A three-stage model for closed-loop supply chain configuration under uncertainty
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
In this paper, a general closed-loop supply chain (CLSC) network is configured which consists of multiple customers, parts, products, suppliers, remanufacturing subcontractors, and refurbishing sites. We propose a three-stage model including evaluation, network configuration, and selection and order allocation. In the first stage, suppliers, remanufacturing subcontractors, and refurbishing sites are evaluated based on a new quality function deployment (QFD) model. The proposed QFD model determines the relationship between customer requirements, part requirements, and process requirements. In addition, the fuzzy sets theory is utilised to overcome the uncertainty in the decision-making process. In the second stage, the closed-loop supply chain network is configured by a stochastic mixed-integer nonlinear programming model. It is supposed that demand is an uncertain parameter. Finally in the third stage, suppliers, remanufacturing subcontractors, and refurbishing sites are selected and order allocation is determined. To this end, a multi-objective mixed-integer linear programming model is presented. An illustrative example is conducted to show the process. The main novel innovation of the proposed model is to consider the CLSC network configuration and selection process simultaneously, under uncertain demand and in an uncertain decision-making environment.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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