The drum-buffer-rope(DBR) system is a finite scheduling mechanism that balances the flow of the production system. DBR controls the flow of materials through the plant in order to produce products in accordance with market demand, with a minimum of manufacturing lead time, inventory, and operating expenses. This paper integrates the best of MRP push system and JIT pull system with DBR system, efficiently adapts these logics to capacity constraint resources, and contributes to the evolution of synchronous manufacturing. The purpose of this paper is, thus, threefold. The first objective is to identify the frame of theory of constraints(TOC) and the logic of DBR scheduling. The second objective is to formulate the DBR constraint scheduling problems(DBRCSP) in a job shop environments. Finally, the paper is to suggest the solution procedure of DBRCSP for embedding TOC into MRP/JIT along with an numerical expression. In addition, illustrative numerical example is given.
Various inventory control theories have tried to modelling and analyzing supply chains by using quantitative methods and characterization of optimal control policies. However, despite of various efforts in this research filed, the existing models cannot afford to be applied to the realistic problems. The most unrealistic assumption for these models is customer demand. Most of previous researches assume that the customer demand is stationary with a known distribution, whereas, in reality, the customer demand is not known a priori and changes over time. In this paper, we propose a reinforcement learning based adaptive echelon base-stock inventory control policy for a multi-stage, serial supply chain with non-stationary customer demand under the service level constraint. Using various simulation experiments, we prove that the proposed inventory control policy can meet the target service level quite well under various experimental environments.
This paper addresses the inventory rationing issue embedded in the regional supply chain inventory replenishment problem (RSIRP). The concerned supply chain, which was fed by the national supply chain, consisted of a single warehouse distributing a single product to multiple stores (M-stores) with independent and normally distributed customer demand. It was assumed that the supply chain operated under the order-up-to level inventory replenishment system and had only one truck at the regional warehouse. The truck could make one replenishment trip to one store per period (a round trip per period). Based on current inventories and the vehicle constraint, the warehouse must make two decisions in each period: which store in the region to replenish and what was the replenishment quantity? The objective was to position inventories so as to minimize lost sales in the region. The warehouse inventory was replenished in every fixed-interval from a source outside the region, but the store inventory could be replenished daily. The truck destination (store) in each period was selected based on its maximum expected shortage. The replenishment quantity was then determined based on the predetermined order-up-to level system. In case of insufficient warehouse inventories to fulfill all projected store demands, an inventory rationing rule must be applied. In this paper, a new inventory rationing rule named Expected Cost Minimization (ECM) was proposed based on the practical purpose. The numerical results based on real data from a selective industry show that its performance was better and more robust than the current practice and other sharing rules in the existing literature.
This paper is concerned with the single vendor single buyer integrated production inventory problem. To make this problem more practical, space restriction and lead time proportional to lot size are considered. Since the space for the inventory is limited in most practical inventory system, the space restriction for the inventory of a vendor and a buyer is considered. As product's quantity to be manufactured by the vendor is increased, the lead time for the order is usually increased. Therefore, lead time for the product is proportional to the order quantity by the buyer. Demand is assumed to be stochastic and the continuous review inventory policy is used by the buyer. If the buyer places an order, then the vendor will start to manufacture products and the products will be transferred to the buyer with equal shipments many times. The mathematical formulation with space restriction for the inventory of a vendor and a buyer is suggested in this paper. This problem is constrained nonlinear integer programming problem. Order quantity, reorder points for the buyer, and the number of shipments are required to be determined. A Lagrangian relaxation approach, a popular solution method for constrained problem, is developed to find lower bound of this problem. Since a Lagrangian relaxation approach cannot guarantee the feasible solution, the solution method based on the Lagrangian relaxation approach is proposed to provide with a good feasible solution. Total costs by the proposed method are pretty close to those by the Lagrangian relaxation approach. Sensitivity analysis for space restriction for the vendor and the buyer is done to figure out the relationships between parameters.
변분법을 사용하여 원자로의 핵연료 관리문제를 연구하였다. 원자력 발전소에 영향을 미치는 두 함수 즉 이윤함수와 가격함수는 원자로의 연소도방정식과 최대허용출력 밀도에 대한 부등 제약조건이며, 이들은 임계성의 제약조건이 된다. 초기이윤의 변분해는 원자로에 뚜렷한 두 영역이 있음을 보여 주었다. 즉 일정 출력 영역과 최소 재고량 또는 평활 중성자속 영역이 그것이다. 이들 든 영역의 변이점은 전력에 대한 이윤과 연료에 대한 이자 지급에 상당히 중요하다. 그러므로 각 영역에서 동일 농축도의 핵연료를 가질 동일 부피의 세 영역으로 된 원자로를 최적화 하기 위하여 핵연료 주기 가격 함수가 사용 되었다. 최대 허용 출력 밀도에 대한 부등 제약조건들은 이들 부등 제약 조건이 원자로심의 어느 특정 점이나 로심주기를 통하여 항상 동일 제약조건이 되어야 한다. 원자로의 임계성과 출력밀도에 대한 동일 제약조건에 관계된 핵연료의 연소도에 대한 계차 방정식의 해를 구하였으며 최적 농축도의 위치를 구하기-위하여 구배법을 사용하였다. 이들 계산결과는 부동 제약 조건들을 적절히 적용하면 원자로를 최적화하기 위하여 비선형 최적 기술이 사용될 수 있음을 보여 주었다.
