Recently, a multi facility, multi product and multi period industrial problem has been widely investigated in Supply Chain Management (SCM). One of the key issues in the current SCM research area involved reducing both production and distribution costs. The purpose of this study is to determine the optimum quantity of production and transportation with minimum cost in the supply chain network. We have presented a mathematical model that deals with real world factors and constructs. Considering the complexity of solving such model, we have applied the genetic algorithm approach for solving this model computational experiments using a commercial genetic algorithm based optimizer. The results show that the real size problems we encountered can be solved In reasonable time
본 논문은 공급사슬구조를 크게 공급네트워크(supply network), 전환네트워크(conversion network), 그리고 유통네트워크(distribution network)라는 세 유형의 구조로 구분하였으며 각 공급사슬구조별 경영성과에 어떠한 영향을 미치는가에 대하여 국내 103개 상장기업을 대상으로 실증분석을 하였다. 또한 경영성과에 대하여서는 균형성과표(Balanced Scorecard; BSC) 모형을 이용하였다. 연구결과, 학습 및 성장성과, 고객성과, 재무성과의 경우 공급사슬구조에 따른 경영성과간 차이가 있음이 검증되었으나, 내부프로세스성과의 경우 경영성과간 차이가 통계적으로 유의하지 않았다. 또한, Scheff의 다중비교 결과에 따라 유통네트워크 중심기업의 경우 다른 공급사슬구조보다 상대적으로 경영성과가 높은 것으로 나타났다.
This paper develops a model to predict the adoption and level of usage of network technology in a two-level supply chain with buyer-supplier relationships. A firm's adoption of a new technology depends not only on its own beliefs of the new technology's costs and benefits, but also on the adoption decisions of other firms in the supply chain. A model first analyzes an individual supplier's decision about a new technology adoption considering with multiple suppliers and buyers. Individual suppliers' decisions are aggregated with a population model to project how new technology diffuses across the supply chain and examine the pattern of diffusion process. This study found that as more firms adopt in initial periods, the total amount of information to the potential adopters in the population increases, and then the number of firms persuaded by the information increases as the process moves up the distribution of adoption process. We consider three factors influencing the diffusion speed of the new technology in a supply chain network : mean benefits, cost sharing, and information provision. This study examines how such factors affect the reduction of threshold levels, which implies that reductions in threshold levels have an aggregate effect by accelerating the rate of adoption. In particular, we explore relationship factors available in practice in a buyer-supplier relationship and numerically examines how these relationship factors contribute to increase the diffusion speed of the technology in a two-level supply chain.
A memory module industry's supply chain usually consists of multiple manufacturing sites and multiple distribution centers. In order to fulfill the variety of demands from downstream customers, production planners need not only to decide the order allocation among multiple manufacturing sites but also to consider memory module industrial characteristics and supply chain constraints, such as multiple material substitution relationships, capacity, and transportation lead time, fluctuation of component purchasing prices and available supply quantities of critical materials (e.g., DRAM, chip), based on human experience. In this research, a directed graph-based supply network planning (DGSNP) model is developed for memory module industry. In addition to multi-site order allocation, the DGSNP model explicitly considers production planning for each manufacturing site, and purchasing planning from each supplier. First, the research formulates the supply network's structure and constraints in a directed-graph form. Then, a proposed genetic algorithm (GA) solves the matrix form which is transformed from the directed-graph model. Finally, the final matrix, with a calculated maximum profit, can be transformed back to a directed-graph based supply network plan as a reference for planners. The results of the illustrative experiments show that the DGSNP model, compared to current memory module industry practices, determines a convincing supply network planning solution, as measured by total profit.
