Tiểu luận môn phương pháp nghiên cứu khoa học mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín close loop supply chain network

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA KHOA HỌC MÁY TÍNH -OoO - TIỂU LUẬN MÔN HỌC PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC ĐỀ TÀI: MẠNG LƯỚI CHUỖI CUNG ỨNG KHÉP KÍN CLOSE-LOOP SUPPLY CHAIN NETWORK GVHD: TS NGUYỄN VĂN MINH MẪN HỌC VIÊN THỰC HIỆN: NGUYỄN THỊ NGỌC DUNG NGUYỄN XUÂN GIANG LÊ HÒA HƯNG LỚP: Thành phố Hồ Chí Minh, tháng năm 2015 NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………… MỤC LỤC I Giới thiệu đề tài sở lý luận 1 Giới thiệu đề tài Cơ sở lý luận II Mô tả mạng lưới mô hình toán Mô tả mạng lưới Mô hình toán 2.1 Tập 2.2 Các tham số 3.3 Các biến III Áp dụng mô hình đề xuất giải vấn đề đa mục tiêu Áp dụng mô hình đề xuất Vấn đề đa mục tiêu 10 2.1 Xem xét vấn đề 10 2.2 Cách tiếp cận giải pháp 10 2.2.1 Phương pháp tổng trọng 11 2.2.2 Phương pháp ràng buộc ɛ 11 IV Yếu tố không chắn ảnh hưởng đến mô hình toán 11 Qui hoạch ngẫu nhiên 11 1.1 Các tập 12 1.2 Các tham số 12 1.3 Các biến 12 Kết tính toán 13 V Kết luận 15 MẠNG LƯỚI CHUỖI CUNG ỨNG KHÉP KÍN |1 I Giới thiệu đề tài sở lý luận Giới thiệu đề tài Một mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín (a close-loop supply chain (CLSC) network) bao gồm chuỗi cung ứng chuyển tiếp chuỗi cung ứng ngược Chuỗi cung ứng chuyển tiếp (FSC) chứa hàng loạt hoạt động có kết việc chuyển đổi nguyên liệu đến thành phẩm Các nhà quản lý cố gắng cải thiện hiệu suất chuỗi cung ứng chuyển tiếp khu vực chẳng hạn quản lý nhu cầu, mua sắm thực đơn hàng Chuỗi cung ứng ngược (RSC) định nghĩa hoạt động thu gom tái chế thành phẩm bị trả quản lý chuỗi cung ứng Việc tích hợp chuỗi cung ứng chuyển tiếp chuỗi cung ứng ngược tạo nên mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín Nói cách khác, mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín bao gồm kênh chuyển tiếp kênh ngược Vài nghiên cứu thực mô hình vị trí sở chuyển tiếp Mô hình cố gắng trả lời theo câu hỏi sau: Có sở nên mở? Mỗi sở nên đặt đâu? Phân bổ gì? Những tập trung tâp thu gom nên mở hoạt động? Những sản phẩm nên xử lý sở đó? Mục tiêu mô hình để xác định biến định hai kênh Tối ưu hóa tổng chi phí xem xét hàm mục tiêu Mặt khác, số nhà nghiên cứu xem xét đến yếu tố không chắn cấu hình chuỗi cung ứng khép kín Bất ổn cung cầu hai nguồn dẫn đến sai lệch quản lý chuỗi cung ứng Tính không chắn nguồn cung xuất sai lầm chậm trễ việc giao hàng nhà cung cấp Nhu cầu sai lệch dự báo nhu cầu không xác nhu cầu biến động, sai lệch trả hàng yếu tố quan trọng Trong báo này, mô hình vị trí sở kiến nghị cho mạng lưới CLSC Mô hình thiết kế đa nhà máy (sản xuất tái chế), nhu cầu thị trường, trung tâm thu gom, sản phẩm Muc tiêu để biết có nhà máy, trung tâm thu gom nên mở, sản phẩm với số lượng nên lưu kho chúng Hàm mục tiêu nhằm tối thiểu hóa tổng chi phí Trong báo này, hai toán thử nghiệm đưa xem xét Ngoài ra, mô hình mở rộng đa mục tiêu cách xem xét yếu tố môi trường bao gồm vật liệu thân thiện với môi trường công nghệ Sau đó, mô hình giải hai phương pháp: weighted sums ε-constraint Hơn nữa, mặt đánh đổi hai toán thử nghiệm xem xét Mô hình đa mục tiêu mở rộng quy hoạch ngẫu nhiên (dựa kịch bản) để xem xét tác động tác động việc trả hàng nhu cầu biến động việc cấu hình mạng lưới Cuối cùng, kết máy tính MẠNG LƯỚI CHUỖI CUNG ỨNG KHÉP KÍN |2 thảo luận phân tích Nghiên cứu nghiên cứu xem xét mô hình toán đa mục tiêu chịu biến động cấu hình mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín Cơ sở lý luận Jayaraman đồng nghiệp đưa mô hình quy hoạch nguyên hỗn hợp để xác định số lượng tối ưu số lượng sản phẩm tái chế qua sử dụng mạng lưới chuỗi cung ứng ngược Fleischmann đồng nghiệp mở rộng mô hình logistic đầu vào hướng tới hệ thống logistic thu hồi thảo luận khác biệt Họ sử dụng mô hình quy hoạch tuyến tính nguyên phận Kannan đồng nghiệp đưa mô hình sử dụng genetic algorithm giải thuật di truyền (Giải thuật di truyền kỹ thuật khoa học máy tính nhằm tìm kiếm giải pháp thích hợp cho toán tối ưu tổ hợp - combinatorial optimization.) kĩ thuật tối ưu bầy đàn (partical swarm) Họ áp dụng mô hình cách xem xét hai trường hợp: nhà sản xuất lốp xe sản xuất hàng nhựa Kannan đồng nghiệp phát triển mô hình toán cho trường hợp tái chế pin Tuy nhiên, chúng không xem xét yếu tố thay đổi tham số Amin and Zhang thiết kế mạng lưới dựa vào vòng đời sản phẩm Họ sử dụng mô hình quy hoạch tuyến tính nguyên phận để cấu hình mạng lưới Fleischmann đồng nghiệp, Rubio đồng nghiệp, Guide and Van Wassenhove Akcali Centinkaya đưa sở lý luận khảo sát cho báo RL – Reverse Logistics chuỗi cung ứng khép kín Mô hình đa mục tiêu mô hình quy hoạch mục tiêu phát triển nhiều tác giả cho mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín Một số bài phân loại bảng Krikke đồng nghiệp [18] xem xét tối thiểu hóa chi phí chuỗi cung ứng, lượng sử dụng chất thải lại mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín Pati đồng nghiệp [19] xây dựng mô hình quy hoạch mục tiêu nguyên phận để xác định vị trí sở, tuyến đường luồng trạng thái khác chất thải tái chế mạng lưới CLSC Chúng kiểm tra tính tối thiểu chi phí logistics thu hồi, tối đa hóa việc cải tiến chất lượng sản phầm lợi ích môi trường Du Evans [20] phát triển mô hình bi-objective cho mạng lưới logistics thu hồi việc xem xét giảm thiểu chi phí tổng thể tổng thời gian chậm trễ vòng thời gian Gupta Evans [21] đề xuất cách tiếp cận quy hoạch mục tiêu định thời để mô hình mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín Pishvaee et al, [22] xem xét giảm thiểu tổng chi phí tối đa hóa khả đáp ứng mạng lưới logistics MẠNG LƯỚI CHUỖI CUNG ỨNG KHÉP KÍN |3 Vài tác giả kiểm tra tính không chắn (có thể thay đổi) việc câu hình mạng lưới CLSC Bảng bảng tóm tắt viết Salema đồng nghiệp [7] mở rộng mô hình logistics thu hồi Fleischmann đồng nghiệp [5] xem xét biến động nhu cầu hàng trả cách xác định trường hợp kịch phụ thuộc Họ sử dụng quy hoạch nguyên phận kĩ thuật Brand&Bound giải toán CPLEX Francas Minner [23] đề xuất mô hình ngẫu nhiên hai giai đoạn để thiết kế mạng lưới khép kín theo yếu tố không chắn nhu cầu hàng trả Pishvaee đồng nghiệp [24] đề xuất mô hình tối ưu xác định cho mạng lưới logistics thu hồi Sau đó, họ phải