Optimizing an FPR-based supplier-retailer integrated problem with an outsourcer, rework, expedited rate, and probabilistic breakdown
Notice bibliographique
Résumé
Internal supply chains exist in many global enterprises, where manufacturing tasks and sales jobs operate separately, but the management needs to integrate their financial performance reports. In addition, the fabrication planning must meet specific operational goals, such as meeting external clients’ requirements on quality and short order due dates, avoiding internal fabricating interruptions due to inevitable equipment breakdowns, and minimizing overall manufacturing and stock holding costs. Motivated by helping multinational corporations deal with the issues mentioned earlier, this study aims to optimize a finite production rate (FPR)-based supplier-retailer cooperative problem with multi-shipment, rework, subcontracting, probabilistic failure, and expedited rate. Wherein using an outsourcer and expedited-rate help shorten the needed batch producing time significantly; the rework of defects and corrective action on unanticipated breakdown assist in up-keeping the quality and avoiding fabricating delay. We develop an FPR-based model to cautiously represent the considered manufacturing features and activities involved in transporting end products and retailers’ stock holding. Model’s formulating and investigating assists us in gaining the function of operating costs. In addition, optimization procedures with a proposed algorithm help us verify its convexity and decide the model’s best fabricating runtime solution. Finally, we validate how this study works and what important information our model can disclose using a numerical example to facilitate management’s decision-making to end our work.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,005 | 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 ».