An effective methodology is reported for the optimal design of multisite batch production/transportation and storage networks under uncertain demand forecasting. We assume that any given storage unit can store one material type which can be purchased from suppliers, internally produced, internally consumed, transported to or from other plant sites and/or sold to customers. We further assume that a storage unit is connected to all processing and transportation stages that consume/produce or move the material to which that storage unit is dedicated. Each processing stage transforms a set of feedstock materials or intermediates into a set of products with constant conversion factors. A batch transportation process can transfer one material or multiple materials at once between plant sites. The objective for optimization is to minimize the probability averaged total cost composed of raw material procurement, processing setup, transportation setup and inventory holding costs as well as the capital costs of processing stages and storage units. A novel production and inventory analysis formulation, the PSW(Periodic Square Wave) model, provides useful expressions for the upper/lower bounds and average level of the storage inventory. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem can be reduced to two sub-problems. The first yields analytical solutions for determining lot sizes while the second is a separable concave minimization network flow subproblem whose solution yields the average material flow rates through the networks for the given demand forecast scenario. The result of this study will contribute to the optimal design and operation of large-scale supply chain system.
A ship scheduling model is presented for the raw material transportation problem with yard storage constraints in a steel mill. The problem is formulated as 0, 1 mixed integer programming considering such constraints as loading port conditions, ship size and hold capacity, unloading conditions, and yard storage space. In addition, inventory related constraints including safety stock are taken into consideration to support the continuous operations of steel making process. The proposed model has been implemented and applied successfully to a real world problem, and its results show the improvement of performance compared to the traditional method. For example, the arrival dates of ships are determined satisfying the constraints. The total inventory level is minimized at the stock yard as a result. Also, the safety inventory level is always kept at the planning stage, and the standard deviation of total inventory level is reduced significantly. Further research is expected to develop efficient heuristics to have a better response time for even larger scale problems.
In almost all of the organizations, the cost for acquiring and maintaining the inventory takes a considerable portion of the management budget, and thus a certain constraint is set upon the budget itself. The previous studies on inventory control for each item that aimed to improve the fill rate, backorder, and the expenditure on inventory are fitting for the commercially-operated SCM, but show some discrepancies when they are applied to the spare parts for repairing disabled systems. Therefore, many studies on systematic approach concept considering spare parts of various kinds simultaneously have been conducted to achieve effective performance for the inventory control at a lower cost, and primarily, METRIC series models can be named. However, the past studies were limited when dealing with the probability distributions for representing the situation on demand and transportation of the parts, with the (S-1, S) inventory control policy, and so on. To address these shortcomings, the Continuous Time Markov Chain (CTMC) model, which considers the phase-type distributions and the (s, Q) inventory control policies to best describe the real-world situations inclusively, is presented in this study. Additionally, by considering the cost versus the system availability, the optimization of the inventory level, based on this model, is also covered.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.13
no.1
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pp.47-47
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1988
Rapid globalization of production and marketing functions makes choice of international transportation mode of great importance. In this paper, transportation mode is characterized by two factors, mean and variability of transportation lead time. We developed a simple mathematical model to estimate the relative impact of mean lead time, lead time variance and demand variance on the required average inventory level under specified service rates.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.1
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pp.163-173
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2015
In this paper, it shows optimal inventory level of bicycle sharing service terminal by maintaining the lowest costs. As the interest to environment and exhaustion of resource increases globally, investment to sustainable transportation increases around advanced countries and interest to efficient transportation, managing and consuming of vehicle increases also. Vehicle sharing service is a model of rental car where customer rent cars for short periods of time often by the hour and its users are increasing for the reason that it is more convenient than car rent. In addition, bicycle sharing service is one of the major parts in vehicle sharing program and many of country are already managing it. This paper proposes optimal inventory levels of vehicle sharing service's terminal by using simulation calculating operation costs of vehicle sharing service.
This study proposes a fuzzy inventory model for managing large-scale production, incorporating cost considerations. The model accounts for two types of expenditure scenarios-parametric and exponential. Uncertainty surrounds holding costs, setup costs, and demand rates. The approach considers a supply chain system with a complex manufacturing process, factoring in transportation costs based on the quantity of goods and distance between the supplier and retailer. The initial crisp model is then transformed into a fuzzy simulation, incorporating specific fuzzy variables affecting inventory costs. The proposed method significantly reduces overall inventory costs for the entire supply chain. Retailer demand is linked to inventory levels, and vendor/distributor storage deteriorates over time. The fuzzy condition assumes hexagonal variables for all associated factors. The study employs the signed distance method for defuzzification to determine the optimal order quantity with hexagonal fuzzy numbers. Mathematical examples are provided to illustrate the practicality of the proposed approach.
Purpose - This study investigates whether the inventory levels of Korean manufacturing firms increased or decreased from 2000 to 2019. We also explore the relationship between inventory levels and firm performance. Design/methodology/approach - We use panel data on KOSPI-listed firms in the manufacturing industry. We measure days in inventory as a proxy for inventory levels, and firm performance is measured by return on assets, return on sales, and EBITDA ratio. The panel data regression method is employed in our analysis. Findings - We find that days in inventory of Korean manufacturing firms significantly increased from 2000 to 2019, especially for raw materials and finished goods inventory. In addition, while days in inventory of large- and medium-sized firms were less than those of small-sized firms, the change in days in inventory of large- and medium-sized firms was positively significant over time. Moreover, the increase in days in inventory was more prevalent among industries related to foods, clothes, chemicals, and transportation. Finally, we show that the days in inventory are negatively related to firm performance. Research implications or Originality - While the Korean manufacturing industry has enormously grown over the last 20 years and managing inventory is critical in the manufacturing industry, our findings counter-intuitively show that the days in inventory of the Korean manufacturing industry had been gradually increased. We speculate that the increase in days in inventory is due to the Korean manufacturing firms' heavy reliance on global supply chains.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.24
no.1
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pp.157-165
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1998
This paper considers the single-product production and transportation problem with discrete time, dynamic demand and finite time horizon, an extension of classical dynamic lot-sizing model. In the model, multiple freight container types are allowed as the transportation mode and each order (product) placed in a period is shipped immediately by containers in the period. Moreover, each container has type-dependent carrying capacity restriction and at most one container type is allowed in each shipping period. The unit freight cost for each container type depends on the size of its carrying capacity. The total freight cost is proportional to the number of each container type employed. Such a freight cost is considered as another set-up cost. Also, it is assumed in the model that production and inventory cost functions are dynamically concave and backlogging is not allowed. The objective of this study is to determine the optimal production policy and the optimal transportation policy simultaneously that minimizes the total system cost (including production cost, inventory holding cost, and freight cost) to satisfy dynamic demands over a finite time horizon. In the analysis, the optimal solution properties are characterized, based on which a dynamic programming algorithm is derived. The solution algorithm is then illustrated with a numerical example.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.6
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pp.537-544
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2004
An effective methodology is reported for determining the optimal lot size of batch processing and storage networks which include uncertain demand forecasting. We assume that any given storage unit can store one material type which can be purchased from suppliers, internally produced, infernally consumed, transported to or from other sites and/or sold to customers. We further assume that a storage unit is connected to all processing and transportation stages that consume/produce or move the material to which that storage unit is dedicated. Each processing stage transforms a set of feedstock materials or intermediates into a set of products with constant conversion factors. A batch transportation process can transfer one material or multiple materials at once between sites. The objective for optimization is to minimize the probability averaged total cost composed of raw material procurement, processing setup, transportation setup and inventory holding costs as well as the capital costs of processing stages and storage units. A novel production and inventory analysis formulation, the PSW(Periodic Square Wave) model, provides useful expressions for the upper/lower bounds and average level of the storage inventory. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem can be reduced to two sub-problems. The first yields analytical solutions for determining lot sires while the second is a separable concave minimization network flow subproblem whose solution yields the average material flow rates through the networks for the given demand forecast scenario. The result of this study will contribute to the optimal design and operation of the global supply chain.
The value of time in freight transportation describes the importance of goods during transport and shows the direction of efficient logistic management having inventory cost in transporting The value of time differs from class to class in freight transportation. It is due to the differences of shipper's willingness to Pay for time saving. In this research the value of time in intercity freight transportation of manufacturers in Korea was estimated as follows: first, the Perception factors which were the important criteria of shippers for choosing truck were sampled. second, the shippers were classified into three homogeneous classes. third, the value of time of each class was estimated by using multinominal logit model. The results of this research showed that the value of time in freight transportation was different from every class, that the shipper had to Pay 1,680 won for saving one hour Per each shipment, and that the inventory cost in transporting occupied 9.54% in the mean freight Price.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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