자동차 부품의 품질보증 비용은 각 시장의 품질보증 영역(warranty region) 내에서 부품이 고장 날 확률에 따라 달라진다. 부품이 고장 날 확률은 각 시장의 다른 스트레스 조건이 비슷하다고 가정할 때 사용비율(usage-rate)에 영향을 크게 받는다. 그러므로 품질보증 비용은 사용비율을 반영한 고장모형을 수립하고 이를 이용한 확률과정 (stochastic process)을 통하여 예측할 수 있다. 본 논문에서는 사용비율을 선형으로 가정한 후 가속실험 모형을 적용하여 2차원 고장모형을 1차원으로 축소시킨다. 이렇게 1차원으로 축소된 고장모형은 사용비율의 함수로 표현될 수 있으므로 사용비율의 변동에 따른 부품의 고장확률 변동을 설명할 수 있다. 이를 통해 새로운 시장의 사용비율을 알면 실측 데이터가 없다고 하더라도 고장확률 분포를 추정할 수 있고 교체되어야 하는 부품일 경우 재생과정(renewal process)으로 비용을 예측할 수 있다. 응용사례에서 실제 두 시장의 품질보증 데이터를 이용하여 이를 분석해 보았다.
Distribution System is considered as the most important part of SCM when the satisfaction of customer demand is considered. This paper focus on the backorder policies for stockout which is occurred in each regional distribution center of two-echelon distribution system facing stochastic demand process. Four concepts for the efficient system operation are suggested. First, at least 30% reduction of stockout is achieved by introduction of 50/25 allocation policy to distribution system. Second, transportation cost and lead-time of backorder are decreased by allowance of internal supply between regional distribution centers. Third, the frequency of emergency supply is minimized by application of Ship-up-to- expected-demand backorder policies. Finally we suggest several effective rules to select multi-internal suppliers. Simulation tests show the efficiency of our backorder policies and enhancement of customer service level.
Due to the Importance of lead time demand in the design of Inventory management systems. researchers and practitioners have paid continuous attention and a few analytic models using the compound distribution approach have been reported. However, since the nature or compound distributions is hardly amenable. the analytic models have been done by non-recognition of the compound nature or some components to reduce the analytic task. This study concerns some of the important aspects in the analytic models. Through the theoretic examination of the analytic model approach and the comparison with the rigid compound stochastic process approach. this study clarifies the assumptions implicitly made by the analytic models and provides some precautions in using the analytic models.
This research investigates the supply chain contract between a distributor and a supplier in which the selling period is relatively short in comparison with long production lead time. At the first stage, supplier who is a Stackelberg leader offers the distributor a contract with a set of parameters, and subjected to those parameters, the distributor places the number of initial orders as well as options. In order to purchase the option, the distributor pays non-linear option premium price with respect to the number of purchased options. At the second stage, based on realized demand, the distributor has the right to exercise option as either put or call which is limited up to the number of purchased options. The wholesale price contract is used as a benchmarking contract. This research has confirmed that the supply chain contract with a non-linear option premium price can help to coordinate the supply chain.
수요예측은 경영 전략을 포함한 모든 경영 활동의 기초가 된다. 특히 부품의 수요예측은 공급망관리 측면에서 매우 중요한 요소 중 하나이다. 부품의 수요는 다양한 산업에서 종종 간헐적 특성을 포함한다. 간헐적 특성이란 수요가 발생하지 않는 경우가 빈번한 현상을 지칭한다. 간헐적 수요 현상에서는 발생된 수요의 분산이 크고 그 발생간격이 확률적이다. 따라서 간헐적 특성을 갖는 수요를 예측하기 위해서 일반적인 시계열 분석기법이나 인과관계를 이용한 모형(회귀모형)을 사용하는 것은 적합하지 않다. 이는 기존의 방법들이 실제 수요행태를 묘사하기 어렵기 때문이다. 이러한 간헐적 수요의 예측을 위해 마코프 부트스트랩이 개발되었다. 이 방법은 1계차 자기상관성을 반영하며 리드타임 동안 수요의 합이 독립임을 가정하였다. 본 연구에서는 리드타임 내 수요 합의 독립가정을 완화한 부트스트랩 방법을 제안한다. 수정된 부트스트랩 방법에 의해 재추출된 데이터는 실측 데이터의 간헐적 특성을 근사적으로 반영한다. 마지막으로 실측 데이터에 수정된 방법을 적용한 예측 결과를 사례로 제시하고자 한다.
Jehanzaib, Muhammad;Shah, Sabab Ali;Son, Ho Jun;Kim, Tae-Woong
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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pp.141-141
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2022
Drought is a global phenomenon that affects almost all landscapes and causes major damages. Due to non-linear nature of contributing factors, drought occurrence and its severity is characterized as stochastic in nature. Early warning of impending drought can aid in the development of drought mitigation strategies and measures. Thus, drought forecasting is crucial in the planning and management of water resource systems. The primary objective of this study is to make improvement is existing drought forecasting techniques. Therefore, we proposed an improved version of Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model (MD-SARIMA) for reliable drought forecasting with three years lead time. In this study, we selected four watersheds of Han River basin in South Korea to validate the performance of MD-SARIMA model. The meteorological data from 8 rain gauge stations were collected for the period 1973-2016 and converted into watershed scale using Thiessen's polygon method. The Standardized Precipitation Index (SPI) was employed to represent the meteorological drought at seasonal (3-month) time scale. The performance of MD-SARIMA model was compared with existing models such as Seasonal Naive Bayes (SNB) model, Exponential Smoothing (ES) model, Trigonometric seasonality, Box-Cox transformation, ARMA errors, Trend and Seasonal components (TBATS) model, and SARIMA model. The results showed that all the models were able to forecast drought, but the performance of MD-SARIMA was robust then other statistical models with Wilmott Index (WI) = 0.86, Mean Absolute Error (MAE) = 0.66, and Root mean square error (RMSE) = 0.80 for 36 months lead time forecast. The outcomes of this study indicated that the MD-SARIMA model can be utilized for drought forecasting.
