Designing a robust supply chain management based on distributers’ efficiency measurement
Notice bibliographique
Résumé
An appropriate supply chain design helps survival in competitive markets. Achieving maximum efficiency may also help decision makers have a better selection for the supply chain network. The purpose of this paper is to design an efficient supply chain model in terms of the distribution channels under uncertain conditions. The proposed study produces multi products using different materials by considering four layers of multiple suppliers, producers, storages and customers. There are two objectives of maximizing efficiency of distributers and minimizing total cost of supply chain management. The proposed model locates producers as well as suppliers and determines the amount of orders from different suppliers. In order to measure the relative efficiency, the study uses the method developed by Modeling data envelopment analysis (DEA) efficient location/allocation decisions. Computers & Operations Research, 35(2),[457][458][459][460][461][462][463][464][465][466][467][468][469][470][471][472][473][474]. In addition, to handle the uncertainty, the study uses the robust optimization technique developed by Molvey and A new scenario decomposition method for large-scale stochastic optimization. Operations research, 43(3), 477-490.]. The preliminary results indicate that the proposed model is capable of providing efficient solutions under various uncertain conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».