Covid-19 팬데믹은 글로벌 물류와 공급망에 큰 영향을 미쳤으며, 이로 인해 세계 각국의 물류성능에 큰 차이가 발생하였다. 따라서 이 연구에서는 물류성과지수와 공급망 추적 데이터에 대한 고찰을 통해 펜데믹 기간 동안 발생된 글로벌 공급 사슬의 변화와 물류 환경 변화를 확인하고자 하였다. 물류성과지수를 분석한 결과 세관 및 통관 관리 효율성, 무역 및 운송 인프라의 품질, 물류 서비스의 능력과 품질, 화물 추적 능력 등의 지표에서 세계 국가들, 특히 선진국들은 전반적으로 성능 개선을 보였다. 반면, 국제 운송의 경쟁력 있는 가격 용이성과 화물의 정시 배송 빈도는 팬데믹의 영향으로 점수 하락을 보였다. 공급망 추적 데이터 분석에서 아시아 국가의 항구에서의 처리 효율성은 높게 나타났다. 그러나 미국과 유럽 국가들은 상대적으로 더 많은 시간이 소요되었다. 항공화물, 소포, 특송 운송에서 특히 미국의 경우 상대적으로 처리시간이 많이 걸리는 것으로 나타나 물류 지연이 발생하고 있었다. 결론적으로, Covid-19 팬데믹 동안 아시아 국가들은 물류 및 무역 환경에서 상대적으로 높은 효율성을 유지하였다. 반면, 미국과 일부 유럽 국가들은 여러 지표에서 지연과 효율성 저하를 보였다. 향후 지연현상과 정체현상 즉 물류 프로세스의 속도 감소를 해결하기 위한 노력들이 필요한 시점이라 판단된다.
Electronic Product Code Information Services(EPCIS) is an EPCglobal standard for sharing EPC related information between trading partners. EPCIS provides a new important capability to improve efficiency, security, and visibility in the global supply chain. EPCIS data are classified into two categories, master data (static data) and event data (dynamic data). Master data are static and constant for objects, for example, the name and code of product and the manufacturer, etc. Event data refer to things that happen dynamically with the passing of time, for example, the date of manufacture, the period and the route of circulation, the date of storage in warehouse, etc. There are four kinds of event data which are Object Event data, Aggregation Event data, Quantity Event data, and Transaction Event data. This thesis we propose an event-based data model for EPC Information Service repository in RFID based integrated logistics center. This data model can reduce the data volume and handle well all kinds of entity relationships. From the point of aspect of data quantity, we propose a formula model that can explain how many EPCIS events data are created per one business activity. Using this formula model, we can estimate the size of EPCIS events data of RFID based integrated logistics center for a one day under the assumed scenario.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2399-2416
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2024
The current automotive industry is transitioning from Internal Combustion Engine (ICE) vehicles to Electric Vehicles (EVs), adopting a mixed assembly production approach to respond to fluctuating demand. While mixed assembly production offers the advantages of lower investment costs and flexibility in responding to changing demands, the supply of EV components requires more extensive provisioning compared to ICE vehicle components, potentially leading to unexpected issues such as congestion of transport vehicles. This study proposes a digital twin system architecture that uses Discrete Event Simulation (DES) and Business Intelligence (BI) tools to specifically address logistics challenges. The proposed architecture facilitates real-time, data-driven decision making across three layers; Data source, Simulation, and BI. It was implemented in factories engaged in the mixed assembly production of ICE and EV vehicles. The simulation challenges involve a tier 1 vendor supplying parts to Korean automobile manufacturers that produce both ICE and EV parts. A total of 240 scenarios were created to run the simulations. The deployment of the proposed architecture demonstrates its capability to quickly respond to diverse experimental situations and promptly identify potential issues.
