Fuzzy EOQ model using possibilistic approach
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to derive an economic order quantity (EOQ) for an inventory control problem where the inventory carrying cost and the order cost are uncertain, represented by fuzzy numbers. The fuzzy numbers used herein are most general so far, represented by adaptive trapezoidal fuzzy numbers. This paper attempts to use the most general form of fuzziness to represent the uncertainty of the parameters in the inventory model. Design/methodology/approach The fuzzy EOQ formula derivation is analytical. Given the inventory cost Cc and the order cost Co as fuzzy numbers and the demand, a crisp number and instant replenishment of inventory, a fuzzy EOQ is derived. This is done by using the possibilistic mean and the possibilistic variance of the fuzzy total inventory cost. Then for practical implementation, this quantity is defuzzyfied using the middle of the maxima (MOM) of the fuzzy EOQ, in order to get the crisp value of the EOQ that minimizes the (fuzzy) total inventory cost. Findings The fuzzy EOQ model derived herein is the most general fuzzy model. It is then converted to a crisp optimal order quantity and a crisp order cycle. The model assumptions cover the uncertainties in estimating the order cost and the inventory carrying cost. However, the results that can be extended in case of the shortage in inventory stock are allowed. Practical implications Inventories by their nature are the basic part of consideration in any production, supply chain, warehousing and retail policies. The inventories consume a large part of budget, space, overheads and maintenance. Even though the problem considered in this paper is limited to single period and single item inventories, it can be extended to multiple items and multi-period inventories. The paper gives an illustrative example and its solution at the end. Originality/value EOQ is the most fundamental concept in making inventory policies. However, in inventory literature, covering the risk of uncertainty in the various cost estimations such as carrying and order or shortage costs, is more recent and is not well developed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».