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Enregistrement W2499794885 · doi:10.1002/mma.4127

Lot‐sizing policies for deterioration items under two‐level trade credit with partial trade credit to credit‐risk retailer and limited storage capacity

2016· article· en· W2499794885 sur OpenAlexaff
Jui‐Jung Liao, Kuo‐Nan Huang, Kun‐Jen Chung, Pin‐Shou Ting, Shy‐Der Lin, H. M. Srivastava

Notice bibliographique

RevueMathematical Methods in the Applied Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrade creditEconomic order quantityOrder (exchange)PaymentLoanRevenueWarehouseBusinessSupply chainLetter of creditRevenue managementOperations researchMicroeconomicsEconomicsFinanceMathematicsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main purpose of this article is to investigate the optimal wholesaler's replenishment decisions for deterioration items under two levels of the trade credit policy and two storage facilities in order to reflect the supply chain management situation within the economic order quantity framework. In this study, each of the following assumptions have been made: (1) The own warehouse with limited capacity always is not sufficient to store the order quantity, so that a rented warehouse is needed to store the excess units over the capacity of the own warehouse; (2) The wholesaler always obtains the partial trade credit, which is independent of the order quantity offered by the supplier, but the wholesaler offers the full trade credit to the retailer; (3) The wholesaler must take a loan to pay his or her supplier the partial payment immediately when the order is received and then pay off the loan with the entire revenue. Under these three conditions, the wholesaler can obtain the least costs. Furthermore, this study models the wholesaler's optimal replenishment decisions under the aforementioned conditions in the supply chain management. Two theorems are developed to efficiently determine the optimal replenishment decisions for the wholesaler. Finally, numerical examples are given to illustrate the theorems that are proven in this study, and the sensitivity analysis with respect to the major parameters in this study is performed. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,005
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations27
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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