Bullwhip effect on closed-loop supply chain considering lead time and return rate: A study from the perspective of Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Continuously increased order and variability of the inventory in the uppermost level of the supply chain node create the Bullwhip effect. In the context of closed-loop supply chains, this dynamic phenomenon is still little understood despite modern nations' increasing interest in exploring the potential for a circular economy. The problem-specific literature has produced results that are a little bit contradictory. I derive formulas in four archetypes for computing inventory order and variance amplification with different information transparency structures to better understand the Bullwhip Effect in the closed-loop structure. It’s interesting to note that the visibility of the supply chain's degree significantly influences how lead time and return rate affect the performance of that system. From this vantage point, I may review differences from earlier studies. Later on, I switched the perspective of the study from operational to economic. Here, the ideal return rate was established, and the four closed-loop supply chain (CLSC) archetypes where it might be expressed were provided. I demonstrate that the lead times, demand unpredictability, and the cost structure of all nodes affect the ideal rate of return. In this study, I also address pertinent management implications and the properties of various closed-loop systems from the perspective of Bangladesh.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».