The purpose of the study were to assist foodservice managers in complex decision making by utilizing computerized cost accounting system and to relieve managers from repetitive and routine tasks so that more adequate patient care and consultation can be provided. The scope of the computer-assisted cost accounting system consists of budget, menu planning, purchasing, inventory, cost control and financial reporting. The content of the computerized system are summarized as follows ; 1) For budgeting monthly income was estimated by calculating unit cost of each meal and forecasting serving numbers. The actual serving numbers for patients and employees were totaled everyday, and utilized as the basic data base for estimating income and planning menu. The monthly lists of meal sensus were generated. 2) for menu planning concersion factors were computed based on the standarized recipe for 50 servings. Daily menus for patients and employees which include total amounts of each ingredient and cost analyzed information were generated. 3) Daily and monthly purchasing report for each food item classified by patient and employee meals were generated. 4) Inventory transactions such as recipts and issues were totalized daily for each stocked item, and monthly inventory reports were generated. 5) Cost analysis reports for each menu item were generated into two ways based on the budget coat as well as the purchasing cost. 6) Editing new recipes and updating food costs change to the data base were carried out. 7) Financial reports were generated monthly, first-half and second-half of the year, and yearly basis.
Auto part industry supplies production for auto manufacturer and after market. These company have inventory for delivery. High inventory level can be good for delivery, but cost will be increase. Low inventory level can be customer unsatisfaction for delivery late. Low inventory level also is reason of low productivity by decreasing product batch size. These article suggest model for calculation a proper inventory level and prove a effect by simulation of some company.
Due to the rapid advancement of technologies, a growing number of innovative products with a short life-cycle have been introduced to the market. As the life-cycles of such products are shorter than those of durable goods, the demand variation during the life-cycle adds to the difficulty of inventory management. Traditional inventory planning models and techniques mostly deal with products that have long life-cycles. The assumptions on the demand pattern and subsequent solution approaches are generally, not suitable for dealing with products with short life-cycles. In this research, inventory replenishment problems based on the logistic demand model are formulated and solved to facilitate the management of products with short life-cycles. An extended Wagner- Whitin approach is used to determine the replenishment cycle, schedules and lot-sizes.
This paper makes a detailed comparison between two metrics designed for measuring customer's satisfaction in the retail industry. The first metric, which is called the customer service level, has not been widely used due to the intrinsic requirement on the parameter assumption(s) of the demand distribution. Unlike the customer service level metric the in stock ratio metric does not require any requirements on the demand distribution. And the in stock ratio metric is also very easy to understand the meaning. To develop the detailed planning activities for business with the in stock ratio metric on hand one should collect some information as following : 1) POS (Point of sales) data, 2) Inventory Data 3) Inventory Trend.
For reporting national greenhouse gas inventory in forest sector, the forest growing stock from the National Forest Inventory (NFI) system has used as activity data sources. The National Forest Inventory system was changed from rotation system by province to annual system by 5 years across the country. The forest growing stocks based on the new inventory system produced a different trend compared to the previous estimations. This study was implemented to recalculate previous forest growing stocks for time series consistency at a national level. The recalculation of forest growing stock was conducted in an overlap approach by the IPCC guideline. In order to support the more consistency data, we used calibration factors between applied stand volumes in 1985 and 2012, respectively. As a result, the time series of recalculated forest growing stock was to be consistency using the overlap approach and the calibration factor with the lower middle/middle site index. According to the applied overlap period, however, we will recalculate activity data using more complete data from national forest inventory system.
Aggregate planning coordinate the control variable over long-term to apply a demand variable and forcasting. In order to necessary the goal that doesn't make an inter-contradiction and explicitly defined. We made a considerable point of system approach for scheduling establishment. It include the control variables of aggregate planning : 1) employment 2) over time working and idle time 3) inventory 4) delivery delay S) subcontract 61 long - term facility capacity. Each variables composed of pure strategy as like a decision of inventory level, a change of employment level, etc. md alternative costs make a computation on the economic foundation. But the optimum alternative costs represent the mixed pure strategy. The faults of this method doesn't optimum guarantee a special scheduling as well as increasing a number of alternative combination. Theoretical, Linear Decision Rule make an including all variables, but it is almost impossible for this model to develope actually And also make use of the aggregate planning problem for developing system approach : LDR, heuristic model, Search Decision Rule, all kind of computers, simulation. But these models are very complex, each variables get an extremely inter-dependence. So this study be remained by theory level, some approach methods has not been brought the optimum solution to apply in every cases.
