Vendor-managed inventory(VMI) is a supply chain strategy to improve the inventory turnover and customer service in supply chain management. Unfortunately, many VMI programs fail because they simply transfer the transactional aspects of placing replenishment orders from customer to vendor. In fact, such VMI programs often degrade supply chain performance because vendors lack capability to plan the VMI operations effectively in an integrated way under the dynamic, complex, and stochastic VMI supply chain environment. This paper presents a decision support system, termed DSSV, for VMI in the retail supply chain. DSSV supports the market forecasting, vendor's production planning, retailer's inventory replenishment planning, vehicle routing, determination of the system operating parameter values, retailer's purchase price decision, and what-if analysis. The potential benefits of DSSV include the provision of guidance, solution, and simulation environment for enterprises to reduce risks for their VMI supply chain operations.
As to more efficiently manage the inventory in the retail supply chain and to meet the customer demand in a timely manner, vendor-managed inventory (VMI) has been widely accepted, which manages inventory in the retail supply chain via sharing information and collaborating with the retailers. Applying VMI generates vendor-managed inventory/distribution problem (VMIDP), which involves inventory management for both the vendor and the retailers, and the design of vehicle routes for delivery, to minimize the total operating cost in the supply chain. In this paper, we suggest a mixed integer programming (MIP) model to obtain the optimal solution for VMIDP in a two-echelon retail supply chain, and develop an efficient heuristic based on the operating principles of the MIP model. To evaluate the performance of the heuristic, its solution was compared with the one of the MIP model on a total of twenty seven test problems. As a result, the heuristic found optimal solutions on seven problems in a significantly reduced time, and generated a 4.3% error rate of total cost in average for all problems. The heuristic is applied to the case problem of the local famous franchise company together with GIS, showing that it is capable of providing a solution efficiently in a relatively short time even in the real world situation.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.9
no.2
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pp.556-563
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2008
One of the most important issues of managing a supply chain is to determine the inventory level whenever shortage is permitted and vendor is responsible fur management of the both buyer and supplier's inventory. We present two vendor managed inventory models in the form of two-echelon supply chain models for: 1) one buyer-one supplier problem, and 2) two buyers- one supplier problem. We assume that shortage is permitted. The proposed methods of this paper provides a simple condition, which makes it easy to decide when and how vendor managed inventory model costs less than traditional one. The paper is supported with some numerical examples to show the implementation of the proposed methods.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.40
no.4
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pp.105-111
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2017
Vendor Managed Inventory is a well-known vendor-retailer coordination approach in supply chain management where the vendor manages inventory of the retailer and determines the order interval and order quantity for the retailer. To consider practical situation, the upper limit of inventory for the retailer is set. If the inventory level for the retailer exceeds the upper limit, then the penalty cost is charged to the retailer. Furthermore, maximum allowable inventory level is set for the vendor to prevent the vendor from keeping much inventory. Single-vendor multi-retailer supply chain model with upper limit of inventory for vendor and retailers is studied. All the retailers' are assumed to have the common cycle time, and a vendor manages retailers' inventory and replenishes products. The mathematical formulation is introduced to minimize the total cost including the penalty cost violating the upper limit of inventory for retailers with the constraint of maximum allowable inventory level. The solution procedure based on Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions is derived. KKT conditions are often applied to find an optimal solution of nonlinear programming problem with constraints. An illustrative example is used to show the application of the proposed solution procedure. Furthermore, sensitivity analysis is done to find out the relationship between maximum allowable inventory level and other values such as order quantity, the number of shipment, vendor's cost, retailer's cost, and total cost. As maximum allowable inventory level decreases, the number of shipment decreases but total cost increases. Order quantity has the trend of decline and is affected by the number of shipment.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.32
no.4
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pp.382-392
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2006
Vendor-managed inventory policy(VMIP) is a supply-chain initiative where the supplier is authorized to manage inventories of items at retail locations. In VMIP, the supplier monitors sales and stock information at retail locations and makes decisions of inventory replenishment and transportation simultaneously. VMIP has been known as an effective supply chain strategy that can realize many of benefits obtainable only in a fully integrated supply chain. However, VMIP does not always lead to lower the supply chain cost. It sometimes generates the total supply chain cost higher than the traditional retailer-managed inventory policy (RMIP). In this paper, we perform a comparison study on RMIP and VMIP in the retail supply chain which consists of a single supplier and a number of retailers. We formulate mixed integer programming models for both RMIP and VMIP with vehicle routing problems and perform computational experiments on various test problems. Furthermore, we derive the conditions which guarantee the dominant position for VMIP with respect to total supply chain cost in the simple retail supply chain.
