Total profit level Increases if a company increase the cost for achieving R&D related goals of equipment productivity enhancement, production cost saving, or for achieving equipment scale target, sales volume goal. But how much money should be invested to achieve a certain level of profit? We formulated the model to set the optimal goal levels to minimize the investment cost under the constraint that certain level of total profit should be guaranteed. This model derived from a case of P steel company. We found that this should be considered in relation with the production sales planning (known as optimal product mix problem) to guarantee the profit. We suggested a nonlinear programming model, 3 valiant form of the p+roduct mix problem. We can find the optimal Investment level for the R&D related goals or sales volume goal, equipment scale target for the P steel company using the model.
This study presents a mathematical programming model to develop production planning in the manufacturing processes for photovoltaic silicon ingots and wafers. The model is formulated as a linear programming model that maximizes total growth margin, which is composed of production cost, inventory cost, shortage cost, and sales profit while considering the constraints associated with the production environments of photovoltaic materials. In order to demonstrate the utility of the model for production planning, we run operations for a planning horizon of a year for a case study. When the primary results of this mathematical programming are compared with the historical records, the model could have resulted in the considerable increase of the total growth margin by effectively reducing inventory cost if a decision maker had employed the model as a decision support system with perfect information for sales demand.
Purpose - The purpose of the study is to examine the relationships among the following retail operations variables: retail store operations (i.e., store management, sales personnel, promotion of merchandise), success of assortment planning, firm performance (i.e., market share, overall competitive position, profitability, product quality, consumer satisfaction), and retail buyer's demographics and firm's characteristics. Research design, data, and methodology - After conducting a pilot test, the survey was conducted in Seoul, South Korea. With using the listwise deletion method, 378 usable data sets were analyzed. For data analysis, descriptive statistics, factor analysis, and Structural Equation Modeling (SEM) methods were employed. Results - As evidenced from the path diagram, the relationship between retail store operations and the success of assortment planning is strong and significant. Retail store operations affect firm performance, though at a weaker significance than it affects the success of assortment planning. The relationship between the success of assortment planning and firm performance, is the strongest relationship observed by this research. Conclusions - The findings of this empirical study contribute to the retail/fashion buying/management field by confirming (a) the importance of assortment planning for retail firm performance and (b) the role of store operations for successful assortment planning and firm performance for fashion retailers.
This paper investigates and selects the areas that need to be improved in R&D and production management of small and medium size companies. The study on the capability of R&D and production management shows that the areas for evaluating of the R&D and production management levels are composed of 8 elements : R&D resource, R&D support and experience, long-term operations strategy, intermediate range planning, short-term planning, subcontractor management, logistics and inventory management, and quality management. The investigation of the gap between the importance of the areas and the capability of SMEs shows that the most important things are to consolidate supply chain, to improve product and process competitiveness using quality improvement, and to enhance production management through sophisticated short-term planning. The detailed analysis also shows that the areas that need to be improved depend on the size and sales of the company.
This paper deals with the case study of the establishment of decision supporting system in shipbuilding industory. Facts or information of shipbuilding, sales, finance, production strategic planning in shipbuilding industry are considered. General transportation model for shipyard production schedule is formulated, and shipbuilding demand forecasting scheme is also introduced. This paper shows the several methods of DSS in shipbuilding industry. But production schedule strategic planning system by OR technique is emphasized. For the realization of DSS in shipbuilding industry, another efforts (data gathering and programming etc.) should be given on the basis of these methods.
판매 및 운영계획(S&OP)은 공급망 운영에 참여하는 다양한 이해관계자의 참여를 통해 주기적으로 공급망 계획을 수립, 평가하는 프로세스를 의미한다. S&OP를 통해 기업의 공급망 성과를 주기적으로 평가하고 공급망 상의 위험신호를 효율적으로 감지함으로써 시장과 운영환경의 변화에 신속히 대응할 수 있다. 본 논문은 공급망 운영의사결정의 정렬성, 결과에 대한 책무성, 팀워크, 가시성 및 위험관리수준 제고에 효과적인 S&OP의 구조에 대한 프레임워크를 제시해보고자 한다. 공급망 정보 거버넌스, S&OP를 통한 정보공유수준, 조정 메커니즘으로서의 S&OP 역할, 계획수립도구로서의 첨단계획수립시스템(APS) 및 공급망 운영성과 등의 다양한 요소를 포함한 S&OP 프레임워크를 살펴보고, 국내 3개 기업의 S&OP 운영에 관한 사례분석 결과와 연구결과의 함의도 간략히 제시하고자 한다. 또한 아직까지 S&OP 도입을 고려하고 있는 기업들에게 S&OP의 중요성을 인식하게 하고 이를 통해 S&OP 도입을 위한 실무적 차원의 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 보인다.
