Supply chain network design with flexibility, resiliency, and sustainability
Notice bibliographique
Résumé
Supply chain network designs (SCNDs) have gained significant popularity in recent years as a means to reduce overall supply chain (SC) costs and establish a competitive edge. A flexible supply chain network (FSCN) holds promise for effectively managing SC complexity and optimizing total costs by eliminating unnecessary nodes and central hubs. This study develops a multi-objective mathematical model that integrates flexibility, resiliency, and sustainability dimensions within supply chain network design (SCND). The proposed model simultaneously optimizes three conflicting objectives, i.e. total cost, supply chain resilience, and environmental emissions, while addressing demand uncertainty through a scenario-based approach. To generate high-quality Pareto solutions, two multi-objective meta-heuristic algorithms, namely Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) and Multi-Objective Simulated Annealing (SA), are employed. The Taguchi analysis is subsequently employed to fine-tune the meta-heuristic parameters. Numerical experiments demonstrate that the solutions generated by MOPSO outperform SA, yielding a remarkable 46% increase in total cost benefits. Sensitivity analysis reveals that the most critical parameters are the number of days in inventory and production cost. The findings underscore the scientific contribution of this study by providing a comprehensive and adaptive framework for designing flexible and resilient SCs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».