In recent years, manufacturers have recognized the economic and environmental values of remanufacturing. They integrate the remanufacturing operation together with the manufacturing operation when producing serviceable products, and manage the hybrid manufacturing/remanufacturing inventory systems where the manufacturing and remanufacturing lead times are different. Under the background of sharing economy, manufacturers with such hybrid systems facilitate building the sustainable supply chain by acquiring remanufacturable end-of-life goods from sharing companies, and can further improve their own operations performance by collecting advance return/demand information from sharing companies with growing market. In this project, we investigate major operations management strategies for hybrid manufacturing/remanufacturing inventory management systems with different production lead times, including the optimal and near-optimal dynamic inventory management strategies, static and dynamic acquisition pricing strategies for remanufacturable cores, analysis for the optimal inventory policies based on the advance remand and return information, etc. The outcomes of this project will enrich the inventory theory for hybrid manufacturing/remanufacturing systems, provide scientific management methods for manufacturers and insights of cooperating with sharing companies. Moreover, it will enhance the coordinated development for sharing economy and circular economy.
近年来,再制造所蕴含的经济价值和环境价值已被制造业广泛认可,很多制造商将再制造流程和传统生产流程结合,管理着生产提前期不同的混合制造与再制造的生产库存系统。在如今共享经济兴起的时代背景下,运营混合制造与再制造系统的制造商既可以回收和再制造共享租赁企业的废旧租赁品,打造绿色供应链;还可以充分利用共享租赁企业的市场优势,掌握对回收品和需求的预测信息,从而改进生产计划、提高库存管理水平。本项目将研究在共享经济背景下提前期不同的混合系统中的若干关键决策,主要包括动态最优或近似最优库存策略的形式、静态和动态回收品定价决策、基于预先需求和订单信息的最优库存策略分析等。项目成果将丰富混合系统库存管理的决策理论、为制造商提供科学管理方法和与共享租赁企业合作的管理启示,对促进循环经济与共享经济的协同发展有重要意义。
再制造所蕴含的经济价值和环境价值已被制造业广泛认可,很多制造商将再制造流程和传统生产流程结合,管理着生产提前期不同的混合制造与再制造的生产库存系统。本项目立志于研究包含混合制造与再制造系统在内的一系列高维随机制造与库存系统及其控制策略,从而进一步丰富现有的库存管理理论。在本项目中,项目团队创新性的提出了利用资源和需求内在优先级来对高维随机动态规划系统降维求解的新方法,并且对考虑双渠道补货的网络库存管理问题提出了有效的近似优化算法(此问题的数学模型是本项目研究一和二内容在无限期随机优化问题中的一般化扩展模型)。在此基础上,将企业实际的参数和数据代入到模型中。通过对系统的灵敏度分析和数值仿真,提炼出研究结果对现实管理的启示,从而突出了本项目研究的实际价值。
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数据更新时间:2023-05-31
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