A planning model for repairable spare part supply chain considering stochastic demand and backorder: an empirical investigation
Notice bibliographique
Résumé
Today, improving machine availability is vital for industries to compete in the global market. Spare parts play an essential role in the maintenance and repair of equipment, but planning an extensive network in strategic industries with various spare parts can be very challenging due to the existence of different decision factors. The spare parts supply chain deals with inventory management issues, which necessitates considering the related decisions such as determining the stock level and order quantity. Moreover, demand uncertainty and long supply time make decision-making more complex. This paper presents a repair and supply planning model for repairable spare parts while considering a modified formulation of demand uncertainty to minimize costs. The model determines the optimal stock level, lateral transshipment, assignment of spare part orders to suppliers, equipment to repair centers, and the number of intervals over the planning horizon used in demand estimation. This research contributes to the literature by integrating recent decisions, using demand approximation by piecewise linearization, and considering backorder in warehouses evaluated by queuing models. A hybrid approach, including heuristic and genetic algorithms, is used to optimize the model using data from an oil company. The results show that using piecewise linearization and integrated repair and supply planning decisions optimizes costs and improves performance. Also, the availability is affected by the demand estimation, which necessitates precision prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».