Until now, the traditional production models and logistics have developed a broader strategic approach called supply chain. However, there are some obstacles to apply industry practice because of unrealistic assumptions. The most serious of them is that they assume the lead times are integer multiples of the planning time grid. This assumption makes it difficult to express the processing and transportation lags correctly. Thus, in this paper, we propose a new methodology for the integrated production/distribution model having non-integer time lags using the concept of dynamic production function. In case that the time lags are integer or non-integer, the dynamic production function reflects well the situation under given environments. Experiments show that the proposed model can express the real system more accurately than the prior model can.
This paper presents a design and implementation of an intelligent-integrated production-logistics systems. The situation considered here is that there are multiple manufacturing plants and multiple distribution centers. Effective distribution resource and production planning are required to reduce inventory cost and to avoid inventory shortage. We propose an intelligent forecasting scheme of each distribution centers, adaptive inventory replenishment planning, distribution resource planning, and integrated production planning system. In forecasting a huge number of on-line model identification is performed using neural network approximation capability. An efficient adaptive replenishment planning and distribution resource planning are also presented in connection with forecasting scheme. An appropriate production is also requested based on production lead-time and the results of distribution planning. Experimental simulations are presented to verify the proposed approach using real data.
Analytic models have been developed to solve integrated production-distribution problems in supply chain management (SCM). As one of major constraints in analytic models, capacity, which is the total operation time in this paper has mostly been known or disregarded assuming infinite capacity. Also, as major factors, machine processing time to fabricate or assemble a part or product at a certain machine center in production system and vehicle processing time to deliver a product to a customer by a certain vehicle in distribution system have been fixed and regarded as a static factor, But in the real systems significant differences exit between capacity and the required time to achieve the production-distribution plan and between processing time and consumed time to process a part or product. In this paper, capacity and processing times in the analytic model are considered as dynamic factors and adjusted by the results from independently developed simulation model, which includes general production-distribution characteristics. Through experiments, we obtain the more realistic solutions reflecting stochastic natures by performing the iterative analytic-simulation procedure.
The objective of this study is to develop an optimal joint cost from the perspectives of both the manufacturer and the retailer. The integrated production-inventory model with Weibull distribution deteriorating items is assumed to have a constant demand rate. A limited retailer storage space and multiple delivery per order are considered in this model. A numerical example including the sensitivity analysis is given to validate the results of the production-inventory model.
Recently, a multi facility, multi product and multi period industrial problem has been widely investigated in Supply Chain Network(SCN). One of keys issues in the current SCN research area involves minimizing both production and distribution costs. This study deals with finding an optimal solution for minimizing the total cost of production and distribution problems in supply chain network. First, we presented an integrated mathematical model that satisfies the minimum cost in the supply chain. To solve the presented mathematical model, we used a genetic algorithm with an excellent searching ability for complicated solution space. To represent the given model effectively, the matrix based real-number coding schema is used. The difference rate of the objective function value for the termination condition is applied. Computational experimental results show that the real size problems we encountered can be solved within a reasonable time.
Many of companies have made significant improvements for globalization and competitive business environment The supply chain management has received many attentions in the area of that business environment. The purpose of this study is to generate realistic production and distribution planning in the supply chain network. The planning model determines the best schedule using operation sequences and routing to deliver. To solve the problem a hybrid approach involving a genetic algorithm (GA) and computer simulation is proposed. This proposed approach is for: (1) selecting the best machine for each operation, (2) deciding the sequence of operation to product and route to deliver, and (3) minimizing the completion time for each order. This study developed mathematical model for production, distribution, production-distribution and proposed GA-Simulation solution procedure. The results of computational experiments for a simple example of the supply chain network are given and discussed to validate the proposed approach. It has been shown that the hybrid approach is powerful for complex production and distribution planning in the manufacturing supply chain network. The proposed approach can be used to generate realistic production and distribution planning considering stochastic natures in the actual supply chain and support decision making for companies.
