This study proposes an optimal operational policy for a green supply chain (GSC) where a retailer pays an incentive for collection of used products from customers and determines the optimal order quantity of a single product under uncertainty in product demand. A manufacturer produces the optimal order quantity of product using recyclable parts with acceptable quality levels and covers a part of the retailer's incentive from the recycled parts. Here, two scenarios for the product demand are assumed as: the distribution of product demand is known, and only both mean and variance are known. This paper develops mathematical models to find how order quantity, collection incentive of used products and lower limit of quality level for recycling affect the expected profits of each member and the whole supply chain under both a decentralized GSC (DGSC) and an integrated GSC (IGSC). The analysis numerically compares the results under DGSC with those under IGSC for each scenario of product demand. Also, the effect of the quality of the recyclable parts on the optimal decisions is shown. Moreover, supply chain coordination to shift the optimal decisions of IGSC is discussed based on: I) profit ratio, II) Nash bargaining solution, and III) Combination of (I) and (II).
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.35
no.3
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pp.203-212
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2009
The bullwhip effect refers to the phenomenon where demand variability is amplified when one moves upward a supply chain. In this paper, we exactly quantify the bullwhip effect for cases of seasonal demand processes in a two-echelon supply chain with a single retailer and a single supplier. In most of the previous research, some measures of performance for the bullwhip effect are developed for cases of non-seasonal demand processes. The retailer performs demand forecast with a multiplicative seasonal mixed model by using the minimum mean square error forecasting technique and employs a base stock policy. With the developed bullwhip effect measure, we investigate the impact of seasonal factor on the bullwhip effect. Then, we prove that seasonal factor plays an important role on the occurrence of the bullwhip effect.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.40
no.4
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pp.29-37
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2017
This papers focuses on remanufacturing processes in a closed loop supply chain. The remanufacturing processes is considered as one of the effective strategies for enterprises' sustainability. For this reason, a lot of companies have attempted to apply remanufacturing related methods to their manufacturing processes. While many research studies focused on the return rate for remanufacturing parts as a control parameter, the relationship with demand certainties has been studied less comparatively. This paper considers a closed loop supply chain environment with remanufacturing processes, where highly fluctuating demands are embedded. While other research studies capture uncertainties using probability theories, highly fluctuating demands are modeled using a fuzzy logic based ambiguity based modeling framework. The previous studies on the remanufacturing have been limited in solving the actual supply chain management situation and issues by analyzing the various situations and variables constituting the supply chain model in a linear relationship. In order to overcome these limitations, this papers considers that the relationship between price and demand is nonlinear. In order to interpret the relationship between demand and price, a new price elasticity of demand is modeled using a fuzzy based nonlinear function and analyzed. This papers contributes to setup and to provide an effective price strategy reflecting highly demand uncertainties in the closed loop supply chain management with remanufacturing processes. Also, this papers present various procedures and analytical methods for constructing accurate parameter and membership functions that deal with extended uncertainty through fuzzy logic system based modeling rather than existing probability distribution based uncertainty modeling.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.22
no.2
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pp.201-217
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2015
In this paper, we report computational testing result to examine the validity of firm's bankruptcy risk estimation through quantification of supply chain risk. Supply chain risk in this study refers to upstream supply risk and downstream demand risk, To assess the firm's risk affected by supply chain risk, we adopt unit of analysis as industry level. since supply and demand relationships of the firm could be generalized by the industry input-output table and the availability of various valid economic indicators which are chronologically calculated. The research model to estimate firm's risk level is the linear regression model to assess the industry bankruptcy risk estimation of the focal firm's industry with the independent variables which could quantitatively reflect demand and supply risk of the industry. The publicly announced macro economic indicators are selected as the candidate independent variables and validated through empirical testing. To validate our approach, in this paper, we confined our research scope to steel industry sector and its related industry sectors, and implemented the research model. The empirical testing results provide useful insights to further refine the research model as the valid forecasting mechanism to capture firm's future risk estimation more accurately by adopting supply chain industry risk aspect, in conjunction with firm's financial and other managerial factors.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.30
no.3
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pp.81-93
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2005
