Supplier selection considering product structure and product life cycle cost
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Supplier selection is a complex decision that involves not only the consideration of unit purchasing cost but also product life-cycle cost (LCC), which affects the company’s after-sale costs over the life cycles of their products. Product structure and its impact on the supplier selection evaluation process are rarely investigated in the literature. Therefore, product structure for a multi-criteria multi-product supplier selection problem with uncertainty is considered. In the model, we address product structure, the competitive supply environment, diverse criteria, and standard requirements. The objective is to choose suppliers that minimize LCC and maximize the reliability of the finished products. Design/methodology/approach Our model provides straightforward representation of interrelationships among multi-objectives and analysis of tradeoffs among conflicting objectives affected by product structure. We illustrate our model by using real life data from lubrication systems in the offshore reliability data (OREDA) handbook. Sensitivity analysis is provided for the case study in which various scenarios that describe product structure, the uncertainties in purchasing prices, reliabilities of purchased components, machine down-time due to poor quality components, suppliers’ capacity and delivery times. Different priority ranking among objectives is also tested to examine the impact of each objective on the overall objective. Findings Our computational results are based on real data and would provide useful guidelines for the management in OEM to choose right suppliers. Originality/value Product structure and its impact on the supplier selection evaluation process are rarely investigated in the literature. Therefore, product structure for a multi-criteria multi-product supplier selection problem with uncertainty is considered.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».