Recently, Vendor Managed Inventory(VMI) has been commonly recognized as one of the supply chain application that delivers clear value to the sectors of electic & electronic components. VMI is a process in which a supplier generates orders for its distributor based on demand information sent by the distributor. VMI is providing the benefits of smoother demand, lower inventories(work in process, safety stock) and reduced costs. This study focused on improvement of safety level inventory efficiency by VMI. The results indicated that VMI allowed the company to serve its customers more surely and efficiently.
Purpose - This study reviews the past studies that have researched Vendor Managed Inventory (VMI) as a well-known supply chain collaboration program. The main goals of this study are to figure out how VMI brings significant benefits to the supply chain system and suggest additional areas that future studies would address to discover the true nature of VMI. Research design, data, methodology - This study conducts literature reviews on numerous studies that have researched VMI. The past studies are classified in terms of several main issues that have been commonly addressed by many researchers. This study also identifies three key collaborative features of VMI, which possibly explain why VMI improves the supply chain performance. Results - This study finds out that most past studies focused on a limited research issues about VMI. Many researchers have considered integrated decision making and information sharing to be key features that enables VMI to improve the supply chain performance. Conclusions - Based on the findings from the literature review, this study suggests that future studies on VMI take account of new research issues and pay attention to cost payment that researchers have rarely addressed.
Vendor Managed Inventory(VMI) is a distribution channel system where the inventory at the retailer is monitored and managed by the manufacturer or vendor. By pushing the decision making responsibility further up the supply chain and centralizing the replenishment decision, the vendor can help the entire supply chain be more competitive. The purpose of this research is to explore the factors influencing the adoption of VMI by Korean manufacturers. This research proposes the IT readiness, operating cost, and information sharing as antecedents of burden for VMI, and collected the survey responses from the small-to-medium manufacturers. The statistical results indicate that only the operating cost has a significant impact on the adoption of VMI. However it has also been found that the IT readiness and information sharing have a significant effect on the operating cost. Thus indirectly influence the adoption of VMI. As a conclusion, the academic and practical implications of these findings are discussed.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.11a
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pp.661-664
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2006
Under a VMI (Vendor Managed Inventory) system, the vendor holds a certain level of control over not only inbound replenishment decisions on stocking but also outbound re-supply decisions. In this situation, vendor faces a better opportunity to synchronize the inventory and transportation decisions. However, shipment consolidation can reduce transportation expenses, but delivery time about the customer comes to be long and a customer service is fallen. Thus, a stock and transportation decision must consider this correlation. This study look into the relevant literature and suggest about further research direction.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.34
no.4
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pp.425-432
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2008
While the Vendor-Managed Inventory(VMI) is a convenient inventory replenishment policy for the customer company, the supplier usually bears the burden of higher inventory and urgent shipments to avoid shortage. Recently some manufacturers begin to fix the production schedule for the next few days (such as three days). Utilizing that information can improve the efficiency of the VMI. In this study, we present a myopic optimization model using a mixed inter programming; and a heuristics algorithm. We compare the performance of the two proposed methods with the existing (s, S) reorder policy. We consider the total cost as the sum of transportation cost and inventory cost at the customer's site. Numerical tests indicate that the two proposed methods significantly reduce the total cost over the (s, S) policy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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