Constructive solution methodologies to the capacitated newsvendor problem and surrogate extension

The newsvendor problem is a single-period stochastic model used to determine the order quantity of perishable product that maximizes/minimizes the profit/cost of the vendor under uncertain demand. The goal is to fmd an initial order quantity that can offset the impact of backlog or shortage caused by mismatch between the procurement amount and uncertain demand. If there are multiple products and substitution between them is feasible, overstocking and understocking can be further reduced and hence, the vendor\u27s overall profit is improved compared to the standard problem. When there are one or more resource constraints, such as budget, volume or weight, it becomes a constrained newsvendor problem. In the past few decades, many researchers have proposed solution methods to solve the newsvendor problem. The literature is first reviewed where the performance of each of existing model is examined and its contribution is reported. To add to these works, it is complemented through developing constructive solution methods and extending the existing published works by introducing the product substitution models which so far has not received sufficient attention despite its importance to supply chain management decisions. To illustrate this dissertation provides an easy-to-use approach that utilizes the known network flow problem or knapsack problem. Then, a polynomial in fashion algorithm is developed to solve it. Extensive numerical experiments are conducted to compare the performance of the proposed method and some existing ones. Results show that the proposed approach though approximates, yet, it simplifies the solution steps without sacrificing accuracy. Further, this dissertation addresses the important arena of product substitute models. These models deal with two perishable products, a primary product and a surrogate one. The primary product yields higher profit than the surrogate. If the demand of the primary exceeds the available quantity and there is excess amount of the surrogate, this excess quantity can be utilized to fulfill the shortage. The objective is to find the optimal lot sizes of both products, that minimize the total cost (alternatively, maximize the profit). Simulation is utilized to validate the developed model. Since the analytical solutions are difficult to obtain, Mathematical software is employed to find the optimal results. Numerical experiments are also conducted to analyze the behavior of the optimal results versus the governing parameters. The results show the contribution of surrogate approach to the overall performance of the policy. From a practical perspective, this dissertation introduces the applications of the proposed models and methods in different industries such as inventory management, grocery retailing, fashion sector and hotel reservation

Last Time Buy and Control Policies With Phase-Out Returns: A Case Study in Plant Control Systems

This research involves the combination of spare parts management and reverse logistics. At the end of the product life cycle, products in the field (so called installed base) can usually be serviced by either new parts, obtained from a Last Time Buy, or by repaired failed parts. This paper, however, introduces a third source: the phase-out returns obtained from customers that replace systems. These returned parts may serve other customers that do not replace the systems yet. Phase-out return flows represent higher volumes and higher repair yields than failed parts and are cheaper to get than new ones. This new phenomenon has been ignored in the literature thus far, but due to increased product replacements rates its relevance will grow. We present a generic model, applied in a case study with real-life data from ConRepair, a third-party service provider in plant control systems (mainframes). Volumes of demand for spares, defects returns and phase-out returns are interrelated, because the same installed base is involved. In contrast with the existing literature, this paper explicitly models the operational control of both failed- and phase-out returns, which proves far from trivial given the nonstationary nature of the problem. We have to consider subintervals within the total planning interval to optimize both Last Time Buy and control policies well. Given the novelty of the problem, we limit ourselves to a single customer, single-item approach. Our heuristic solution methods prove efficient and close to optimal when validated. The resulting control policies in the case-study are also counter-intuitive. Contrary to (management) expectations, exogenous variables prove to be more important to the repair firm (which we show by sensitivity analysis) and optimizing the endogenous control policy benefits the customers. Last Time Buy volume does not make the decisive difference; far more important is the disposal versus repair policy. PUSH control policy is outperformed by PULL, which exploits demand information and waits longer to decide between repair and disposal. The paper concludes by mapping a number of extensions for future research, as it represents a larger class of problems.spare parts;reverse logistics;phase-out;PUSH-PULL repair;non stationary;Last Time Buy;business case

Coordinating a Supply Chain with a Loss-Averse Retailer under Yield and Demand Uncertainties

This paper investigates the channel coordination of a supply chain (SC) consisting of a loss-averse retailer and a risk-neutral supplier under yield and demand uncertainties. Three existing contracts are analyzed. Our results demonstrate that the buyback (BB) and quantity flexibility (QF) contracts can not only coordinate the supply chain but also lead to Pareto improvement for each player, while the wholesale price (WP) contract fails to coordinate the chain due to the effects of double marginalization and risk preference. For comparison, a chain with a risk-neutral retailer is also analyzed. Furthermore, numerical examples are provided to demonstrate the effectiveness of the coordination contracts, and the impacts of loss aversion and random yield on the decision-making behaviors and system performance are then discussed

Decision behavior in supply chains with random production yields

Dealing with supply risks is one of the challenges of decision makers in supply chains as producing and sourcing become more and more complex. Theoretical research on different types of supply uncertainty as well as their management is well covered. Behavioral aspects in this context, however, have not received much attention so far. In this paper, we present an experimental study which aims at investigating how subjects make decisions of ordering and producing in the presence of random production yields at a supplier, i.e. production output is a random fraction of production input. Subjects were confronted with the situation of either the buyer or the supplier in a simple two-tier supply chain with deterministic demand and had to make the respective quantity decisions. Results show that buyers have a good understanding of the situation and are likely to follow a probabilistic choice rule. In addition to that, hedging against supply risks drives their behavior of over-ordering. Suppliers on the other hand start off with moderate production decisions but improve over time which indicates learning effects. Furthermore, the study shows that additional sharing of information on yield rates is no cure for inefficient behavior of the buyer

Supplier Choice: Market Selection under Uncertainty.

Suppliers and Manufacturers generally have some say in which subset of all possible demand they will meet. In some cases that choice is implicit through pricing decisions and feature selection. Other times it is made explicitly by choosing only specific regions to stock a product in. This thesis includes models using both approaches and incorporates random demands. We present several methods for choosing a subset of all candidate customers given uncertain demands. In this thesis we consider four models of demand selection. The first two research problems consider market selection, which has been studied in the literature. The Selective Newsvendor Problem (SNP) looks at a decision maker choosing a subset of candidate markets to serve, and then receiving revenues and paying newsvendor-type costs based on the selected collection. In this thesis we consider a generalization with normally distributed demands which includes a multi-period problem as a special case and develop both exact and heuristic algorithms to solve it. When demands are not normally distributed, the problem is considerably more complex and is in general NP-hard. We develop an approximation algorithm using sample average approximation and a rounding approach to efficiently solve the problem. In addition to the work on market selection, we propose two other models for demand selection. We study auctions as a tool for a supplier with a fixed capacity to allocate the limited supply to retailers with newsvendor-type costs. Finally, we present a model for a supplier who must ensure demand is met in all markets, but has the option to work with subsidiary suppliers to meet that demand.PhDIndustrial and Operations EngineeringUniversity of Michigan, Horace H. Rackham School of Graduate Studieshttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/120864/1/zstrinka_1.pd

Analizando los efectos del diseño contractual y estructural en la cadena de suministro del sector salud

Introducción Balancear el acceso a medicamentos necesarios contra el aumento en los costes es uno de los retos fundamentales en el diseño y la reforma de los sistemas de salud. Del año 2000 al 2008, el crecimiento promedio en el gasto per capita en productos farmacéuticos para los países de la Organización para la Cooperación y Desarrollo Económico (OCDE) fue de casi 60 %. La problemática se encuentra especialmente presente en el proceso de introducción de nuevos medicamentos orientados al tratamiento de condiciones crónicas. Aquí los precios de lista propuestos por los productores farmacéuticos tienden a ser altos para recuperar la inversión, en algunas ocasiones contrastando con la falta de evidencia robusta con respecto a la coste-efectividad del tratamiento al momento de la negociación del precio de transferencia. Más aún, tal coste-efectividad puede variar a través de las diferentes indicaciones terapéuticas de un mismo medicamento, i.e., para distintos grupos de pacientes. Como resultado, en los acuerdos tradicionales el pagador de salud (e.g., Sistemas Nacionales de Salud, Organizaciones de Mantenimiento de la Salud, grandes empresas aseguradoras) puede verse atrapado entre restringir el acceso al medicamento o arriesgar el pago de altos precios que pueden no justificarse ex-post debido a la incertidumbre sobre el valor real de la innovación terapéutica del medicamento, la falta de solidez en los resultados presentados por el productor, o la replicabilidad de esos resultados en la práctica clínica. En respuesta a la creciente presión para controlar el gasto en el sector salud, los pagadores de salud han empujado a los productores farmacéuticos a reducir los precios, potencialmente reduciendo los incentivos para invertir en tratamientos innovadores, y continuamente resultando en la (temporal o definitiva) ausencia de un acuerdo entre ambos agentes involucrados con la consecuente pérdida de bienestar para los pacientes potenciales y de benficios financieros para el productor. Lo anterior ha motivado a los productores -particularmente aquellos en los sectores cardiovasculares y de oncología- a explorar acuerdos más sofisticados donde los riesgos puedan ser compartidos de una manera más eficiente. Motivados por la tendencia mencionada, reconocemos que un pagador de salud debe decidir no únicamente si aprobar o no un nuevo medicamento para su (parcial o total) reembolso por consumo para la población de pacientes que sirve, sino también determinar el nivel de servicio (cuál será el volumen adquirido para satisfacer la demanda de los pacientes), el nivel de acceso (cuáles grupos de pacientes estarán cubiertos por el pagador de salud), y las condiciones de reembolso a los productores (los parámetros del contrato). Además reconocemos que un pagador de salud puede tener diferentes prioridades según el ambiente social e industrial donde opere (e.g., maximizar la eficiencia de los recursos versus maximizar el bienestar de los pacientes), así como restricciones (e.g., límite máximo de gastos por periodo de demanda para algún medicamento o innovación terapéutica, y un límite mínimo de coste-efectividad). Con respecto a los productores farmacéuticos, consideramos que: la determinación del precio de transferencia puede ser exógena (a través de precios de referencia externos) o endógena (a través de acuerdos directos con los pagadores de salud); que pueden internalizar (parcial o totalmente) el riesgo de mantener el inventario; y que en algunos casos son capaces de segmentar el mercado a través de la creación de productos o canales distinguibles enfocados a cada grupo de pacientes. Preguntas de Investigación En el contexto descrito donde un medicamento innovador con múltiples aplicaciones terapéuticas busca su introducción al mercado, la presente investigación pretende responder de manera analítica las preguntas mostradas a continuación. -- En un sistema verticalmente integrado, ¿cómo interactúan los niveles de acceso y de servicio en función de las prioridades y restricciones del sistema? -- En una cadena de tipo productor - pagador de salud, ¿qué cambia cuando el precio es determinado de manera exógena (vs. endógena) y el productor está (vs. no está) dispuesto a compartir los riesgos asociados a la incertidumbre en la magnitud de la demanda y en los resultados observados en los pacientes? -- Para un medicamento con múltiples aplicaciones terapéuticas, ¿cómo se refleja la decisión de segmentar vs. consolidar el diseño/canal de distribución, en el nivel de servicio y los incentivos para ejercer esfuerzo orientado a la innovación? -- ¿Cuál es el efecto de todo lo anterior en los beneficios del productor farmacéutico, los gastos del pagador de salud, y el bienestar de los pacientes? De este modo, la investigación espera contribuir a una comprensión más amplia del comportamiento del sistema, y así eventualmente orientar el diseño de la estructura y los contratos en las cadenas de suministro del sector salud, de modo que exista una mejor alineación con los objetivos de los agentes involucrados. Metodología y Suposiciones Fundamentales El procedimiento general para responder a las preguntas anteriores se basa en una modelación matemática de las situaciones previamente descritas utilizando la estructura del modelo del vendedor de periódicos (o newsvendor, como se le conoce normalmente en inglés). Esta elección se debe a: i)los tiempos de espera extensos (aproximadamente 4 meses) para la construcción de capacidad productiva, aprovisionamiento de materias primas, producción, y envío de los medicamentos; ii)la práctica común en la industria de ofrecer precios preferenciales para órdenes de gran tamaño, respaldando la suposición sobre la división de la demanda en periodos largos de tiempo; iii)los altos niveles de utilización que son típicos en la industria, limitando la suposición de una amplia capacidad productiva; y iv)la baja probabilidad de, y las consecuencias negativas en tema de salud asociadas con, retrasar el tratamiento médico de un paciente. La cadena de suministro considerada se compone de un productor farmacéutico que ofrece la venta de un medicamento a un pagador de salud quien está a cargo de la disponibilidad de dicho medicamento para la población de pacientes. Se asume que existe heterogeneidad de pacientes de modo que al menos dos grupos de pacientes pueden verse beneficiados al recibir el medicamento, donde se espera que cada grupo obtenga beneficios clínicos diferentes entre sí al consumir el mismo medicamento. Analizamos el problema de optimización con restricciones para el productor, el pagador de salud, o el sistema integrado (según sea el caso en cuestión), utilizando conceptos de teoría de juegos para caractrizar la solución de equilibrio en la toma de decisiones tanto simultáneas como secuenciales. Contribución Teórica En su artículo seminal, Arrow (1963)1 sostiene que la incertidumbre tanto en la incidencia de la enfermedad (i.e., el tamaño de la demanda) como en la eficacia del tratamiento (i.e., el ingreso/beneficio clínico por unidad de tratamiento) genera adaptaciones que limitan el poder descriptivo del modelo tradicional de competencia y sus implicaciones para la eficiencia económica. Tomando esto en cuenta, la disertación contribuye primordialmente a tres vertientes de investigación. Primeramente, la literatura en economía de la salud se concentra sea en la determinación del nivel de acceso dada la heterogeneidad en las características de los pacientes y la incertidumbre en la eficacia del tratamiento (e.g., Barros, 20112; Zaric, 20083), o en la decisión binaria de incluir un medicamento en la lista de tratamientos reembolsables por un pagador de salud dada la incertidumbre en la demanda (e.g., Zhang et al., 20114). En constraste, la tesis analiza de manera simultánea el problema del nivel de acceso e incertidumbre en la demanda, bajo las características específicas del sector. Tal situación es similar al problema planteado en administración de operaciones donde el precio de venta y la cantidad de inventario disponible son determinadas de manera simultánea en la presencia de demanda aleatoria y dependiente del precio. La disertación contribuye a tal línea de investigación (e.g.,., Petruzzi et al., 19995; Salinger et al., 20116) al analizar dicha interacción de decisiones según diferentes diseños de contratos entre el productor y el pagador de salud, bajo una combinación de objetivos y restricciones. Adicionalmente, contribuye a los trabajos en coordinación de la cadena de suministro (e.g.,., Bernstein et al., 20057; Cachon et al., 20058) al permitir que el "ingreso" por unidad "vendida" , i.e., los beneficios clínicos, sea un valor no determinístico, limitando además el espacio de los posibles "precios de venta" a un subconjunto de valores discretos, siendo estos una función del nivel de acceso seleccionado. Finalmente, se contribuye a la literatura de agregación de inventarios (e.g., Eppen, 1979)9 al incorporar la heterogeneidad de pacientes en un sistema de primeras-llegadas primeros-servicios sin posibilidad de reserva, demostrando resultados contrastantes con respecto a las preconcepciones sobre los beneficios generales de la agregación

Information Reliability in supply chains: The case of multiple retailers

En esta tesis doctoral abordamos el estudio relativo al intercambio de información sobre la demanda dentro de una cadena de suministro cuando las partes interactúan de una forma estratégica. Los distribuidores minoristas forman una agrupación y delegan la gestión del inventario (los pedidos y la asignación) a un planificador central benévolo (CP, por sus siglas en inglés). Cada uno de los minoristas debe enfrentarse a una demanda incierta y dispone de información privada sobre ella como consecuencia de su proximidad al mercado; nos centramos en determinar si entre los minoristas y el CP se produce un intercambio fiable de información sobre la demanda. En primer lugar estudiamos el impacto de diversos mecanismos de asignación sobre el comportamiento en materia de pedidos de los minoristas, cuando la cantidad de inventario total en el almacén central es fija. Los minoristas efectúan los pedidos después conocer de manera privada su demanda. Demostramos analíticamente que los minoristas comunicarán sus necesidades reales, es decir, sus demandas realizadas, de acuerdo a una norma de asignación uniforme pero no de acuerdo a otras normas comunes como, por ejemplo, la noma proporcional o lineal; posteriormente, estudiamos una configuración donde la cantidad de inventario agrupado no es fija, sino más bien una variable de decisión, determinada por el CP después de haber solicitado información de demanda prevista de los minoristas. Las asignación del inventario total, en este caso también, se efectúa después de conocerse las realizaciones de demanda final, pero las demandas finales son de conocimiento común. Entonces, los minoristas pueden influir su asignación solo a través de la cantidad de inventario total. Mediante modelos teóricos asociados a tácticas podemos ver que el reconocimiento de la verdad y la confianza no se encuentran en una situación de equilibrio. A continuación, en un entorno de laboratorio controlado que simula la configuración de la cadena de suministro objeto de consideración, estudiamos el impacto de a) la competencia por el inventario común y b) la incertidumbre del mercado sobre la distorsión de la información, la confianza y la eficacia de la cadena de suministro. Nuestros resultados sugieren que existe una confianza continua cuando los incentivos pecuniarios están alineados y cuando no lo están, lo que viene a desmentir los casos teóricos extremos de minoristas completamente dignos de confianza o que no son fiables en absoluto; incluso aunque la información no sea totalmente fiable, el valor de la comunicación es importante. En última instancia, estudiamos el impacto de la propiedad del inventario sobre las motivaciones de las partes implicadas de cara a compartir de manera honrada sus previsiones de demanda; los inventarios específicos tampoco inducen a decir la verdad. Comparamos los inventarios resultantes y los beneficios de acuerdo con la toma de decisiones a nivel local con información más precisa con respecto a la toma de decisiones centralizada, mediante la cual se logra la coordinación de los pedidos

