Сочинение на тему Оптимизация и устранение сбоев в цепочке поставок

Сегодня цепочки поставок играют важную роль в определении позиции компаний в их конкурентной среде. В этом исследовании была смоделирована трехуровневая цепочка поставок нескольких продуктов, чтобы минимизировать общую стоимость. Затем математическая модель анализируется путем рассмотрения сбоев, основанных на трех отложенных политиках продаж: обратные заказы, потерянные продажи и аутсорсинг. Модель решена эффективно с помощью программного обеспечения MATLAB. Результаты показывают, что предложенный алгоритм этого исследования может нейтрализовать влияние сбоев и вызвать значительное снижение общей стоимости системы. Эта модель полезна для того, чтобы помочь лицам, принимающим решения, принять активный подход к сохранению бизнес-преимуществ, когда происходят сбои в цепочке поставок.

Выживание организаций обусловлено их способностью предоставлять лучшие торговые точки в более широком диапазоне, более низкими затратами по сравнению с конкурентами, более быстрой производительностью и обеспечивать желаемые результаты (из множества аспектов, таких как качество, производительность, стоимость, инновации и доставка). Предоставление этих результатов зависит от способности организации управлять потоками материалов, информации и денег внутри и за пределами организации. Этот поток известен как цепочка поставок. На современном конкурентном рынке большое значение имеет координация цепочки поставок (SCC). В отсутствие координации члены КС самостоятельно оптимизируют свои решения. Цепочки поставок могут быть сложными и длинными и включать большое количество различных деловых партнеров, и их проблемы и проблемы неизбежны. Неспособность решить эти проблемы приведет к неудовлетворенности клиентов и потере продаж, а также к большим затратам для организаций. Компании мирового класса во многом обязаны своим успехом управлению цепочками поставок, поэтому цепочка поставок стала популярным управленческим дискурсом в последние десятилетия. Поскольку петли цепочки поставок являются независимыми субъектами экономики, создание механизма, который может координировать действия и цели этих субъектов с целью оптимизации общей производительности системы, является ключевым вопросом в управлении цепочкой поставок. Как правило, традиционные исследования в цепочке поставок были сосредоточены на принятии решений в идеальных условиях, где спрос был определен, а производитель располагал полной информацией о рынке; но в реальном мире полная рыночная информация редко доступна, и получение распределения спроса может быть трудным и даже невозможным. В динамичной и сложной среде цепочки поставок неопределенность считается важной проблемой. Неопределенность спроса также является важной проблемой в мире науки и промышленности. Эта неопределенность спроса создает серьезные проблемы для управления цепочками поставок, что приводит к сокращению реальных доходов. Чтобы принять во внимание неопределенность и ее последствия, необходимо обратить внимание на источники неопределенности, которые являются сбоями или перебоями во всех частях цепочки поставок.

Многие исследования были проведены по основной области этого исследования, цепочке поставок; многие из существующих исследований, проведенных в этой области, являются качественными статьями, и нет никаких проблем количественного моделирования. Хотя такие исследования играют важную роль в объяснении новых тем или в изучении ключевых понятий, их применение ограничено вышеперечисленным и менее применимо для решения проблем, которые влияют на конкуренцию цепочек поставок. Качественные исследования с количественными статистическими подходами являются еще одной категорией исследований в цепочке поставок, хотя эти исследования претендуют на количественный характер из-за использования статистических инструментов, но принципы исследования основаны на качественных понятиях, таких как измерение эффективности цепочки, культура цепочки поставок, совместимость цепочки поставок, стабильность цепочки поставок, экономичная цепочка поставок, гибкая цепочка поставок и т. д. Количественные исследования в цепочке поставок – это третья категория исследований в цепочке поставок, в которой настоящее исследование относится к этой категории, и которая пытается моделировать реальные цепочки поставок и решать проблемы и проблемы различных частей цепочек. Благодаря обширным исследованиям этот раздел можно разделить на три основных поддомена: а) исследования, направленные на прогнозирование спроса и управление запасами; б) исследования, ориентированные на ценообразование; и с) исследования, направленные на сбои и неопределенности. Каждый из этих поддоменов также связан с изучением двухуровневого, трехуровневого и т. Д. Чтобы прояснить перспективы каждой подкатегории, мы рассмотрим соответствующую литературу.

<Р> 1. Исследования были сосредоточены на прогнозировании спроса и управлении запасами. В недавних исследованиях Резаи основывался на принципах науки об искусственном интеллекте и интеллектуального анализа данных, чтобы предоставить модели для прогнозирования продаж на следующий месяц. Предлагаемые модели этого исследования относятся к гибридному типу и включают этапы 1 – уменьшение размерности 2 – кластеризация и 3 – прогнозирование. Хотя результаты указывают на более высокую точность этих моделей по сравнению с традиционными моделями прогнозирования, существуют ограничения, такие как ограниченные интервалы времени. В области управления запасами одной из наиболее важных начальных задач в области многоуровневых систем инвентаризации, с акцентом на концепции «инвентаризации уровня», которая занимается анализом функции стоимости многоуровневых систем, является статья Кларка и Скарфа. , «Оптимальная политика для многоуровневых вопросов инвентаризации». В другом исследовании прогнозировалось использование байесовской сети бензина в Иране. Модель, представленная в этом исследовании, была расширена с использованием годовых данных за 1347-1386 годы и ВВП, численности транспортных средств, населения и фактической цены на бензин. Результаты этого исследования показывают, что в байесовской сети меньше ошибок, чем в методе регрессии.