triển mô hình stochastic Tuy nhiên, tác nhân môi trường không xem xét mô hình Lee Dong [25] đề xuất mô hình quy hoạch ngẫu nhiên hai giai đoạn cho mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín Họ phát triển giải pháp tiếp cận simulated annealing – mô luyện Pishvaee Torabi [26] phát triển mô hình quy hoạch nguyên phận theo khả để giải yếu tố không chắn cấu hình chuỗi cung ứng khép kín Shi đồng nghiệp [27] đưa mô hình toán học để tối đa lợi nhuận hệ thống tái chế cách phát triển giải pháp tiếp cận dựa vào phương pháp Lagrangian relaxation Wang Hsu [28] đề xuất mô hình interval programming, mô hình mà yếu tố không chắn thể số mờ Shi đồng nghiệp [29] nghiên cứu vấn đề lập kế hoạch sản xuất cho hệ thống khép kín đa sản phẩm Các tác giả xem xét biến động nhu cầu hàng trả mô hình stochastic Pishvaee đồng nghiệp [30] đề xuất mô hình tối ưu mạnh mẽ cho mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín để xem xét yếu tố không chắn Amin Zhang [31] phát triển mô hình tối ưu theo biến động của nhu cầu môi trường định cho mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín Vahdani đồng nghiệp [32] áp dụng fuzzy multi-objective robust optimization Các báo nghiên cứu bảng không xem xét đa mục tiêu vấn đề biến động việc cấu hình mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín cách đồng thời Trong báo này, phát triển mô hình đa mục tiêu cho yếu tố có không ổn định MẠNG LƯỚI CHUỖI CUNG ỨNG KHÉP KÍN |4 Bảng 1- Những mô hình cấu hình mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín II Mô tả mạng lưới mô hình toán Mô tả mạng lưới Một mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín chung mô tả hình bao gồm nhà máy, trung tâm thu gom nhu cầu thị trường Các nhà máy sản xuất sản phẩm tái chế sản phẩm Các sản phẩm đưa đến thị trường tiêu thụ Sau đó, sản MẠNG LƯỚI CHUỖI CUNG ỨNG KHÉP KÍN |5 phẩm trả lại gửi đến trung tâm thu gom Những trung tâm thu gom có trách nhiệm sau đây: thu gom sản phẩm qua sử dụng, xác định điều kiện hàng trả việc kiểm tra và/hoặc phân chia để tìm hiểu xem thu hồi hay không, hàng trả phục hồi đến nhà máy, hàng khả tái sử dụng (vì lí kinh tế và/hoặc lý kĩ thuật) đến trung tâm tiêu hủy Mục tiêu để biết có nhà máy trung tâm thu gom nên mở, sản phẩm với số lượng nên lưu kho Các giả định sau thực cấu hình mạng lưới:  Mô hình thiết kế cho giai đoạn  Tất sản phẩm bị trả lại đưa trung tâm thu gom  Cầu thị trường vị trí không đổi  Địa điểm lực nhà máy trung tâm thu gom biết trước Mô hình toán Mạng lưới xây dựng mô hình quy hoạch tuyến tính nguyên phận Các tập, tham số biến định định nghĩa đây: 2.1 Tập I = tập địa điểm nhà máy sản xuất tái chế tiềm (1… i … I) J = tập sản phẩm (1 … j … J) K = tập địa điểm demand market (1 … k … K) L = tập địa điểm trung tâm thu gom tiềm (1 … l … L) 2.2 Các tham số Aj = chi phí sản xuất sản phẩm j Bj = chi phí vận chuyển sản phẩm j km nhà máy vị trí có nhu cầu mua hàng Cj = chi phí vận chuyển sản phẩm j km trung tâm thu gom nhà máy Oj = chi phí vận chuyển sản phẩm j km trung tâm thu gom trung tâm tiêu hủy Ei = chi phí cố định cho việc mở nhà máy i MẠNG LƯỚI CHUỖI CUNG ỨNG KHÉP KÍN |6 Fl = chi phí cố định cho việc mở trung tâm thu gom l Gj = cost saving of product j (vì thu hồi sản phẩm) Hj = chi phí xử lý sản phẩm j Pij = khả nhà máy i cho sản phẩm j Qij = khả trung tâm thu gom l cho sản phẩm i tik = khoảng cách vị trí i k tạo dựa phương pháp Euclidean (tkl tli định nghĩa chiều) tl khoảng cách trung tâm thu gom trung tâm xử lý Hình Mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín dkj = cầu khách hàng k sản phẩm j rkj = lượng hàng trả khách hàng k sản phẩm j αj = phần xử lý tối thiểu sản phẩm j 3.3 Các biến Xikj = số lượng sản phẩm j sản xuất nhà máy i dành cho thị trường k Yklj = số lượng sản phẩm j bị trả từ thị trường k đưa vào trung tâm thu gom l Slij = số lượng sản phẩm j bị trả đưa từ trung tâm thu gom l vào nhà máy i MẠNG LƯỚI CHUỖI CUNG ỨNG KHÉP KÍN |7 Tlj = số lượng sản phẩm j bị trả đưa từ trung tâm thu gom vào trung tâm tiêu hủy Zi = 1, nhà máy thiết lập địa điểm tiềm i, 0, … Wl = 1, trung tâm thu gom thiết lập vị trí tiềm l,0,… 𝑀𝑖𝑛𝑧1 = ∑ 𝐸𝑖 𝑍𝑖 + ∑ 𝐹𝑙 𝑊𝑙 + ∑ ∑ ∑(𝐴𝑗 + 𝐵𝑗 𝑡𝑖𝑘 )𝑋𝑖𝑘𝑗 𝑖 𝑙 𝑖 𝑘 𝑗 + ∑ ∑ ∑ 𝐶𝑗 𝑡𝑘𝑖 𝑌𝑘𝑙𝑗 𝑖 𝑘 𝑗 + ∑ ∑ ∑(−𝐺𝑗 + 𝐷𝑗 𝑡𝑙𝑖 )𝑆𝑙𝑖𝑗 + ∑ ∑(𝐻𝑗 + 𝑂𝑗 𝑡𝑙 )𝑇𝑙𝑗 𝑙 𝑖 𝑗 𝑙 III Áp dụng mô hình đề xuất giải vấn đề đa mục tiêu 𝑗 MẠNG LƯỚI CHUỖI CUNG ỨNG KHÉP KÍN |8 Áp dụng mô hình đề xuất Việc tái sản xuất máy photocopy xem xét vài báo Những nhà sản xuất lớn Canon bán lại tái sản xuất máy copy qua sử dụng sau thu lại từ khách hàng Trong trình kiểm tra ban đầu nơi thu hồi, máy kiểm tra chuẩn chất lượng để đảm bảo sản phẩm thu hồi đạt chuẩn định Việc tái sản xuất thường thực nhà máy ban đầu sử dụng chung thiết bị Những máy tái sử dụng toàn vẹn nguồn cung cung phần phụ tùng tái sử dụng Phần lại đưa đến trung tâm tiêu hủy Mục tiêu phần cho thấy áp dụng mô hình toán ví dụ số học Hai thử nghiệm nghiên cứu Trong thử nghiệm 1, ví dụ xác định xem xét Dữ liệu chi phí phần bị tiêu hủy thấp áp dụng từ [5] Bảng cho thấy liệu chi tiết Các địa điểm tiềm cho nhà sản xuất, thị trường nhu cầu, trung tâm thu hồi, trung tiêu hủy tạo từ phân bố đồng 100 đơn vị khoảng cách tọa độ x y Bài thử nghiệm bao gồm thông số xác định Tuy nhiên, khó để ước tính giá trị thông số giới thực Trong thử nghiệm 2, người ta cho thông số (ngoại trừ nhu cầu trở về) theo phân bố đồng Lý tham số phân bố đồng thể hai số (không xác một) Bảng cho thấy giá trị Mục tiêu để xem xét mô hình thực tế cách sử dụng phân bố đồng Bài thí nghiệm giải CPLEX 9.1.0 CPLEX gói phần mềm tối ưu hóa mà thích hợp cho việc giải hỗn hợp số nguyên vấn đề lập trình tuyến tính Tất công việc tính toán thực máy PC (hệ thống hoạt động 32-bit, CPU 2.33 GHz, 4,00 GB RAM) Các số liệu thống kê mô hình 797 phần tử khác không, 78 phương trình đơn lẻ, 189 biến đơn, biến rời rạc Các giá trị mục tiêu (tổng chi phí), thí nghiệm 17.878.724 (giải 0,031 s) nghiên cứu 17.406.850 (giải 0.124 s) Figs cho thấy mạng lưới tối ưu cho nghiên cứu 2, tương ứng (2 sản phẩm) Có thể thấy nghiên cứu 1, nhà máy mở Tuy nhiên, nghiên cứu lại nhà máy Thêm vào đó, trung tâm thu hồi khác mở nghiên cứu Kết là, việc xem xét phân phối thống không làm thay đổi tổng chi phí cấu hình mạng mà làm thay đổi sở mở MẠNG LƯỚI CHUỖI CUNG ỨNG