The objective of this study is to develop an inventory model for the inventory management of a stocking point which sells processed fisheries products. The study, first of all, sets up fisheries processing companies, food companies, apparel companies, pharmaceutical companies and electronic and electrical companies as a population. Then, a comparative study is empirically applied to obtain the inventory characteristics of final products by industry through a survey of a sample selected by a random sampling procedure. The major inventory characteristics of processed fisheries products obtained from the above analysis can be summarized as follows : 1) The major demand characteristics of processed fisheries products is to have wide seasonal fluctuations because the supply of raw materials (i.e., fisheries products) heavily depends on the productive capacity of nature. 2) It has found that fisheries processing companies are the worst in inventory management among the various industries selected in the sample. However, the self-rating of inventory management system by inventory managers of companies shows that the fisheries processing companies are relatively higher than the other companies. 3) The portion of inventory holding cost out of inventory relevant cost is very high for processed fisheries products compared with final products of the other industries. 4) Processed fisheries products are distributed to final consumers through roughly two distribution echelons and take a parallel type inventory system for their distribution structure. In order to develop an inventory model which reflects the inventory characteristics of processed fisheries products mentioned in the above, an inventory model with partial backorders is developed under the situation of stochastic lead time under the consideration of the inventory characteristics of processed fisheries products and then an iterative solution method is provided for the model. Then this study analyzes sensitivity for the standard deviation of lead time in the model by numerical examples.
This paper is focused on the formulation of explicit closed-form functions describing the performance measures of the general flexible manufacturing system (FMS)according to the strategy of material handling system(MHS). the performance measures such as the production rate, the production lead-time and the utilization rate of the general FMS are expressed, respectively, as the explicit closed-form functions of the part processing time, the service rate of the material handling system (MHS) and the number of machine tools in the FMS. For this, the gensral FMS is presented as a generalized stochastic Petri net model, then, the moment generating function (MGF) based approach is applied to obtain the steady-state probabity formulation. Based on the steady-state formulation, the explicit closed-form functions for performance measures of the probability FMS can be obtained. Finally, the analytical results are compared with the Petri net simulation results to verify the validity of the suggested method. The paper is of significance in the sense that it provides a comprehensive formula for performance measures of the FMS even to the industry engineers and academic reademic resuarchers who have no background on Markov chain analysis method or Petrinet modeling
최근의 통신 네트워크에서 teletraffic의 양상은 Poisson 프로세스보다 self-similar 프로세스에 의해서 더 잘 반영된다. 이는 통신 네트워크의 teletraffic에 관련하여 self-similar한 성질을 고려하지 않는다면, 통신 네트워크의 성능에 관한 결과는 부정확 할 수밖에 없다는 의미가 된다. 따라서, 통신 네트워크에 관한 시뮬레이션을 수행하기 위한 매우 중요한 요소 중에 하나는 충분히 긴 self-similar한 sequence를 얼마나 잘 생성하느냐의 문제이다. 본 논문에서는 fractional Gaussian noise와 wavelet 변환을 이용한 새로운 pseudo-random self-similar sequence 생성기를 구현 및 분석하였다. 특별히 본 생성기는 다른 wavelet 변환보다 long range dependent한 프로세스들의 self-similar 구조에 잘 맞기 때문에 좀더 정확한 결과를 유도할 수 있는 Daubechies wavelet을 사용하였다. 본 생성기를 이용하여 매우 긴 sequence를 생성하는데 요구되는 통계적인 정확도와 생성시간에 대해서 분석하였으며, 본 논문에서 제안한 생성기의 성능은 Hurst 변수의 상대적인 정확도로 보았을 때, 그리고 sequence의 생성시간을 고려했을 때에 매우 우수함을 보였다. 이 생성기의 이론적 complexity는 n개의 난수를 발생하는데 0(n)이 요구된다.
The purpose of this study is to develop the stochastic stream water quality model for the intake station of Chung-Ju city waterworks in the Han river system. This model was based on the theory of Box-Jenkins Multiplicative ARIMA(SARIMA) and the state space model to simulate changes of water qualities. Variable of water qualities included in the model are temperature and dissolved oxygen(DO). The models development were based on the data obtained from Jan. 1990 to Dec. 1997 and followed the typical procedures of the Box-Jenkins method including identification and estimation. The seasonality of DO and temperature data to formulate for the SARIMA model are conspicuous and the period of revolution was twelve months. Both models had seasonality of twelve months and were formulates as SARIMA {TEX}$(2,1,1)(1,1,1)_{12}${/TEX} for DO and temperature. The models were validated by testing normality and independency of the residuals. The prediction ability of SARIMA model and state space model were tested using the data collected from Jan. 1998 to Oct. 1999. There were good agreements between the model predictions and the field measurements. The performance of the SARIMA model and state space model were examined through comparisons between the historical and generated monthly dissolved oxygen series. The result reveal that the state space model lead to the improved accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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