MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405460316 · doi:10.70645/3078-3437.1016

An Integrated Decision-Making Framework for a Closed-Loop Supply Chain Network Redesign Problem

2024· article· en· W4405460316 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAUIQ technical engineering science. · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain Resilience and Risk Management
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainClosed loopLoop (graph theory)Computer scienceSupply chain networkProcess managementSupply chain managementControl engineeringOperations managementOperations researchEngineeringBusinessMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid growth in demand and environmental concerns in industries like glass manufacturing necessitate the redesign of closed-loop supply chain (CLSC) networks to address both operational inefficiencies and sustainability challenges. Unlike conventional supply chain design, redesigning CLSC networks involves strategic decisions such as opening new facilities, closing existing ones, and managing the cost trade-offs associated with these transitions. Motivated by these challenges, this paper proposes an integrated decision-making framework to tackle the closed-loop supply chain network redesign (CLSCNR) problem. The proposed framework is formulated as a mixed-integer programming (MIP) model, specifically tailored for the glass industry. The forward supply chain includes suppliers, manufacturers, distributors, and customers, while the reverse supply chain comprises collection centers that allocate returned and waste products to recycling, remanufacturing, or disposal centers. This redesign approach addresses critical challenges in facility location, capacity planning, and customer assignment to better align supply chain operations with increasing demand and sustainability goals. Extensive numerical analyses were conducted using 16 test instances, revealing significant improvements through network redesign. For example, the number of open centers decreased by 1 in several instances (such as T5 and T9), while in other instances, up to 3 centers were closed (e.g., T13). The difference in the number of open centers before and after the redesign highlights the ability of the proposed framework to streamline network operations while maintaining service levels. The computational time ranged from 27.48 seconds for smaller instances to 62.26 seconds for larger ones, demonstrating the model's efficiency and scalability. The findings demonstrate the proposed MIP's ability to optimize network configurations, enhancing operational efficiency and demand satisfaction. These insights provide a practical decision-support tool for supply chain designers, enabling companies in high-demand industries to achieve adaptive and sustainable CLSC networks.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle