This study finds out and suggests success factors for the application of RIMS project through the case study of Seoul Metro and literature survey. The successful application of RIMS needs expert knowledge and concept of BOM, standardization of maintenance planning, check lists of heavy maintenance inspection, organization structure of rolling stock maintenance offices, material management system of warehousing and the process of parts repairing between offices, connection of material ordering system, problem solving of circular spare parts administration among inspection, maintenance, and material organizational units, systemic serial number management of parts with RFID, daily closing diary connected with work process chart, and sufficient period of RIMS's test run. RIMS contributes to real time management of rolling stock maintenance, transparency of management, reliability of train operation, customer satisfaction, and management innovation.
This paper analyses the best batch formations for order picking throughput in narrow-aisle order picking systems. Our analytical comparison finds that a high pick density variation leads to a heavy picker blocking. Simulation experiments show that a distance-based batching algorithm reduces picker blocking by decreasing the number of aisles visited and stabilizing the variation in number of picks per aisle by packing orders tightly, and that the solution quality and mechanism for determining the batch size dictated by the sorting strategy causes varying amounts of blocking. We conclude that combining a distance-based batching method with an appropriate batch sizing strategy will reduce picker blocking and shorten travel in narrow-aisle picking systems.
Warehouses form an important link in a supply chain network. Among a variety of activities in warehouses, order picking is the process of retrieving a number of items out of storage to meet customer orders. Today, as the transactions through direct sales are wide spread, warehouses often receive a large amount of small orders to be handled within tight time windows, which makes fast and efficient order picking more important than ever. This paper examines a new order picking method where the concept of bucket brigade (BB) is applied. Bucket brigade is a way of dynamically coordinating workers who progressively perform a set of operations along a flow line. In bucket brigades, a worker is not assigned his jobs in a static way. Each worker takes a job from his predecessor when he is free. We identify some considerations when bucket brigades are applied to order picking activities. A new BB picking protocol is presented to improve existing BB picking protocols. Through simulation experiments, the performance of BB order picking is evaluated under various logistics environments.
Entity Attribute Value (EAV) is the widely used solution to represent high dimensional and sparse data, but EAV is not search efficient for knowledge extraction. In this paper, we have proposed a search efficient data model: Optimized Entity Attribute Value (OEAV) for physical representation of high dimensional and sparse data as an alternative of widely used EAV. We have implemented both EAV and OEAV models in a data warehousing en-vironment and performed different relational and warehouse queries on both the models. The experimental results show that OEAV is dramatically search efficient and occupy less storage space compared to EAV.
Kim, T.;Kim, H.;Yang, S.;Cha, M.;Suh, D.;Seong, N.
Journal of Information Technology Services
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v.3
no.1
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pp.89-99
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2004
Mobile service, which is related to all stages of supply chain, can enhance the efficiency of perception and response of the participants. The advantage of mobile service is ubiquity, speed, traceability, positioning, personalization and safety. The purpose of this paper is to propose an overall framework utilizing mobile service in SCM. In the areas of inventory management, remote diagnostics, communications with field workers, and order fulfillment, customer-centric mobile supply web is proposed and implemented for the wireless warehousing and replenishment system.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.274-276
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2000
본 연구에서는 기존의 데이터 웨어하우징 기술과 웹 기반 기술을 통합한 웹 웨어하우징 기법에 다중 에이전트 패러다임을 적용하여 다중 에이전트 기반 웹 웨어하우징 시스템을 설계, 구현하였다. 시스템은 정보 검색 에이전트, 정보 통합 에이전트, 웹하우스 구축 에이전트로 구성된다. 정보 검색 에이전트는 여러 종류의 웹 자원을 수집한다. 정보 통합 에이전트는 정보 검색 에이전트에 의해 수집된 이형질적인 데이터를 일정한 형식으로 변환한다. 웹하우스 에이전트는 생성된 데이터를 사용하여 웹하우스를 구축하고 관리한다. 웹 데이터를 통합하기 위해 새로운 데이터 모델을 제안하였다. 의미를 갖는 지능적 객체를 생성하기 위해 여러 종류의 추론 에이전트들이 추론작업을 수행하고, 이들은 블랙보드 시스템을 통하여 작업을 통합한다. 본 시스템은 의미 정보 데이터를 사용하므로 웹 정보의 의미적 검색과 정보추출이 가능하다.
The purpose of this study was to investigate the enforcement strategy for Consumer Service marketing of an e-Commerce shopping mall. An e-CRM for a Cosmetic e-Commerce shopping mall, Data Warehousing(DW) component, analysis of data mining of the DW, and web applications and strategies had to developed for marketing of consumer service satisfaction. The major findings were as follows: An RFM analysis was used for consumer classification, which is a fundamental process of e-CRM application. The components of the DW were web sales data and consumer data fields. The visual process of consumer segmentations (superior consumer class) for e-CRM solutions is presented. The association analysis algorithm of data mining to up-selling and cross-selling indicates an association rule. These e-CRM results apply web DB marketing and operating principles to a shopping mall. Therefore, the system applications of e-CRM to Consumer services indicate a marketing strategy for consumer-oriented management.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10c
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pp.517-519
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2000
전자상거래는 비즈니스의 목적을 추구하기 위해서 거래 당사자들이 인터넷 등의 전자적인 매체를 이용하여 상품이나 서비스, 거래에 수반되는 경제활동을 일컫는다. 이러한 전자상거래는 기존의 상거래 형태가 고객의 필요와 요구에 부응해 고객과의 개별화된 일대일 관계를 유지하는 개별 고객 점유 형태로 탈바꿈하였다. 이러한 패러다임의 변화속에서 고객 중심의 패러다임을 추구하는 최적의 환경을 제공할 수 있도록 인터넷이 그 역할을 담당하고 있다. 이를 제공하는 환경이 바로 웹 웨어하우징이다. 그러나 전자상거래 플랫폼에서 웹 상에서 나타나는 데이터가 HTML 형태이므로 실행시에 필요한 형태로 재구성하여야 한다. 그러나 기존 연구에서는 복잡한 방법과 웹 웨어하우스에 소스 결과를 바로바로 적용할 수 없었다. 이에 본 연구에서는 웹 웨어하우스에 저장된 데이터를 정확하고 효율적으로 유지 관리할 수 있는 알고리즘을 제시하며 성능을 평가를 보인다.
This study deals with the automated storage/retrieval systems (AS/RS) where the rack is discrete and the random storage assignment rule is adopted. New storage policies named FNSC (first no-cost zone, second closest-open location) and FNSH (first no-cost zone, second a half side closest-open location) are proposed. Simulation results indicate that performance of FNSH is slightly lower than that of the SCL but it does not need much time to perform. The "stay" strategy of S/R machine is examined as a means of increasing the frequency of dual command.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2002.05a
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pp.342-351
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2002
A personalized product recommendation is an enabling mechanism to overcome information overload occurred when shopping in an Internet marketplace. Collaborative filtering has been known to be one of the most successful recommendation methods, but its application to e-commerce has exposed well-known limitations such as sparsity and scalability, which would lead to poor recommendations. This paper suggests a personalized recommendation methodology by which we are able to get further effectiveness and quality of recommendations when applied to an Internet shopping mall. The suggested methodology is based on a variety of data mining techniques such as web usage mining, decision tree induction, association rule mining and the product taxonomy. For the evaluation of the methodology, we implement a recommender system using intelligent agent and data warehousing technologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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