시장 상황의 변화에 따라 상품의 효율적인 공급을 위해 기업은 한정된 예산 내에서 공급 사슬을 변화시킬 필요가 있다. 또한, 경쟁의 심화로 공급 사슬 내에서의 비용 절감뿐만 아니라 적절한 공급 사슬의 구성을 통해 상품의 정시 배송 등 고객 만족도를 높이는 것은 점점 더 중요한 요소로 고려되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 공급 사슬 확장에 따른 네트워크 재설계 문제를 다루고 있으며 이에 따른 수리 모형을 제안한다. 또한 유전 알고리즘을 이용하여 예산 제한의 변화에 따른 총 가중 거리의 변화를 계산하여 경영진의 의사결정을 도울 수 있는 방법을 모색한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권6호
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pp.91-98
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2023
The rapid increase in the use of new technology known as 'blockchain technologies' has addressed many challenges in different areas and provided benefits to users, in this paper we discuss the field of supply chains, improve confidence and transparency between participants and stakeholders significantly also in this paper we Compare between different blockchain frameworks focusing on most popular frameworks. Moreover, we proposed a model in the supply chain using a blockchain framework, the proposed supply chain model included many different resources that help to exchange information over the network. The proposed model also includes smart contracts that maintain all rules for transactions. using blockchain technology information such as transaction details, time and money are recorded and stored within the system from the beginning of the transaction entry.
Recently, a multi facility, multi product and multi period industrial problem has been widely investigated in Supply Chain Management (SCM). One of the key issues in the current SCM research area involves reducing both production and distribution costs. The purpose of this study is to determine the optimum quantity of production and transportation with minimum cost in the supply chain network. We have presented a mathematical model that deals with real world factors and constraints. Considering the complexity of solving such model, we have applied the genetic algorithm approach for solving this model using a commercial genetic algorithm based optimizer. The results for computational experiments show that the real size problems we encountered can be solved in reasonable time.
Firms seldom survive and prosper solely through their individual efforts. Each firm's performance depends upon the activities and performance of others and hence upon the nature and quality of the direct and indirect relationships a firm develops with its counterparts. Textile companies have tried to improve their organizational competitiveness in order to survive in the digital age global market. The challenge in textile supply chain management is the development of collaboration network which accommodates diverse concerns of various participants while explicitly recognizing interdependencies and promoting effective relationship management. Major contents of the study are as follows. First, ideal collaboration network model from the supply chain of the textile industry is suggested. Second, utilizing the collaboration model, A framework for textile e-marketplaces supply chians is designed to improve customer services and delivery time, to promote information sharing, and shorten product life cycle time. The framework suggested is expected to promote corporate innovation and information sharing, generate infrastructure which provides appropriate communication and operations capabilities for the textile companies.
SCM(Supply Chain Management) is a new approach to satisfy customers via an integrated management for the whole business processes of the manufacturing from the raw material procurement to the product or service delivery to customers. Typically the semiconductor industry is the one whose supply chain network is distributed all over the world, and its manufacturing process has the particular characteristics which has to be considered in the modeling of supply chain. In this paper we suggest the push and pull type supply chain models based on the manufacturing characteristics and their mathematical formulation for the semiconductor industry. Push supply chain model pursuits the high throughput and the balance of the WIP flow, and pull supply chain model does to minimize the total cost of order-based manufacturing, distribution and transportation process in order to meet customer's request appropriately.
본 연구는 국내 모바일폰 산업을 위한 지속가능한 폐쇄루프 공급망 (Sustainable closed-loop supply chain: SCLSC) 네트워크 모델을 제안한다. 제안된 SCLSC 네트워크 모델의 지속 가능성을 위해 경제적, 환경적, 사회적 요인들이 각각 고려된다. 이들 세 가지 요인들은 SCLSC 네트워크 모델의 각 단계에서 고려되는 설비의 구축 및 운영으로부터 발생하는 총비용 최소화, CO2 방출 총량 최소화, 사회적 영향력 최대화를 목표로 한다. 이러한 목표들은 SCLSC 네트워크의 모델링 단계에서 각각 개별적인 목적함수로 고려되어야 하기 때문에 SCLSC 네트워크 모델은 다목적 최적화 문제로 간주할 수 있다. SCLSC 네트워크 모델은 수리모델을 사용하여 표현되며, 혼합형 메타휴리스틱 접근법을 수리모델에 적용하여 그 해를 구한다. 수치실험에서는 제안된 혼합형 메타휴리스틱 접근법의 수행도가 기존의 메타휴리스틱 접근법들의 수행도와 비교된다. 실험결과는 본 연구에서 제안된 혼합형 메타휴리스틱 접근법이 기존의 메타휴리스틱 접근법들과 비교하여 더 뛰어난 수행도를 보여주는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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