Purpose - Due to highly elevated levels of competition, many companies today have to face the problem of decreasing profits even when their actual sales volume is increasing. This is a common phenomenon that is seen occurring among companies that focus heavily on quantitative growth rather than qualitative growth. These two aspects of growth should be well balanced for a company to create a sustainable business model. For supply chain management (SCM) planners, the optimized, quantified flow of resources used to be of major interest for decades. However, this trend is rapidly changing so that managers can put the appropriate balance between sales volume and sales quality, which can be evaluated from the profit margin. Profit optimization is a methodology for companies to use to achieve solutions focused more on profitability than sales volume. In this study, we attempt to provide executional insight for companies considering implementation of the profit optimization system to enhance their business profitability. Research design, data, and methodology - In this study, we present a comprehensive explanation of the subject of profit optimization, including the fundamental concepts, the most common profit optimization logic algorithm -linear programming -the business functional scope of the profit optimization system, major key success factors for implementing the profit optimization system at a business organization, and weekly level detailed business processes to actively manage effective system performance in achieving the goals of the system. Additionally, for the purpose of providing more realistic and practical information, we carefully investigate a profit optimization system implementation case study project fulfilled for company S. The project duration was about eight months, with four full-time system development consultants deployed for the period. To guarantee the project's success, the organization adopted a proven system implementation methodology, supply chain management (SCM) six-sigma. SCM six-sigma was originally developed by a group of talented consultants within Samsung SDS through focused efforts and investment in synthesizing SCM and six-sigma to improve and innovate their SCM operations across the entire Samsung Organization. Results - Profit optimization can enable a company to create sales and production plans focused on more profitable products and customers, resulting in sustainable growth. In this study, we explain the concept of profit optimization and prerequisites for successful implementation of the system. Furthermore, the efficient way of system security administration, one of the hottest topics today, is also addressed. Conclusion - This case study can benefit numerous companies that are eagerly searching for ways to break-through current profitability levels. We cannot guarantee that the decision to deploy the profit optimization system will bring success, but we can guarantee that with the help of our study, companies trying to implement profit optimization systems can minimize various possible risks across various system implementation phases. The actual system implementation case of the profit optimization project at company S introduced here can provide valuable lessons for both business organizations and research communities.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제4권4호
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pp.33-40
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2014
Maximizing the profitability and minimizing the duration of construction projects in extreme weather regions is a challenging objective that is essential for project success. An optimization model is presented herein for the time-profit trade-off analysis of construction projects under extreme weather conditions. The model generates optimal/near optimal schedules that maximize profit and minimize the duration of construction projects in extreme weather regions. The computations in the model are organized into: (1) a scheduling module that develops practical schedules for construction projects, (2) a profit module that computes project costs (direct, indirect, and total) and project profit, and (3) a multi-objective module that determines optimal/near optimal trade-offs between project duration and profit. One example is used to show the impact of extreme weather on construction time and profit. Another example is used to show the model's ability to generate optimal trade-offs between the time and profit of construction projects under extreme weather conditions.
Optimization of the turning process has been concentrated on the selection of the optimal cutting parameters, such as cutting speed, feed rate and depth of cut. However, optimization of the cutting parameters does not necessarily guarantee the maximum profit. For the maximization of the profit, parameters other than cutting parameters have to be taken care of. In this study, 8 price-related parameters were considered to maximize the profit of the product. Regression equations obtained from RSM technique to relate the cutting parameters and maximum cutting volume with a given insert were used. The experiments with four combinations of cutting inserts and material were executed to compare the results that made the profit and cutting volume maximized. The results showed that the cutting parameters for volume and profit maximization were totally different. Contrary to our intuition, global optimization was achieved when the number of inserts change was larger than those for volume maximization. It is attributed to the faster cutting velocity, which decreases processing time and increasing the number of tool used and the total tool changing time.
이 연구는 벤젠과 프로필렌의 기상반응을 통해 쿠멘을 생산하는 쿠멘 생산 공정의 경제성 최적화에 대한 것이다. 최적화의 목적함수는 제품 판매 이득에서 자본비용, 유틸리티 비용, 원료 비용을 뺀 연간 조업이득이고, 설계변수는 6개이다. 설계변수의 변화에 따른 조업이득의 계산을 위해 Unisim Design과 Matlab을 연동하였다. 최적화는 3단계로 수행되었다. 설계변수를 샘플링한 후 조업이득 데이터를 얻고, 이 데이터로부터 설계변수와 조업이득의 관계를 추정 모델로 표현하고, 이 모델을 이용하여 최적화하였다. 추정모델로는 반응표면법에서 사용되는 2차 회귀 다항식과 비선형 모델인 support vector regression을 비교하였다. 설계변수의 샘플링 방법으로는 중심합성계획과 Hammersley 순차 추출법을 비교하였다. 각각 얻어진 모델을 이용한 최적화 결과, 추정방법으로는 SVR이, 샘플링 방법은 Hammersley 순차추출법이 더 정확하였다. 최적화된 조업이득은 연간 17.96 MM$로, 기준 조건에서의 연간 16.04 MM$에 비해 12% 증가하였다.
