Profit maximization models for a two-level dual-channel supply chain
Notice bibliographique
Résumé
Internet-based technologies have changed the way firms do business and manage their supply chains. They have influenced customers’ purchase patterns, thereby motivating manufacturers to introduce online channels alongside traditional ones. Such structures are known as dual-channels. Nowadays, an increasing number of manufacturers offer a return policy to attract more customers and to stay competitive. Furthermore, learning-based continuous improvements help firms cope with market changes and be competitive, flexible and efficient. This thesis presents three main models: The first model investigates the effect of adopting a dual-channel (comprised of a retail channel and an online channel) on the performance of a two-level (vendor-retailer) supply chain. The objective is to maximize the total profit of the system by finding the optimal markup margin and inventory decisions before and after adopting the dual-channel. The results show that adding an online channel would increase the profit of the system. However, it creates a conflict due to competition between the retail and online channels. The second model studies a supply chain system, which is comprised of production, refurbishing, collection, and waste disposal processes. A return policy in which customers can return the purchased item for a refund is also considered. The purpose is to examine the effect of different return policies on the behavior of the system before and after adopting the dual-channel strategy. In both strategies, the model analyzes the change in the profit, the pricing and inventory decisions. The findings demonstrate that the more generous the return policy is, the higher the demand, the selling prices and the overall profit. The third model investigates the effects of learning and forgetting in the vendor’s production processes. It also considers single- and dual-channel strategies. Each channel structure can adopt any of six inventory policies. Learning and forgetting effects are considered in all policies except one. The objective is to maximize the profit of the system by finding the joint optimal pricing and inventory decisions. The results suggests that learning, despite being impeded by forgetting, reduces inventory-related costs thereby allowing the chain to reduce the prices of its product(s), which increases demand and subsequently sales.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».