KHÉP KÍN |9 M Ạ N G L Ư Ớ I C H U Ỗ I C U N G Ứ N G K H É P K Í N | 10 Vấn đề đa mục tiêu 2.1 Xem xét vấn đề Trong mô hình toán học đề cập, tổng chi phí giảm thiểu Tuy nhiên, vấn đề môi trường cần xem xét Với mục tiêu này, tham số xác định Mij tham số việc sử dụng vật liệu thân thiện môi trường nhà máy i để sản xuất sản phẩm j Tham số khác Nli định nghĩa tham số việc sử dụng công nghệ trung tâm thu hồi để xử lý sản phẩm j Công nghệ bao gồm lượng tái tạo tái sử dụng lượng mặt trời Cả hai tham số định tính cần xác định phương pháp định Hai tham số nằm Một số kỹ thuật định xử lý phân cấp phân tích (AHP) hữu ích để chuyển đổi đánh giá định tính thành kết định lượng Phương pháp AHP có giai đoạn khác bao gồm việc phát triển hệ thống vấn đề, xây dựng ma trận so sánh cặp, tổng hợp, kiểm tra tính quán Hàm mục tiêu thứ hai viết Eq (10): 𝑀𝑎𝑥 𝑧2 = ∑ 𝑖 ∑ 𝑀𝑖𝑗 (∑ 𝑥𝑖𝑗𝑘 + ∑ 𝑠𝑙𝑖𝑗 ) + ∑ 𝑗 𝑘 𝑙 𝑙 ∑ 𝑁𝑙𝑗 (∑ 𝑦𝑘𝑙𝑗 + ∑ 𝑠𝑙𝑖𝑗 + 𝑇) 𝑗 𝑘 𝑙 2.2 Cách tiếp cận giải pháp Để giải vấn đề đa mục tiêu, hai phương pháp sử dụng bao gồm khoản tiền có trọng phương pháp phương pháp ràng buộc epsilon ɛ Những phương pháp chuyển đổi vấn đề thành vấn đề tối ưu hóa đơn mục tiêu Phương pháp M Ạ N G L Ư Ớ I C H U Ỗ I C U N G Ứ N G K H É P K Í N | 11 tổng trọng số phương pháp đa mục tiêu phổ biến Tuy nhiên, việc xác định trọng lượng thách thức 2.2.1 Phương pháp tổng trọng Trong phương pháp này, chức khách quan kết hợp cách gán trọng số thích hợp Các trọng số (w1 w2 trường hợp này) xác định phương pháp định Một số phương pháp AHP áp dụng việc xác định trọng số mục tiêu Đáng ý w1, w2 ≥ w1 + w2 = Eq (11) cho thấy công thức cho vấn đề 𝑀𝑖𝑛𝑧 = 𝑤1 𝑧1 − 𝑤2 𝑧2 2.2.2 Phương pháp ràng buộc ɛ Trong phương pháp này, toán tối ưu đa mục tiêu chuyển đến toán tối ưu hóa đơn mục tiêu với số ràng buộc Hàm mục tiêu hàm mục tiêu có độ ưu tiên cao Các mục tiêu khác viết ràng buộc cách sử dụng vector ràng buộc ɛ Bài toán chuyển thành: 𝑀𝑖𝑛𝑧 = 𝑧1 𝑧2 ≥ 𝜀 IV Yếu tố không chắn ảnh hưởng đến mô hình toán Sự không chắn cầu sản phẩm nguyên nhân ảnh hưởng đến chuỗi cung ứng Qui hoạch ngẫu nhiên Các tham số thường thay đổi mô hình hóa qui hoạch ngẫu nhiên Mục đích đưa giải pháp giải trường hợp xuất tham số ngẫu nhiên dự tính Các tham số ngẫu nhiên giá trị liên tục rời rạc M Ạ N G L Ư Ớ I C H U Ỗ I C U N G Ứ N G K H É P K Í N | 12 Giả sử vector y bao gồm tất biến nhị phân Bên cạnh đó,vector x có tất biến không âm Hơn nữa, q C vector liên quan đến việc sửa chữa sản phẩm chi phí biến đổi Giả định a, b, e f ma trận Vấn đề viết sau : Min z = qy + Cx s.t ax ≤ b ex ≤ f y y ∈ {0,1} x ≥ Giả sử có tập tình U tình u xảy với xác suất pu Giá trị kỳ vọng hàm mục tiêu tính phương trình (14): Min z = qy + ∑u PuCu Xu s.t ∀u, au xu ≤ bu euxu ≤ fy ∀u, y ∈ {0,1} xu ≥ ∀u, Để xây dựng mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín với yếu tố không chắn tập, thông số biến nên thêm vào trước định nghĩa 1.1 Các tập U = tập tình (1…u…U) 1.2 Các tham số dkju = nhu cầu khách hàng k sản phẩm j cho tình u rkju = trả khách hàng k sản phẩm j cho tình u pu = xác suất xảy tình u 1.3 Các biến Xikju = số lượng sản phẩm j sản xuất nhà máy i cho nhu cầu thị trường