Auto part industry supplies production for auto manufacturer and after market. These company have inventory for delivery. High inventory level can be good for delivery, but cost will be increase. Low inventory level can be customer unsatisfaction for delivery late. Low inventory level also is reason of low productivity by decreasing product batch size. These article suggest model for calculation a proper inventory level and prove a effect by simulation of some company.
According to enhancement of roles and functions of enterprises' distribution centers, recent trend of distribution centers are specialization and diversification which have generated lots of new distribution center building or expansion of the existing ones and led attention on stock transfer importance in case of distribution center relocation. This thesis is a study for how to reduce stock transfer leadtime in order to minimize business risk and how to increase inventory accuracy when stock ownership is transferred in case of distribution center relocation, and to provide inventory accuracy management methods and inventory in/out management types, detailed definition to evaluate level for inventory accuracy management and pros/cons by inventory in/out management type assuming 'the higher inventory accuracy before stock transfer, the shorter stock transfer leadtime when distribution center is relocated'. This thesis provides detailed procedure to secure an absolute stock transfer leadtime and process to confirm hugh inventory accuracy by stakeholders which should be sloved by Task Force Team for stock transfer in case of distribution center relocation.
The semiconductor industry, which relies on global supply chains, has recently been facing longer lead time for material procurement due to supply chain uncertainties. Moreover, since increasing customer satisfaction and reducing inventory costs are in a trade-off relationship, it is challenging to determine the appropriate safety stock level under demand and lead time uncertainties. In this paper, we propose a framework for determining safety stock levels by utilizing the optimization method to determine the optimal safety stock level. Additionally, we employ a linear regression method to analyze customer satisfaction scores and inventory costs based on variations in lead time and demand. To verify the effectiveness of the proposed framework, we compared safety stock levels obtained by the regression equations with those of the conventional method. The numerical experiments demonstrated that the proposed method successfully reduces inventory costs while maintaining the same level of customer satisfaction when lead time increases.
Inventory survey is process collecting data about cut slope. It's different from inspection. It contains not only basic information about cut slope, especially location, GPS positioning, height, length, weathering, joint direction, water conditions but also level of danger and damage. Collected data are being used get at status about cut slope along national roads. And It helps judging about priority of detailed investigation. According to results of analysis, we found better method about maintenance of cut slope. Later on, if inventory research is finished, we will understand characteristics of collapse slopes.
The inventory routing problem (IRP) is an important area of Supply Chain Management. The objective function of IRP is the sum of transportation cost and inventory cost. We propose an Artificial Immune System(AIS) to solve the IRP. AIS is one of natural computing algorithm. An hyper mutation and an vaccine operator are introduced in our research. Computation results show that the hyper mutation is useful to improve the solution quality and the vaccine is useful to reduce the calculation time.
Government and company are unfolding greenhouse gas reduction activity to prevent the effects of global warming. Also, verification business through greenhouse gas inventory construction is spreaded variously. Greenhouse gas verification proceeds by document examination, risk analysis, field survey. Document investigates emission information, calculation standard, emission report, data management system. And through risk assessment result, establish field verification plan. Through study on risk assessment of greenhouse gas inventory verification, wish to reduce risk of verification.
The main focus of this study is to investigate the performance of a clark-scarf type multi-echelon serial supply chain operating with a base-stock policy and to optimize the inventory levels in the supply chains so as to minimize the systemwide total inventory cost, comprising holding and backorder costs as all the nodes in the supply chain. The source of supply of raw materials to the most upstream node, namely supplier, is assumed to have an infinite raw material availability. Retailer faces random customer demand, which is assumed to be stationary and normally distributed. If the demand exceeds on-hand inventory, the excess demand is backlogged. Using the echelon stock and demand quantile concepts and an efficient simulation technique, we derive near optimal inventory policy. Additionally we discuss the derived results through the extensive experiments for different supply chain settings.
To meet nuclear regulatory requirements, more than 95% individual radionuclides in the low- and intermediate-level radioactive waste inventory have to be identified. In this study, the radionuclide inventory has been estimated by taking the long-term radioactive waste generation, the development plan of disposal facility, and the new radioactive waste classification into account. The state of radioactive waste cumulated from 2014 was analyzed for various radioactive sources and future prospects for predicting the long-term radioactive waste generation. The predicted radionuclide inventory results are expected to contribute to secure the development of waste disposal facility and to deploy the safety case for its long-term safety assessment.
This paper aims to develop an optimized inventory management method for safety critical Instrument and Control (I&C) components. In this regard, the paper focuses on estimating the consumption rate of I&C components using demand forecasting methods. The target component for this paper is the Foxboro SPEC-200 controller. This component was chosen because it has highest consumption rate among the safety critical I&C components in Korean OPR-1000 NPPs. Three analytical methods were chosen in order to develop the demand forecasting methods; Poisson, Generalized Linear Model (GLM) and Bootstrapping. The results show that the GLM gives better accuracy than the other analytical methods. This is because the GLM considers the maintenance level of the component by discriminating between corrective and preventive.
재고관리는 고객주문에 대한 대응수준을 결정짓는 중요한 관리항목 중의 하나이다. 고객의 니즈가 다양화해짐에 따라 생산하는 품목의 수가 증가하고 제품 수명주기가 단축됨에 따라 제조기업에 있어 재고관리의 중요성은 높아지고 있다. 그러나 소규모 제조기업에 있어 재고관리를 위해 IT시스템에 투자하는 것은 현실적으로 어려운 부분이 많다. 이에 본 연구에서는 소규모 제조기업에서 쉽고 빠르게 적용할 수 있는 재고관리 방법론을 다루고자 한다. 우선 재고속성의 개념을 정의하고, 재고의 월령과 수량에 따라 양성과 악성으로 구분할 수 있는 분석 방법론을 제안한다. 다음으로 재고속성에 따라 제품 보관 창고 내의 위치를 관리하기 위한 기준을 제안한다. 그리고 인테리어 벽지 제조기업을 대상으로 제안한 방법론을 적용함으로써 기존의 재고관리 방식의 비효율성을 인식하고, 재고관리에 대한 새로운 기준을 세울 수 있음을 검증한다. 본 연구에서 제안한 재고관리 방법론은 소규모 제조기업의 현장개선 활동의 일환으로 즉시 적용할 수 있는 관리 항목으로, 재고관리 활동을 통해 장기재고로 인한 낭비요인을 줄이고 창고의 여유 보관용량을 확보할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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