Effectiveness of policies for mitigating supply disruptions
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
Purpose The purpose of this paper is to examine supply‐side disruptions in a supply chain, and to analyse the effectiveness of two inventory‐based policies for mitigating the impact of supply disruptions: maintaining strategic inventory reserves (the R ‐policy), and using larger orders (the Q ‐policy). Design/methodology/approach The paper assess the effectiveness of two inventory‐based mitigating policies implemented at a reseller when end customer demand is stable but supply can be disrupted. An analytical model is provided, and numerical experiments are conducted to evaluate the effectiveness of the policies for mitigating the impact of disruption under different disruption scenarios. Findings Results indicate that the R ‐policy performs consistently better than the Q ‐policy in terms of product availability measures, as tested under a wide range of frequency and duration of supply disruptions. Practical implications Supply chain trends of lean operations and global sourcing have exposed business organizations to a greater risk and have further raised the need to protect businesses against random supply disruptions. Originality/value The paper intends to contribute to the narrowing of the gap in the research of supply‐side disruptions. Further, the topic of inventory reserves has been discussed to date in only a very general sense; the paper proposes conditions for practical implementation and provides unique insights into the effectiveness of the use of strategic inventory reserves as a supply disruption mitigation policy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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