Logistics outsourcing businesses consist of the three main stages of bidding, contracting, and operations. This study focuses on the impacts of factors in the logistics outsourcing stages on outsourcing performance. Key factors in each stage may have direct influences on logistics partnerships and performance. Also, factors of each stage may impact the factors of subsequent stages. The relationships were examined using a structural equation model and verified by PLS (partial least square)-SEM methodology. Study results were as follows. First, the uncertainty of the shipper in the bidding phase affects the flexible contract in the contracting phase, and thus, affects the satisfaction of the logistics outsourcing services. Second, the uncertainty of the shipper in the bidding phase affects operations through contracts, and positively affects logistics outsourcing satisfaction through trust and cooperation.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2018.05a
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pp.292-293
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2018
The purpose of this study is to find out the requirements for pushing the existing stick-build method modularly in the bidding stage and use it as a basic research to quickly determine whether to apply the bidding stage modularity.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.4
no.4
s.16
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pp.192-200
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2003
The object of this research is to develop a computerized algorithm of cost estimation method to forecast the total construction cost in the bidding stage by the historical and elemental work cost data. Traditional cost models to prepare Bill of Quantities in the korea construction industry since 1970 are not helpful to forecast the project total cost in the bidding stage because the BOQ is always constant data according to the design factors of a particular project. On the contrary, statistical models can provide cost quicker and more reliable than traditional ones if the collected cost data are sufficient enough to analyze the trends of the variables. The estimation system considers non-deterministic methods which referred to as the 'Monte Carlo simulation. The method interprets cost data to generate a probabilistic distribution for total costs from the deficient elemental experience cost distribution.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.6
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pp.851-863
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2023
The mandatory use of BIM(Building Information Model) in larger Korean public construction projects necessitates participants to have a comprehensive understanding of the relevant procedures and technologies, especially during the bidding stage. However, most small and medium-sized construction and engineering companies possess limited BIM proficiency and understanding. This hampers their ability to recognize bidding requirements and make informed decisions. To address this challenge, our study introduces a method to gauge the complexity of BIM requirements in bidding documents. This is achieved by integrating a morphological analyzer, which encompasses BIM bidding terminology, with a deep learning model. We investigated the effects of the parameters in our proposed deep learning model and examined its predictive validity. The results revealed an F1-score of 0.83 for the test data, indicating that the model's predictions align closely with the actual BIM performance challenges.
Park, Yong-Gi;Park, Jong-Bae;Roh, Jae-Hyung;Kim, Hyeong-Jung;Shin, Jung-Rin
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.3
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pp.509-516
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2011
This paper studies a novel method to find the profit-maximizing Nash Equilibriums in allocating generation quantities with consideration of ramp-rates under competitive market environment. Each GenCo in a market participates in a game to maximize its profit through competitions and play a game with bidding strategies. In order to find the Nash equilibriums it is necessary to search the feasible combinations of GenCos' strategies which satisfy every participant's profit and no one wants various constraints. During the procedure to find Nash equilibriums, the payoff matrix can be simplified as eliminating the dominated strategies. in each time interval. Because of the ramp-rate, generator's physically or technically limits to increase or decrease outputs in its range, it can restrict the number of bidding strategies of each generator at the next stage. So in this paper, we found the Nash Equilibriums for multi-stage generation allocation game considering the ramp-rate limits of generators. In the case studies, we analyzed the generation allocation game for a 12-hour multi-stage and compared it with the results of dynamic economic dispatch. Both of the two cases were considered generator's ramp-rate effects.
