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Enregistrement W2318872997 · doi:10.1061/41139(387)217

Multi-Class Based Revenue Optimization on Distribution Processing Capacity Allocation for Third Party Warehousing

2010· article· en· W2318872997 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueProfit (economics)Operations researchRevenue managementComputer scienceDistribution (mathematics)ChinaTotal revenueLinear programmingBusinessIndustrial organizationEconomicsFinanceMicroeconomicsEngineeringMathematicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Distribution processing of 3PW is an important value-added service of profit source. The article examines that the research on distribution processing is so important to 3PW companies. Firstly, the paper considers a 3PW company with stochastic warehousing demands and invariable process ability scheme. Then, a stochastic programming model is developed on capacity allocation in combination with Job Shop problem. Secondly, based on revenue management methods, multi-classed models are transformed to linear integer programming models with robust optimization. Finally, the feasibility of model and method are confirmed by digital simulation and capacity allocation policy is determined by calculation. Distribution processing, jointing production and delivery plays the role of a `bridge' and `link'. It realizes "Time utility" and "Place utility" and contributes great profit to 3PW. Also, it has been confirmed that the revenue contributed by distribution processing is not less than which is contributed by warehousing and transportation by practical data of Chinese companies in recent years. Warehousing companies grew significantly faster than the sole transport companies and integrated logistics companies (NDRC China 2006). Specifically, revenue created by the distribution processing department grows much faster at 107.3% as investigated by National Development and Reform Commission of China in 2006. However, costs have been increased 23.8% (NDRC China 2006). Under such circumstances, it's not always feasible to keep the growth of profit only by reducing costs (Lin 2007). Revenue Management (RM) is highly effective tools (Mcgill 1999) which can help companies sell their products or services to right customers at right price and at right time. In this manner, it is able to achieve greatest revenue (Boyd 2003). Few literatures focused on Distribution Processing profits. Distribution processing job scheduling with simulation (Chen 2001) was studied without revenue consideration. Capacity allocation model for container logistics Revenue Management with empty container transportation (Bu 2005), extended RM application and guided many literatures focus on this topic. However, there are apparent differences between ocean shipping industry, hotel and human resource industry. In addition, 3PW revenue optimizations (Lin 2007) directly considered such difference and applied RM in warehousing industry successfully and are the fundamental part of warehousing distribution processing. Thus, Revenue Management was getting focused (Lin 2009) without considering the complexity of multi-classed demand.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
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