Optimal MTS and MTO Hybrid Production System for a Single Product Under the Cap-And-Trade Environment
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the optimal production planning in a hybrid Make-To-Stock (MTS) and Make-To-Order (MTO) production system for a single product under the cap-and-trade environment. The manufacturer aims to minimize the total cost in production, inventory and emissions allowances trading. The decisions include the selection of production mode (pure MTS, pure MTO or hybrid MTS/MTO), the inventory and emissions trading quantity. We derive the optimal solution analytically. We show that the cost of optimal MTO/MTS hybrid production strategy is remarkably less than that of either pure MTO or pure MTS production strategy alone. Compared with the no initial carbon quota and trading environment, there are significant differences in the optimal production decisions under trading environment. When the emissions cost is a source of costs, the manufacturer has to face more costs pressure even if there is no emissions allowance trading. In particular, the results show that the initial emissions allowance determines the optimal production decision and emissions allowance trading decision in cases where the difference between the inventory cost for per unit product and the delayed delivery cost for per unit order is between the minimum and the maximum emissions cost and has no effect on production mode and emissions allowances trading decision in other cases. These conclusions will provide optimal production decision and carbon trading decision for the manufacture under a cap-and-trade environment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».