This research fundamentally deals with an analysis of service level for a multi-level inventory distribution system which is consisted of a central distribution center and several branches being supplied stocks from the distribution center, Under continuous review policy, the distribution center places an order for planned order quantity to an outside supplier, and the order quantity is received after a certain lead time. Also, each branch places an order for particular quantity to its distribution center, and receives the order quantity after a lead time. In most practical distribution environment, demands and lead times are generally not fixed or constant, but variable. And these variabilities make the analysis more complicated. Thus, the main objective of this research is to suggest a method to compute the service level at each depot, that is, the distribution center and each branch with variable demands and variable lead times. Further, the model will give an idea to keep the proper level of safety stocks that can attain effective or expected service level for each depot.
This research fundamentally deals with an analysis of service level for a multi-level inventory distribution system which is consisted of a central distribution center and several branches being supplied stocks from the distribution center, Under continuous review policy, the distribution center places an order for planned order quantity to an outside supplier, and the order quantity is received after a certain lead time. Also, each branch places an order for particular quantity to its distribution center, and receives the order quantity after a lead time. In most practical distribution environment, demands and lead times are generally not fixed or constant, but variable. And these variabilities make the analysis more complicated. Thus, the main objective of this research is to suggest a method to compute the service level at each depot, that is, the distribution center and each branch with variable demands and variable lead times. Further, the model will give an idea to keep the proper level of safety stocks that can attain effective or expected service level for each depot.
It an inventory control system, the demand over time are often assumed to be independently identically distributed (i. i. d.). However, the demands may well be correlated over time in many situations. The estimation of reorder points is not simple for correlated demands with variable lead time. In this paper, a general class of autoregressive and moving average processes is considered for modeling the demands of an inventory item. The first four moments of the lead-time demand (L) are derived and used to approximate the distribution of L. The reorder points at given service level are then estimated by the three approximation methods : normal approximation, Charlier series and Pearson system. Numerical investigation shows that the Pearson system and the Charlier series performs extremely well for various situations whereas the normal approximation show consistent underestimation and sensitive to the distribution of lead time. The same conclusion can be reached when the parameters are estimated from the sample based on the simulation study.
The main objective of this research is to develop a model to select the optimal input service level for a distribution center - multi branch inventory distribution system. With the continuous review policy, the distribution center places an order for specific order quantity to an outside supplier, and the order quantity is replenished after a certain lead time. Also, each branch places an order for particular order quantity to the distribution center to satisfy the customer demands, and receives the replenishment after a lead time. When an out of stock condition occurs during an order cycle, a backorder is placed to the upper level to fill the unfilled demands. With these situation, variable demand and variable lead time are used for better industrial practice. Further, actual lead times with a generic lead time distribution are used in developing the control model. Under the actual lead time model, the customer service measures actually attained for the distribution center and each branch are explained as the effective customer service measures. Thus, throughout the optimal control (using computer search procedures), we can select the optimal input service levels for the distribution center and each branch to attain the effective service level for each branch which is consistent with the goal level of service for each branch. At the same time, the entire distribution system keeps minimum inventories.
The main objective of this research is to develop the optimal control method for a Distribution Center - multi Branch inventory distribution system. With the continuous review policy, the distribution center places an order for specific order quantity to an outside supplier, and the order quantity is replenished after a certain lead time. Also, each branch places an order for particular order quantity to the distribution center to satisfy the customer demands, and receives the replenishment after a lead time. When an out of stock condition occurs during an order cycle, a backorder is placed to the upper level to fill the unfilled demands. With these situation, variable demand and variable lead time are used for better industrial practice. Futher, actual lead times with a generic lead time distribution are used in developing the control model. Under the actual lead time model, the customer service measures actually attained for the distribution center and each branch are explained as the effective customer service measures. Thus, throughout the optimal control (using computer search procedures), we can set the desired service levels for the distribution center and each branch to produce the effective service level for each branch which is consistent with the goal level of service for each branch. At the same time, the entire distribution system keeps minimum inventories.
The main objective of this research is to develop a model to select the optimal input service level for a distribution center-multi branch inventory distribution system. With the continuous review policy, the distribution center places an order for specific order quantity to an outside supplier, and the order quantity is replenished after a certain lead time Also, each branch places an order for particular order quantity to the distribution center to satisfy the customer demands, and receives the replenishment after a lead time. When an out of stock condition occurs during an order cycle, a backorder is placed to the upper level to fill the unfilled demands. With these situation, variable demand and variable lead time are used for better industrial practice. Further, actual lead times with a generic lead time distribution are used in developing the control model. Under the actual lead time model, the customer service measures actually attained for the distribution center and each branch are explained as the effective customer service measures. Thus, throughout the optimal control (using computer search procedures), we can select the optimal input service levels for the distribution center and each branch to attain the effective service levels for each branch which is consistent with the goal level of service for each branch. At the same time, the entire distribution system keeps minimum inventories.
