Linking forward and backward product quality in a manufacturing/remanufacturing inventory system with price-quality-dependent demand and return rates
Notice bibliographique
Résumé
• Interrelationships between forward and backward product quality levels are modeled. • Dynamic demand and return functions, rather than fixed rates, are considered. • A time-dependent return policy, which is more practical in industry, is considered. • Results show that higher quality generally leads to a more profitable strategy. • It is shown that linking forward and backward quality leads to greener strategies. The concepts of remanufacturing and reusing products in a reverse supply chain have garnered significant attention in recent decades. Numerous studies have focused on creating frameworks to model and optimize manufacturing/remanufacturing strategies and inventory levels, accounting for forward and reverse flows. Economic Order/Production/Manufacture Quantity models have consistently provided a solid foundation for scholars to design and enhance closed-loop supply chains across various industries. However, one crucial aspect often overlooked in the literature is the initial quality level of the product and its relationship with the end-of-use quality of returns. Higher quality levels allow for extracting more value from returned items but also demand more investment and higher prices. This study presents a model that addresses the link between forward and reverse quality while ensuring cost-effectiveness. It models the impact of product quality and selling price on demand as observed in practice. It also considers an acceptable return period, aligning with what is commonly practiced in the industry by well-known companies. The findings emphasize the importance of linking forward quality with salvage value and indicate that disregarding this connection can lead to suboptimal strategies. Several numerical analyses and randomized simulations were conducted to explore the model’s behavior and the influence of key factors on the outcomes. The results indicate that producing at a quality level above the minimum standard is not only more environmentally friendly (thanks to increased returns and remanufacturing) but also tends to be more profitable in most cases. The developed model will aid decision-makers in developing optimal supply chain designs and identifying effective remanufacturing and reverse supply chain strategies.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».