed as a new algorithm for a dynamic controller. Generalized formulations of the dynamic control are proposed in the continuous-time and discrete-time cases. A methodology for an evaluation of ISFF controller gains using the eigen structure property is presented. When an upper-limit is imposed on the production capability by available factory space and capital equipment, supervisory control is provided to avoid integrator-windup and deterioration of system performance.
The automobile industry in Korea has grown to the fifth in the world in terms of production capacity. In spite of the production growth, the marketing aspects such as distribution and customer service in the auto industry are still behind the world-class. Thus, the major purposes of this paper are as follows. The first is to analyze competitive structure of the industry and to compare distribution strategies of the major auto firms(Hyundai, Daewoo, and Kia). The second is to theoretically explain the transition from the vertical marketing system to the dealer system using transaction cost analysis. The third is to compare auto distribution channels in Korea with those in the U.S. and Japan. Finally, an optimal channel stucture in the auto industry is suggested after reviewing five alternative channel structures such as corporate-owned VMS, sales-specializing firm, multiplex system(VMS+limited dealer system), dual sales channel, and advanced dealer system. In the short-run, sales-specilizing firm was suggested as an optimal channel system to enhance customer satisfaction by integrating sales and customer service. In the long-run, advanced dealer system through regional differentiation was desirable for an optimal channel structure by organically integrating new car sales, used car sales, and after service to provide total marketing service to customers.
This study was carried out to present the measures for the stable environment-friendly rice's production, farm income increase and consumption revitalization and so on by analyzing economic effects of the environment-friendly rice's production complex by certification type, cultivation type and distribution type. Data were collected from the environment-friendly rice's production complex in Kyunggi, Kangwon, Chungnam and Chunnam provinces. Survey was conducted with sorted by organic and no-pesticide farming. Of the samples 5 types of organic farming and 4 types of no-pesticide farming were surveyed in 17 and 18 complex, respectively. The farmers income of organic and no-pesticide farming per 10a were individually about $29{\sim}68%$ and 50% higher than the conventional farming. Base on the above results, the reasonable measures fur the stable environment-friendly rice's production and distribution and consumption revitalization were to secure partnership among business, universities, government and research institutes sectors, to organize farmers group and production complex, to establish RPC for environment-friendly rice and to introduce certification system for the distribution dealers.
Recently, the control chart is developed for monitoring processes with normal short production runs by the coefficient of variation(CV) characteristic for a normal distribution. This control chart does not work well in non-normal short production runs. And most of industrial processes are known to follow the non-normal distribution. Therefore, the control chart is required to be developed for monitoring the processes with non-normal short production runs by the CV characteristics for a non-normal distribution. In this paper, we suggest the control chart for monitoring the processes with a gamma short runs by the CV characteristics for a gamma distribution. This control chart is denoted by the gamma CV control chart. Futhermore evaluated the performance of the gamma CV control chart by average run length(ARL).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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