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J-GLOBAL ID：202202245878925462   整理番号：22A0411104

自動車サプライチェーンにおける破壊事象に起因する不足への対応【JST・京大機械翻訳】

Coping with shortages caused by disruptive events in automobile supply chains

著者 (3件)： Jiang Yi (Department of Mathematics, Sichuan Normal University, Chengdu, China) ,  Shu Jia (School of Management and Economics, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Song Miao (Department of Logistics and Maritime Studies, Faculty of Business, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China)
資料名： Naval Research Logistics  (Naval Research Logistics)
巻： 69  号： 1  ページ： 21-35  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0452A  ISSN： 0894-069X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 予測不能な破壊事象は自動車サプライチェーンの管理の困難さを著しく増加させる。本論文では,有限計画水平における部品チップ置換による自動車生産計画問題を提案した。1チップの不足は,追加コストでより高いエンド特徴を持つ同じタイプの別のチップによって補償できる。したがって,自動車メーカーは,サプライチェーン破壊に起因する不足の事象においてより利益がある製品ラインにチップのオンハンドインベントリを転換できる。これに対処するために,チップの不確実な供給を捉える最大最小ロバスト最適化モデルを提案した。ロバストモデルは,市販のIPソルバによって直接解くことができる混合整数プログラミング等価性を持つことを示した。広範な数値実験を通して,同じ問題に対する対応する決定論的および2段階確率モデルと最大最小ロバストモデルを比較した。計算結果は,最大最小ロバストモデルが平均と最悪ケース利益に関して他の2つのモデルより優れていることを示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *自動車 ,  生産計画 ,  整数計画法 ,  不確実性 ,  生産者 ,  在庫量 ,  確率モデル ,  等価性 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 製品ライン ,  *サプライチェーン ,  ソルバ ,  数値実験 ,  決定論 ,  ロバスト最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 自動車サプライチェーン ,  部品置換 ,  2段階モデル

分類 (4件)： 生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y) ,  工程管理  (KB03030P) ,  数理計画法  (KA03030M) ,  生産工学一般  (KB01000U)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自動車 ,  サプライチェーン ,  破壊 ,  事象 ,  起因