Can vendor-managed inventory (VMI) reduce inventory and stockouts simultaneously?
Notice bibliographique
Résumé
Vendor-managed inventory (VMI) is a supply chain practice where the supplier manages the inventory at the customer and makes replenishment decisions. This paper first provides a systematic literature review on the benefits of VMI to show that most of the analytical studies focus on cost reduction from VMI, while empirical and simulation studies have reported various benefits, including lower inventory and fewer stockouts, which seem difficult to achieve simultaneously. Motivated by this, we then present and study an exact analytical model to measure inventory and stockouts under VMI and RMI (Retailer-Managed Inventory). The model considers a supply chain of a supplier and a retailer, where a continuous-review (Q, r) policy is used to meet demands at the retailer. Both deterministic and Poisson demand cases are examined. With deterministic demands, this study provides a necessary condition for VMI to reduce both inventory and stockouts. With Poisson demands, our computational results suggest that VMI may be able to achieve both lower inventory and fewer stockouts, but only when the ordering efficiency is improved or the replenishment leadtime is reduced under VMI. Our study sheds light on the importance of ordering efficiency improvement and leadtime reduction in VMI implementation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».