Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.22
no.50
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pp.293-302
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1999
This paper presents an efficient reengineering technique for the logistics process innovation which is the foundation of supply-chain management. Based on consulting experience on the domestic manufacturing firms, this paper provides promotion step for logistics innovation and six reengineering points including check system for customer's credit limit, check system of real-time inventory information, automatic system for sequential production plan, automatic order-release system, automatic packing system, and happy-call system for order-forward information. For each reengineering point, application cases in domestic industry are also presented.
This paper classifies and defines the infrastructure factors required to performance various logistics activities in domestic logistics centers as base facility, logistics facility, logistics equipment and operation system. The classification of infrastructure factors in this research provide the standard to be able to identify which infrastructure influence on logistics activities directly or indirectly. Also, this paper reviews Korean industrial Standards('KS') related to logistics center and then suggests the reformation of KS reflected on the logistics activities and infrastructures with field-study(321 domestic centers) and advisory meeting1). This review and suggestion can increase the low awareness and use of KS. Lastly, this paper can contribute to increase the effective of logistics centers' plan and operation by providing the improvement direction of KS regarding to logistics centers.
In automobile company it is needed to establish the collaborative relationship between the assembly company and the part manufacturing company. In this paper we established the improvement for the procurement logistics and logistics in assembly company and thus we derived the near optimal procurement cycle through the simple EXCEL simulation and the improved inventory management method for H automobile company in CHINA. At this time we adopted the pull manufacturing process instead of push manufacturing process. We resulted that the manufacturing activity of both companies was stabilized and the usage of storage area in assembly company was reduced by 50%, especially it was reduced by 100% in the case of directly delivering the parts to assembly line through the third party logistics company.
As the logistics management becomes more important with the enormous amount of competition at every level of apparel retailing, the Korean apparel companies are expanding logistics outsourcing for providing to consumers better service. This paper studied about apparel logistics service quality, focusing on the transport part. The results of this study showed that the apparel companies evaluated highly their logistics outsourcing service quality that provided from the logistics companies. The logistics companies were providing high quality logistics service to the apparel companies with relatively advanced service infrastructures such as transportation management system and logistics network, as well as improved service abilities such as exact transport and relationship management. Also, it was identified that the satisfaction with apparel transport service quality gave positive influence on recontract intention toward the logistics companies.
The "logistics industry" is recommended as an economic growth power in the future in Korea. In the past, Korea has handled China's freight volume overflow as a transfer hub. However, recently China has been constructing its own port facilities and many mega fleets have been moving to China's ports. As a result, the position of Korea's hub-ports facing a crisis. Now, new strategies are necessary for renovating Korea's logistics industry and international competitiveness. This study proposes a "value-added logistics cluster" as a new strategy. In particular, this study proposes a Korean value-added logistics cluster that maximizes Korea's locational and industrial advantages. Additionally, a model for a value-added logistics cluster is proposed for the rehabilitation of Korea's ports as logistics hubs in Northeast Asia. Many analyses are executed step-by-step to develop a Korean value-added logistics cluster model, such as an analysis of the relationship between the logistics industry and other industries for the definition of cluster components. Lastly, the Korean value-added logistics cluster model is applied to Kwangyang port, which is currently confronted with a crisis because of the decrease of freight volume.
Kim, Ki-Hong;Shin, Seung-Jun;Choi, See-Yeong;Yeo, Jun-Ho;Kang, Kyung-Sik
Journal of the Korea Safety Management & Science
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v.10
no.3
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pp.117-126
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2008
RFID system the key technology of ubiquitous era, has been emphasized in logistics. Logistic enterprises are required to apply RFID systems considering their investment costs, actual effectiveness, operational satisfaction and so on. For such a purpose, many applicable methods of RFID system have been developed A method that RFID tags are directly attached to products or pallets is utilized in most cases. However, this method requires expensive investment cost, frequent replacement of damaged tags for the small and medium (SM) third party logistics. In this paper, we analyze statistically the current status and requirements of SM third party logistics. Based on their requirements, we propose the realtime warehousing-delivery management by the method to attach a RFID tag to each warehouse rack, together with the economy analysis index in order to evaluate economical efficiency. Consequently, this method is expected to reduce Investment cost and to improve operational effectiveness and satisfaction.
