This paper considers a continuous-review two-echelon inventory control problem with one-to-one replenishment policy incorporated and with lost sales allowed where demand arrives In a stationary Poisson process The problem Is formulated using METRIC-approximation in a combined approach of pricing and (S-1.S) Inventory policy, for which an iterative solution algorithm is derived with respect to the corresponding one-warehouse multi-retailor supply chain. Specifically, decisions on retail pricing and warehouse inventory policies are made in integration to maximize total profit in the supply chain. The objective function of the model consists of sub-functions of revenue and cost (holding cost and penalty cost). To test the effectiveness and efficiency of the proposed algorithm, numerical experiments are performed The computational results show that the proposed algorithm is efficient and derives quite good decisions
This paper considers a manufacturer with a two-station make-to-stock and make-to-order serial production system. The MTS facility produces a single type of component and provides components for the MTO facility that produces customized products. In addition to the internal demand from the MTO facility, the MTS facility faces demands from the spot market with the option of to accept or reject each incoming demand. This paper addresses a joint component inventory rationing and batch production control which maximizes the manufacturer's profit. Using the Markov decision process model, we investigate the structural properties of the optimal inventory rationing and batch production policy, and present two types of heuristics. We implement a numerical experiment to compare the performance of the optimal and heuristic policies and a simulation study to examine the impact of the stochastic process variability on the inventory rationing and batch production control.
This paper considers a continuous-review two-echelon inventory control problem with one-to-one replenishment policy incorporated and with lost sales allowed where demand arrives in a stationary Poisson process. The problem is formulated using METRIC-approximation in a combined approach of pricing and (S-l, S) inventory policy, for which a heuristic solution algorithm is derived with respect to the corresponding one-warehouse multi-retailer supply chain. Specifically, decisions on retail pricing and warehouse inventory policies are made in integration to maximize total profit in the supply chain. The objective function of the model consists of sub-functions of revenue and cost (holding cost and penalty cost). To test the effectiveness and efficiency of the proposed algorithm, numerical experiments are performed with two cases. The first case deals with identical retailers and the second case deals with different retailers with different market sizes. The computational results show that the proposed algorithm is efficient and derives quite good decisions.
This paper studies an optimal policy for a certain class of (s, S) inventory control systems, where the demands are characterized by the renewal arrival process. To minimize the average cost over a simulation period, we apply a stochastic optimization algorithm which uses the gradients of parameters, s and S. We obtain the gradients of objective function with respect to ordering amount S and reorder point s via a combined perturbation method. This method uses the infinitesimal perturbation analysis and the smoothed perturbation analysis alternatively according to occurrences of ordering event changes. The optimal estimates of s and S from our simulation results are quite accurate. We consider that this may be due to the estimated gradients of little noise from the regenerative system simulation, and their effect on search procedure when we apply the stochastic optimization algorithm. The directions for future study stemming from this research pertain to extension to the more general inventory system with regard to demand distribution, backlogging policy, lead time, and inter-arrival times of demands. Another direction involves the efficiency of stochastic optimization algorithm related to searching procedure for an improving point of (s, S).
Purpose - The study attempts to investigate the relationship between inventory management and firm performance using a multi-dimensional aspect of inventory management with respect to lean management practices across countries. Research design, data, and methodology - 1643 manufacturing firms from Japan and the US that SIC ranges from 2000 to 3999 were chosen to conduct the empirical test. This study employs hierarchical OLS regression analysis to examine the impact of control variables, ABI, EBI, and the interaction between ABI and EBI on firm performance. Results - The result indicates that in Japan high level of inventory negatively influences the accounting flows of business, while US manufactures exhibit strong positive impact of ELI on firm performance across accounting and market measures. The results show that the complementarity between the amount and the speed of inventory does exist. Except for Tobin's q, the sign of interaction term coefficient is negative, suggesting that when the amount of inventory increases and it stays longer in a firm, market values, ROS, and ROA suffers. Conclusions - The major finding of this study is that there exist some complementarities between the scope and implication of inventory management for lean strategy across countries, particularly in U.S. and Japanese firms.
