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

Mô hình đa mục tiêu cũng được mở rộng bằng quy hoạch ngẫu nhiên dựa trên những kịch bản để xem xét tác động tác động của việc trả hàng và nhu cầu biến động trong việc cấu hình mạng lưới.

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:

1 NGUYỄN THỊ NGỌC DUNG

2 NGUYỄN XUÂN GIANG

3 LÊ HÒA HƯNG

LỚP: 3

Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 5 năm 2015

NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

MỤC LỤC

I Giới thiệu đề tài và cơ sở lý luận 1

1 Giới thiệu đề tài 1

2 Cơ sở lý luận 2

II Mô tả về mạng lưới và mô hình toán 4

1 Mô tả về mạng lưới 4

2 Mô hình toán 5

2.1 Tập 5

2.2 Các tham số 5

3.3 Các biến 6

III Áp dụng mô hình đề xuất và giải quyết vấn đề đa mục tiêu 7

1 Áp dụng mô hình đề xuất 8

2 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 chắc chắn ảnh hưởng đến mô hình toán 11

1 Qui hoạch ngẫu nhiên 11

1.1 Các tập 12

1.2 Các tham số 12

1.3 Các biến 12

2 Kết quả tính toán 13

V Kết luận 15

I Giới thiệu đề tài và cơ sở lý luận

1 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 và chuỗi cung ứng ngược Chuỗi cung ứng chuyển tiếp (FSC) chứa hàng loạt các hoạt động có kết quả trong việc chuyển đổi các nguyên liệu đến thành phẩm Các nhà quản lý cố gắng cải thiện hiệu suất chuỗi cung ứng chuyển tiếp trong một khu vực chẳng hạn như quản lý nhu cầu, mua sắm và thực hiện đơn hàng Chuỗi cung ứng ngược (RSC) được định nghĩa là các hoạt động thu gom và tái chế những thành phẩm bị trả về trong quản lý chuỗi cung ứng Việc tích hợp chuỗi cung ứng chuyển tiếp và chuỗi cung ứng ngược tạo nên mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín Nói cách khác, trong mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín bao gồm cả kênh chuyển tiếp và kênh ngược

Vài nghiên cứu đã được thực hiện về mô hình vị trí cơ sở chuyển tiếp Mô hình này cố gắng trả lời theo những câu hỏi sau: Có bao nhiêu cơ sở nên được mở? Mỗi cơ sở nên được đặt ở đâu? Phân bổ cái gì? Những tập trung tâp thu gom nào nên được mở và hoạt động? Những sản phẩm nào nên được xử lý trong những cơ sở đó? Mục tiêu của các mô hình này là để xác định các biến quyết định của cả hai kênh Tối ưu hóa tổng chi phí được xem xét như là một hàm mục tiêu chính Mặt khác, một số nhà nghiên cứu cũng xem xét đến các yếu tố không chắc chắn trong cấu hình chuỗi cung ứng khép kín Bất ổn trong cung và cầu là hai nguồn chính dẫn đến sai lệch trong quản lý chuỗi cung ứng Tính không chắc chắn của nguồn cung xuất hiện vì những sai lầm hoặc chậm trễ trong việc giao hàng của nhà cung cấp Nhu cầu sai lệch là do dự báo nhu cầu không chính xác hoặc nhu cầu biến động, sai lệch trong trả hàng cũng là một yếu tố quan trọng

Trong bài báo này, mô hình vị trí cơ sở được kiến nghị cho mạng lưới CLSC Mô hình này được thiết kế đa nhà máy (sản xuất và tái chế), nhu cầu thị trường, trung tâm thu gom, và sản phẩm Muc tiêu là để biết được có bao nhiêu và những nhà máy, trung tâm thu gom nào nên được mở, sản phẩm nào với số lượng bao nhiêu nên được lưu kho trong chúng Hàm mục tiêu nhằm tối thiểu hóa tổng chi phí Trong bài báo này, hai bài toán thử nghiệm được đưa ra xem xét Ngoài ra, mô hình mở rộng đa mục tiêu bằng cách xem xét các yếu tố môi trường bao gồm các vật liệu thân thiện với môi trường và công nghệ sạch Sau đó, mô hình được giải quyết bằng hai phương pháp: weighted sums và ε-constraint Hơn nữa, mặt đánh đổi của hai bài toán thử nghiệm cũng được xem xét Mô hình đa mục tiêu cũng được mở rộng bằng quy hoạch ngẫu nhiên (dựa trên những kịch bản) để xem xét tác động tác động của việc trả hàng

và nhu cầu biến động trong việc cấu hình mạng lưới Cuối cùng, kết quả máy tính sẽ được

thảo luận và phân tích Nghiên cứu này là một trong những cuộc nghiên cứu đầu tiên xem xét các mô hình toán đa mục tiêu chịu sự biến động trong cấu hình mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín

2 Cơ sở lý luận

Jayaraman và các đồng nghiệp đưa ra mô hình quy hoạch nguyên hỗn hợp để xác định số lượng tối ưu số lượng sản phẩm tái chế và đã qua sử dụng trong mạng lưới chuỗi cung ứng ngược Fleischmann và các đồng nghiệp mở rộng mô hình logistic đầu vào hướng tới hệ thống logistic thu hồi và thảo luận về sự khác biệt Họ sử dụng mô hình quy hoạch tuyến tính nguyên bộ phận Kannan và các đồng nghiệp đưa ra một mô hình sử dụng genetic algorithm -

giải thuật di truyền (Giải thuật di truyền là một kỹ thuật của khoa học máy tính nhằm tìm

kiếm giải pháp thích hợp cho các bài toán tối ưu tổ hợp - combinatorial optimization.) và kĩ

thuật tối ưu bầy đàn (partical swarm) Họ áp dụng các mô hình bằng cách xem xét hai trường hợp: nhà sản xuất lốp xe và sản xuất hàng nhựa

Kannan và các đồng nghiệp phát triển mô hình toán cho một trường hợp tái chế pin Tuy nhiên, chúng không xem xét yếu tố thay đổi của các tham số Amin and Zhang thiết kế một mạng lưới dựa vào vòng đời sản phẩm Họ sử dụng mô hình quy hoạch tuyến tính nguyên bộ phận để cấu hình mạng lưới Fleischmann và các đồng nghiệp, Rubio và các đồng nghiệp, Guide and Van Wassenhove và Akcali và Centinkaya đưa ra cơ sở lý luận và những khảo sát cho bài báo của RL – Reverse Logistics và chuỗi cung ứng khép kín

Mô hình đa mục tiêu và mô hình quy hoạch mục tiêu đã được phát triển bởi nhiều tác giả cho mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín Một số bài bài đã được phân loại trong bảng 1 Krikke

và các đồng nghiệp [18] xem xét tối thiểu hóa chi phí chuỗi cung ứng, năng lượng sử dụng và những chất thải còn lại của một mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín Pati và các đồng nghiệp [19] xây dựng mô hình quy hoạch mục tiêu nguyên bộ phận để xác định vị trí các cơ sở, tuyến đường và những luồng trạng thái khác nhau của những chất thải có thể tái chế của mạng lưới CLSC Chúng kiểm tra tính tối thiểu của chi phí logistics thu hồi, tối đa hóa việc cải tiến chất lượng sản phầm và lợi ích môi trường Du và Evans [20] đã phát triển một mô hình bi-objective cho một mạng lưới logistics thu hồi bằng việc xem xét giảm thiểu chi phí tổng thể và tổng thời gian chậm trễ của vòng thời gian Gupta và Evans [21] đề xuất một 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 và tối đa hóa khả năng đáp ứng của một mạng lưới logistics

Vài tác giả đã kiểm tra tính không chắc chắn (có thể thay đổi) trong việc câu hình mạng lưới CLSC Bảng 1 là bảng tóm tắt các bài viết Salema và các đồng nghiệp [7] mở rộng mô hình logistics thu hồi của Fleischmann và các đồng nghiệp [5] và xem xét sự biến động của nhu cầu và hàng trả về bằng cách xác định những trường hợp về kịch bản phụ thuộc Họ sử dụng quy hoạch nguyên bộ phận và kĩ thuật Brand&Bound và giải quyết bài toán bằng CPLEX Francas và Minner [23] đề xuất một mô hình ngẫu nhiên hai giai đoạn để thiết kế một mạng lưới khép kín theo những yếu tố không chắc chắn là nhu cầu và hàng trả về Pishvaee và các đồng nghiệp [24] đề xuất một mô hình tối ưu xác định cho mạng lưới logistics thu hồi Sau

