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Enregistrement W2733491023

Supply chain management of the Canadian Forest Products industry under supply and demand uncertainties: a simulation-based optimization approach

2016· dissertation· en· W2733491023 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueKnowledge Commons (Lakehead University) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainSupply chain managementSupply and demandBusinessEngineeringOperations managementOperations researchIndustrial organizationEconomicsMicroeconomicsMarketing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian forest products industry has failed to retain its competitiveness in
\nthe global markets under stochastic supply and demand conditions. Supply chain
\nmanagement models that integrate the two-way flow of information and materials under
\nstochastic supply and demand can ensure capacity-feasible production of forest industry
\nand achieve desired customer satisfaction levels. This thesis aims to develop a real-time
\ndecision support system, using simulation-based optimization approach, for the Canadian
\nforest products industry under uncertain market supply and demand conditions. First, a
\nsimulation-based optimization model is developed for a single product (sawlogs), single
\nindustry (sawmill) under demand uncertainty that minimizes supply chain costs and finds
\noptimum inventory policy parameters (s, S) for all agents. The model is then extended to
\nmulti-product, multi-industry forest products supply chain under supply and demand
\nuncertainty, using a pulp mill as the nodal agent. Integrating operational planning
\ndecisions (inventory management, order and supply quantities) throughout the supply
\nchain, the overall cost of the supply chain is minimized. Finally, the model integrates
\nproduction planning of the pulp mill with inventory management throughout the supply
\nchain, and maximizes net annual profit of the pulp mill.
\nIt was found that incorporation of a merchandizing yard between suppliers and
\nforest mills provides a feasible solution to handle supply and demand uncertainty.
\nAlthough the merchandizing yard increases the total daily cost of the supply chain by
\n$11,802 in the single industry model, there is a net annual cost saving of $17.4 million in
\nthe multi-product, multi-industry supply chain. Under supply and demand uncertainty
\nwithout a merchandizing yard, the pulp mill is only able to operate at 10% of its full
\ncapacity and achieve a customer satisfaction level of 9%. The merchandizing yard
\nensures pulp mill running capacity of 70%, and customer satisfaction level of at least
\n50%. However, the merchandizing yard is economically viable only, if the sales price of
\npulp is at least $680 per tonne. Efficient and effective management of inventory
\nthroughout the supply chain, integrated with production planning not only ensures
\ncontinuous operation of forest mills, but also significantly improves the customer
\nsatisfaction.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,202 · 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