Closed-loop Supply Chain Games with Innovation-led Lean Programs and Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the impact of some innovation-led lean programs in a Closed-loop Supply Chain(CLSC)setting. We use a game-theoretic approach to model a CLSC composed of one supplier and one manufacturer. The supplier sets the wholesale price of an intermediate product while the manufacturer sets the selling price of a final product. Further, the manufacturer invests in innovation-led lean practices to entail both a strategic effect and a process innovation effect. The strategic effect consists of responsiveness involving the CLSC's capacity to properly respond to consumers' needs and leading to increase in sales. Further, the strategic effect enhances sustainability as consumers align their behavior to the CLSC's attitude of reducing the waste through lean, thus using their products for longer time period and entirely exhausting their residual value. Innovation-led lean practices also generate a process innovation effect, which consists of the marginal production cost abatement. Our findings indicate that lean practices leading to both strategic and process innovation are profitable for the manufacturer and sponsor sustainability. When only one of those can be presented, CLSCs should prefer the adoption of a strategic lean program. From its side, the supplier is much less sensitive to environmental benefits, thus it focuses on sales and operational matters. Furthermore, in a centralized CLSC, the preferences for strategic vs. process innovation lean follow the same path of the decentralized CLSC. Nevertheless, we pinpoint that the manufacturer in the decentralized CLSC has a larger incentive to adopt a strategic lean program than in the centralized CLSC. Also, the supplier always obtains larger economic benefits in the decentralized CLSC under any type of innovation-led lean program.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».