In the existing literature, most of the purchasing models were developed only for retailers problem ignoring the constraint of storage capacity of retailers shop/showroom. In this paper, we have developed a deterministic model of wholesaler-retailers' problem of single product. The storage capacity of wholesaler's warehouse/showroom and retailers' showroom/shop are assumed to be finite. The items are transported from wholesaler's warehouse to retailers' Own Warehouse (OW) in a lot. The customer's demand is assumed to be displayed inventory level dependent. Demands are met from OW and that spaces of OW will immediately be filled by shifting the same amount from the Rented Warehouse (RW) till the RW is empty. The time duration between selling from OW and filling up its space by new ones from RW is negligible. According to relative size of the retailers' existing (own) warehouse capacity and the demand factors, different scenarios are identified. Our objectives are to optimize the cost functions of wholesaler and two retailers separately. To solve this problem, a real coded Genetic Algorithm (GA) with roulette wheel selection/reproduction, whole arithmetic crossover and non-uniform mutation is developed. Finally a numerical example is presented to illustrate the results for different scenarios. To compare the results of GA, Generalised Reduced Gradient Method has been used for the problem. Also, a sensitivity analysis has been performed to study the variations of the optimal average cost with respect to the different parameters.
본 논문은 전국적인 소매업체의 각 지점별 고객 수요가 불확실한 상황에서 고객 서비스 목표 수준을 충족하는 최적재고 수준을 결정하는 문제에 대해 연구하였다. 이를 위해 전국에 분포한 지점에서 물품을 판매하는 베스트바이, 월마트, 혹은 시어스와 같은 전국적인 소매업체 관점에서 사용할 수 있는 핵심 관리 지표(KPI)로서 ISR(In-Stock Ratio)를 정의하였으며, 전국적인 소매업체가 평균 ISR로 정의되는 고객 서비스 목표 수준을 충족하면서 각 지점 보유 재고의 총합을 최소화할 수 있는 최적화 모델을 수립하였다. 본 논문은 해당 모델에 항상 최적해가 존재함을 증명하고 해당 최적해를 Karush-Kuhn-Tucker 조건을 사용하여 고객 수요의 확률분포의 형태에 상관없이 일반화된 형태로 표현하였다. 또한 본 논문은 고객 수요가 정규분포와 같은 특정 확률분포를 따르는 경우에 대해 연구하였으며, 이 경우에 대한 최적 재고수준을 나타내는 식을 도출하였다. 마지막으로 본 논문에서는 상기 기술된 상황에 대한 수리적인 예제를 통하여 최적재고 수준과 확률분포 파라미터들간의 관계를 분석하였다.
본 연구에서는 조수조건이 고려된 벌크항만의 하역 최적화를 위한 정수계획모형을 제안한다. 특히, 본 연구에서는 실제 벌크항만의 운영 환경과 조건들을 반영하여 체선료(Demurrage Cost)와 조출료(Dispatch Money)를 모두 고려한 하역비용 최소화를 목적함수로 설정하고, 벌크항만의 서비스 수준을 결정하는 최소재고 제약조건 또한 고려한다. 일반적으로 비선형 함수 형태로 표현되는 체선료 계산식을 선형화(Linearize)하여 스케줄 해상도를 향상하고, 조수조건을 고려한 선석할당 문제의 경우 전통 자원할당 모형에서 필수적인 Big-M 제약식이 대체 가능함을 확인한다. 실험결과를 통해 기존 모형 대비 계산복잡도와 전역최적성이 크게 향상 가능함을 검증한다.
문제의 제약조건을 명확히 표현하고 휴리스틱 탐색에 의하여 스케쥴링을 형성하는 제약조건 중심의 스케쥴링 기법은 실세계의 스케쥴링 문제에 성공적으로 적용되어 왔다. 하지만, 기존의 제약조건 중심의 스케쥴링 연구에서 스케쥴링의 목적을 표현하고 최적화하는데 관련된 연구는 부족한 상황이다. 특히 비용 목적함수는 다양한 비즈니스 계획의 효과를 분석하는 기업의사결정에서 매우 중요 하다고 평가된다. 이 연구의 목적은 자원 용량이나 일시적인 제약조건을 만족하면서 지연비용 및 재고비용을 포함한 스케쥴링의 전체 비용을 명확하게 표현하고 최적화하는 것이다. 비용기반 스케쥴링 프레임워크에서, 동일한 작업 내에 일시적인 제약조건을 만들어 가면서 비용함수를 개선해 나가는 비용 전파 알고리즘을 제시하였다.
The purpose of this study is to find analytic solution of determining the optimal capacity (lot-size) of multiproduct acyclic multistage production and inventory system to meet the finished product demand under the constraint of finite intermediate storage. Intermediate storage is a practical way to mitigate the material flow imbalance through the line of supply and demand chain. However, the cost of constructing and operating storage facilities is becoming substantial because of increasing land value, environmental and safety concern. Therefore, reasonable decision-making about the capacity of processes and storage units is an important subject for industries. The industrial solution for this subject is to use the classical economic lot sizing method, EOQ/EPQ(Economic Order Quantity/Economic Production Quantity) model, incorporated with practical experience. But EOQ/EPQ model is not suitable for the chemical plant design with highly interlinked processes and storage units because it is developed based on single product and single stage. This study overcomes the limitation of the classical lot sizing method. The superstructure of the plant consists of the network of serially and/or parallelly interlinked non-continuous processes and storage units. The processes transform a set of feedstock materials into another set of products with constant conversion factors. A novel production and inventory analysis method, PSW(Periodic Square Wave) model, is applied to describe the detail material flows among equipments. The objective function of this study is minimizing the total cost composed of setup and inventory holding cost. The advantage of PSW model comes from the fact that the model provides a set of simple analytic solutions in spite of realistic description of the material flows between processes and storage units. the resulting simple analytic solution can greatly enhance the proper and quick investment decision for the preliminary plant design problem confronted with economic situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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