A Multi-Stage Stochastic Mixed-Integer Linear Programming to Design an Integrated Production-Distribution Network under Stochastic Demands

Q: 이 논문에서 정의한 공급망(이)란 무엇인가?

공급망은 원자재를 조달하여 특정 최종 제품으로 전환하고 소매업체에 전달하는 공급업체, 제조업체, 창고, 유통업체, 소매업체를 포함하는 통합 프로세스이다. 이 과정에서 자재의 순방향 흐름과 정보의 역방향 흐름이 발생한다.

Q: 수요 불확실성 하의 통합 생산-유통 공급망 문제 해결을 위한 주요 방법은 무엇인가?

연구 결과, 수요 불확실성 하의 통합 생산-유통 공급망 문제 해결을 위해 시나리오 트리 접근법을 사용한 다단계 확률적 혼합 정수 선형 계획법 모델이 제안되었다. 이 모델은 기존 연구의 강건 최적화 방식과 달리 수요 불확실성을 동적 확률적 데이터 프로세스로 포착한다.

Mohammad Derakhshi; Seyed Taghi Akhavan Niaki; Seyed Armin Akhavan Niaki

doi:10.7232/iems.2018.17.3.417

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자료유형: 학술저널

저자정보: Mohammad Derakhshi (Sharif University of Technology) Seyed Taghi Akhavan Niaki (Sharif University of Technology) Seyed Armin Akhavan Niaki (West Virginia University)

저널정보: 대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems Vol.17 No.3

발행연도: 2018.9

수록면: 417 - 433 (17page)

DOI: 10.7232/iems.2018.17.3.417

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Supply chain management has gained much interest from researchers and practitioners in recent years. Proposing practical models that efficiently address different aspects of the supply chain is a difficult challenge. This research investigates an integrated production-distribution supply chain problem. The developed model incorporates parties with a specified number of processes to obtain raw materials from the suppliers in order to convert them to semi and final products. These products are then distributed through warehouses to end-distributors having uncertain demands. This uncertainty is captured as a dynamic stochastic data process during the planning horizon and is modeled into a multi-stage stochastic mixed integer linear program using a scenario tree approach. For large-size instances, a hybrid exact-approximate algorithm is proposed, where its effectiveness is assessed via several numerical cases. Furthermore, the model is generalized to its bi-objective version by considering the accessibility of the products based on the safety stock policy of the companies involved. In the end, an existing algorithm is combined with the ε-constraint method to obtain an approximate Pareto front.

#Supply chain #Production-distribution #Stochastic programming #Scenario reduction #Bi-objective optimization #Pareto front

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