已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

An efficient approximation to the pull policy for hybrid manufacturing and remanufacturing systems with setup costs

再制造 职位(财务) 启发式 计算机科学 库存控制 持有成本 产品(数学) 数学优化 运筹学 数学 经济 制造工程 工程类 几何学 财务
作者
Geoffrey A. Chua,Feng Yan,Juan Ramon L. Senga,S. Viswanathan
出处
期刊:IISE transactions [Taylor & Francis]
卷期号:56 (11): 1216-1229 被引量:5
标识
DOI:10.1080/24725854.2023.2253294
摘要

We consider a continuous-review inventory control problem for a hybrid manufacturing and remanufacturing system with product recovery and setup costs. A pull policy has been proposed in the literature, however, finding its optimal parameters requires an exhaustive search and a single cost function evaluation is itself complex. We propose a tractable approach to finding these parameters using an interim policy called double (r, Q) with parameters (rm, Qm, rr, Qr). When the inventory position of the serviceable item reaches rr, a remanufacturing lot size Qr is setup if recoverable inventory is sufficient. Otherwise, we allow the inventory position to decrease further. As it drops to rm, a manufacturing lot size Qm is placed. Unlike the pull policy, this interim policy suspends the remanufacturing option when the inventory position is less than rr. This facilitates an efficient approximation of the recoverable inventory which decouples the double (r, Q) problem into two standard (r, Q) problems. It can then be efficiently solved using a modification of existing (r, Q) algorithms for two instances. Numerical studies show that our approach performs well relative to the optimal pull policy with parameters estimated from an extensive Simulation-Optimization method and other heuristics found in the literature. The approach is also extended to correlated demand and return arrivals.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刘JX完成签到,获得积分20
1秒前
田様应助小哈采纳,获得10
2秒前
小丸子发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
小卡拉米完成签到,获得积分10
3秒前
李佳倩发布了新的文献求助10
4秒前
hkk完成签到,获得积分10
4秒前
胡涂涂完成签到,获得积分10
5秒前
尹静涵完成签到 ,获得积分10
6秒前
7秒前
7秒前
Orange应助Asnowly采纳,获得10
7秒前
Hot完成签到,获得积分10
8秒前
ASH完成签到,获得积分10
8秒前
XYZ发布了新的文献求助10
8秒前
小马甲应助hkk采纳,获得10
9秒前
10秒前
12秒前
12秒前
13秒前
shhs发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
深情安青应助俭朴的幼翠采纳,获得10
15秒前
佳佳完成签到,获得积分10
16秒前
满意的若菱完成签到,获得积分10
17秒前
nature发布了新的文献求助10
18秒前
XYZ完成签到,获得积分10
18秒前
香菜大王完成签到 ,获得积分10
18秒前
小兵发布了新的文献求助10
19秒前
迷路的凡松完成签到 ,获得积分10
19秒前
小二郎应助tt采纳,获得10
20秒前
小哈发布了新的文献求助10
20秒前
21秒前
爆米花应助小线团黑桃采纳,获得10
21秒前
科研通AI6.3应助王翔采纳,获得10
22秒前
tommyhechina发布了新的文献求助10
22秒前
科目三应助夏夏采纳,获得10
23秒前
24秒前
anesthesist发布了新的文献求助10
25秒前
shjyang完成签到,获得积分0
25秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 3000
Les Mantodea de guyane 2500
Feldspar inclusion dating of ceramics and burnt stones 1000
The Psychological Quest for Meaning 800
What is the Future of Psychotherapy in a Digital Age? 700
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5957404
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7179822
关于积分的说明 15945350
捐赠科研通 5092612
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2736933
邀请新用户注册赠送积分活动 1697735
关于科研通互助平台的介绍 1617851