A novel fuzzy finite-horizon economic lot and delivery scheduling model with sequence-dependent setups
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper addresses the economic lot and delivery scheduling problem (ELDSP) within three-echelon supply chains, focusing on the complexities of demand uncertainty, limited shelf-life of products, and sequence-dependency of setups. We develop a novel mixed-integer non-linear programming (MINLP) model for a supply chain comprising one supplier, multiple manufacturers with flexible flow shop (FFS) production systems, and multiple retailers, all operating over a finite planning horizon. The common cycle (CC) strategy is adopted as the synchronization policy. Our model employs fuzzy set theory, particularly the “Me measure,” to effectively handle the retailers’ demand uncertainty. Our findings indicate that total supply chain costs escalate with an increase in demand, final components’ holding costs, and sequence-dependent setup costs, but decrease with increasing production rates. Furthermore, while total costs are significantly sensitive to changes in demand, they are relatively insensitive to fluctuations in sequence-dependent setup times. The models developed offer valuable managerial insights for optimizing costs in synchronized multi-stage supply chains, aiding managers in making informed decisions about production lot sizes and delivery schedules under both deterministic and fuzzy demand scenarios. Additionally, the proposed models bridge key research gaps and provide robust decision-making tools for cost optimization, enhancing supply chain synchronization in practical settings.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».