k kịch u M Ạ N G L Ư Ớ I C H U Ỗ I C U N G Ứ N G K H É P K Í N | 13 Yklju = số lượng trả lại sản phẩm j từ thị trường k chuyển đến trung tâm thu nhận l tình u Sliju = số lượng trả lại sản phẩm j từ trung tâm thu nhận chuyển đến nhà máy i tình u Tlju = số lượng trả lại sản phẩm j từ trung tâm thu nhận l đến trung tâm xử lý tình u Các mô hình ngẫu nhiên đa mục tiêu (tình bản) viết sau : Min z = ∑i EiZi + ∑lFlWl +∑u∑i∑k∑j pu (Aj + Bjtik)Xikju + ∑u∑k∑l∑j puCjtklYklju + ∑u∑l∑i∑j pu (-Gj + Djtli)Sliju + ∑u∑l∑j pu (Hj + Ojtl) Tlju Các điều kiện ràng buộc giá trị phép toán : ∑i∑jMij(∑kXikju + ∑lSliju) + ∑l∑jNlj(∑kYklju + ∑iSliju + Tlju) ≥ ɛ ∀u, ∑iXikju ≥ dkju ∀k,j,u, ∑l∑jSliju + ∑∑Xikju ≤ Zi∑jpij ∀i,u, ∀k,j,u, ∑lYklju ≤ ∑iXikju αj∑Yklju ≤ Tlju ∀l,j,u, ∑k∑jYklju ≤ Wl∑jQlj ∀l,u, ∑kYklju = ∑iSliju + Tlju ∀l,j,u, ∑lYklju = rkju ∀k,j,u, Zi, Wl ϵ {0,1} ∀i,l, Xikju, Yklju, Sliju, Tlju ≥ ∀i,k,l,j,u, Kết tính toán Để xem xét tác động yếu tố không chắn việc phân tích tình đặt ra, tình liệt kê Bảng bên Trong thông số tình số (phương án sở) tương tự vấn đề đặt bên Mỗi tình từ đến đại diện cho tình khác phản án thay đổi nhu cầu trả lại Trên thực tế, việc tăng giảm 10% nhu cầu trả lại hàng hóa xem xét Ngoài ra, tình so sánh thay đổi giá trị hàm mục M Ạ N G L Ư Ớ I C H U Ỗ I C U N G Ứ N G K H É P K Í N | 14 tiêu phương án sở (tình 5) minh họa Bảng (ví dụ (18.531.389 - 17.412.507) / 17.412.507 = 6,43%) Bên cạnh đó, mô hình ngẫu nhiên giải thay đổi giá trị hàm mục tiêu liệt kê Bảng Hình cho thấy giá trị hàm mục tiêu mô hình xác định ngẫu nhiên Phân tích kết Bảng cho thấy tối ưu mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín nhạy cảm với thay đổi nhu cầu trả sản phẩm Như thể Bảng cho thấy việc lên kế hoạch cho gia tăng 10% nhu cầu (tình 6) dẫn đến mạng lưới có chi phí tăng thêm 6,67% so với phương án sở, giả định giảm 10% nhu cầu (tình 7) làm giảm chi phí khoảng 6,49% Độ lệch chi phí quan sát thấy tình Tuy nhiên, điều cho thấy tác động không chắn nhu cầu cao không chắn sản phẩm trả lại nhu cầu có ảnh hưởng lớn việc sản phẩm bị trả lại hàm mục tiêu Các độ lệch chi phí tiết lộ kế hoạch hoàn cảnh không chắn (nhu cầu hàng trả về) nguy hiểm, dự báo thông số mập mờ hữu ích Kết tình ngẫu nhiên (tình 10) cho thấy mô hình qui hoạch ngẫu nhiên tối ưu linh hoạt theo chuỗi cung ứng khép kín với hàm mục tiêu gần với phương án sở (0,05% thay đổi) Quan sát cho thấy việc đưa mô hình qui hoạch ngẫu nhiên vào tài khoản có liên quan đến nguồn khác không chắn bao gồm nhu cầu trả M Ạ N G L Ư Ớ I C H U Ỗ I C U N G Ứ N G K H É P K Í N | 15 Phần xử lý tối thiểu dành cho sản phẩm j (aj) thông số quan trọng có liên quan đến việc đảo ngược chuỗi cung ứng Để hiển thị ảnh hưởng thông số hàm mục tiêu, việc phân tích độ nhạy cảm thực Hình cho thấy kết cho tình xác định (phương án sở) mô hình ngẫu nhiên Có thể thấy cách tăng tham số giá trị hàm mục tiêu tăng lên V Kết luận M Ạ N G L Ư Ớ I C H U Ỗ I C U N G Ứ N G K H É P K Í N | 16 Trong nghiên cứu này, mô hình định vị đưa cho mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín Mô hình thiết kế cho nhiều nhà máy, nhu cầu thị trường, trung tâm