Cooperative coevolutionary algorithm (CCEA) has proven to be a very powerful means of solving optimization problems through problem decomposition. CCEA implies the use of several populations, each population having the aim of finding a partial solution for a component of the considered problem. Populations evolve separately and they interact only when individuals are evaluated. Interactions are made to obtain complete solutions by combining partial solutions, or collaborators, from each of the populations. In this respect, we can think of various interaction modes. The goal of this research is to develop a CCEA for a supply chain network design (SCND) problem and identify which interaction mode gives the best performance for this problem. We present general design principle of CCEA for the SCND problem, which require several co-evolving populations. We classify these populations into two groups and classify the collaborator selection scheme into two types, the random-based one and the best fitness-based one. By combining both two groups of population and two types of collaborator selection schemes, we consider four possible interaction modes. We also consider two modes of updating populations, the sequential mode and the parallel mode. Therefore, by combining both four possible interaction modes and two modes of updating populations, we investigate seven possible solution algorithms. Experiments for each of these solution algorithms are conducted on a few test problems. The results show that the mode of the best fitness-based collaborator applied to both groups of populations combined with the sequential update mode outperforms the other modes for all the test problems.
To achieve economic stability, distribution Company as an economic institution should be managed by various processes. In this way, knowledge of different processes is the first step. Furthermore, expectations, outputs, requirement data, and sub-processes should be extracted and determined. Accordingly, to assign the performance responsibility of each process, the decision-making points must be introduced and, the deviation or change in set-points should be investigated into processes. Also, the performance of processes could be monitored by introducing of the sub-indictors. In this study, a practical method is presented for monitoring of reliability and power loss indices from viewpoint components' supply chain into the distribution network. At first, the visibility model of the supply chain is illustrated by focus group and the sub-indicators are extracted for each process of this chain. Then, validation and verification of the sub-indicators are accomplished by the Delphi method and, an information dashboard is presented by confirmed the sub-indicators and statistics methods. Finally, the proposed method is investigated by real data in a typical network and the results are analyzed.
The EPCglobal Network is a computer network used to share product data among trading partners. It provides the supply chain with improved visibility and traceability by using Electronic Product Code (EPC), which is stored on an RFID tag. Although this network model is widely accepted as a global standard and the growth of EPCglobal-subscriber base is considerable, the EPC technology adoption process is still in its infancy. This is because some of the critical issues on this model still remain to be verified such as scalability, data management, security, privacy and the economic value of data sharing. In this paper, we focus on scalability issue among the challenges to overcome and we regard performance of the EPCglobal Network only as a track and trace query-processing cost in the network. We developed performance models consisting of three elements of the EPCglobal Network : Discovery Services (DS), EPC Information Services (EPCIS), Object Naming Services (ONS). Then we abstracted out the track and trace query execution model to evaluate performance of the overall EPCglobal Network. Finally using the proposed models, we carried out simulation analysis based on an RFID-based inbound logistics process of automobile parts. This work is an important step towards the EPC technology diffusion and provides guidelines for businesses looking to buy or build the EPCglobal Network-based systems.
Purpose - This study carried out an empirical study of the impact of sustainability - which has been gaining attention as challenges are arising in supply chains based on existing trade networks due to the impact of the COVID-19 pandemic - on SCM performance and financial performance of Korean SMEs. The study seeks to propose a measurement model to enhance the SCM performance and financial performance of Korean SMEs and to identify the relationship between sustainability, SCM performance and financial performance to suggest implications to SMEs, governments, and relevant organizations. Design/methodology - Our Analysis established hypotheses that economic sustainability, environmental sustainability, and other factors related to sustainability have a positive impact on SCM performance and financial performance as well as SCM performance has a positive impact on financial performance, making empirical validations by utilizing Structural Equation Modeling based on data collected through survey from Korean SMEs. Findings - According to an empirical study, although environmental sustainability and economic sustainability among factors of sustainability had a positive influence on SCM performance, social sustainability did not have a statistically significant influence. Furthermore, it was learned that only economic sustainability had a positive influence on financial performance while SCM performance has a positive influence on financial performance. Originality/value - This empirical study explored the relationship between SCM performance and financial performance of Korean SMEs with a high tendency to depend on specific supply chains when the international trade network is in confusion and/or the global supply chain has collapsed. If Korean SMEs allocate management resources to the factors deducted from this study, they would be able to build more efficient supply chains and improve financial performance to improve sustainability.