This paper models supply chain uncertainties in the dynamic Newsboy Problem context. The system consists of one supplier and one retailer who place an order to the supplier every period. Demand uncertainty is modeled as stochastic period demand, and supply uncertainty as the uncertainty in quantities delivered by the supplier. The supplier delivers exactly the amount ordered by the retailer with probability of $\beta$ and the amount minus K with probability of $(1-\beta)$ We formulate the problem as a dynamic programming problem and derive the first-order optimality condition. Through a numerical study, we measure the extent to which the cost decrease due to the reduction in supply uncertainty depends on the level of demand uncertainty. One of the most important findings In this paper is that this cost decrease is relatively small if demand uncertainty is kept high, and vice versa. We also backup this numerical result by analyzing the distribution of ending Inventory under the supply and demand uncertainties.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.31
no.1
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pp.73-82
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2006
Supply chain management (SCM) has been regarded as one of the most critical issues in the current business environment. Moreover, supply chain partnerships between suppliers and buyers in SCM have had a significant impact on supply chain performance. In this paper, we conduct a quantitative analysis for supplier-buyer's profit sharing and pricing policies based on supply chain partnerships. For this purpose, we assume that a two echelon supply chain with a single supplier and a single buyer is given and the buyer faces deterministic demand which is not only a function of buyer's selling price, but also strictly decreasing, concave, and twice differentiable function. Then we will prove the following. Firstly, without supply chain partnerships, there exist supplier and buyer's selling prices per unit such that their total profits are maximized, under the assumption that buyer's order quantity is exactly equal to the demand buyer faced. Secondly, buyer's selling price per unit which maximizes supply chain's total profit with supply chain partnerships is lower than buyer's selling price per unit which maximizes buyer's total profit without supply chain partnerships. Thirdly, given supplier's selling price per unit. buyer's total profit without supply chain part nerships is greater than that with supply chain partnerships, whereas the opposite case happens for supplier's total profit. Finally, there exists supplier's selling price per unit which makes the maximum total profits for both supplier and buyer with supply chain partnerships greater than those obtained for any given supplier's selling price per unit without supply chain partnerships.
In this paper, we present empirical testing result to examine the validity of inbound supply and outbound demand risk factors in the sense of early predicting the firm's bankruptcy risk level. The risk factors are drawn from industry uncertainty attributes categorized as uncertainties of input market (inbound supply), and product market (outbound demand). On the basis of input-output table, industry level inbound and outbound sectors are identified to formalize supply chain structures, relevant inbound and outbound uncertainty attributes and corresponding risk factors. Subsequently, publicly available macro-economic indicators are used to appropriately quantify these risk factors. Total 68 industry level bankruptcy risk forecasting results are presented with the average R-square scores of between 53.4% and 37.1% with varying time lag. The findings offers useful insights to incorporate supply chain risk to the body of firm's bankruptcy risk level prediction literature.
Since the 9/11 terror attack, the event which caused supply chain disruption, supply chain security has becomes more important than ever before. Furthermore, such company's logistics strategies conflicting supply chain security as increased global sourcing, JIT manufacturing are increasing supply chain vulnerability. It could burden for global companies to strengthen supply chain security because not only it requires additional investment cost but also changes of companiy's global logistics strategy. However, on the other hand, supply chain visibility and resilience can be improved through supply chain security. In addition, it allows companies to stabilize supply chain structure as well as rapid and flexible response to market demand. The key issue is balancing between efficiency and supply chain security. To do this, identifying risk elements under the supply chain and assessing vulnerability of each supply chain components should be performed before developing efficient supply chain security management system without obstructing supply chain efficiency.
This study investigate the impact of supply chain contracts on supply chain performance. This study employed Price adjustment contract(PAC) and Quantity adjustment contract(QAC) as two main types of a vertical coordination mechanism. We simulate different types of coordination mechanisms with various degrees of demand uncertainties and several capacity tightness scenarios. This study shows that PAC and QAC significantly enhance the supply chain profits and fill rates suggesting that supply chain performance can be improved by implementing a proper coordination mechanism depends on the level of a capacity tightness and demand uncertainty.
This research investigates the supply chain contract between a distributor and a supplier in which the selling period is relatively short in comparison with long production lead time. At the first stage, supplier who is a Stackelberg leader offers the distributor a contract with a set of parameters, and subjected to those parameters, the distributor places the number of initial orders as well as options. In order to purchase the option, the distributor pays non-linear option premium price with respect to the number of purchased options. At the second stage, based on realized demand, the distributor has the right to exercise option as either put or call which is limited up to the number of purchased options. The wholesale price contract is used as a benchmarking contract. This research has confirmed that the supply chain contract with a non-linear option premium price can help to coordinate the supply chain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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