Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.5
no.1
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pp.59-66
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1979
The objective of this paper is to develop a stochastic inventory system model under the so-called continuous-review policy with a Poisson one-at-a-time demand process, iid customer inter-arrival times {Xi}, backorders allowed, and constant procurement lead time $\gamma$. The distributions of the so-called inventory position process {$IP_{(t-r)}$} and lead time demand process {$D_{(t-r,t)}$} are formulated in terms of cumulative demand by time t, {$N_t$}. Then, for the long-run expected average annual inventory cost expression, the "ensemble" average is estimated, where the cost variations for stock ordering, holding and backorders are considered stationary.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.21
no.48
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pp.37-52
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1998
In many distribution systems important cost reductions and/or service improvements may be achieved by adopting an efficient inventory policy and proper selection of facilities. These efficiency improvements and service enhancements clearly require an integrated approach towards various logistical planning functions. The areas of inventory control and transportation planning need to be closely coordinated. The purpose of this paper is to construct an integrated model that can minimize the total cost of the transportation and inventory systems between multiple origin and destination points, where in origin point i has the supply of commodities and in destination point j requires the commodities. In this case, demands of the destination points are assumed random variables which have a known probability distribution. Using the lot-size reorder-point policy and the safety stock level that minimize total cost we find optimal distribution centers which transport the commodities to the destination points and suggest an optimal inventory policy to the selected distribution center. We also show if a demand greater than one unit will occur at a particular time, we describe the approximate optional replenishment policy from computational results of this lot-size reorder-point policy. This model is formulated as a 0-1 nonlinear integer programming problem. To solve the problem, this paper proposes heuristic computational procedures and a computer program with UNIX C language. In the usefulness review, we show the meaning and validity of the proposed model and exhibit the results of a comparison between our approach and the traditional approach, respectively.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2008.10a
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pp.267-284
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2008
Consider a supply chain where products are produced at a manufacturing system, shipped to a distribution center, and then supplied to customers. The distribution center controls inventory based on a base-stock policy, and whenever a unit of product is demanded by a customer, an order is released to the production system. Unsatisfied demand is backordered, and the inventory and backordered units are a function of the base-stock level. The manufacturing system is modeled as an M/M/s/c queueing system, and orders exceeding the limited buffer capacity are blocked and lost. The throughput of the manufacturing system and the steady state distribution of the outstanding orders are functions of number of servers and buffers of the manufacturing system. There is a profit obtained from throughput and costs due to servers and buffers of the manufacturing system, and also costs due to inventory positions of the distribution center, and we want to maximize the total production profit minus the total cost of the supply chain by simultaneously determining the optimal number of servers and buffers of the manufacturing system and the optimal base-stock level of the distribution center. We develope two algorithms, one analytical but without guarantee of the optimal solution and one optimal but without complete analytical proofs. The problem integrates strategic problem of the manufacturing system with tactical problem of the distribution center in a supply chain.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2008.06a
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pp.99-103
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2008
An operational strategy for inventory control on finished goods in the distribution system has been given attention to many enterprises and many studies regarding this field have been done and is also on-going currently. It handling large scale of smallness type are so the requisition of customer which is various that over it continues more full scale merit. therefore, It is a tendency that many of enterprise is handling small scale of smallness type for environment change confrontation. but It is not easy for the enterprise to In customer demand diversification suiting because too need many cost. In addition, at enterprise charge extra weight because remainder inventory is causes of defective stock for a inefficient problem solution. this paper is rationalization of stock cost decrease for comparison evaluation of small scale quantity handling of singleness type and small scale quantity handling of largeness type.
The determination of lot sizes in prevailing inventory problems has been made with constant safety stock over the planning horizon. But, it is more profitable to accommodate the safety stock to dynamically fluctuating demands. The objective of this paper is to study the method to determine the dynamic safety stock and lot sizing rules depending on the actual customer demands. The last period or highly fluctuating period during the consumption of a lot is the most critical one to stock-out. It means that such periods must be given more attentions. Some dynamic methods to control safety stock are proposed with viewpoints of the time, quantity, and time-quantity. Simulation results show that lot sizing methods with dynamic safety stock reduce about 10% of average total cost compared to those with constant safety stock.
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.
There are a lot of raw materials, work-in-processes and finished goods in manufacturing industry. Here, the less stock of materials and work-in-processes manufacturing industry has, the worse the rate of the production is. Inversely, the more manufacturing industry has, the more expensive the cost to support them is. Thus, it is important for us to balance them efficiently. In general, inventory problems are to decide appropriate times to produce goods and to determine appropriate quantities of goods. Therefore, inventory problems require as more useful information as possible. For example, there are demand, lead time, ordering point and so on. In this paper, we deal with an optimal ordering policy on both way substitutable two-commodity inventory control system. That is, there is a problem of how to allocate the produced two kinds of goods in a factory to m areas so as to minimize the total expected inventory cost. The demand of each area is probabilistic, and we adopt the exponential distribution as a probability density function of demand. Moreover, we provide numerical examples of the problem.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.5
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pp.476-480
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2010
This study deals with stockout costs in the supply chain optimization model under the framework of batch-storage network. Stockout is very popular in chemical industries. Estimating stockout cost involves an understanding of customer reactions to a seller being out of stock at the time the customer wants to buy an item. This involves massively non-trivial work such as direct customer interviews and extensive mail survey. In this study, we will introduce a new interpretation of stockout costs combined with batchstorage network optimization model and thus suggest an easy way of estimating stockout costs. Optimization model suggest that optimal process and storage sizes considering stockout cost are smaller than those that do not consider stockout cost. An illustrative example support the analytical results.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.20
no.43
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pp.25-36
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1997
The purpose of this paper is to structure a new integrated model that can minimize the total cost for the transportation and inventory systems between m origin points, where origin i has a supply of a commodity, such as distribution centers or warehouses, and n destination points, where destination j requires the commodity. In this case, demands of the destination points are assumed random variables which have a known probability distribution. We will find optimal distribution centers which transport the commodity to the destination points and suggest optimal inventory policy to the selected distribution center which find the optimal pair $$ and safety stock level that minimize total cost with back-ordered case. This new model is formulated as a 0-1 nonlinear integer programming problem. To solve the problem, this paper proposes heuristic computational procedures and program and provides numerical examples.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.10a
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pp.578-581
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2004
본 연구에서는 수요가 정규분포의 형태를 따르는 N차 시리얼(serial) 시스템을 대상으로 한다. 최상위 노드는 상위의 공급자로부터 받고자 하는 물량을 제한 없이 받을 수 있으며 하위 노드로 이러한 물량을 공급하게 된다. 최하위 노드에서는 고객의 직접적인 수요가 발생하고 만족시키지 못한 수요는 다음 기간으로 이월된다. 이러한 환경 하에서 전체시스템에서 발생하는 재고유지 비용(holding cost)과 재고이월 비용(backorder cost)의 합을 최소화하는 각 노드별 최적의 기초 재고 수준(base stock level)을 결정하는 문제를 다룬다. 본 논문에서는 모의실험과 계층 재고(echelon stock)의 개념을 통해 수요 분포 내의 적절한 분위수(quantile)를 결정하는 접근방법으로 각 노드의 기초 재고 수준을 구하는 방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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