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J-GLOBAL ID：202202231236605643   整理番号：22A0441711

船からの船舶からのロバストなオムニチャネル小売運用【JST・京大機械翻訳】

Robust omnichannel retail operations with the implementation of ship-from-store

著者 (2件)： Jiu Song (School of Economics and Management, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China) ,  Jiu Song (Service Science and Innovation Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu 610031, China)
資料名： Transportation Research. Part E. Logistics and Transportation Review  (Transportation Research. Part E. Logistics and Transportation Review)
巻： 157  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1058A  ISSN： 1366-5545  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,各在庫施設がチャネルに無関係に次数を満たす特定の能力を備えている,多期間水平線上のキャパシット化小売ネットワークを通して複数製品を販売する全チャネル小売業者(o-tailer)を考察した。著者らは,o-tailerの期待した総コストを最小化するために,船舶-ストアの実装による全チャネル小売操作を研究した。各期間の開始時に,o-テーラーは,各流通センター(DC)に対して各製品を補充する方法,およびDCから異なる店舗にその在庫をどのように割り当てるかを決定する。各期間の最後に,o-テーラーは,DCおよび/または店舗が実現したオンライン要求を満足させるために決定する。問題を多周期確率的最適化モデルとして定式化し,ロバストな2相アプローチ(RTA)を採用してそれを解く。フェーズ1は,目標指向ロバスト最適化手法を用いてバイナリ補充決定を決定し,一方,フェーズ2は,線形決定ルールを用いて,補充,割り当て,および充足量を適応的に決定する。数値実験は,RTAが既存の手法よりも性能が優れており,現実的問題インスタンスに対して良質でロバストな解を効率的に生産できることを示した。更なる感度解析は,RTAの性能と全チャネル充足の利益に対する様々なシステムパラメータの影響を探査した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  感度解析 ,  *船舶 ,  *小売 ,  総原価 ,  流通センタ ,  商店建築 ,  定式化 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： システムパラメータ ,  数値実験 ,  在庫 ,  オンライン ,  ロバスト最適化 ,  *オムニチャネル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： オムニチャネル ,  電子商取引 ,  在庫管理 ,  オーダーフルフィルメント ,  ロバスト最適化

分類 (3件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  物的流通  (KA08000O) ,  在庫管理  (KB05030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 船 ,  船舶 ,  ロバスト ,  オムニチャネル ,  小売 ,  運用