International conference on construction engineering and project management
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2011.02a
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pp.534-541
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2011
Risk evaluation approaches for bidding on international construction projects are typically partitioned into three stages: country selection, project classification, and bid-cost evaluation. However, previous studies are frequently under attack in that they have several crucial limitations: 1) a dearth of studies about country selection risk tailored for the overseas construction market at a corporate level; 2) no consideration of uncertainties for input variable per se; 3) less probabilistic approaches in estimating a range of cost variance; and 4) less inclusion of covariance impacts. This study thus suggests a three-staged risk evaluation model to resolve these inherent problems. In the first stage, a country portfolio model that maximizes the expected construction market growth rate and profit rate while decreasing market uncertainty is formulated using multi-objective genetic analysis. Following this, probabilistic approaches for screening bad projects are suggested through applying various data mining methods such as discriminant logistic regression, neural network, C5.0, and support vector machine. For the last stage, the cost overrun prediction model is simulated for determining a reasonable bid cost, while considering non-parametric distribution, effects of systematic risks, and the firm's specific capability accrued in a given country. Through the three consecutive models, this study verifies that international construction risk can be allocated, reduced, and projected to some degree, thereby contributing to sustaining stable profits and revenues in both the short-term and the long-term perspective.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.23
no.1
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pp.16-27
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2022
This study analyzed both the legal system regarding fair trade and the types of unfair trade in the construction industry. Then, it derived the factors with which to evaluate the level of fairness. These factors were classified by each type of participant in the construction industry, such as general contractors and subcontractors, and each construction stage, such as bidding, contracting, and construction. The perceived fairness level of factors was analyzed using a survey of 238 employees of general contractors and subcontractors. Next, the study developed a fairness index for the construction industry. The index showed that subcontractors perceived the level of fairness more negatively than general contractors, but both perceived the construction stage of the industry as having the lowest level of fairness. General contractors perceived the bidding and contracting stages as having the highest fairness levels, and subcontractors perceived the contracting stage as having the highest level of fairness. The developed fairness index identified the evaluation factors that need improvement and the fairness level perceived by each type of participant at each stage of construction. The results of this study can contribute to establishing measures that improve the level of fairness in the construction industry.
This paper is a study on validation model that can verify the arrangement of equipment constituting offshore plant using system engineering approach in offshore plant tender stage. In order to design offshore plant topside maintenance equipment, topside layout verification should be preceded. However, there are many errors in the bidding stage due to the FEED results that are not perfect, the verification can not be performed sufficiently due to the limitation of the bidding period and others reasons. Therefore, we propose a validation model that can effectively verify the equipment layout within a limited condition by simplifying the main process in the system engineering process, which is a multidisciplinary approach, and confirmed through the Functional Deployment Model. Also, we verified the validation model for topside equipment deployment through case studies.
The bidding phase for logistics outsourcing services is critical for both shippers and logistics companies. According to the logistics bidding phase, the shipper should provide logistics operation information to logistics companies to resolve uncertainty. In addition, the logistics company can win the contract volume that was placed in the bid by expressing their experience and know-how, and proposing to share the risks and benefits of the shipper's logistics operation. Therefore, it is necessary to examine the factors that can be identified during the bidding phase for logistics outsourcing and how these factors affect the satisfaction of logistics outsourcing services. Based on the factors identified in the preceding studies on logistics outsourcing partnership factors and those on logistics outsourcing determinants, a survey was conducted on experts engaged in logistics companies, performing logistics for domestic shippers and analyzed using Smart-PLS. This study presents the following implications. First, in the logistics bidding phase, the shipper should provide its logistics operation information to logistics firms to resolve uncertainties. Details An in-depth explanation of the operation details will be presented via the bidding presentation, and on-site tours of manufacturing plants and logistics centers should also be carried out if necessary. Second, in the bidding phase, logistics companies should appeal through proposals to their competitiveness, such as experience and knowledge of the logistics of the shipper, and also consider alliances with other logistics companies to supplement their insufficient logistics services. Third, logistics companies should make proposals to share profits and risks through logistics outsourcing during the bidding phase, propose accepting risks from environmental uncertainties of the shipper within its capacity to an acceptable extent, and share the benefits of carrying out the shipper's logistics.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.8
no.2
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pp.109-117
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2007
The construction environment has the trend of oversizing and professionalizing, the increase of the construction period, and the risk factors and the uncertain factors which are important in the construction bid. The misunderstanding and the lack of knowledge of the subcontractor result in the decrease of the profit or the deficit. In conclusion, these are supposed to give the financial burden to the subcontractor. So, it is very important to predict the construction preparation cost calculation by the risk factors in the bidding stage and to calculate the bid unit cost considering the target profit of the subcontractor in the process of the mutual agreement and performance of the contract. In these points of view, this study analyzes how the importance of the risks influencing the bidding cost calculation affect the construction cost, and this analysis can be used as the basic data to establish the suitable bid strategy of the subcontractor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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