Determining supply chain safety stock level and location
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The lean methodology and its principles have widely been applied in supply chain management in recent decades. Manufacturers are one of the most important contributors in a supply chain and inventory plays a paramount role for them to become lean. Therefore, there should be appropriate management of inventory and all of its drivers in accordance with a lean strategy. Safety stock is one of the main drivers of inventory; it protects against increasing the stretch in the breaking points of the supply chain, which in turn can result in possible reduction of inventory. In this paper an optimization model and a simulation model are developed and applied in a real case to optimize the safety stock level with the objective of logistics cost minimization. Design/methodology/approach: In order to optimize the safety stock level while minimizing logistics costs, a nonlinear cost minimization safety stock model is developed in this paper and then it is applied in a real world manufacturing case company. A safety stock simulation model based on appropriate metrics in the case company’s supply chain performance is also provided. Findings: These models result in not only the optimum levels but also locations of safety stock within the supply chain. Originality/value: In this research, two models of cost minimization and simulation have been developed and also applied in a real case company to result in not only optimized levels but also optimized locations of safety stock across the whole supply chain. In addition, the appropriate supply chain performance measurement metrics have been introduced in this paper and the simulation model is developed based on those.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».