The presence of the Fourth Industrial Revolution is omniscient, led by full force emergence of technologies that make biological, physical, and digital worlds borderless. All industries which jump on the bandwagon, can observe convergence and merging of bushiness happening within, between and across industries. As the shipping and port logistics industry is said to be in eye of this storm, the purpose of this study is to investigate the shipping and port logistics industry's awareness regarding 4th IR, as well to identify necessary countermeasures in responding to progression of this trend. Analytic Hierarchy Process (AHP) methodology was then used to compare the importance of four phases of countermeasures, reviewed by experts in the field. Results showed that countermeasures should be first orchestrated to the 'Merging and Integration of Inter-industry', then followed by 'P reemptive Introduction of Advanced Technology', 'Expansion of Intra-industry Businesses', and eventually 'Automation, Unmanned Technology'. Last but not least, four phases of countermeasures which should be introduced and executed one phase after another, are outlined for the shipping and port logistics industry to boost its competitiveness in addressing this progressive trend.
The today many companies are tilting to enjoy the dominant position in the globalization of global market. The past business management is focus on the price and quality, but many companies are doing our utmost for customer satisfaction of various needs of customers. Therefore, The efficient logistics management is a core element in the competitiveness of company that respond more quickly and effectively to market. Now, The companies are building an integrated SCM(Supply Chain Management) system that is able to manage and operate procurement, production, distribution & logistics activity. Among the IT infra, The RFID technique is received special attention for this successful SCM System, continuously it is being researched and developed. Also, they recognize RFID techniques that offer various services at supply chain flow, create value of company. This study propose implications in other industry for biz model development and direction based on RFID in many industry through case study for development of the distribution logistics information system on using RFID.
Journal of Information Technology and Architecture
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v.9
no.1
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pp.1-10
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2012
To promote process effectiveness and efficiency, it is necessary that port logistics employ automated equipments for handling containers. There exists a system for automatically managing the container flow, called Control Module. However, it has limitation to assign the execution order to the machine and monitor the container flow in real time process. Business process management (BPM) provides a suitable and effective framework to address this problem including controlling and monitoring the flow of each container. Since the nature of container handling process is different with the common process in BPM that is conducted by human performer, it is necessary to adjust the BPM framework in the domain of port logistic management. This study presents a BPM framework corresponds with both human-based and machine-based activity to enhance the efficiency of port process flow including container flow. This framework is introduced as an integrated approach and mechanism of BPM application into the container handling system for the purpose of port logistics process automation.
Soo Hyung Kim;Berdibayev Yergali;Hyeongki Jo;Kyu Ik Kim;Jin Suk Kim
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.2
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pp.168-175
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2023
In the era of the 4th Industrial Revolution, Logistic 4.0 using data-based technologies such as IoT, Bigdata, and AI is a keystone to logistics intelligence. In particular, the AI technology such as prognostics and health management for the maintenance of logistics facilities is being in the spotlight. In order to ensure the reliability of the facilities, Time-Based Maintenance (TBM) can be performed in every certain period of time, but this causes excessive maintenance costs and has limitations in preventing sudden failures and accidents. On the other hand, the predictive maintenance using AI fault diagnosis model can do not only overcome the limitation of TBM by automatically detecting abnormalities in logistics facilities, but also offer more advantages by predicting future failures and allowing proactive measures to ensure stable and reliable system management. In order to train and predict with AI machine learning model, data needs to be collected, processed, and analyzed. In this study, we have develop a system that utilizes an AI detection model that can detect abnormalities of logistics rotational equipment and diagnose their fault types. In the discussion, we will explain the entire experimental processes : experimental design, data collection procedure, signal processing methods, feature analysis methods, and the model development.
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