Newsvendor Networks: Inventory Management and Capacity Investment with Discretionary Activities
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
We introduce a class of models, called newsvendor networks, that allow for multiple products and multiple processing and storage points and investigate how their single-period properties extend to dynamic settings. Such models provide a parsimonious framework to study various problems of stochastic capacity investment and inventory management, including assembly, commonality, distribution, flexibility, substitution and transshipment. Newsvendor networks are stochastic models with recourse that are characterized by linear revenue and cost structures and a linear input-output transformation. While capacity and inventory decisions are locked in before uncertainty is resolved, some managerial discretion remains via ex-post input-output activity decisions. Ex-post decisions involve both the choice of activities and their levels and can result in subtle benefits. This discretion in choice is captured through alternate or “nonbasic” activities that can redeploy inputs and resources to best respond to resolved uncertain events. Nonbasic activities are never used in a deterministic environment; their value stems from discretionary flexibility to meet stochastic demand deviations from the operating point. The optimal capacity and inventory decisions balance overages with underages. Continuing the classic newsvendor analogy, the optimal balancing conditions can be interpreted as specifying multiple “critical fractiles” of the multivariate demand distribution; they also suggest appropriate measures for and trade-offs between product service levels. This paper shows that the properties of optimal newsvendor network solutions extend to a dynamic setting under plausible conditions. Indeed, we establish dynamic optimality of inventory and capacity policies for the lost sales case. Depending on the nonbasic activities, this also extends to the backordering case. Analytic- and simulation-based solution techniques and graphical interpretations are presented and illustrated by a comprehensive example that features discretionary input commonality and a flexible processing resource.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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