The variations of real time electric price in competitive electricity markets have influence on electric power demands of the consumers. Residential, commercial, and industrial consumers with different characteristics cause the different price elasticity of the demand due to changing the pattern of consumption. Therefore, this paper analyze the effects of spot pricing for the change of the electric power demand based on the demand elasticity of each loads in competitive electricity market.
Developing a new commercial product, it is need to connect the end users demand of quality to the industrial technology of company. For this reason, this study is to build up the users demand for the imminent marketing product of a certain company by Analytic Hierarchy Process, analyze quantitatively users subjective thoughts collected by Group Consensus, calculate the added-value of users demands and verify the consistency of users opinions by consistency-exponential-calculation. The added value obtained by this method is substituted into a user-demand item of Quality Function Deployment. And, the technical characteristic data transferred from the extracted essential factor for developing and manufacturing a new product is substituted into a technical characteristic item of QFD. The faculty of quality is firstly finished by this procedure. But, because the relation a technical characterization with users demand do not be known in new product, Wassermans method was introduced for the correlation users demand with technology and for the processing and marketing of a new product. The all assumption on this thesis was based on the reliable real data of a certain company.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.33
no.4
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pp.439-446
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2007
A new location model, where the demand varies by periods, and the facility at each period can be open or closed depending on the demand, is discussed in this paper. General facility location problem is extended with the assumption that demands per period vary. A mixed integer programming is suggested and the solution is found for various instances which are randomly generated. Instances included various cases with respect to the length of periods, moving distance of customer locations, and cost structure. The characteristics of optimal solutions are analyzed for various cases, and it is shown that demand changing location model can be applied in a practical fields of supply chains.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2009.06a
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pp.351-352
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2009
On-demand ejection of ultra-fine droplets that uses both electrohydrodynamic (EHD) force and mechanical actuation is presented. The liquid meniscus was controlled by a piezoelectric actuator and droplets were ejected by EHD force. Through these effects, it was possible to obtain a high operational jetting frequency of 5kHz with a short delay-time (about 50 us) when compared with existing on-demand EHD jetting methods, such as the pulsating jet mode (3-10 msec) and the pulsed-voltage cone-jet mode(3.6 msec). Also, we obtained ultra-fine droplets at a volume that was at the femto-liter level simultaneously. The jetting characteristics were examined for both hydrophobicity and hydrophilicity of the surface of a capillary.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.35
no.4
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pp.110-117
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2012
The demand for facility used in producing multi-products is changed dynamically for discrete and finite time periods. The excess or the shortage for facility is occurred according to difference of the facility capacity size and demand for facility through given time periods. The shortage facility is met through the outsourcing production. The excess facility cost is considered for the periods that the facility capacity is greater than the demand for the facility, and the outsourcing production cost is considered for the periods that the demand for facility is greater than the facility capacity. This paper addresses to determine the facility capacity size, outsourcing production products and amount that minimizes the sum of the facility capacity cost, the excess facility cost and the outsourcing production cost. The characteristics of the optimal solution are analyzed, and an algorithm applying them is developed. A numerical example is shown to explain the problem.
Hierarchical forecasting strategy does not always outperform direct forecasting strategy. The performance generally depends on demand features. This research guides the use of the alternative forecasting strategies according to demand features. This paper developed and evaluated various classification models such as logistic regression (LR), artificial neural networks (ANN), decision trees (DT), boosted trees (BT), and random forests (RF) for predicting the relative performance of the alternative forecasting strategies for the South Korean navy's spare parts demand which has non-normal characteristics. ANN minimized classification errors and inventory costs, whereas LR minimized the Brier scores and the sum of forecasting errors.
This study is performed the multinomial logistic regression with the officials needs level about a component of knowledge administration for drawing a demand estimation model in the knowledge administration activities. This study is not that an activity and domain of knowledge administration is to apply and to operate uniformly it in public sector, one is suggested an application with a demand diagnose of knowledge administration in order to saw a course of the knowledge administration programs to suit a function and role of public administration. A result of this study is that an activity and domain of the knowledge administration is different from a component of it namely, knowledge creating, knowledge organizing, knowledge sharing and distribution, knowledge utility, and knowledge store. And the officials individual characteristics, administration agency, a kind of business, and a function and role of work are different from demand of knowledge administration. Also, the practical use of KMS (knowledge management system) is not so high in public sector. Accordingly, the tools of knowledge administration will deliberate on a consolidation with the existing system in the device.
We analyze and study competition in differentiated product market using public data source. Understanding competitive market structure is critical for firms to assess how their products compete against other firms in a given market. In this paper, we estimate consumer demand, extend clout and vulnerability framework, and study competition among multi-product manufacturers in differentiated product market. For our empirical analysis, we adopt choice-based aggregate demand model and estimate consumer demand while accounting for unobserved product characteristics. Once we estimate consumer demand, we compute full price elasticity matrix and investigate intra- and inter- manufacturer substitutions among consumers. This research offers a framework for marketers to analyze and understand market structures, leading them to informed decisions.
For power energy, optimal generation and distribution plans based on accurate demand forecasts are necessary because it is not recoverable after they have been delivered to users through power generation and transmission processes. Failure to predict power demand can cause various social and economic problems, such as a massive power outage in September 2011. In previous studies on forecasting power demand, ARIMA, neural network models, and other methods were developed. However, limitations such as the use of the national average ambient air temperature and the application of uniform criteria to distinguish seasonality are causing distortion of data or performance degradation of the predictive model. In order to improve the performance of the power demand prediction model, we divided Korea into five major regions, and the power demand prediction model of the linear regression model and the neural network model were developed, reflecting seasonal characteristics through regional characteristics and migration period learning techniques. With the proposed approach, it seems possible to forecast the future demand in short term as well as in long term. Also, it is possible to consider various events and exceptional cases during a certain period.
The purpose of this study was to evaluate the level of SCM activities and the logistics performance by SCM of the three company types in fashion industry· fabric suppliers, apparel manufacturers, and retailers. The level of SCM activities was estimated through the examination of seven factors: commitment and leadership of a top management, flexibility of management, understanding of demand characteristics, integrated management organization, information system, cooperative partnership and communication and exchange of opinion. The logistics performance was measured by improvement in customer service(on time delivery ratio of products, returning rate, treat ratio for A/S, order fill rate, substitute providing capability for being out of stock) and delivery cost reduction. Through questionnaire survey, a total of 214 data for 108 companies of three company types were collected: 46 for 40 fabric suppliers, 123 for 64 apparel manufacturers and 45 for 4 retailers. The analysis of SCM activity levels showed that fabric suppliers had higher degrees in the factor of understanding of demand characteristics, and apparel manufacturers had higher degrees in the factor of information systems. For retailers, the factor of communication and exchange of opinion represented higher degrees. The study on relationship between the SCM activity levels and logistics performance showed that the SCM activity factor of understanding of demand characteristics greatly improved a substitute providing capability for being out of stock in fabric suppliers, and information system improved a substitute providing capability for being out of stock, on time delivery ratio of products and order fill rate in apparel manufacturers. In retailers, the SCM activity factor of understanding of demand characteristics decreased returning rate highly and improved on time delivery ratio of products. The study results showed that SCM activities in fashion industry brought more improvement in customer service levels rather than in delivery cost reduction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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