Tactical supply chain planning in the forest products industry through optimization and scenario-based analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A mixed integer programming model that aims at supporting the tactical wood procurement decisions of a multifacility company is presented. This model allows for wood exchanges between companies. Furthermore, the material flow through the supply chain is driven by both a demand to satisfy ("pull" strategy) and a market mechanism ("push" strategy), enabling the planner to take into consideration both wood freshness and the notion of quality linked to the age of harvested wood into log, chips, and end-product demands. An inability to consider alternative plans for implementation, and the difficulty of assessing the performance of these plans in an uncertain environment, are two shortcomings of the manual planning process. A planning process, based on human planner – decision support system interactions that allows a company to overcome these shortcomings is therefore presented. The process combines Monte Carlo methods and an anticipation mechanism that will, in the long term, enable the company to take into account equipment transportation costs. The proposed planning process leads to a multicriteria decision-making problem where the human planner has to select a plan to implement from a set of candidate plans. A hypothetical test case shows that it is possible to manage the wood flow from stump to end market in such a way as to preserve freshness and extract higher value from the logs processed in the mills. The test case also shows that the proposed planning process achieves an average profitability increase of 8.8% compared with an approach based on a deterministic model using average parameter values. Finally, a sensitivity analysis reveals that the accuracy of standing inventory on harvest blocks and the anticipated market conditions are the most important parameters to consider in selecting a good wood procurement plan.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle