В этой статье мы изучается проблема проектирования сети цепочки поставок с экологическими проблемами. Представлены решения в области инвестиций в окружающую среду на этапе проектирования и предложена многоцелевая оптимизационную модель, которая учитывает компромисс между общей стоимостью и воздействием окружающей среды. Проводится комплексный набор численных экспериментов. Результаты показывают, что модель может применяться как эффективный инструмент стратегического планирования для зеленой цепи поставок. Между тем анализ чувствительности дает некоторые интересные управленческие идеи для фирм.

В этой статье разработана модель проектирования распределительной сети цепочки поставок. Целью модели является выбор оптимальных номеров, местоположений и уровней мощности заводов и складов для доставки продуктов розничным торговцам с наименьшими затратами при удовлетворении желаемого уровня обслуживания для розничных торговцев. В заявлении уровня обслуживания используется подход максимального охвата. Модель отличается от других моделей в этой области применимым методом моделирования. Из-за некоторого неточности требований к потребностям розничных торговцев и уровня принятия решений для целей используются подход с нечетким моделированием. Кроме того, предлагается новый и универсальный подход для решения нечетких целей для определения предпочтительного компромиссного решения. Чтобы исследовать жизнеспособность предлагаемой модели и подход к решению, вычислительные эксперименты выполняются по реалистичным задачам шкалы.

Метамодели - это абстракции имитационной модели, которые вызывают взаимосвязь между входом и выходом системы посредством простого математического выражения (Santos and Santos 2007). Он дает аналитический способ изучения поведения сложной системы. Цепочка поставок с несколькими эшелонами - одна из сложных систем. Трудно, если не невозможно, проводить аналитические решения с закрытой формой из-за сложностей системы инвентаризации и лежащей в основе неопределенности. В этой статье применяется методология моделирования метамодели к проблеме с несколькими эшелонными цепочками поставок и проведем статистический анализ параметров. Модель проверяется с использованием условий экспериментального эксперимента.

Команда консультантов попыталась понять, смогут ли существующие нефтяные хранилища крупного оператора нефтепроводов вместить входящие партии, доставка которых задерживается. Именно такой случай произошёл, когда один из клиентов оператора отказался получать доставленную нефть. Чтобы предотвратить такие ситуации и разобраться в поведении системы в непредвиденных случаях, а также устранить узкие места в сети и увеличить её пропускную способность, консультанты построили модель сети, используя средства имитационного моделирования AnyLogic.

Оптимизация запасов важна для управления цепочками поставок. Сложность реальных многоэлементных систем в условиях неопределенности приводит к сложной проблеме оптимизации. Мы предлагаем новую симуляционную оптимизационную платформу для оптимизации систем инвентаризации дистрибутивов, в которых осуществляется управление запасами (r, Q). Цель состоит в том, чтобы свести к минимуму стоимость инвентаря, сохраняя при этом приемлемые уровни обслуживания, определяемые по ставкам заполнения. Система инвентаризации моделируется и моделируется, что возвращает функции производительности. Ожидания этих функций затем оцениваются методом Монте-Карло. Тогда задача оптимизации решается алгоритмом плоскости резания. Поскольку функции черного ящика, возвращаемые методом Монте-Карло, содержат шумы, на итерации проводятся статистические тесты гипотез.

В свете низкочастотных / высокоэффективных сбоев эффект пульсации недавно был внедрен в академическую литературу по управлению цепочками поставок. Эффект пульсации в цепочке поставок обусловлен распространением разрушения от начальной точки нарушения до сетей поставки, продления и распределения. Хотя оптимизационное моделирование доминирует в этой области исследований, потенциал имитационного моделирования все еще остается недостаточно изученным. Цель этого исследования - выявить пробелы в исследованиях, которые могут быть закрыты с помощью имитационного моделирования. Во-первых, анализируется недавняя литература по оптимизации и моделированию. Во-вторых, представлена ​​модель моделирования многоэтапной схемы цепочки поставок с учетом сбоев в мощности и экспериментальных результатов, чтобы отобразить основные области применения моделирования для моделирования эффекта пульсации. Основываясь на анализе литературы и примере моделирования, управленческие идеи и будущие области исследований идентифицируются в отношении применения имитационного моделировани�

Компании «Эльдорадо», владеющей сетью магазинов бытовой техники и электроники в 350 городах РФ, требовалось определить оптимальное количество складов и города их расположения для лучшего удовлетворения спроса покупателей и минимизации затрат на доставку и хранение товара. Анализ показал применимость для этой проблемы решения AnyLogic Logistics Network Manager (теперь частью решения по оптимизации цепей поставок anyLogistix). В качестве входных данных заказчик предоставил информацию о потенциальных точках складов: расходы на аренду помещений, инвестиции на открытие новых или расширение старых складов, средний уровень и стоимость хранения товарных запасов, суммарные расходы на ФОТ и охрану и пр. Кроме того, были учтены географические координаты складов и магазинов, расстояния между городами.

Катастрофические события, такие как ураганы, землетрясения или наводнения, требуют экстренного реагирования, чтобы быстро распределять поставки чрезвычайной помощи для защиты здоровья и жизни жертв. В этой статье мы разрабатываем систему имитации и оптимизации для управления материально-техническим обеспечением распределения предметов снабжения в многоуровневой сети снабжения. Симуляционная модель фиксирует оптимизированный запас запасных частей, операции распределения на федеральных или государственных объектах, неопределенность спроса и динамическое развитие операций реагирования на стихийные бедствия. Мы применяем надежные методы оптимизации для разработки оптимизированной политики хранения и отправки поставок гуманитарной помощи между промежуточными объектами и пунктами распределения. Рамки моделирования включают в себя широкий спектр сценариев и стрессов, связанных с бедствиями, и помогают оценить эффективность планов и стратегий реагирования для улучшения реагирования на стихийные бедствия.

Агентное моделирование предоставляет методологию для исследования поведения сложных систем, например, цепей поставок, и включает в себя множество эмпирических элементов, относящихся как к структуре систем, так и к поведению агентов. Несмотря на значительное количество имитационных и аналитических исследований, изучающих влияние обмена информацией в цепочках поставок, в немногих исследованиях использовался эмпирический спрос на модель. Это исследование использует эмпирические распределения, чтобы определить процесс спроса, с которым сталкиваются распределительные центры в распределительной сети. Таким образом, центры распределения сталкиваются с независимым и неоднородным спросом, который не является нормальным и демонстрирует гораздо больший коэффициент вариации, чем обычно используется в аналогичных исследованиях. С такой большой сложностью и изменчивостью, контрастирование различных межорганизационных конфигураций совместного использования информации обеспечивает идеальную установку для использования общих случайных чисел для уменьшения дисперсии. Со