thu gom sản phẩm Để hiển thị ứng dụng mô hình toán học, hai vấn đề thử nghiệm ví dụ việc tái chế máy photocopy Bên cạnh đó, mô hình mở rộng để xem xét mục tiêu môi trường Hai phương pháp sử dụng để giải mô hình qui hoạch đa mục tiêu bao gồm tổng trọng phương pháp ràng buộc ɛ Kết kiểm tra cho vấn đề cho thấy phương pháp ràng buộc ɛ giải pháp hiệu so với phương pháp tổng trọng Do phương pháp ràng buộc ɛ lựa chọn ví dụ Mô hình phát triển qui hoạch ngẫu nhiên (tình sở) để xem xét tác động không chắn nhu cầu trả lại sản phẩm thiết lập mạng lưới Các kết tính toán cho thấy mô hình qui hoạch ngẫu nhiên đạt tối ưu linh hoạt việc thiết lập chuỗi cung ứng khép kính với hàm mục tiêu gần với phương án sở Bài viết điều tra xem xét mô hình toán đa mục tiêu môi trường không chắn môi trường thiết lập mạng CLSC Sẽ có số tác phẩm tiềm tương lai Một điểm yếu phân tích dựa tình số lượng tình nhỏ lý tính toán Nó hữu ích để kiểm tra tác động không chắn mô hình khác phương pháp khác tối ưu hóa mạnh mẽ so sánh kết Trong nghiên cứu này, hai yếu tố định tích (vật liệu thân thiện môi trường sử dụng công nghệ ) xem xét Điều rấ hữu ích để đề xuất phương pháp dựa số tiêu chuẩn môi trường Eco – số 99 Một nghiên cứu tương lai phát triển phương pháp heuristic thuật toán di trường tìm kiếm Scatter thật khó khăn để giải vấn đề lớn khoản thời gian hợp lý Trong đó, mô hình đề xuất thiết kế cho giai đoạn Mô hình phát triển để xem xét nhiều giai đoạn Trong điều kiện này, mức tồn kho đưa vào tài khoản.Cuối cùng, có giá trị để áp dụng mô hình trường hợp thực tế phân tích kết [...]... 𝑘 𝑙 2.2 Cách tiếp cận giải pháp Để giải quyết vấn đề đa mục tiêu, hai phương pháp được sử dụng bao gồm cả các khoản tiền có trọng phương pháp và phương pháp ràng buộc epsilon ɛ Những phương pháp này có thể chuyển đổi vấn đề của chúng tôi thành một vấn đề tối ưu hóa đơn mục tiêu Phương pháp M Ạ N G L Ư Ớ I C H U Ỗ I C U N G Ứ N G K H É P K Í N | 11 tổng trọng số là phương pháp đa mục tiêu phổ biến nhất... cứu 1, nhà máy 1 và 3 được mở Tuy nhiên, trong bài nghiên cứu 2 lại là nhà máy 2 và 3 Thêm vào đó, trung tâm thu hồi khác nhau được mở trong bài nghiên cứu 1 và 2 Kết quả là, việc xem xét phân phối thống đều không chỉ làm thay đổi tổng chi phí của cấu hình mạng mà còn có thể nó sẽ làm thay đổi các cơ sở được mở MẠNG LƯỚI CHUỖI CUNG ỨNG KHÉP KÍN |9 M Ạ N G L Ư Ớ I C H U Ỗ I C U N G Ứ N G K H É P K Í... 78 phương trình đơn lẻ, 189 biến đơn, và 8 các biến rời rạc Các giá trị mục tiêu (tổng chi phí), trong bài thí nghiệm 1 là 17.878.724 (giải quyết trong 0,031 s) và trong bài nghiên cứu 2 là 17.406.850 (giải quyết trong 0.124 s) Figs 2 và 3 cho thấy mạng lưới tối ưu cho bài nghiên cứu 1 và 2, tương ứng (2 sản phẩm) Có thể thấy rằng trong bài nghiên cứu 1, nhà máy 1 và 3 được mở Tuy nhiên, trong bài nghiên. .. một mô hình định vị được đưa ra cho một mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín Mô hình này được thiết kế cho nhiều nhà máy, nhu cầu thị trường, trung tâm thu gom và các sản phẩm Để hiển thị các ứng dụng của mô hình toán học, hai vấn đề thử nghiệm trong 1 ví dụ về việc tái chế máy photocopy Bên