Many of companies have made significant improvements for globalization and competitive business environment The supply chain management has received many attentions in the area of that business environment. The purpose of this study is to generate realistic production and distribution planning in the supply chain network. The planning model determines the best schedule using operation sequences and routing to deliver. To solve the problem a hybrid approach involving a genetic algorithm (GA) and computer simulation is proposed. This proposed approach is for: (1) selecting the best machine for each operation, (2) deciding the sequence of operation to product and route to deliver, and (3) minimizing the completion time for each order. This study developed mathematical model for production, distribution, production-distribution and proposed GA-Simulation solution procedure. The results of computational experiments for a simple example of the supply chain network are given and discussed to validate the proposed approach. It has been shown that the hybrid approach is powerful for complex production and distribution planning in the manufacturing supply chain network. The proposed approach can be used to generate realistic production and distribution planning considering stochastic natures in the actual supply chain and support decision making for companies.
Purpose This study intended to introduce new approaches to identify the intellectual structure of supply chain management(SCM) researches, which combines author co-citation analysis(ACA) and social network analysis(SNA). Design/methodology/approach We searched RISS(www.riss.kr) and NDSL(www.ndsl.or.kr) database and collected 292 academic papers on supply chain management between 2001 and 2011. Among 9,637 references of these papers, we analyzed 1,848 references that were published by domestic authors. We produced a correlation matrix of 32 author co-citation matrix and conducted multi-variate statistical analysis such as factor analysis. We also performed social network analysis to identify the main researchers in SCM. Findings We found four main sub-areas of supply chain management research: SCM adoption factors, logistics, SCM performance, and SCM structure. We could present the authors who played important roles within the network by using SNA indicators. The finding of this research also suggests more collaborations among domestic researchers are required to overcome the low co-citation rates among domestic authors.
This paper discusses how to manage supply chain disruption risks from natural disasters or other low-likelihood-high-impact risk drivers. After the catastrophic earthquake in Eastern Japan and the severe flood in Thailand, most companies have been attempting to re-establish the business continuity plan to prevent their supply chain from disruption. However, the challenges for managers and individual risks are often interrelated, and thus, actions that mitigate one risk can end up being no contribution as a whole. In this paper, we describe a framework for assessing how much impact individual mitigation strategies have on the entire supply chain protection against disruption, using network reliability. We propose three categories of risk-mitigation approaches: Stabilization, Absorption, and Duplication. We analyze the situation under which each of these strategies is the best suitable. With a clear understanding of relations between these mitigation strategies and the entire supply chain risks, managers can select effective risk-reduction approaches to their supply chain.
Purpose: This study aims to conduct a systematic literature review to suitably identify wide and specific issues and topics on service quality in supply chain. Methods: This study is to investigate service quality in supply chain research using a systematic literature review methodology. In order to extract influential journals and papers, we used the SJR impact factor provided by the SCOPUS database. The collected 169 papers were analyzed using bibliometric analysis, citation analysis as well as keywords network. Results: We conducted a bibliometric analysis to identify top authors contributing to service quality in supply chain and their issues, and further examined important keywords and new emerging keywords. In addition, we extracted five influential papers by PageRank to clarify critical issues and divided into five clusters to identify topics of service quality in supply chain by using network-based approach. In order to examine comprehensive issues and topics of service quality in supply chain, we constructed a keyword network to observe difference in the classification of important keywords across network centrality measures. Conclusion: Our study reviewed literature on service quality in supply chain and explored the future directions and trends of service quality in supply chain.
The successful implementation of green supply chain management(GSCM) practices requires a level of cooperation that can be difficult to conduct. Despite this challenge, limited scholarly attention has been paid to exploring how the implementation of GSCM practices can be effectively facilitated and enhanced through accumulated social capital with suppliers. Based on social capital theory, this study postulates that supplier network characteristics derived from social capital with key suppliers can be critical antecedents of GSCM, which in turn enhances the firm's environmental performance. To test hypotheses, data were collected from 330 firms in 15 countries, and structural equation modeling was employed. Results show that GSCM improves environmental performance, and structural and cognitive social capitals of the supplier network act as antecedents and lead to GSCM implementation.
Firms seldom survive and prosper solely through their individual efforts. Each firm's performance depends upon the activities and performance of others and hence upon the nature and quality of the direct and indirect relationships a firm develops with its counterparts. Textile companies have tried to improve their organizational competitiveness in order to survive in the digital age global market. The challenge in textile supply chain management is the development of collaboration network which accommodates diverse concerns of various participants while explicitly recognizing interdependencies and promoting effective relationship management. Major contents of the study are as follows. First, ideal collaboration network model from the supply chain of the textile industry is suggested. Second, utilizing the collaboration model, A framework for textile e-marketplaces supply chians is designed to improve customer services and delivery time, to promote information sharing, and shorten product life cycle time. The framework suggested is expected to promote corporate innovation and information sharing, generate infrastructure which provides appropriate communication and operations capabilities for the textile companies.
Recently, a multi facility, multi product and multi period industrial problem has been widely investigated in Supply Chain Network(SCN). One of keys issues in the current SCN research area involves minimizing both production and distribution costs. This study deals with finding an optimal solution for minimizing the total cost of production and distribution problems in supply chain network. First, we presented an integrated mathematical model that satisfies the minimum cost in the supply chain. To solve the presented mathematical model, we used a genetic algorithm with an excellent searching ability for complicated solution space. To represent the given model effectively, the matrix based real-number coding schema is used. The difference rate of the objective function value for the termination condition is applied. Computational experimental results show that the real size problems we encountered can be solved within a reasonable time.
Since power failures in high-speed communication network, especially in HFC(Hybrid Fiber Coaxial cable) network are critical, microcontroller-based UPS(Uninterrupted Power Supply) are commonly used in the network. Hardware and software of UPS management system is designed and implemented to monitor and control UPS status to supply electric power to ONU and TBA in the HFC network. The result of laboratory tests and field tess of this system shows the scan rate to be 1 to 10 minutes to sufficiently monitor the status of UPS in the network.
It is very important to forecast water supply for reasonal operation and management of water utilities. In this paper, water supply forecasting models using artificial intelligence are developed. Artificial intelligence models shows better results by using Temperature(t), water supply discharge (t-1) and water supply discharge (t-2), which are expressed by neural network(LMNNWS; Levenberg-Marquardt Neural Network for Water Supply, MDNNWS; MoDular Neural Network for Water Supply) and neuro fuzzy(ANASWS; Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems for Water Supply). ANFISWS model which is applied for water supply forecasting shows stable application to the variable water supply data. As results, MDNNWS model shows the highest overall accuracy among proposed water supply forecasting models and the lowest estimation error with the order of ANFISWS, LMNNWS model.
A mathematical model for long-rage water supply planning was formulated as a dynamic plant location problem with network arc capacity expansion, and illustative example was presented. The proposed solution procedure identifies economical construction timings of surface water supply facilities and water conveyence systems and the best water supply operating patterns as well. In this study, we present a heuristic solution procedure using Simulated annealing Method in conjunction with Bertsekas & Tseng's RELAXT-II for the 0-1 integer network problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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