Investment decision-making in clean energy under uncertainties: A real options approach

International commitments on emission reduction and the deterioration of fossil energy resources have caused more research attention to clean energy production. Getting the optimal investment portfolio in infrastructure for energy supply and consumption is a minimum requirement to enable the transition towards a sustainable energy system. Due to their environmental benefits, advanced biofuel and clean power generation are expected to play an important role in the future in transportation sector and electricity sector, respectively. In this dissertation, a real options approach is adopted for valuating clean technology investment portfolios under uncertainty, exploring managerial insights, and examining policy implications. The dissertation consists three parts discussing problems on clean energy investment. Biofuel production investment, motivated by consumption volume mandates in revised Renewable Fuel Standard, is a long-term irreversible investment facing revenue uncertainty given volatile fuel market. Iowa, rich in agricultural residues like corn stover, is a major player in the fulfillment of the cellulosic biofuels mandate. In this first part, we aim to answer the question: Is now a good time for Iowa to start investing in cellulosic biofuels? Using a fast pyrolysis facility as an example, we present a real options approach for valuating the investment of a new technology for producing cellulosic biofuels subject to construction lead time and uncertain fuel price. We conduct a case study, in which the profitability of the project, optimal investment timing, and the impact of project lead time are investigated. The second part extended the previous work by incorporating supply risk and dual sourcing. While corn stover is an abundant source of feedstock for biofuels production in Iowa, there is a potential supply risk due to the following reasons: (1) lack of market; (2) low percentage of farm participation; and (3) yield uncertainty due to the changing weather conditions. The decision maker would consider investing in a land to grow his own feedstock, in addition to the investment of biofuel facility. Land option with the growing of dedicated energy crops has a value-adding effect when operating with the fast pyrolysis facility. And with dual sourcing, the impact from supply uncertainty could be mitigated. A real options approach is used to analyze the optimal investment timing and benefits of the dual sourcing. Risk-aversion has an unexpected effect on investment decision-making, which may cause the investment decision of the value-adding option can be very sensitive to the primary underlying uncertainty, and the immediate action towards land investment can no longer be described with a single fuel price threshold. Policy is deemed as one of the top decisive external factor that impacts the interest of a power producer. All energy projects are prone to policy risk, yet such eventualities are difficult to predict and therefore expensive to insure. In the third part of the study, we extend the uncertainty to the scope of government policy, in addition to considering the critical uncertainty of commodity prices. In this work, we want to examine the timing that an owner of a traditional coal-fired generator adopts in a clean technology when facing two realistic policy uncertainty cases: risk of repealing an existing policy, and risk of a policy change. The investment of a natural gas generator is considered in order to meet the load obligation while maximizing its expected long-run profit with regulated emission-related costs considered. The price uncertainties in electricity, natural gas, and carbon emission, together with policy uncertainty jointly affect profitability and decision-making of the clean technology adoption. A real options approach is applied to investigate the optimal investment decision. The producers are risk avoiding when facing uncertain future policy environment; and this reflects in delaying investment plan and creating a future investment plan that is stubborn to current carbon price. To a risk-neutral price-taking power producer, emission trading is a more effective instrument compared to carbon tax, and shifting from carbon tax to emission permits could more effectively inducing immediate investment in clean technology

Supply chain coordination by risk sharing contracts under random production yield and deterministic demand

From a large body of research studies we know that properly designed contracts can facilitate coordinated decision making of multiple actors in a supply chain (SC) so that efficiency losses for the SC as a whole can be avoided. In a newsvendor-type SC with stochastic demand it is well-known that due to the double marginalization effect a simple wholesale price contract will not achieve coordination. More complex contracts, however, do so, especially those which enable an appropriate sharing of risks between the SC actors. While the effectiveness of risk sharing contracts is well understood for SC situations with random demand and reliable supply, we do not know much about respective SC coordination problems if demand is deterministic, but supply is unreliable due to random production yield