In this paper, the impact of information sharing, possibly with some delay, on costs in a simple supply chain in which there are two participants, a single retailer and a single manufacturer, is considered. When participants in the supply chain do not use fully integrated EDI, some delay associated with information sharing is inevitable. A mathematical model that allows us to quantify the cost incurred by the manufacturer in the supply chain under information sharing, possibly with some delay, vs. no information sharing is presented. From this model, some managerial implications are gleaned.
In this paper, effects of information sharing in multi-level supply chain management have been studied through simulation. The simulation model consists of a manufacturing company as a center, three suppliers, two logistic centers, and three different retail supply lines of each logistics centers. The mathematical model and the simulation were developed when real-time information sharing occurs and does not occur in supply chain under the assumption that each company applies (s, S) inventory policies. In addition, this paper analyzed the effects of the change of variables related to total costs, which compose of total ordering cost, total transportation cost, total carrying cost and shortage cost that are caused by the change of demand of three different patterns with the way of information sharing.
본 연구는 효과적인 정보공유를 위한 방안으로서 생성의미종속성을 소개하고, 데이터의 생성의미에 대한 이해가 정보공유에 미치는 영향을 측정하는 정보공유비용모형을 제시한다. 정보공유비용모형은 복수의 사용자집단 또는 부서들 사이에서 데이터의 생성의미 차이로 인한 정보공유 오류비용을 측정한다. 정보공유 오류비용은 정보공유오류의 발생확률과 비용에 의하여 결정되는데, 오류 발생확률은 사용자집단들 사이의 생성의미 차이를 나타내는 정보공유 거리로 측정된다. 본 연구는 대표적인 정보공유아키텍처인 부서별 데이터관리구조, 허브형 구조, 계층형 구조, 독립형 구조를 대상으로 정보공유비용을 측정함으로써 정보공유구조가 정보공유에 미치는 영향을 분석하였다. 정보공유비용의 관점에서 허브형이 가장 우수한 것으로 분석되었다. 그러나 데이터의 생성의미에 대한 표준화가 이루어지지 않을 경우, 허브형 정보공유구조는 부서별 데이터관리구조와 같은 특성을 보였다. 그리고 모든 정보공유구조가 독립형 구조보다 낮은 정보공유비용을 보임으로써 비록 표준화가 이루어지지 않아도 데이터를 공유하는 것이 공유하지 않는 경우보다 우수한 것으로 분석되었다.
The objective of this study is to evaluate the effects of sharing uncertain yield information with a downstream supply chain player. We are interested in understanding how the amount of yield uncertainty affects the supply-side benefits and/or costs, which has not been considered in the literature, in addition to the customer-side benefits. With that purpose, this work evaluates a supplier who provides yield information in comparison with another supplier who shares no information. We simulate an order-up-to type heuristic policy that is adapted from the literature and reasonably modified to represent yield information sharing with error. From the simulation study, we argue that the customer would experience cost reduction, but the cost for supplier's inventory is increasing when sharing yield information. Furthermore, the amount of benefits and costs are situational and affected by level of yield uncertainty and demand variance. Based on the simulation study, we finally make several recommendations for the supply-side approaches to yield information sharing.
On account of multiple causes, including prolonged global economic crisis, addressing environmental pollution and the advent of hyper-connected society, a new paradigm called 'sharing economy' has rapidly emerged. Many startups have attempted to build promising business model based on the sharing economy concept. Nevertheless, successful cases are still very rare in the global level, except for Uber and Airbnb cases. Therefore, this study analyzes necessary causes and sufficient causes for successful settlements in the market through a comparative case analysis on digital matching firms in the sharing economy businesses. For the case study, we compare five successful cases (Uber, Airbnb, Kickstarter, TaskRabbit and DogVacay), three failure cases (Homejoy, Ridejoy and Tuterspree) and a platform cooperativism case (Juno) in accordance with six value attributes of business model including value proposition, market segment, value chain, cost structure and profit potential, value network and competitive strategy. We apply Boolean method to support controlled comparison and eliminate unnecessary attributes. The Boolean analysis result shows that value proposition, cost structure and profit potential, value network and competitive strategy are the essential attributes. Furthermore, the result indicates that each attribute is a necessary condition, where all four conditions should be met simultaneously in order to be successful. With this result, we discuss essential consideration for those who are planning startup based on the sharing economy business model.
