Many of logistics-related research in automobile industry has focused on inbound logistics and procurement. Research into outbound logistics is relatively few. As a starting research into outbound logistics in automobile industry, this paper examined its logistics network problems with three aspects - location strategy, inventory strategy and transportation strategy. We proposed alternatives of logistics network design resolution, and presented three practical scenarios based on those alternatives. Based on interview, on-site visit and internal data collection processes, we identified major domestic outbound logistics problems such as redundant logistics bases, inefficient delivery policy, insufficient inventory capacity, inventory stock quality deterioration, inefficient transportation system, and etc. In order to cope with those problems, we proposed such strategic alternatives as introduction of hub-and-spoke system, integration of logistics bases, introduction of (automatic) parking building, diversification of transportation mode, and etc. At the same time, we constructed three practically executable scenarios based on those ideas. The first is "Center Hub" scenario, the second is "Metropolitan Hub" scenario. The third and last scenario is "Regional Consolidation of Warehouses (distribution centers)".
This paper proposes an algorithm which reduces transportation cost while goods are delivered in time in a logistics system. The logistics system assumed in this paper is the system in which multiple cars moves various goods from spatially distributed warehouses to stores. For reducing transportation cost, the car assignment algorithm which allocates goods to minimal cars employs the BF method; routing of each car is modelled as the TSP and is solved by using the genetic algorithm. For evaluating the proposed algorithm, the logistics system is modelled and simulated by using the DEVS formalism. The DEVS formalism specifies discrete event systems in a hierarchical, modular manner. During simulation, each car is modelled as a message and traverses warehouse and stores. When a car arrives at a warehouse or a store, predetermined amount of goods are loaded or unloaded. The arrival time and departure time of cars are analyzed and eventually whether goods are delivered in the desired time bound is verified.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.23
no.54
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pp.27-36
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2000
The problem of discovering association rules is an emerging research area, whose goal is to extract significant patterns or interesting rules from large databases and several algorithms for mining association rules have been applied to item-oriented sales transaction databases. Data warehouses and OLAP engines are expected to be widely available. OLAP and data mining are complementary; both are important parts of exploiting data. Our study shows that data cube is an efficient structure for mining association rules. OLAP databases are expected to be a major platform for data mining in the future. In this paper, we present an efficient and effective algorithm for mining association rules using data cube. The algorithm can be applicable to enhance the power of competitiveness of business organizations by providing rapid decision support and efficient database marketing through customer segmentation.
This paper focuses on the frozen storage warehouse located in Busan area, and it is because Busan is the most dense area in Korea. Busan is a port city, and almost all of the frozen refrigerated cargo imported from abroad is concentrated. By taking advantage of its strength as a fishery industry as well as importing, Busan is building the largest international fishery logistics base in Northeast Asia and plays an important role in the export of refrigerated cargo is. Therefore, although the freezing and chilling facilities seem to be developed with the latest technology, the reality is not so. Most of them are functioning as a warehouse, that is, a storage function, and a considerable number of refrigerated warehouses are in a state of aging. Therefore, in this paper, the facility and function restructuring of the freezing storage warehouse have been set as a solution task, and the introduction of the cold chain system containing the latest smart technology has been proposed as a solution.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.7
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pp.39-44
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2019
Data integration technology is one of the key elements in building data warehouses or big data, and is used to combine data from multiple sources and provide an integrated view to users. Traditionally, the performance of data integration uses a handed-code approach or a tool-based approach that utilizes data integration tools such as ETL. There is a debate about which methods are efficient. This study is conducted to give practitioners preparing for a data integration project an insight into how to perform data integration. This paper examines the views of experts on the controversy over the adoption of ETL tools that have been on the agenda of the data integration area for over a decade.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.9
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pp.185-190
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2021
The article is assigned to a prelude to the joke of effective pedagogical technologies in professional education in the minds of її continuity. Analyzed the definitions "innovation", "technology", "pedagogical technology", "Innovation pedagogical technology". Blocks have been added, which are stored in innovation processes in the light. The significant role of innovation in education is stated. Presented warehouses pedagogical technologies: conceptual, conceptual-processual and professional. The purpose of introducing innovative technologies into the educational process of vocational education institutions has been clarified. The reasons for finding and implementing innovative pedagogical technologies in education are analyzed.
Hilal, Anwar;Zamani, Abu Sarwar;Ahmad, Sultan;Rizwanullah, Mohammad
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.4
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pp.209-213
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2021
Data mining is the application of specific algorithms for extracting patterns from data and KDD is the automated or convenient extraction of patterns representing knowledge implicitly stored or captured in large databases, data warehouses, the Web, other massive information repositories or data streams. Data mining can be used for decision making in educational system. But educational institution does not use any knowledge discovery process approach on these data; this knowledge can be used to increase the quality of education. The problem was happening in the educational management system, but to make education system more flexible and discover knowledge from it huge data, we will use data mining techniques to solve problem.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.1
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pp.209-218
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2022
Today, with the development of the Internet and mobile technology, consumers' purchasing patterns have shifted from offline to online. In addition, due to the recent COVID-19, online purchases have significantly increased, and accordingly, the courier industry for logistics delivery has also grown significantly. Various logistics robots are being operated in many industrial and can reduce the labor intensity and physical and mental fatigue of workers. However, if the logistics robot does not properly recognize the people or environment around it, it can lead to a serious accident. We conducted that how logistics robots can perform safe work in a working environment such as a logistics warehouse through the application of ISO/DIS 21448 (SOTIF) to autonomous logistics transport robots. This result is expected to contribute to the operation of unmanned logistics warehouses using AGV.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.01a
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pp.464-469
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2001
CRM(Customer Relationship Management : CRM) is an advanced marketing supporting system which analyze customers\` transaction data and classify or target customer groups to effectively increase market share and profit. Many engines were developed to implements the function and those for classification and clustering are considered core ones. In this study, an improved clustering method based on SOM(Self-Organizing Maps : SOM) is proposed. The proposed clustering method finds the optimal number of clusters so that the effectiveness of clustering is increased. It considers all the data types existing in CRM data warehouses. In particular, and adaptive algorithm where the concepts of degeneration and fusion are applied to find optimal number of clusters. The feasibility and efficiency of the proposed method are demonstrated through simulation with simplified data of customers.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.12
no.12
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pp.38-44
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1995
This paper presents a method to measure the position and orientation of a Cylindrical Object(unknown the eiameter and length) lying on a floor, using a camera. The two extreme cross section of the cylinder will be viewed as distorted ellipese or circular are, while its limb edge will be shown as two straight lines. The diameter of the cylinder is determined from the geometric properties of the two straight lines, which in turn provides information regarding the length of the cylinder. From the 3-dimensional measurement, the 3D coordinates of the center points of the two extreme cross sections are determined to give the position and orientation of the cylinder. This method is used for automated pick-and-place operations of cylinder, such as sheet coils, or drums in warehouses.
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