본 연구는 제품의 영업환경에 따라 공급체인구조가 어떻게 달라지는가에 대하여 실증적으로 분석한 것으로서 환경과 공급체인구조에 있어 기존의 논의대상인 기업(business)수준이 아닌 제품 단위에서 공급체인구조에 대한 분석이 이루어 졌다. 이는 기업내 각각의 제품에 따라 제품특성별로 공급체인관리가 이루어져야 하는 중요성을 인식할 때 통합적 공급체인관리에 있어 제품단위의 분석은 필수적이라 할 수 있다. 이에 연구목적을 달성하기 위해 제품환경을 특성에 따라 분류해 공급체인 구조와의 관계를 연구하였다. 여기서 공급체인 구조변수는 기존 문헌연구를 통해 도출하였다. 본 실증 연구를 위하여 제품별 공급체인에 대한 설문조사를 실시하였으며, 통계방법은 주로 분산분석(ANOVA)을 사용하였다. 연구 결과를 요약하면, 제품 영업환경과 공급체인구조간의 관련성을 분석한 결과, 제품의 영업환경에 따라 공급체인구조가 달라짐을 보였다. 제품영업환경의 두집단, 즉 불확실한 제품환경집단과 안정된 제품환경집단에 따라 공급체인 구조변수(공급체인 참여자수, 공급체인리드타임, 관리적 독립성, 공급체인의 대응점)의 관계에 있어서는 공급체인 참여자수를 제외한 모든 구조변수에서 모두 유의미한 관계를 나타내었다. 공급체인의 구조변수에서 공급체인의 길이를 나타내는 변수로는 공급체인의 참여자수와 공급체인 리드타임이며, 공급체인에 대한 모니터링이나 트러스트 측면을 나타내는 변수로는 관리적 독립성과 공급체인의 대응점이다. 분석결과 환경이 불확실한 제품의 경우 공급체인의 길이측면에서는 안정된 제품보다 짧게 나타나고 있고 공급체인에 대한 모니터링이나 트러스트 측면에서는 환경이 불확실한 제품이 안정된 제품보다 활발히 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 따라서 영업환경이 불확실한 제품의 경우 공급체인 구조를 디자인함에 있어서 시장(market)보다는 위계 (hierarchy)위주의 관리에 주안점을 두고 있음을 보여주고 있으며, 반면 영업환경이 안정된 제품의 경우에는 시장 (market)위주의 관리 방식에 초점을 두고 있는 것으로 나타났다.
This paper suggests the product supply process model based on the store and production capacity, assortment planning and quick response for fast fashion retailers with BPMN. In the fast fashion industry, the standardized business process model is required to respond quickly market trends and customer requirements based on the quantitative and qualitative criteria. Thus we define the product supply processes which incorporate forecasting and assortment plan, cost and profitability of the production, store capacity based on the visual merchandising, and production capacity of the fast fashion retailers. Also we design the key performance indicators to evaluate the effectiveness of these product supply processes. The product supply process model for the fast fashion has great significance in embracing the fast fashion product development process because it presents the holistic view of the product supply process of the fast fashion and provides a performance evaluation mechanism. A case study shows that adopting the processes, a Korean fast fashion company achieves improvement in various performance indicators.
A silicon wafer is a highly customized product made to the individual order varying its electrical and physical characteristics. Therefore, it has distinctive supply chain structure that is different from highly standardized commodity product. For high-volume/high-standardization product, it is general that a main stream of information flow initiated by the production planning of the manufacturers is usually directed to push both ways in a supply chain: upstream to the suppliers and downstream to the customers. Contrastingly, for low-volume/high-customization product, the information flow triggered by the fluctuating customer demand usually propagates upward to the suppliers through the manufacturers. Furthermore, for R &D based hi-technology product like silicon wafer, the interactive information feedback mechanism between manufacturer and customer, which is essential to the new product development process, is to be embedded in the supply chain. This article is a case study of supply chain management system of LG Siltron, a major Korean silicon wafer manufacturer. The SCM system entails special information structure fitting well typical high-variety/high-customization product, and also gives application possibilities to the R&D based high-technology product made to the individual customer order.
Expanding product variety and high customer service provision place an enormous burden on demand forecasting and the matching of supply with demand in a supply chain. Postponement of product differentiation has been found to be powerful means to improve supply chain performance in the presence of increasing product variety. Delaying the point of product differentiation implies that the process would not commit the work-in-process into a particular finished product until a later point. This paper reviews the recent analytical models that quantify the value of delayed product differentiation. We conclude the literature review by summarizing and synthesizing the economic evaluation of the postponement and outline directions for future research.
We propose a new supply chain planning methodology for both a manufacturer and a distributor in order to find a global supply chain plan for functional product markets. Functional products as opposed to innovative products include the staples that people buy regularly from their nearby places to satisfy basic needs. In the functional product market, the distributor has an initiative of supply chain control and planning with a freedom to request any profit maximizing order quantities until the manufacturer refuses, whereas the manufacturer may not provide more than requested. In this paper, two independent agents on behalf of the manufacturer and the distributor are introduced, and supply chain planning can be conducted by collaboration between them. In addition, mathematical models and a numerical example are presented to show the possibility of the proposed methodology.
