MULTI-PERIOD SUPPLY CHAIN COORDINATION USING TRADE PROMOTION: COMPLEMENTARY SLACKNESS APPROACH

In this paper, a two-level supply chain network with a single manufacturer supplying a single product to a single retailer is studied. This research uses a trade promotion strategy to coordinate the supply chain by finding the optimal pre-announced multi-period wholesale prices that can induce the retailer’s decentralized decisions to be the same as the retailer’s centralized decisions with the minimum total cost for the supply chain. The manufacturer makes production, inventory, and wholesale price decisions. The retailer makes ordering and inventory decisions. A procedure is proposed to determine optimal wholesale prices to pre-announce in each period to the retailer, coordinating the supply chain using complementary slackness conditions. The results show the coordination benefits for a supply chain when the setup or reorder cost is high but the average demand is low. Finally, the performance of the proposed method is compared with the performance of the “Every Day Low Price” wholesale price policy

A Genetic Algorithm Approach for Production Capacity Planning Depends on Workers’ Expertise with Consideration of Learning and Forgetting

แรงงานถือเป็นปัจจัยหนึ่งที่ควรคำนึงถึงในการวางแผนการผลิต คุณลักษณะพิเศษของแรงงานคือมีการเรียนรู้และการหลงลืมตามประสบการณ์และความถี่ในการทำกิจกรรมการผลิตแบบใดแบบหนึ่ง ซึ่งส่งผลต่อกำลังการผลิตของพนักงานแต่ละคนและส่งผลต่อกำลังการผลิตรวม การวางแผนการผลิตและมอบหมายงานสำหรับองค์กรที่มีสินค้าหลากหลายและความต้องการสินค้าไม่คงที่ มีความยุ่งยากในการตัดสินใจโดยเฉพาะกับผู้วางแผนที่เป็นมนุษย์ งานวิจัยนี้นำเสนอการนำอัตราการเรียนรู้และการหลงลืมมาพิจารณากำหนดกำลังการผลิตของพนักงานในการวางแผนการผลิตและมอบหมายงานให้พนักงานแต่ละคน การมอบหมายงานที่เหมาะสมกับความเชี่ยวชาญของพนักงานจะช่วยลดเวลาที่ใช้ในการผลิตลงหรือทำให้มีกำลังการผลิตเพิ่มขึ้นได้เมื่อเทียบกับการวางแผนการผลิตด้วยนโยบายมอบหมายงานแบบตายตัว โดยงานวิจัยนี้ใช้วิธีการเชิงพันธุกรรมในการหาคำตอบหรือแผนการผลิตโดยมีเป้าหมายเพื่อกำไรสูงสุด มีการทดสอบพารามิเตอร์ของวิธีการเชิงพันธุกรรม 4 รูปแบบ ได้แก่ C4M3 C4M7 C8M3 และ C8M7 ผลการทดลองพบว่าวิธีการเชิงพันธุกรรมมีประสิทธิภาพที่ดีกว่าคือให้ผลกำไรที่สูงกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับนโยบายการมอบหมายงานแบบตายตัว โดยรูปแบบพารามิเตอร์ที่เหมาะสมคือ C8M3 เนื่องจากมีประสิทธิภาพในการหาคำตอบที่ให้กำไรสูงสุดและใช้เวลาในการหาคำตอบน้อยWorkforce is one of the factors that should be considered in production planning. The special characteristics of workforce include learning and forgetting corresponding to experience and frequency of performing the production activity affecting capability of workers and total production capacity. The production planning and worker assignment of multiple products with time-varying demand are complicated for decision-making, especially for human planners. This research proposed the use of learning and forgetting rates to determine workforce capacity for production planning and work assignment. A suitable assignment by considering the worker’s expertise can reduce production time or increase production capacity when compared with the fixed assignment policy. A genetic algorithm was used to find the production plan with maximum profit. The parameters of genetic algorithm were tested in 4 models, i.e. C4M3, C4M7, C8M3, and C8M7. From the results showed that the proposed genetic algorithm approach had better performance than the fixed assignment policy. The suitable parameter of the genetic algorithm is C8M3 providing high performance in finding the best solution with less calculating time