Advanced planning and scheduling (APS) refers to a manufacturing management process by which raw materials and production capacity are optimally allocated to meet demand. APS is especially well-suited to environments where simpler planning methods cannot adequately address complex trade-offs between competing priorities. However, most scheduling problems of APS in the real world face both inevitable constraints such as due date, capability, transportation cost, set up cost and available resources. In this survey paper, we address three crucial issues in APS, including basic scheduling model, job-shop scheduling (JSP), assembly line balancing (ALB) model, and integrated scheduling models for manufacturing and logistics. Several evolutionary algorithms which adapt to the problems are surveyed and proposed; some test instances based on the practical problems demonstrate the effectiveness and efficiency of evolutionary approaches.
This paper forces on the analysis of the overall outcome regarding Performance Based Logistics(PBL) application for Air Weapon System. We used data from domestically developed aircraft such as KT/A-1 and T-50 as well as data from foreign F-15K aircraft and F100 Engine to analyze the current ROKAF PBL application results. Furthermore, this paper thus suggests various techniques to maximize the outcome of user-based PBL performance such as clarifying the responsibility between customer and the company, developing standardized PBL performance index under TLCSM, PBL related maintenance capacity development, wartime PBL implementation process of domestic/foreign companies and many other schemes based on the analyzed data.
Drones are now widely used in civilian applications such as filming, leisure, agricultural control, monitoring, and the generation of 3D-spatial information, deviating only from military drones. In the field of logistics, prototypes are emerging in the area of logistics transportation, and to develop a future transportation service under the name of a drone tax, each country is introducing its first flight results using its own unique drones. In this paper, we review the domestic and overseas trends of drone delivery service technology, which requires various capabilities such as automatic flight, and review the related core technologies. We then propose the flight capability and road map of a drone delivery service according to the detailed conditions such as the flight area, visibility, and flight method. Additionally, in connection with the postal processing of the Korea Post Office, which would be a main demand for this type of service, we describe a method for realizing a drone delivery service based on the structure, scenario, and deployment of the drone delivery system.
All activities relate to railway traffic involve risk and that these arise from a combination of the nature of operating activities. Proper management system is required to provide the organizational capability to reveal, analyse and address these weaknesses over time and in reasonably practicable ways, which will determine the rate at which risks can be further reduced. This paper presents a systematic risk analysis approach to safety planning and decision making, informed by a range of risk assessment techniques. An railway organization's safety management system is also presented that shows the approaches taken to minimize the external risks, and identify the shared risks and explain how they will be controlled through collaboration with others.
In the weapon system development/operation stage, the goals of RAM activities are to support the cost effective performance optimization in design and operation supports. In the study, the main contents are as follows; 1) To establish the operational concept and circumstance of the subsequent tank, the combat/operation scenario, the operational mode summary and mission profile for subsequent tank development are analyzed. 2) To evaluate the administrative and logistics down time for subsequent tank, the prefigured logistics circumstance and maintenance system are analyzed. 3) To calculate the RAM object values, a mathematical model for the user are developed. 4) To examinate the propriety of the RAM object values, the combat readiness are reviewed. The obtained RAM object values are provided to predict and analyze for the combat readiness, staying power, mission reliability, equipment availability and the logistic support capability.
This paper presents a design and implementation of an intelligent-integrated production-logistics systems. The situation considered here is that there are multiple manufacturing plants and multiple distribution centers. Effective distribution resource and production planning are required to reduce inventory cost and to avoid inventory shortage. We propose an intelligent forecasting scheme of each distribution centers, adaptive inventory replenishment planning, distribution resource planning, and integrated production planning system. In forecasting a huge number of on-line model identification is performed using neural network approximation capability. An efficient adaptive replenishment planning and distribution resource planning are also presented in connection with forecasting scheme. An appropriate production is also requested based on production lead-time and the results of distribution planning. Experimental simulations are presented to verify the proposed approach using real data.
Supply in military operations has a significant impact on overall combat capability and efficiency. Therefore, modernization of military logistics is underway to ensure rapid and accurate distribution. And, effective warehouse management is paramount. This paper proposes a new product allocation model that uses a genetic algorithm. The model considers order frequency and mass of products because the military equipment is usually heavier than available products. A computer simulation shows that products are assigned to optimal locations and reduce the consumed energy for forklifts by more than 25 % with similar travel time. Also, we show the superiority of genetic algorithm by comparing them with other algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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