cạnh đó, mô hình được mở rộng để xem xét mục tiêu môi trường Hai phương pháp được sử dụng để giải quyết các mô hình... phương pháp ràng buộc ɛ Kết quả của bài kiểm tra cho vấn đề 2 cho thấy phương pháp ràng buộc ɛ có thể là giải pháp hiệu quả hơn so với phương pháp tổng trọng Do đó phương pháp ràng buộc ɛ đã được lựa chọn trong ví dụ này Mô hình này cũng được phát triển bởi qui hoạch ngẫu nhiên (tình huống cơ sở) để xem xét tác động của sự không chắc chắn trong nhu cầu và sự trả lại sản phẩm trong thiết lập mạng lưới. .. trong các mô hình khác bằng phương pháp khác như tối ưu hóa mạnh mẽ và so sánh kết quả Trong nghiên cứu này, hai yếu tố định tích (vật liệu thân thiện môi trường và sử dụng công nghệ sạch ) đã được xem xét Điều này rấ hữu ích để đề xuất một phương pháp mới dựa trên một số tiêu chuẩn môi trường như Eco – chỉ số 99 Một nghiên cứu trong tương lai là phát triển các phương pháp heuristic như thuật toán... Giả sử rằng có tập tình huống U và tình huống u có thể xảy ra với xác suất pu Giá trị kỳ vọng của hàm mục tiêu có thể được tính bằng phương trình (14): Min z = qy + ∑u PuCu Xu s.t ∀u, au xu ≤ bu euxu ≤ fy ∀u, y ∈ {0,1} xu ≥ 0 ∀u, Để xây dựng mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín với các yếu tố không chắc chắn thì các tập, các thông số và các biến nên được thêm vào trước định nghĩa 1.1 Các tập U = tập các... pháp đa mục tiêu phổ biến nhất Tuy nhiên, việc xác định trọng lượng là một thách thức 2.2.1 Phương pháp tổng trọng Trong phương pháp này, các chức năng khách quan được kết hợp bằng cách gán trọng số thích hợp Các trọng số (w1 và w2 trong trường hợp này) được xác định bởi các phương pháp quyết định Một số phương pháp như AHP cũng có thể được áp dụng trong việc xác định trọng số của các mục tiêu Đáng chú...MẠNG LƯỚI CHUỖI CUNG ỨNG KHÉP KÍN |8 1 Áp dụng mô hình đề xuất Việc tái sản xuất máy photocopy thì đã được xem xét trong vài bài báo Những nhà sản xuất lớn như Canon thì bán lại và tái sản xuất những cái máy copy đã... nhiên Phân tích các kết quả trong Bảng 4 cho thấy rằng tối ưu mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín là rất nhạy cảm với những thay đổi trong nhu cầu và sự trả về của sản phẩm Như thể hiện trong Bảng 4 cho thấy việc lên kế hoạch cho một sự gia tăng 10% về nhu cầu (tình huống 6) sẽ dẫn đến một mạng lưới có chi phí tăng thêm 6,67% so với phương án cơ sở, trong khi giả định giảm 10% về nhu cầu (tình huống 7) làm ... định MẠNG LƯỚI CHUỖI CUNG ỨNG KHÉP KÍN |4 Bảng 1- Những mô hình cấu hình mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín II Mô tả mạng lưới mô hình toán Mô tả mạng lưới Một mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín. .. hợp chuỗi cung ứng chuyển tiếp chuỗi cung ứng ngược tạo nên mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín Nói cách khác, mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín bao gồm kênh chuyển tiếp kênh ngược Vài nghiên cứu. .. Kết luận 15 MẠNG LƯỚI CHUỖI CUNG ỨNG KHÉP KÍN |1 I Giới thiệu đề tài sở lý luận Giới thiệu đề tài Một mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín (a close-loop supply chain (CLSC) network)