Integrating operational planning decisions throughout the forest products industry supply chain under supply and demand uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
In the face of both supply and demand uncertainty, the forest products industry needs advanced supply chain management models that can significantly improve their competitiveness in global markets. This paper aims to provide a decision support tool for integrating operational planning decisions with inventory management of all agents in a multi-product forest industry supply chain under supply and demand uncertainty. A pulp mill is considered as the nodal agent and an integrated simulation-based optimization model is developed, which minimizes the cost of the entire supply chain for different customer satisfaction levels, while material and information flow both upstream and downstream of the pulp mill. The incorporation of a merchandizing yard helps in managing risks associated with supply and demand uncertainty in the forest products industry supply chain. There is a net annual cost saving of $17.4 million by including a merchandizing yard in the supply chain. However, there is an increase in handling, holding and transportation costs. Comparing the shortage cost to the handling, holding and transportation costs, it is observed that as long as the shortage cost is above $6.80 per m3, it is viable to keep the merchandizing yard. The merchandizing yard not only absorbs supply shocks for the pulp mill, but also reduces the safety stocks on the downstream side. This integrated supply chain model can be used for operational planning decisions that minimize overall cost for any agent in the supply chain.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».