The roles of fashion merchandisers (merchandise managers) in women's apparel industry and their perceptions of the job requirements as a fashion merchandiser were investigated to understand present fashion merchandising activities in the industry and suggest desirable roles of fashion merchandiser for further development of the industry. The research questionnaires were administered to fashion merchandisers working in the ten national brand women's apparel firms. The results of the study were as follows . 1. Annual sales volumes of most surveyed firms were more than five billions won and eight out of ten surveyed firms have fashion merchandisers in their firms. 2. Fashion merchandisers worked at a specific brand merchandising division sales and operations division or merchandise planning division. A fashion merchandiser generally supervised one brand. 3. Fashion merchandiser's work experience ranged from four to fifteen years showing a great deal of experience in the apparel industry. Their majors at university were mostly business and few majored in clothing and textiles, or textiles. 4. In general, the role of fashion merchandiser was a management specialist who was responsible for identifying target markets analyzing fashion trends, planning of the merchandise development budget planning, manufacturing planning, selling, advertising and sales promotion and distributing the merchandise. At some firms fashion merchandi-sers were not responsible for advertising, display, and receiving the orders. 5. Surveyed fashion merchandisers perceived the desirable fashion merchandiser's role as a management specialist conducting overall business activities in the areas of merchandise planning, manufacturing, selling and distribution. They also mentioned the following personal characteristics such as vision leadership, and persuasion as desirable characteri-stics for those who aspire to a career in fashion merchandising. 6. Surveyed fashion merchandisers emphasized relevant and realistic experiences in fashion merchandising education. Several ways were suggested to help the educator keep in touch with business and bring reality to students. They are . field work, bringing professionals into the classroom to speak to the students, emphasizing clothing and textiles education including merchandising area, and establishing a Department of Fashion Merchandising.
Many studies in marketing and economics have attempted to model price and sales path under the dynamic diffusion process. Most of these models have been based on a fixed product lifetime. The current business climate requiring intensive development of new products however affects the diffusion of new products and their lifetime. Many products have not enjoyed the expected life cycle at the launching stage due to intense technical development competitive reactions, and financial problems. Most diffusion models however have not taken account of the lifetime uncertainty of new product. If the products do not last over the planning horizon set by those models. the optimal price derived from them could be futile. Therefore we had better take such lifetime uncertainty into consideration when developing diffusion models, In this paper we study the impact of uncertain product lifetime on its optimal pricing path in non-competitive market. We develop an optimal pricing model under uncertain product lifetimes and conduct a simulation study to investigate their effects on the optimal pricing and corresponding sales paths. The simulation study provides some interesting findings on optimal pricing policy under uncertain product lifetime. This study could be a stepping stone for the further extended study of optimal pricing strategy with uncertain product lifetime.
This study considers the local players in the European steel industry, whose the amounts of crude production are more or less 5 million tons per annum. They do not belong to the Pan-EU mega-group of steel mills with more than 15 million tons of crude production yearly. However, these mid-sized steel mills in European countries have been originated from the strong foundation of steel, scientifically and technically, as well as the centennial history. They concentrate on the niche market adjacent to the local area, which takes advantage of the geographical location. The companies considered here are VoestAlpine in Austria, Salzgitter in Germany, Rautaruukki in finland, and SSAB in Sweden. Their corporate strategies are compared on the basis of product mix and sales structure. And, the deep analysis for each company is performed, such as business strategies with the sales volumes, market strategies. competitiveness improvement planning. and R&D policies with the technology management. These analysis results can be benchmarked as the cases of best practices for domestic steel mills, especially mid & small sized companies, that develop business and market strategies for the sustainable growth and profitability.
In recent years, business environment is faced with multi uncertainty that have not been suffered in the past. As supply chain is getting expanded and longer, the flow of information, material and production is also being complicated. It is well known that development service industry using application software has various uncertainty in random events such as supply and demand fluctuation of developer's capcity, project effective date after winning a contract, manpower cost (or revenue), subcontract cost (or purchase), and overrun due to developer's skill-level. This study intends to social contribution through attempts to optimize enterprise's goal by supply chain management platform to balance demand and supply and stochastic programming which is basically applied in order to solve uncertainty considering economical and operational risk at solution supplier. In Particular, this study emphasizes to determine allocation of internal and external manpower of developers using S&OP (Sales & Operations Planning) as monthly resource input has constraint on resource's capability that shared in industry or task. This study is to verify how Stochastic Programming such as Markowitz's MV (Mean Variance) model or 2-Stage Recourse Model is flexible and efficient than Deterministic Programming in software enterprise field by experiment with process and data from service industry which is manufacturing software and performing projects. In addition, this study is also to analysis how profit and labor input plan according to scope of uncertainty is changed based on Pareto Optimal, then lastly it is to enumerate limitation of the study extracted drawback which can be happened in real business environment and to contribute direction in future research considering another applicable methodology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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