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https://hdl.handle.net/20.500.14094/0100489946
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2025-05-24
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0100489946 (fulltext)
pdf
613 KB
24
メタデータ
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メタデータID
0100489946
アクセス権
open access
出版タイプ
Accepted Manuscript
タイトル
A Proposal of Resilient Supply Chain Network Planning Method with Supplier Selection and Inventory Levels Determination Using Two-Stage Stochastic Programming
著者
Kobayashi, Hibiki ; Kaihara, Toshiya ; Kokuryo, Daisuke ; Tanaka, Rina ; Hara, Masashi ; Miyachi, Yuto ; Sariddichainunta, Puchit
著者名
Kobayashi, Hibiki
著者ID
A0939
研究者ID
1000070289114
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail.html?systemId=82abdf69905dda6c520e17560c007669
著者名
Kaihara, Toshiya
貝原, 俊也
カイハラ, トシヤ
所属機関名
システム情報学研究科
著者ID
A1011
研究者ID
1000020508543
ORCID
0000-0001-9365-0704
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail.html?systemId=71605214e82de8b0520e17560c007669
著者名
Kokuryo, Daisuke
國領, 大介
コクリョウ, ダイスケ
所属機関名
システム情報学研究科
著者名
Tanaka, Rina
著者名
Hara, Masashi
著者名
Miyachi, Yuto
著者名
Sariddichainunta, Puchit
言語
English (英語)
収録物名
Advances in Production Management Systems. Production Management Systems for Responsible Manufacturing, Service, and Logistics Futures
ページ
714-729
出版者
Springer
刊行日
2023-09-14
公開日
2024-09-14
抄録
The importance of risk management has been pointed out in supply chain management which stably supplies products with considering economic efficiency. Supply chain network plan usually consists of two-stage decision process in business environment. Two-stage stochastic programming is appropriate for decision making under uncertainly in business environment where two steps of decision processes are involved. Therefore, we propose a planning method of resilient supply chain networks using two-stage stochastic programming. To improve computational efficiency while taking uncertain future events into account, we also propose a risk optimization method to design a resilient supply chain with reducing the number of scenarios by scenario sampling. In this paper, we attempt to plan a supply chain network consisting of suppliers, manufacturers, and wholesalers by selecting material suppliers and determining appropriate inventory levels in consideration of risk. Its optimality and resilience are evaluated by computer experiments. Furthermore, we evaluate the effectiveness of the proposed method in terms of computational efficiency as well as the optimality of the solution with scenario sampling by computer experiments.
キーワード
Supply Chain Network
Stochastic programming
Resilience
Inventory control
Scenario reduction
カテゴリ
システム情報学研究科
会議発表論文
権利
© 2023 IFIP International Federation for Information Processing
関連情報
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-43688-8_49
ISBN
978-3-031-43687-1
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ISBN
978-3-031-43688-8
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資源タイプ
conference paper
会議記述
会議名
International IFIP WG 5.7 Conference on Advances in Production Management Systems, APMS 2023
開催期間
September 17–21, 2023
開催会場
Trondheim, Norway
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