This paper studies the assortment optimization problem in online retailing by using a multinomial logit model in order to take consumer choice behavior into account. We focus on two unique features of online purchase behavior: first, there exists increased amount of uncertainty (e.g., size and color of merchandize) in online shopping as customers cannot experience merchandize directly. This uncertainty is captured by the scale parameter of a Gumbel distribution; second, online shopping entails unique shopping-related disutility (e.g., waiting time for delivery and security concerns) compared to offline shopping. This disutility is controlled by the changes in the observed part of utility function in our model. The impact of changes in uncertainty and disutility on the expected profit does not exhibit obvious structure: the expected profit may increase or decrease depending on the assortment. However, by analyzing the structure of the optimal assortment based on convexity property of the profit function, we show that the cardinality of the optimal assortment decreases and the maximum expected profit increases as uncertainty or disutility decreases. Therefore, our study suggests that it is important for managers of online retailing to reduce uncertainty and disutility involved in online purchase process.
제품 포트폴리오 문제(PPP)는 n개 제품 들 중에서 최대 이익을 창출하도록 특정 제품의 생산량을 결정하는 최적화 문제이다. 이러한 최적화 문제를 풀 수 있는 유일한 방법으로 선형계획법(LP)이 알려져 있다. 선형계획법은 n개의 선형함수를 최적화시키는 문제로 LINGO나 엑셀 해결사 등을 활용하는 실정이다. 본 논문은 제품 원가 대비 이익 비율인 CPR 개념을 도입하여 CPR 내림차순으로 정렬한 후, 최대 CPR 제품부터 허용된 최대 생산량을 실제 생산량으로 수기 식으로 결정하는 단순한 알고리즘을 제안하였다. 6개의 실험 데이터에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 선형계획법에 비해 보다 정확한 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
This paper presents an operational technique to maximize profit of a cogeneration power plant. To minimize errors in a loss and gain analysis of a cogeneration power plant, the energy sale profit in the cost-based-pool electric power trade market, the heat sale profit, and the supplementary fund profit for electric power industry are taken into consideration. The objective is to optimize the heat-electric power ratio to maximize profit of a cogeneration power plant. Furthermore, the constrained bidding technique to optimize heat-electric power ratiocan be obtained. Profits from of a cogeneration power plant are composed of three categories, such as the energy sale profit in the cost-based-pool electric power trade market, the heat sale profit, and the supplementary fund profit for electric power industry. Profits of a cogeneration power plant are varied enormously by the operation modes. The profits are mainly determined by the amount of constrained heat generation in each trading time. And the three profit categories arecoupled tightly via the heat-electric power ratio. The result of this case study can be used as a reference to a cogeneration power plant under the power trading system considered in this case.
This Paper shows a special case of the optimization criterion is to make the maximum profit in the system reliability of the k out of n open & close structure. Especially, the number of the optimal k is determined for the profit maximization in system reliability by deriving several properties of the optimal k out of n systems in one of four possible styles(closed & opened).
Clean development mechanism (CDM) validity study was conducted to suggest better and more adaptable CDM scenario on water treatment plant (WTP). Potential four scenarios for CDM project; improvement of intake pumping efficiency, hydro power plant construction, solar panel construction and system optimization of mechanical mixing process were evaluated on S-WTP in Korea. Net present value (NPV) of each scenario was estimated based on sensitivity analysis with the variable factors to investigate the CDM validity percentile. Hydro power plant construction was the best option for CDM business with 97.76% validity and $1,127,069 mean profit by 9,813 $tonsCO_2e$/yr reduction. CDM validity on improvement of intake pumping efficiency was 90.2% with $124,305 mean profit by huge amount of $CO_2$ mitigation (10,347 $tonsCO_2e$/yr). System optimization of mechanical mixing process reduced 15% of energy consumption (3,184 $tonsCO_2e$/yr) and its CDM validity and mean profit was 77.25% and $23,942, respectively. Solar panel construction could make the effect of 14,094 $tonsCO_2$ mitigation annually and its CDM validity and mean profit was 64.68% and $228,487, respectively.
If do not become whole optimization because enterprise's individual enterprise internal determinate improvement effort is associated with activity in enterprise SCM, competitive power can not but be extremely limited the result. Therefore, to spur in hidden cost's discovery and logistics' optimization is actuality. In this paper, as long as it is by logistics cost except empty driving if reverse logistics happens in distribution channel progressing, logistics reverse logistics' hidden cost through model that do minimization profit of logistics to look for plan that can do maximization try. Finally, is based on dual of distribution cost and profit of logistics and reverse logistics and achieves Pull, optimal system modeling that use Push system and gropes method of effective logistics cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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