A MARKOVIAN TWO COMMODITY QUEUEING–INVENTORY SYSTEM WITH COMPLIMENT ITEM AND CLASSICAL RETRIAL FACILITY

This paper explores the two-commodity (TC) inventory system in which commodities are classified as major and complementary items. The system allows a customer who has purchased a free product to conduct Bernoulli trials at will. Under the Bernoulli schedule, any entering customer will quickly enter an orbit of infinite capability during the stock-out time of the major item. The arrival of a retrial customer in the system follows a classical retrial policy. These two products' re-ordering process occurs under the $(s, Q)$ and instantaneous ordering policies for the major and complimentary items, respectively. A comprehensive analysis of the retrial queue, including the system's stability and the steady-state distribution of the retrial queue with the stock levels of two commodities, is carried out. The various system operations are measured under the stability condition. Finally, numerical evidence has shown the benefits of the proposed model under different random situations

Optimizing flow rates in a queueing network with side constraints

Network Analysis;operations research

Evaluation of sales and operations planning in a process industry

Cette thèse porte sur la planification des ventes et des opérations (S±&OP) dans une chaîne d'approvisionnements axée sur la demande. L'objectif de la S±&OP, dans un tel contexte, est de tirer profit de l'alignement de la demande des clients avec la capacité de la chaîne d'approvisionnement par la coordination de la planification des ventes, de la production, de la distribution et de l'approvisionnement. Un tel processus de planification exige une collaboration multifonctionnelle profonde ainsi que l'intégration de la planification. Le but étant d'anticiper l'impact des décisions de vente sur les performances de la chaîne logistique , alors que l'influence de la dynamique des marchés est prise en compte pour les décisions concernant la production, la distribution et l'approvisionnement. La recherche a été menée dans un environnement logistique manufacturier multi-site et multi-produit, avec un approvisionnement et des ventes régis par des contrats ou le marché. Cette thèse examine deux approches de S±&OP et fournit un support à la décision pour l'implantation de ces méthodes dans une chaîne logistique multi-site de fabrication sur commande. Dans cette thèse, une planification traditionnelle des ventes et de la production basée sur la S±feOP et une planification S±fcOP plus avancée de la chaîne logistique sont tout d'abord caractérisées. Dans le système de chaîne logistique manufacturière multi-site, nous définissons la S±&OP traditionnelle comme un système dans lequel la planification des ventes et de la production est effectuée conjointement et centralement, tandis que la planification de la distribution et de l'approvisionnement est effectuée séparément et localement à chaque emplacement. D'autre part, la S±fcOP avancée de la chaîne logistique consiste en la planification des ventes, de la production, de la distribution et de l'approvisionnement d'une chaîne d'approvisionnement effectuée conjointement et centralement. Basés sur cette classification, des modèles de programmation en nombres entiers et des modèles de simulation sur un horizon roulant sont développés, représentant, respectivement, les approches de S±&OP traditionnelle et avancée, et également, une planification découplée traditionnelle, dans laquelle la planification des ventes est effectuée centralement et la planification de la production, la distribution et l'approvisionnement est effectuée séparément et localement par les unités d'affaires. La validation des modèles et l'évaluation pré-implantation sont effectuées à l'aide d'un cas industriel réel utilisant les données d'une compagnie de panneaux de lamelles orientées. Les résultats obtenus démontrent que les deux méthodes de S±feOP (traditionnelle et avancée) offrent une performance significativement supérieure à celle de la planification découplée, avec des bénéfices prévus supérieurs de 3,5% et 4,5%, respectivement. Les résultats sont très sensibles aux conditions de marché. Lorsque les prix du marché descendent ou que la demande augmente, de plus grands bénéfices peuvent être réalisés. Dans le cadre de cette recherche, les décisions de vente impliquent des ventes régies par des contrats et le marché. Les décisions de contrat non optimales affectent non seulement les revenus, mais également la performance manufacturière et logistique et les décisions de contrats d'approvisionnement en matière première. Le grand défi est de concevoir et d'offrir les bonnes politiques de contrat aux bons clients de sorte que la satisfaction des clients soit garantie et que l'attribution de la capacité de la compagnie soit optimisée. Également, il faut choisir les bons contrats des bons fournisseurs, de sorte que les approvisionnements en matière première soient garantis et que les objectifs financiers de la compagnie soient atteints. Dans cette thèse, un modèle coordonné d'aide à la décision pour les contrats e développé afin de fournir une aide à l'intégration de la conception de contrats, de l'attribution de capacité et des décisions de contrats d'approvisionnement pour une chaîne logistique multi-site à trois niveaux. En utilisant la programmation stochastique à deux étapes avec recours, les incertitudes liées à l'environnement et au système sont anticipées et des décisions robustes peuvent être obtenues. Les résultats informatiques montrent que l'approche de modélisation proposée fournit des solutions de contrats plus réalistes et plus robustes, avec une performance prévue supérieure d'environ 12% aux solutions fournies par un modèle déterministe

The Can-Order Policy for One-Warehouse N-Retailer Inventory System: A Heuristic Approach

We study an application of the can-order policy in one-warehouse n-retailer inventory system, and propose a heuristic approach for setting the appropriate inventory policy. On the can-order policy, an order is triggered when a retailer's inventory position reaches its must-order level. Then other retailers are examined whether their inventory reaches their can-order level, and if so they are filled by this order as well. Warehouse fulfills all involved retailers' inventory to their order-up-to levels. The can-order policy is not only able to save the total system-wide cost from joint replenishment, but it is also simple to use. Computer simulation is utilized to preliminarily study and to determine the best-known solution. We propose a heuristic approach utilizing decomposition technique, iterative procedure, and golden section search to obtain the satisfying total system-wide cost. This can save our computational time to find the appropriate inventory policy setting. We found that the proposed heuristic approach performs very well with the average cost gap less than 2% comparing to the best-known solution. It also provides satisfactory computational time from the reduced search space. Thus, the can-order policy can be very useful for such system

Mathematics in the Supply Chain

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