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Enregistrement W4411984080 · doi:10.1080/03155986.2025.2524655

Spare parts inventory management for substitute consumer products: an adaptive robust optimization approach

2025· article· en· W4411984080 sur OpenAlexaffvenue
Shuai Zhang, Kai Huang, Jie Chu, Rana Shariat

Notice bibliographique

RevueINFOR Information Systems and Operational Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpare partInventory managementBusinessComputer scienceOperations managementMarketingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, a multi-period spare parts inventory system providing spare parts for several consumer durable products in an assortment is investigated. An original equipment manufacturer (OEM) fulfills the after-sales service for the sold products with a repair-replacement policy. The products can substitute each other and use common and dedicated spare parts. The failure quantity of each product is uncertain and influenced by the on-market product quantity, which is governed by customer preferences and changes over the planning periods. To repair the failed products, spare parts inventory is used. The OEM aims to minimize the total inventory costs including spare parts purchase cost, holding cost, and product backorder cost. We formulate this problem as a multi-stage adaptive robust optimization model when the probability distributions of product failures are unknown. An improved partition-and-bound method is designed to solve the model. We demonstrate its relative computational advantage over the classical partition-and-bound method through numerical experiments on small- and medium-sized problem instances.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,006
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,201 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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