Proceedings of the Society of Korea Industrial and System Engineering Conference
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2002.05a
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pp.195-202
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2002
The primary objective of Supply Chain Management (SCM) is to optimize the cash, material and information flow for satisfying customer demands through coordinating the relationship between Supply Chain components such as suppliers, manufacturers, and inventories, etc. By Supply Chain Planning (SCP), operation tasks or goals, should be done in specific due date, are ordered to each SC component for achieving such objective. However, the achievement for operation tasks or goals is affected by uncertainties in SC. In general, reliability theory Is explained as the probability that a product or system will perform its specified function under prescribed conditions without failure for a specified period of time. Therefore, the reliability of SC can be defined as the probability that SC will satisfy customer demands until the specific due date. In this paper, a basic framework to evaluate reliability is respectively proposed as supply chain components, and then a overall framework to estimate the reliability for SC is also proposed.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.22
no.2
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pp.153-165
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1996
This paper presents an order releasing algorithm for an AMS. Order release policy determine order releasing time to shop floor so as to improve order management and shop performance. The proposed order releasing algorithm can cope with the dynamic environment of orders(e.g. change or cancel of order) flexibly and fastly, by processing individual order and exchanging the information(e.g. compeletion time or lateness of order, etc) with customer. And the objective of the order releasing algorithm is the observance of the due-date, therefore, it can provide customer with a reliability of order. Computer simulation is used to obtain the makespan of order which is the input data of the order releasing algorithm. The eight candidate part dispatching rules are simulated to selected an effective part dispatching rule for the computer simulation. By using the best effective part dispatching rule, the computer simulation is conducted to determine order releasing time.
The scheduling rule for the fabrication process of the semiconductor manufacturing is suggested and tested on the simulation system which was developed based on the model to represent the main characteristics of wafer flows. The proper scheduling policies are necessary to meet the order change in the supply chain management. It was shown that the suggested rules which consider the wafer balance and the due date of the order, give good performances for the cycle time reduction and the rate of meeting due date as well. Also they are robust in the sense that performances are stable regardless of the order change rate and the input policies.
There are few factors like a due date observance of the customer's order, reducing the manufacturing lead time, and minimizing the inventory investment to successfully run the manufacturing system. It is difficult for corporation and a person concerned to be offered indicators to achieve few factors mentioned above from complex manufacturing systems having much fluctuations. Simplified-DBR based on TOC(Theory of Constraints) is a management paradigm which can offer indicators to effectively face with fluctuating market's needs when market's demand is smaller than a capacity of manufacturing system. This paper is offering a core indicator and management model which is needed to successfully run the manufacturing system for corporation and a person concerned who have short experience and knowledge and newly construct Sinplified-DBR manufacturing system. Thus, this paper provides a systemic guidance in the offered model through the simulation.
Recently, manufacturers have been struggling to efficiently use production equipment as their production methods become more sophisticated and complex. Typical factors hindering the efficiency of the manufacturing process include setup cost due to job change. Especially, in the process of using expensive production equipment such as semiconductor / LCD process, efficient use of equipment is very important. Balancing the tradeoff between meeting the deadline and minimizing setup cost incurred by changes of work type is crucial planning task. In this study, we developed a scheduling model to achieve the goal of minimizing the duedate and setup costs by using reinforcement learning in parallel machines with duedate and work preparation costs. The proposed model is a Deep Q-Network (DQN) scheduling model and is a reinforcement learning-based model. To validate the effectiveness of our proposed model, we compared it against the heuristic model and DNN(deep neural network) based model. It was confirmed that our proposed DQN method causes less due date violation and setup costs than the benchmark methods.
In this study, we consider an order promising problem at parallel machine shops where orders arrive dynamically. We develop methods for the problem, which instantly quote the due-dates of arrived orders. In this study, we first propose methods which can estimate flow times of orders, in which the current and future inventory status as well as the specific scheduling scheme used in the shop are taken into account, and then the due-dates are set by the order promising methods using the estimation results. The quoted due-dates of orders are compared with the actual completion times of those which are obtained from the simulation runs. The series of computational experiments show that the superior performance of the proposed methods in terms of the accuracy of due-date quotation.
We can be acquire the conformation about on the due date of supplier by using the A TP(A vail able to Promise) function of management about real and concurrent access on the supply chain, also decide the affect about product availability due to forecasting or customer's orders through the A TP. Under the these environments, defines the A TP rule that can improve the customer value and data flow related the LTV(Life Time Value) and builds on a algorithm. In this paper, It consolidates the necessity on a LTV (Life Time Value) and analyzes data which is concerned of Customer Value. Under the these environments, defines the LTV rule that can improve the customer value. And then, Scheduling plays an important role in shop floor planning. Therefore, this study tries to proposed that Scheduling by customer needs group for minimizing the problem.
In the supply chain, The ATP function doesn't only give customers to confirmation of delivery. It can be used by the core function with ATP rule that can reconcile supplies and demands on the supply chain. Therefore We can acquire the conformation about accuracy on the due date of supplier by using the ATP function of management about real and concurrent access on the supply chain, also can decide the affect about product availability due to forecasting or customer's orders through the ATP. This study analyze the data concerned with ATP and define the necessity on a SCM solution. Under the these environments, after defining the ATP rule that can improve the customer value and data flow related the CRM, we propose the advanced ATP model that proposes the method and classification system that can flexibly aggregate the ATP data with ATP rule on the supply chain.
The problems like exceeding estimated cost, late due-date, expensive maintenance, insuffiency of experts and low productivity are becoming emphasized related with the software development. In order to overcome these problems and to develop the highly qualified software within the limited resources, a project management tool is used. The purpose of this study is to develop a conceptual model of the project management system which can plan, analyze and control the software development projects effectively. The model is constructed with plan and track management system, cost management system and operation management system for the efficient project management. It is named by LSD-PMS : Large-scale Software Development Project Management System. We reviewed 5 cases of project management. LSD-PMS is evaluated and reviewed by the project managers in the field. It is proved that LSD-PMS is a tool which can help project managers develop software successfully given budget and time schedule. In the future, this system should be further developed as an integrated model with system implementation tools such as CASE products.
Due to the customer needs of reducing cost and delivery date shorting, prompt change in the production plan became more important. In the multi period system (For instance, production line.) where target processing time exists, production, idle and delay risks occur repeatedly for multiple periods. In such situations, delay of one process may influence the delivery date of an entire process. In this paper, we discuss the minimum expected cost of the case mentioned above, where the risk depends on the previous situation and occurs repeatedly for multiple periods. This paper considers the optimal switching frequency to minimize the total expected cost of the production process. In this paper, first, the optimal switching frequency model is proposed. Next, the mathematic formulation of the total expectation is presented. Finally, the policy of optimal switching frequency is investigated by numerical experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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