In this paper, we determine optimal reduction in the lead time and setup cost for some stochastic inventory models. And we propose more general model that allow the backorder rate as a control variable. We first assume that the lead time demand follows a normal distribution. And we assume that the backorder rate is dependent on the length of lead time through the amount of shortages. The stochastic models analyzed in this paper are the classical continuous and periodic review policy models with a mixture of backorders and lost sales. For each of these models, we provide a sufficient conditions for the uniqueness of the optimal operating policy. We also develop algorithms for solving these models and provide illustrative numerical examples.
This study investigates a 12 month-lead predictability of PNU Coupled General Circulation Model (CGCM) V1.1 hindcast, for which an oceanic data assimilated initialization is used to generate ocean initial condition. The CGCM, a participant model of APEC Climate Center (APCC) long-lead multi-model ensemble system, has been initialized at each and every month and performed 12-month-lead hindcast for each month during 1980 to 2011. The 12-month-lead hindcast consisted of 2-5 ensembles and this study verified the ensemble averaged hindcast. As for the sea-surface temperature concerns, it remained high level of confidence especially over the tropical Pacific and the mid-latitude central Pacific with slight declining of temporal correlation coefficients (TCC) as lead month increased. The CGCM revealed trustworthy ENSO prediction skills in most of hindcasts, in particular. For atmospheric variables, like air temperature, precipitation, and geopotential height at 500hPa, reliable prediction results have been shown during entire lead time in most of domain, particularly over the equatorial region. Though the TCCs of hindcasted precipitation are lower than other variables, a skillful precipitation forecasts is also shown over highly variable regions such as ITCZ. This study also revealed that there are seasonal and regional dependencies on predictability for each variable and lead.
In this paper, a longitudinal control of the lead vehicle for a platoon in IVHS Regulation Layer is proposed. The backstepping method has been used for the controller design. This method has an advantage in that its stability need not be proven since the controller is designed based on the Lyapunov Function. The control object is that the lead vehicle tracks a reference velocity and maintains a safe distance between the inter-platoons while the followers are keeping the speed of the lead vehicle of a platoon. The coordinate of system is transformed to a new coordinate system for its convenience to design controller. The new coordinate system is composed of error and new error variable. The error is the difference between the safe distance and the actual distance of inter-platoons. A new error variable is the difference between the velocity of vehicle and the estimated state of a system operated by the virtual input. The Lyapunov function is obtained based on the variables of new coordinate system. In the computer simulation, several cases have been studied such as when the lead vehicle is tracking the optimal speed. or a lead vehicle of the following platoon tracks the velocity of the previous platoon while maintaining a safe distance. Also a nonlinear engine time constant case has been investigated. All the simulation results show that the designed controller satisfies the control object sufficiently.
Safety stocks constitute one of the major means of dealing with the uncertainties associated with variation in demand and lead time. Adeguate safety facilitate production activities and help to assure customers if good service on the other hand, carrying safety storks ties up working capital on goods that sit idle. The major problem of safety stocks management thus of consists of trying to achieve an optimal balance between the other carrying cost and the costs of stock shortage. Therefore, this study aims to find safety stock level of the fixed reorder quantity system and the fixed reorder cycle system of minimizing total cost when both demand and lead time are variable. (The distribution of demand and lead time is a mere assumption that follows the normal distribution) The results can be summarized as follows. i) Safety factor on the safety stock is determined by carrying cost and the costs of stock shortage: An optimal safety stick=the costs of stork shortage($C_s$) (the carrying cost($C_h$)+the costs of stock storage($C_s$). ii) The safety stock level of the fixed reorder quantity system is ($a{\;}_p\sqrt{L}{\sigma}$) under uncertainties. iii) The safety stock level of the fixed reorder cycle system is ($a{\;}_p\sqrt{R+L{\sigma}}$) under uncertain demand and constant lead time. ($a{\;}_p\sqrt{L{\sigma}_d{\;^2+{\mu}^2L{\sigma}^2}$) under demand and lead time uncertainties.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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