기업 경영 환경은 시대의 흐름에 따라 산업마다 많이 변화하였다. 그러나 건설 산업은 오랜 역사와 다양한 생산주체의 구성으로 이런 변화에 더딘 적응을 보이고 있다. 따라서 변화된 경영환경에 맞추어, 기업 내 업무프로세스를 개선하고 참여 주체중심의 경영방식이며 그리고 공급사슬을 하나의 시스템으로 관리하는 공급사슬관리(Supply Chain Management; 이하 SCM)라는 경영방식을 건설 산업에 적용해 보고자 한다. 본 연구는 제조업에서 성과를 나타낸 SCM경영방식을 건설 산업에 적용하기 위해 건설 경 영과 제조업의 차이를 조명하고 현재 건설 산업에서의 SCM현황과 관련사례를 분석하였다. 연구결과로는 SCM을 건설 산업에 적용하기 위한 고려사항으로 SCM의 수행주체선정, 제반사항, 적용 가능한 요소기술, 건설 환경변화인식, 불확실성을 도출하였고 수행 가능한 역할로서 건설산업에서 Supply Chain 형성, 조정자로서의 SCM, 정보기술의 적용을 제안하였다. 본 연구의 의의는 건설 경영에 있어 근시안적인 경영방식보다는 SCM 경영방식을 통해 외부 환경변화에 맞춘 근본적이고 배경이 될 수 있는 이론적 입장에서의 SCM경영방식을 제시한데 있다.
미국과 중국의 무역분쟁은 코로나 전부터 시작하고 범유행(pandemic) 속에 새로운 변화를 가져와 이때 완화되고 있는데 중국 제조업 산업 발전으로 미중 무역 간 상호의존도가 높아졌다. 하지만 글로벌 전체 무역량이 팬더믹 전보다 적다. 코로나19 팬더믹 이후 미국과 중국 공급망의 변화에 대한 분석한 다음에 그 상황에 대한 한국의 대응 방안에 대한 구체적으로 제시하고자 한다. 하지만, 요즘 새로운 변화가 다시 일어나고 있다. 2022년 하반기에 중국 상하이에서 코로나19가 발생하면서 중국 산업사슬에 새로운 변화가 일어날 것으로 보인다. 중국 정부가 코로나19 방역수치를 엄격하게 작성하면서 업계 중 상당수 공장과 기업들이 당분간 문을 닫을 수밖에 없는 상황이지만 2023년에 현재 전 세계적으로 나라들이 코로나 상황이 좋아지고 있다. 그 변화하는 상황 속에서 중국은 핵심 과학기술의 연구개발 역도를 강화하고, 국제와 국내의 이중 사이클을 통해 혁신 생태계의 활력을 북돋아 글로벌 공급사슬의 상류로 이동시켜야 한다. 이럴 때 한국은 미국과 좋은 무역동반자 관계를 최대한 유지하면서 공급망에서 장점을 발휘하여 자신의 위치가 확고해야 한다.
효율적인 공급사슬 망 설계는 공급사슬망 전체의 최적화를 추구하고 이를 통해 장기적이고 전략적인 의사결정을 뒷받침한다. 공급사슬망 설계 문제는 고려 대상이 광범위하고 시스템 조건과 상황에 따라 많은 확률적 요소들을 포함하고 있기 때문에 이를 수리 모델로 표현하더라도 현실을 명확히 반영하기는 어렵다. 본 연구에서는 수리 모델 및 시뮬레이션 기법을 이용한 군 공급사슬망 설계 방법을 제시하였다. 혼합정수계획법이 적용된 수리 모델을 이용하여 총비용을 최소화하는 공급사슬망을 구성하고, 수리 모델의 결과를 시뮬레이션 모델에 반영하여 실험 파라미터의 반복적인 조정을 통해 차량할당 및 경로문제를 해결하였다. 본 연구의 두 모델은 각각 CPLEX와 AutoMod로 실행하였으며, 실제 군 공급사슬망에서 군지사의 임무 제한에 따라 공급사슬망을 재구성하는 실험을 실시하였다. 이 실험을 통하여, 본 연구에서 제시한 방법이 군 공급사슬망 설계 문제해결에 용이하게 적용될 수 있다는 것을 보였다.