This paper considers a firm that operates make-to-stock and make-to-order facilities in successive stages. The make-to-stock facility produces components which are consumed by the external market demand as well as the internal make-to-order operation. The make-to-order facility processes customer orders with the option of acceptance or rejection. In this paper, we address the problem of coordinating how to allocate the capacity of the make-to-stock facility to internal and external demands and how to control incoming customer orders at the make-to-order facility so as to maximize the firm's profit subject to the system costs. To deal with this issue, we formulate the problem as a Markov decision process and characterize the structure of the optimal inventory allocation and customer order control. In a numerical experiment, we compare the performance of the optimal policy to the heuristic with static inventory allocation and admission control under different operating conditions of the system.
The whole blood inventory control model is developed, shown to provide an accurate representation of actual blood bank operations in Korea. The main difference of the blood bank situations between Korea and the United States is that about 50 percent of all bloods demanded, crossmatched, and held for a particular patient are eventually found not to be required for that patient in case of U.S. while in Korea the crossmatch test is not so significant and almost successful. Accordingly, the model in this paper is focused in seeking the minimum inventory level where neither shortage nor outdating bloods begin to occur, while the Jennings' model, developed in 1970 at MIT OR Center, is the inventory level somewhere between the inventory level 'band' where both shortage and outdating occur.
A logistics system involving a supplier who produces and delivers a single product and a buyer who receives and sells the product to the final customers is analyzed. In this system, the supplier and the buyer establish a contract which specifies that the supplier will deliver necessary amount of the product to raise inventory up to a specified position at the beginning of each period. A new periodic order-up-to-level inventory control policy specifically designed for nonstationary end customer's demand is proposed for the system. Simulations are used to test the efficiency of the proposed policy. An analysis of the test results reveals that the proposed policy performs much better than does the existing order-up-to-level policy, especially when the demand is nonstationary.
본 논문은 재구성가능생산시스템 환경에서 e-MarketPlace를 통한 거래상황을 도입한 주기적 검토 재고모형을 연구한다. 의사결정권자는 고객의 확률적 수요를 만족시키기 위해서 생산용량/생산량을 확장/축소하거나 e-Marketplace를 통해 긴급으로 재고를 보충/처리한다. e-MarketPlace로부터의 거래 시 재고의 보충/처리에 걸리는 리드타임은 시스템의 생산리드타임보다 짧지만, 단위거래비용(구매/판매비용)은 생산용량/생산량을 한 단위 확장/축소하는 비용보다 높기 때문에 각 대안들의 비용-리드타임간의 trade-off가 고려된다. 추가적으로 e-MarketPlace로부터 재고를 보충하거나 생산용량을 확장하는 경우 그 수량에 따른 규모의 경제를 고려하기 위해 고정 비용이 포함된다. 우리는 제안되는 모형의 최적 정책형태를 규정하기 위해 동적계획모형과 K-convexity 기법을 적용하고, base stock policy와 (s,S) type policy의 조합으로 구성된 최적 생산-재고관리 정책을 제시한다.
There are a lot of raw materials, work-in-processes and finished goods in manufacturing industry. Here, the less stock of materials and work-in-processes manufacturing industry has, the worse the rate of the production is. Inversely, the more manufacturing industry has, the more expensive the cost to support them is. Thus, it is important for us to balance them efficiently. In general, inventory problems are to decide appropriate times to produce goods and to determine appropriate quantities of goods. Therefore, inventory problems require as more useful information as possible. For example, there are demand, lead time, ordering point and so on. In this paper, we deal with an optimal ordering policy on both way substitutable two-commodity inventory control system. That is, there is a problem of how to allocate the produced two kinds of goods in a factory to m areas so as to minimize the total expected inventory cost. The demand of each area is probabilistic, and we adopt the exponential distribution as a probability density function of demand. Moreover, we provide numerical examples of the problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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