Designing distribution systems with reverse flows
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Closed-loop supply chains involve forward flows of products from production facilities to customer zones as well as reverse flows from customer zones back to remanufacturing facilities. We present an integrated modeling framework for configuring a distribution system with reverse flows so as to minimize the total cost of satisfying customer demand and remanufacturing the returned items that are recoverable. Given a set of existing plants and customer zones, our basic model identifies the optimal number and location of distribution centers and return centers assuming that all plants have remanufacturing capability. We devise a Lagrangian heuristic for this problem. The proposed solution method proved to be computationally efficient for solving large-scale instances of the closed-loop supply chain design problem. The potential benefits of the integrated model are demonstrated by comparing its results with those obtained from an alternative approach that determines optimal forward and reverse network structures sequentially. We also extend the basic model to determine the optimal locations for establishing remanufacturing facilities. Using the extended model, we study the conditions under which the return centers can be co-located with remanufacturing facilities rather than being established at the downstream echelons of the supply chain. Different from the existing works on facility location-allocation models for closed-loop supply chain network design, the main focus in this paper is on the investigation of structural properties of the network such as co-locating return centers with remanufacturing facilities and quantifying the benefit of modeling forward and reverse flows simultaneously rather than sequentially.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».