In this research report, we consider multi stage supply chain optimization modeling techniques, and propose a new integrated model. The stages that are normally associated with a supply chain include procurement, production and distribution. In general, there are two distinct set of approaches which manage whole supply chain. One approach is the plant decision and subsequently distribution and inventory decision while the second approach is to address all decisions simultaneously through the integrated model. First, we present a survey of existing models that are treated by independently. And then, we propose an integrated model that is in a moderate size and easy to implement in practice. Finally, we address possible solution methodologies and present some computational test results using CPLEX to see the computational burden from which new algorithmic insight might be come up.
해양 식물플랑크톤 일차생산력의 전 지구적 중요성에도 불구하고 자료 처리상의 어려움 때문에 국내에서는 신뢰할만한 자료가 많지 않다. 식물플랑크톤 일차생산력은 시간-수심 적분 과정을 거쳐 최종적으로 단위 면적당 하루 일차생산력을 구하지만, 시간 적분에 대한 연구결과는 많지 않은 편이다. 본 연구에서는 단위 시간당 일차생산력을 시간 적분하여 하루 일차생산력을 계산하는 수학적 모델을 제시하고 새만금호를 대상으로 모델의 실효성을 검정해 보았다. 검정 결과, 시간 적분 모델이 일사량 실측치를 대입하여 합산한 결과와 잘 일치하였다. 일차생산력 계산을 위한 기초 광량 자료는 변화가 심한 일 자료보다 한 달 또는 한 주간 평균 자료를 대입하는 것이 더 신뢰성 있는 결과에 도움이 되는 것으로 판단되었다. 일차생산력 수직적분은 수직적으로 불균일한 식물플랑크톤 분포 때문에 어려움이 있으나, 엽록소 분포를 몇 가지 유형으로 분류하여 수식화한 다음, 각 수식을 시간 적분한 일차생산력 모델과 합성하여 적분하면 해결할 수 있을 것으로 판단된다.
통행분포(trip distribution)는 4단계 통행수요추정의 첫 단계인 통행발생(trip generation)에서 구해진 통행생성(trip production)과 통행 유인(trip attraction)을 연결시키는 작업이다. 즉 하나의 존에서 생성 또는 유인되는 통행량을 다른 존에 분포시키는 과정이다. 이에 반해, 통행수단선택(transport mode choice)은 통행자들이 어떤 교통수단을 선택할 것인지를 결정하는 단계이다. 그러나, 이들 통행분포단계와 통행수단선택단계는 서로 밀접한 관계가 있음에도 불구하고, 서로 독립적으로 수행되어온 경향이 있었다. 본 연구에서는 통행분포단계와 통행수단선택단계를 통합한 모형을 제시하고 이를 풀기 위한 알고리듬도 제시한다. 통합모형의 통행분포모형으로는 중력모형(gravity model)을 적용되며, 수단선택모형으로는 로짓모형(logit model)을 이용한다. 본 연구의 통합모형은 각 단계별로 개별적으로 진행되는 추정단계가 하나의 모형 틀 안에서 통합적으로 이루어져 좀 더 현실적이며, 통행비용의 불일치 문제가 해소될 수 있다. 또한, 통합모형에서도 균형조건(equilibrium condition)이 존재함을 증명하며, 통합모형의 민감도 분석을 통하여 기존 모형과의 차이점을 설명한다.
The microstructure with fine and uniform AGS(austenite grain size) along thickness direction over no recrystallization temperature is strongly required for production of the high strength steels. The previous AGS prediction only based on the average strain improves to find the rolling conditions for accomplishment of the fine grain, but cannot find those for uniform grain. In this paper, an integrated mathematical model for prediction of the strain distribution along thickness direction is developed by carrying out finite element simulation for a series of rolling conditions. Also, the AGS distribution after rough rolling is predicted by applying the proposed model with AGS prediction model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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