A novel data-driven rolling horizon production planning approach for the plastic industry under the uncertainty of demand and recycling rate
Notice bibliographique
Résumé
Efficient production planning in the plastic industry requires integrating sustainability practices, particularly the use of recycled plastics. Recycling helps reduce environmental impacts and conserve resources by decreasing the reliance on virgin materials. To develop a responsive plan, dynamic approaches are beneficial to confront fluctuations in uncertain parameters such as recycling rate and market demand. The present study proposes a novel Data-driven Rolling Horizon Planning (DRHP) approach for a sustainable and dynamic production plan in the plastic industry. A dynamic Rolling Horizon (RH) planning framework is formulated as a multi-product, multi-period Mixed Integer Linear Programming (MILP) model for the problem. This model aims to minimize total production cost while taking into account the system’s constraints and sustainability considerations. To deal with uncertainty, the RH-based MILP model is coupled with a rolling Long Short-Term Memory (LSTM) model. The rolling LSTM model leverages historical data of market demand and recycling rate to predict their future values and consequently improve the responsiveness of the production plan. The outperformance of the proposed DRHP approach is demonstrated through an extensive comparison with a robust static counterpart in terms of total production cost and sustainability performance. Results indicate significant reductions, up to 80%, in production costs using the proposed DRHP approach. Furthermore, the effect of rolling duration is investigated concerning production cost, backlog, late-order, and inventory level. Findings highlight the potential of the proposed DRHP approach to mitigate inventory- and late-order-related challenges.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».