Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a literature review for inventory control of deteriorating items since 2018. A classification including 18 classes and 33 subclasses is offered to categorize inventory control models, constraints, and solution methods used in previous studies. Providing standard classes in this field, such as demand, deterioration, shortages, number of warehouses, and time value of money alongside new classes, for example, the type of model costs and supply chain, inventory constraints, number of supply chain levels, time horizon, lead time, considering multi-item models, preservation technology, financial conditions, non-instantaneous deteriorating items, environmental issues, and solution methods made this classification more comprehensive. A brief history and explanation are given to understand each class better, and related articles are grouped in these classes. The research gaps and a crucial aspect that paves the way for future research are presented in each category. A broad view of the future of this topic is provided, and exciting opportunities are highlighted for researchers to contribute to this field and inspire them to explore these potential areas of research. The potential for future research in this subject is vast and promising; this article offers numerous opportunities for researchers to make significant contributions. The results show that the best ways to extend this topic are using variable deterioration rates, costs, and demand functions, considering realistic assumptions, including allowable shortages with partial backlogging, two warehouses, inflation and discounts, preservation technology, uncertain lead time, and environmental issues. Developing cyclic (if possible), multi-item, and production models with financial conditions and various inventory constraints is an excellent way to develop existing models. Finally, solving the proposed models using exact methods to find the global answer is a great effort to contribute to this field.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».