This study proposes an optimal operational policy for a green supply chain (GSC) where a retailer pays an incentive for collection of used products from customers and determines the optimal order quantity of a single product under uncertainty in product demand. A manufacturer produces the optimal order quantity of product using recyclable parts with acceptable quality levels and covers a part of the retailer's incentive from the recycled parts. Here, two scenarios for the product demand are assumed as: the distribution of product demand is known, and only both mean and variance are known. This paper develops mathematical models to find how order quantity, collection incentive of used products and lower limit of quality level for recycling affect the expected profits of each member and the whole supply chain under both a decentralized GSC (DGSC) and an integrated GSC (IGSC). The analysis numerically compares the results under DGSC with those under IGSC for each scenario of product demand. Also, the effect of the quality of the recyclable parts on the optimal decisions is shown. Moreover, supply chain coordination to shift the optimal decisions of IGSC is discussed based on: I) profit ratio, II) Nash bargaining solution, and III) Combination of (I) and (II).
This paper considers a reverse supply chain with simultaneous recovery of used products and manufacturing of brand-new ones. Recovered products are downgraded and have to be sold in a market different from that of brand-new products at a different price. In case of a shortage of recovered product inventory, a brand-new item, if available, can be offered at the price of a recovered product. In other words, one-way demand substitution is allowed. We address the joint decision of when to manufacture brand-new product, when to recover returned product, and how to control demand substitution to maximize the hybrid production system's profits. To this end, we propose a Markov decision Process model and investigate the structure of the optimal policy. Performance comparison is numerically implemented between the models with and without downward demand substitution option under different operating conditions of the system parameters.
This paper investigates the design of a priority rule in a multi-product disassembly environment. Specifically, it is concerned with product scheduling by which the inventory control of disassembled parts can be incorporated into a priority rule to reduce part lead times. The part lead time consists of two components: flow time and supply delay. The primary focus of the paper is on the development of a disassembly priority rule that aims to reduce the supply delay. We propose a priority rule, called Minimum Distance (MD) rule, to improve the supply delay performance. Finally, we provide a comparative analysis on the performance of traditional rules and the new rule proposed in this paper via a simulation model.
The purpose of this study is to identify the SPA(Specialty store retailer of Private label Apparel) characteristics and product supply process of Korean casual apparel brands. The research was conducted by questionnaire surveys to 63 casual apparel brands. SPA characteristics of each brand were measured with four SPA characteristic indices: short product supply cycle, spacious retail floor, single brand retail store, and low product price compared to the quality of the product. The 63 apparel brands were grouped by SPA index score. The brands belonged to group H had high index score and brands in group L had low index score. The results of this study showed that the most of the casual apparel brands' products were sold at department stores, especially the brands belonged to group L greatly depended on department stores. Few apparel brands have spacious retail floor. The retail product price of the brands belonged to group H was low price while the product price of the brands belonged to group L was in the medium-high price. The supply time of the new products was short in general. The most brands supplied new styles to the retail floor within 1 to 3 weeks. The information technology was heavily used. The brands belonged to group H highly used information technology including bar codes system, pas data analysis, and inventory control system. The current style trends were analyzed with street fashion and feedback from the shop managers.
Complex and uncertain issues in supply chain result in integrated decision making processes in supply chains. So decentralized (distributed) decision making (DDM) approach is considered as a crucial stage in supply chain planning. In this paper, an uncertain DDM through coordination mechanism is addressed for a multi-product supply chain planning problem. The main concern of this study is comparison of DDM approach with centralized decision making (CDM) approach while some parameters of decision making are assumed to be uncertain. The uncertain DDM problem is modeled through fuzzy mathematical programming in which products' demands are assumed to be uncertain and modeled using fuzzy sets. Moreover, a CDM approach is customized and developed in presence of fuzzy parameters. Both approaches are solved using three fuzzy mathematical optimization methods. Hence, the contribution of this paper can be summarized as follows: 1) proposing a DDM approach for a multi-product supply chain planning problem; 2) Introducing a coordination mechanism in the proposed DDM approach in order to utilize the benefits of a CDM approach while using DDM approach; 3) Modeling the aforementioned problem through fuzzy mathematical programming; 4) Comparing the performance of proposed DDM and a customized uncertain CDM approach on multi-product supply chain planning; 5) Applying three fuzzy mathematical optimization methods in order to address and compare the performance of both DDM and CDM approaches. The results of these fuzzy optimization methods are compared. Computational results illustrate that the proposed DDM approach closely approximates the optimal solutions generated by the CDM approach while the manufacturer's and retailers' decisions are optimized through a coordination mechanism making lasting relationship.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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