This paper considers (S -1, S) inventory models which have wide applications in reparable spare parts inventory systems and multi-echelon systems. We assume a discrete compounds Poisson demand and order size dependent delivery times ; when the replenishment order size is n, we assume the delivery time distribution is arbitrary with finite mean $b_{n}$ . On the basis of the fact the outstanding orders follow a certain queueing process, we introduce the results of Fakinos (1982). We develop the efficient recursive formulae to find the optimal $S^{*}$ under several performance measures as a function of the decision variable S. The results of this paper can be applied to the multi-echelon systems such as MEETRIC.C.
In many inventory situations, items for sales are generally stocked in a multiple of variations called stockkeeping units, such as size, color, style, and so on. For better management performance on sales items, proper and effective management is necessary for the stockkeeping units. In dealing with many items and those stockkeeping units, individual inventory analysis for each stockkeeping unit needs large amount of time or cost. Also the individual approach in inventory planning increases the demand variation of an item as the result by combining of demand variations of all stockkeeping units, accordingly the inventory turnover ratio and profitability are dropped down. This research suggests an effective method of systematic control of total stockkeeping units by generating from the total item basis, and shows how to reduce the safety stock and the average inventory with attaining a planned customer fill rate of the item and each stockkeeping units.
Unlike most researches that focus on single manufacturer or single buyer, this research studies the cooperation policy for two participants of supply chain such as single vendor and single buyer. Especially, this paper deals with single vendor-single buyer integrated-production inventory problem. If the buyer orders products, then the vendor will start to make products and then the products will be shipped from the vendor to the buyer many times. The buyer is supposed to order again when the buyer's inventory level hits reorder point during the last shipment and this cycle keeps repeated. The buyer uses continuous review inventory policy and customer's demand is assumed to be probabilistic. The contribution of this paper is to present a mixed approach and derive its cost function. The existing policy assumes that the size of shipping batch from single vendor to single buyer is increasing, called Type 1, or constant, called Type 2. In mixed approach, the size of shipping batch is increasing at the beginning part of the cycle, and then its size is constant at the ending part of the cycle. The number of shipping for Type 1 and Type 2 in a cycle in mixed approach is determined to minimize total cost. The relationship between parameters, for example, the holding cost per product, the set up cost per order, and the shortage cost per item and decision variables such as order quantity, safety factor, the number of shipments, and shipment increasing factor is figured out via sensitivity analysis. Finally, it is statistically proved that the mixed approach is superior to the existing approaches.
This paper is concerned with the single vendor single buyer integrated production inventory problem. To make this problem more practical, space restriction and lead time proportional to lot size are considered. Since the space for the inventory is limited in most practical inventory system, the space restriction for the inventory of a vendor and a buyer is considered. As product's quantity to be manufactured by the vendor is increased, the lead time for the order is usually increased. Therefore, lead time for the product is proportional to the order quantity by the buyer. Demand is assumed to be stochastic and the continuous review inventory policy is used by the buyer. If the buyer places an order, then the vendor will start to manufacture products and the products will be transferred to the buyer with equal shipments many times. The mathematical formulation with space restriction for the inventory of a vendor and a buyer is suggested in this paper. This problem is constrained nonlinear integer programming problem. Order quantity, reorder points for the buyer, and the number of shipments are required to be determined. A Lagrangian relaxation approach, a popular solution method for constrained problem, is developed to find lower bound of this problem. Since a Lagrangian relaxation approach cannot guarantee the feasible solution, the solution method based on the Lagrangian relaxation approach is proposed to provide with a good feasible solution. Total costs by the proposed method are pretty close to those by the Lagrangian relaxation approach. Sensitivity analysis for space restriction for the vendor and the buyer is done to figure out the relationships between parameters.
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.
건설업에서의 재고관리는 경쟁력 확보와 원가 절감이라는 측면에서 중요하다. 일반적인 공동주택에 있어서는 야적장 확보가 어느 정도 확보되어 있지만, 도심지 공사에 있어서는 야적장의 확보가 재고관리 못지않은 큰 문제가 되고 있다. 그러나 그간 현장의 재고관리는 야적장의 크기를 고려하지 않은 기존의 경험과 직관에 의한 관리가 이루어져 합리적이고 체계적인 해결방안을 찾지 못했다. 이에 본 연구에서는 먼저 일반적인 재고와 재고관리에 대한 개념을 확인하고, 건설현장의 특수성과 야적장의 크기를 고려한 경제적 주문량 산정법을 제시하고자 한다.
Auto part industry supplies production for auto manufacturer and after market. These company have inventory for delivery. High inventory level can be good for delivery, but cost will be increase. Low inventory level can be customer unsatisfaction for delivery late. Low inventory level also is reason of low productivity by decreasing product batch size. These article suggest model for calculation a proper inventory level and prove a effect by simulation of some company.
In this paper, we analyze Inventory Strategy of our country middle-small Company which are ordered form large Company which product using JIT(just in time) System. Until now, we have not found a good inventory strategy for middle small Company which such like above. In this paper, we first simply survey product lead time, lot size and safety inventory in continuous product system which idea can be adapted our object. We try to mathematical modelling of product lead time, total inventory cost of bur country middle-small Company. We suggest inventory strategy for middle-small Company.
This paper is to determine the transportation size and the location of distribution centers to minimize logistics cost in a distribution system where products are transported from the distribution centers to the retailers. Logistics cost consists of the fixed cost of distribution centers, the transportation cost from the distribution centers to the retailers and the inventory holding cost in the retailers. The logistics cost is affected by the transportation size and the location of distribution centers. The transportation size affects transportation cost and inventory holding cost. The location of distribution centers affects the transportation cost. A mathematical model is formulated and the algorithm is developed. A numerical example is shown to explain the problem.
Product shortage which causes backordering and/or lost sales cost is very popular in chemical industries, especially in commodity polymer business. This study deals with backordering cost in the supply chain optimization model under the framework of process-inventory network. Classical economic order quantity model with backordering cost suggested optimal time delay and lot size of the final product delivery. Backordering can be compensated by advancing production/transportation of it or purchasing substitute product from third party as well as product delivery delay in supply chain network. Optimal solutions considering all means to recover shortage are more complicated than the classical one. We found three different solutions depending on parametric range and variable bounds. Optimal capacity of production/transportation processes associated with the product in backordering can be different from that when the product is not in backordering. The product shipping cycle time computed in this study was smaller than that optimized by the classical EOQ model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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