We examine the value of information sharing in the context of supplier-buyer relationships after controlling for trading partners' opportunism. Given that trading partners' opportunism is not randomly chosen, we explicitly incorporate their self-selection process into our estimation procedure by employing Heckman's self-selection model. According to our analysis, firms that have built safeguards via mutual trust, commitments and information sharing experience less opportunistic risk in supplier-buyer relationships. Our findings also suggest that information sharing has a positive impact on firm performance after controlling for opportunism. Further, firms that are less exposed to trading partners' opportunistic risk have achieved a higher performance than others that are more exposed. Importantly, higher performance for those firms with less opportunistic risk is driven by safeguards in supplier-buyer relationships as well as information sharing. Our findings can be applied for systems analysts to design information systems of supplier-buyer transactions.
자동차 산업은 차량 소유에서 공유로, 그리고 제조에서 서비스로의 패러다임 전환을 맞이하고 있다. 그러나 스마트 모빌리티 서비스의 경제적 가치가 항상 사용자에게 긍정적이라고 단정하기는 어렵다. 차량 소유 또는 공유와 관련된 비용은 서비스 혜택의 관점뿐만 아니라 잠재적인 사용자의 관점에서도 추정하기가 매우 어렵다. 따라서 본 연구는 비용 측면에 초점을 맞춰 전동화, 첨단 운전 보조 시스템(ADAS), 그리고 승차 공유 서비스 참여라는 세 가지 주요 요소를 기반으로 비용 추정 모델을 개발한다. 모델 분석 결과 단순 비용의 관점에서는 전동화, 승차 공유 참여 등 비용 혜택을 받는 경우 결과적으로 낮은 비용이 추정되었고, 추가로 민감도 분석을 통한 다양한 요인에 대한 분석을 시행하였다. 본 연구의 결과는 스마트 모빌리티 서비스 시장에서 잠재적 사용자와 제조업체를 위한 비용 예측 및 전략에 대한 유용한 통찰력을 제공할 수 있다.
As mobile markets in most developed countries are rapidly coming close to saturation, it is increasingly challenging to cover the cost of providing the network, as revenues are not growing. This has driven mobile operators, thus far mostly involved in facility-based competition, to turn their attention to network sharing. There exist various types of mobile network sharing (MNS), from passive to active sharing. In this paper, we propose a model, based on the supply-demand model, for evaluating the economic effects of using six types of MNS. Our study measures the economic effects of employing these six types of MNS, using actual WiBro-related data. Considering lower service price and expenditure reduction, the total economic effect from a year's worth of MNS use is estimated to be between 513 million and 689 million USD, which is equal to three to four percent of the annual revenue of Korean mobile operators. The results of this study will be used to support the establishment of a MNS policy in Korea. In addition, the results can be used as a basic model for developing various network sharing models.
A revenue sharing contract is one of the mechanisms that coordinate decision makers in a decentralized supply chain toward the consensual goal. The transfer prices between different echelons in the supply chain influence the total supply chain profits. The study aims to explore various transfer pricing heuristics on the supply chain coordination in terms of the supply chain profits and their interactions with the revenue sharing rate. A model is proposed for formulating the collaborative production and distribution planning in a decentralized supply chain with the revenue sharing mechanism. Experiment results indicate that the transfer price and the revenue sharing rate affect significantly the coordination. Among the studied pricing heuristics, the variable-cost pricing method led to the best SC profits. Raising the revenue sharing rate reduced the SC profits no matter what heuristics were employed. Furthermore, the experiments provide us clues for finding the optimal transfer price for the supply chain.
Journal of information and communication convergence engineering
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제13권2호
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pp.86-96
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2015
In mobile communication, mobile services [MSs] (e.g., phone calls, short/multimedia messages, and Internet data) incur a cost to both mobile users (MUs) and mobile service providers (MSPs). The proposed model MobPrice consists of dynamic data pricing schemes for mobile communication in order to achieve optimal usage of MSs at minimal prices. MobPrice inspires MUs to subscribe MSs with flexibility of data sharing and intra-peer exchanges, thereby reducing overall cost. The main contributions of MobPrice are three-fold. First, it proposes a novel k-level data-pricing (kDP) scheme for MSs. Second, it extends the kDP scheme with the notion of service-sharing-based pricing schemes to a collaborative peer-to-peer data-pricing (pDP) scheme and a cluster-based data-pricing (cDP) scheme to incorporate the notion of 'cluster' (made up of two or more MUs) in mobile communication. Third, our performance study shows that the proposed schemes are indeed effective in maximizing MS subscriptions and minimizing MS's price/user.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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