An integrated logistics model for environmental conscious supply Chain network design
Notice bibliographique
Résumé
Operations Research has addressed a variety of environmental problems outside the traditional supply chain management area such as remanufacturing, reverse logistics, and waste management. Supply chain sustainability, which includes designing green supply chains, will gain much more attention in the future. Indeed, most companies are still in the early stage of considering a green initiative. Traditionally, optimization models for supply chain network design looked to different strategic network alternatives, and analyze the trade-offs between logistics costs and service requirements. Today, with the strong emphasis in reducing greenhouse gas footprint, the integration of such consideration into the supply chain network design phase will provide to companies much more visibility on how to manage efficient, effective, and green supply chains. In this paper, a mathematical programming model for environmental conscious supply chain network design is introduced with the explicit inclusion of carbon emission cost. By considering the greenhouse gases emissions cost together with traditional logistics costs, the problem is formulated as a single objective optimization program. The methodology uses mixed integer linear programming modeling technique to deal with different strategic decisions, including supplier and subcontractor selection, product allocation, capacity utilization, and assignment of transportation links required to satisfy market demand. This new formulation provides decision makers with a quantitative decision support system to understand the tradeoffs between the total logistics cost and the carbon footprint reduction.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».