đó, họ đã phải triển mô hình stochastic Tuy nhiên, những tác nhân môi trường không được xem xét trong mô hình này Lee và Dong [25] đề xuất một mô hình quy hoạch ngẫu nhiên hai giai đoạn cho mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín Họ cũng phát triển một giải pháp tiếp cận bằng simulated annealing – mô phỏng tôi luyện Pishvaee và Torabi [26] đã phát triển một

mô hình quy hoạch nguyên bộ phận theo khả năng để giải quyết những yếu tố không chắc chắn trong cấu hình chuỗi cung ứng khép kín Shi và các đồng nghiệp [27] đưa ra mô hình toán học để tối đa lợi nhuận của một hệ thống tái chế bằng cách phát triển giải pháp tiếp cận dựa vào phương pháp Lagrangian relaxation Wang và Hsu [28] đề xuất mô hình interval programming, là mô hình mà những yếu tố không chắc chắn đã được thể hiện bằng những số

mờ Shi và các đồng nghiệp [29] đã nghiên cứu một vấn đề lập kế hoạch sản xuất cho hệ thống khép kín đa sản phẩm Các tác giả xem xét sự biến động của nhu cầu và hàng trả về bằng mô hình stochastic Pishvaee và các đồng nghiệp [30] đề xuất một mô hình tối ưu mạnh

mẽ cho mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín để xem xét những yếu tố không chắc chắn Amin

và Zhang [31] phát triển một mô hình tối ưu theo những biến động của của nhu cầu và môi trường quyết định cho một mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín Vahdani và các đồng nghiệp [32] áp dụng fuzzy multi-objective robust optimization

Các bài báo nghiên cứu trong bảng một đã không xem xét đa mục tiêu và những vấn đề biến động trong việc cấu hình mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín một cách đồng thời Trong bài báo này, chúng tôi phát triển mô hình đa mục tiêu cho những yếu tố có không ổn định

Bảng 1- Những mô hình cấu hình mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín

II Mô tả về mạng lưới và mô hình toán

1 Mô tả về mạng lưới

Một mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín chung được mô tả trên hình bao gồm các nhà máy,

trung tâm thu gom và nhu cầu thị trường Các nhà máy có thể sản xuất các sản phẩm mới và

tái chế các sản phẩm Các sản phẩm được đưa đến thị trường tiêu thụ Sau đó, những sản

phẩm trả lại được gửi đến các trung tâm thu gom Những trung tâm thu gom có trách nhiệm sau đây: thu gom các sản phẩm đã qua sử dụng, xác định điều kiện của những hàng trả về bằng việc kiểm tra và/hoặc phân chia để tìm hiểu xem có thể thu hồi hay không, hàng trả về

có thể phục hồi đến các nhà máy, những hàng không có khả năng tái sử dụng (vì lí do kinh tế và/hoặc những lý do kĩ thuật) đến trung tâm tiêu hủy Mục tiêu là để biết có bao nhiêu và những nhà máy và trung tâm thu gom nào nên được mở, sản phẩm nào và với số lượng bao nhiêu nên được lưu kho

Các giả định sau đây sẽ được thực hiện trong cấu hình mạng lưới:

 Mô hình được thiết kế cho một giai đoạn duy nhất

 Tất cả các sản phẩm bị trả lại được đưa về các trung tâm thu gom

 Cầu thị trường tại các vị trí không đổi

 Địa điểm và năng lực của các nhà máy và trung tâm thu gom được biết trước

2 Mô hình toán

Mạng lưới được xây dựng trên mô hình quy hoạch tuyến tính nguyên bộ phận Các tập, tham

số và những biến quyết định được định nghĩa dưới đây:

2.1 Tập

I = tập các địa điểm nhà máy sản xuất và tái chế tiềm năng (1… i … I)

J = tập các sản phẩm (1 … j … J)

K = tập các địa điểm demand market (1 … k … K)

L = tập các địa điểm trung tâm thu gom tiềm năng (1 … l … L)

2.2 Các tham số

Aj = chi phí sản xuất của sản phẩm j

Bj = chi phí vận chuyển của sản phẩm j trên mỗi km giữa nhà máy và vị trí có nhu cầu mua hàng

Cj = chi phí vận chuyển của sản phẩm j trên mỗi km giữa trung tâm thu gom và nhà máy

Oj = chi phí vận chuyển của sản phẩm j trên mỗi km giữa trung tâm thu gom và trung tâm tiêu hủy

Ei = chi phí cố định cho việc mở nhà máy i

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 năng của nhà máy i cho sản phẩm j