성공적인 공급사슬관리에 있어 성과에 따른 지속적 협업 통제는 매우 중요하다. 본 연구에서는 기계학습 알고리즘인 SVM(Support Vector Machiness)을 이용해 균형성과표에 기반한 공급사슬관리 성과에 따른 지속적 협업 통제 모델을 개발하였다. 우리는 지속적 협업 통제모델 개발에 있어 108명의 전문가를 상대로 실증조사를 수행하였다. 본 연구 수행에 있어 4가지 형태의 SVM 커늘 (1) linear, (2) polynomail, (3) Radial Basis Function(RBF), (4) sigmoid kernel을 이용해 공급사슬관리 지속적 협업 예측 정확도를 비교하였다. SVM 커늘 4가지 중 linear kernel의 예측성과가 가장 좋았다. 그리고 본 연구에서는 SVM linear kernel의 예측성과를 ANN(Artificial Neural Network)의 예측성과와 비교하였다. 분석결과 SVM linear kernel이 공급사슬관리에 있어 지속적 협업 예측에 우수한 예측성과를 보여주는 것을 발견하였다. 이러한 곁과는 SVM linear kernel이 공급사슬관리의 지속적 협업 예측 통제에 있어 우수한 대안을 제공해 줄 것이다. 그러므로 공급사슬관리를 추구하는 기업들은 분 모델을 통해 지속적 협업 통제에 유용한 정보를 얻을 수 있을것이다.
최근 기업들은 끊임없는 경쟁우위 확보와 지속적인 성장을 위하여 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크 기술의 접목을 통해 전체 공급망의 통합을 추구하는 u-SCM이 대두되고 있다. 반면에 현재 RFID 도입 관련 공급망에서 개별 제품의 가시성과 추적성을 제공하기 위해서 국내외적으로 추진되었던 실시간 추적 서비스는 특정 산업을 중심으로 추진되었으며, 아직 표준적인 추적서비스 아키텍처가 정해지지 못한 상태이다. 본 논문에서는 RFID 기반으로 전체 공급망에서 효율적이고 완전한 제품 관리를 위해서 전 세계 표준 아키텍처로 자리 잡아가고 있는 EPCglobal 네트워크를 기반으로 한 제품 추적 서비스 모델을 제안하고자 한다.
소셜 미디어상의 부정적 구전에 대한 기업의 공급사슬 리스크의 중요성과 심각성에도 불구하고 관련된 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 제품의 부정적 구전이 소셜 미디어를 통해 어떻게 유통되는지, 부정적 구전의 유통과 확산에 영향을 주는 주체의 특징은 무엇인지를 사회적 교환이론에 기초하여 분석하였다. 이를 위해 트위터를 이용해 미국도로교통안전국(NHTSA)에서 4개 자동차 기업의 자동차 리콜 정보를 수집하였다. 최초 트위터(Seed tweet)를 바탕으로 부정적 구전의 유통과 확산을 살펴보기 위한 RT(Re-tweet) 네트워크를 구조를 분석하여 부정적 구전 네트워크의 특징을 파악하고, 초기 유포자의 특성이 부정적 구전 확산에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 부정적 구전은 다수 이용자와 연결된 허브 이용자를 중심으로 확산하는 스몰월드 네트워크 구조임을 확인하였으며, 초기 유포자의 영향력이 크고 상호호혜성이 높을수록 부정적 구전 확산의 속도와 규모가 유의미하게 증가함을 발견하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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