An optimization model for demand-driven distribution resource planning DDDRP
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Demand-Driven Distribution Resource Planning (DDDRP) has recently been proposed in the literature to deal with higher supply networks complexity, shorter customer tolerance times, and inaccurate forecasts. The DDDRP requires to position inventory buffers in critical network nodes, where the inventory level in each buffer is replenished based on actual demands rather than on demand forecasts. This paper aims to identify optimal buffer positions in a distribution network driven by the DDDRP approach and to assess the performance of the DDDRP approach compared to the conventional Distribution Resource Planning (DRP) approach.Design/methodology/approach: First, a mixed-integer non-linear model is proposed to optimize buffer positioning under supply network constraints and with the objective of minimizing supply chain holding costs. Then, a case study is investigated to validate the optimization model and to evaluate the performance of the optimized distribution network driven by the DDDRP approach, compared to the DRP approach.Findings: Results of the considered case study demonstrate that the distribution network optimized and driven by the DDDRP approach achieves savings of 75% in terms of total holding costs and 67% in terms of inventory amounts, compared to a distribution network driven by the DRP approach.Research limitations/implications: Results of this paper cannot be generalized since several assumptions have been considered. Thus, addressing real case studies in different industrial contexts may be of theoretical and practical interest.Originality/value: This paper is the first to propose a mathematical model to optimize buffer positioning in a distribution network driven by the DDDRP approach.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».