Qij = khả năng của trung tâm thu gom l cho sản phẩm i

tik = khoảng cách giữa vị trí i và k được tạo ra dựa trên phương pháp Euclidean (tkl và tli

được định nghĩa trong cùng một chiều) tl là khoảng cách giữa trung tâm thu gom và trung

tâm xử lý

Hình 1 Mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín

dkj = cầu của khách hàng k về sản phẩm j

rkj = lượng hàng trả về của khách hàng k về sản phẩm j

αj = phần xử lý tối thiểu của sản phẩm j

3.3 Các biến

Xikj = số lượng sản phẩm j được sản xuất tại nhà máy i dành cho thị trường k

Yklj = số lượng sản phẩm j bị trả về từ thị trường k được đưa vào trung tâm thu gom l

Slij = số lượng sản phẩm j bị trả về được đưa từ trung tâm thu gom l vào nhà máy i

Tlj = số lượng sản phẩm j bị trả về được đưa từ trung tâm thu gom vào trung tâm tiêu hủy

Zi = 1, nếu một nhà máy được thiết lập tại một địa điểm tiềm năng i, 0, …

Wl = 1, nếu trung tâm thu gom được thiết lập tại một vị trí tiềm năng l,0,…

𝑀𝑖𝑛𝑧1 = ∑ 𝐸𝑖

𝑖

𝑍𝑖 + ∑ 𝐹𝑙

𝑙

𝑊𝑙+ ∑ ∑ ∑(𝐴𝑗+ 𝐵𝑗𝑡𝑖𝑘)𝑋𝑖𝑘𝑗

𝑗 𝑘 𝑖

+ ∑ ∑ ∑ 𝐶𝑗𝑡𝑘𝑖𝑌𝑘𝑙𝑗

𝑗 𝑘 𝑖

+ ∑ ∑ ∑(−𝐺𝑗+ 𝐷𝑗𝑡𝑙𝑖)𝑆𝑙𝑖𝑗+

𝑗 𝑖 𝑙

∑ ∑(𝐻𝑗 + 𝑂𝑗𝑡𝑙)𝑇𝑙𝑗

𝑗 𝑙

III Áp dụng mô hình đề xuất và giải quyết vấn đề đa mục tiêu

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 qua sử dụng sau khi thu lại

từ khách hàng Trong quá trình kiểm tra ban đầu tại nơi thu hồi, máy được kiểm tra chuẩn chất lượng để đảm bảo sản phẩm thu hồi đạt được các chuẩn nhất định Việc tái sản xuất thường được thực hiện tại các nhà máy ban đầu sử dụng chung một thiết bị Những cái máy không thể tái sử dụng toàn vẹn thì có thể là nguồn cung cung các phần phụ tùng có thể tái sử dụng Phần còn lại sẽ được đưa đến các trung tâm tiêu hủy Mục tiêu của phần này là cho thấy được sự áp dụng mô hình toán bằng các ví dụ số học Hai bài thử nghiệm đã được

nghiên cứu Trong bài thử nghiệm 1, một ví dụ xác định được xem xét Dữ liệu chi phí và phần bị tiêu hủy thấp nhất được áp dụng từ [5] Bảng 2 cho thấy các dữ liệu chi tiết Các địa điểm tiềm năng cho các nhà sản xuất, thị trường nhu cầu, trung tâm thu hồi, và trung tiêu hủy được tạo ra từ phân bố đồng đều giữa 0 và 100 đơn vị khoảng cách trên tọa độ x và y Bài thử nghiệm 1 bao gồm các thông số xác định Tuy nhiên, rất khó để ước tính giá trị của các thông

số trong thế giới thực Trong bài thử nghiệm 2, người ta cho rằng các thông số (ngoại trừ nhu cầu và trở về) theo phân bố đồng đều Lý do là mỗi tham số dưới phân bố đồng đều có thể được thể hiện bằng hai số (không chính xác một) Bảng 2 cho thấy các giá trị Mục tiêu là để xem xét một mô hình thực tế bằng cách sử dụng phân bố đồng đều

Bài thí nghiệm đã được giải quyết bằng CPLEX 9.1.0 CPLEX là một gói phần mềm tối ưu hóa mà là thích hợp cho việc giải quyết các hỗn hợp số nguyên vấn đề lập trình tuyến tính Tất cả công việc tính toán được thực hiện trên một máy PC (hệ thống hoạt động 32-bit, CPU 2.33 GHz, và 4,00 GB RAM) Các số liệu thống kê mô hình là 797 phần tử khác không, 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 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