A multi-level production-inventory-distribution system under mixed make to stock, make to order, and vendor managed inventory strategies: An application in the pulp and paper industry
Notice bibliographique
Résumé
In today's competitive environment, most companies tend to adopt a hybrid manufacturing strategy to provide more reliable services to a wide range of customers. Based on a real-world case study, we investigate a customer-wise production-inventory-distribution system in a multi-level supply chain. Within this system, at a tactical planning level, the decision concerning the production strategies including make to stock (MTS), make to order (MTO), or vendor managed inventory (VMI) strategy, to choose for each customer is made, and then at the operational planning level, the production, inventory, and distribution activities are coordinated according to the strategy assigned to the customers. The objective is to optimize the total cost while the VMI customers are timely satisfied and the target service level for MTO customers is respected. Furthermore, the purchase acceptance rate for MTS customers can be controlled to enhance capacity utilization. We develop a rolling horizon planning approach to deal with the dynamics of customers' demands under different forecasting scenarios. We perform numerical experiments under both static and rolling horizons based on adapted data from a real-world application from a Canadian pulp and paper industry. The results reveal that customers placing smaller orders are classified within the VMI strategy to mitigate potential delays. Conversely, MTS customers are predominantly characterized by larger order quantities. A sensitivity analysis of key problem parameters demonstrates that the backorder cost for MTO customers can effectively influence the strategy allocation. Moreover, our results underscore the notable influence of sales prices on the distribution of customers among strategies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».