Aggregate Production Planning determines levels of production, human resources, inventory to maximize company's profits and fulfill customer's demands based on demand forecasts. Since performance of aggregate production planning heavily depends on accuracy of given forecasting demands, choosing an accurate forecasting method should be antecedent for achieving a good aggregate production planning. Generally, typical forecasting error metrics such as MSE (Mean Squared Error), MAD (Mean Absolute Deviation), MAPE (Mean Absolute Percentage Error), and CFE (Cumulated Forecast Error) are utilized to choose a proper forecasting method for an aggregate production planning. However, these metrics are designed only to measure a difference between real and forecast demands and they are not able to consider any results such as increasing cost or decreasing profit caused by forecasting error. Consequently, the traditional metrics fail to give enough explanation to select a good forecasting method in aggregate production planning. To overcome this limitation of typical metrics for forecasting method this study suggests a new metric, WACFE (Weighted Absolute and Cumulative Forecast Error), to evaluate forecasting methods. Basically, the WACFE is designed to consider not only forecasting errors but also costs which the errors might cause in for Aggregate Production Planning. The WACFE is a product sum of cumulative forecasting error and weight factors for backorder and inventory costs. We demonstrate the effectiveness of the proposed metric by conducting intensive experiments with demand data sets from M3-competition. Finally, we showed that the WACFE provides a higher correlation with the total cost than other metrics and, consequently, is a better performance in selection of forecasting methods for aggregate production planning.
This paper considers an integrated inventory-distribution system with a fleet of heterogeneous vehicles employed where a single warehouse distributes a single type of products to many spatially distributed retailers to satisfy their dynamic demands and the product is provided to the warehouse via procurement ordering from any manufacturing plant or market The Problem is formulated as an Mixed Integer Programming with the objective function of minimizing the sum of inventory holding cost (at the warehouse and retailers), and transportation cost and procurement ordering cost at the warehouse, subject to inventory-balancing constraints, ordering constraints, vehicle capacity constraints and transportation time constraints. The problem is Proven to be NP-hard. Accordingly, a Lagrangean heuristic procedure is derived and tested for its effectiveness through computational experiments with some numerical instances.
There was a lot of research to integration of the transshipment and inventory problem in supply chain. Such a integration of inventory and transshipment problem called IRP (Inventory Routing Problem). We consider a distribution problem in which a set of products has to be shipped from a supplier to several retailers in a given planning horizon. Transshipment from the supplier to the retailer is performed by vehicles of limited capacity. Each retailer determines replenishment leadtime and order quantity with buffer management. A supplier determines optimal vehicle routing in supply chain. We suggest a heuristic algorithm which be used TOC buffer management in a replenishment problem and a tabu search algorithm in VRP (Vehicle Routing Problem).
This study was reviewed the national greenhouse gas inventory report (NIR) of Annex I countries and estimated national greenhouse gas inventory on wetlands in Korea. Annex I countries submitted National Inventory Report which are focused on land converted to wetlands category and wetland remaining wetland (mainly peat lands) because IPCC did not suggest a formal methodology on flooded land. So we conducted a study on estimating of national greenhouse gas inventory in wetland (flooded land). The total annual $CO_2-eq.$ emission of wetland remaining wetland (flooded land) was ranged from 99.9 Gg $CO_2-eq.$ to 237.1 Gg $CO_2-eq.$ from 1990 to 2012. The $CO_2-eq.$ emissions was declined after peaking in 1995, however, it slightly increasing in recently years. The latest total $CO_2-eq.$ emission from flooded land was 117.7 Gg $CO_2-eq.$ in 2012 which was covered only 0.00002% of national GHG inventory. This means that flooded land is not key-category in Korea. We will consider an improvement for emissions of flooded land, if IPCC suggest formal or complementary methodology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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