본 연구에서는 지역적으로 집중화된 역물류네트워크(Regionally centralized multistage reverse logistics network: cmRL)와 지역적으로 분산회된 역물류네트워크(Regionally decentralized multistage reverse logistics network: dmRL)를 제안하고 있다. cmRL과 dmRL 각각은 고려되는 영역 전체와 지역적으로 분산된 세부영역에서의 RL 네트워크로 구성된다. 이들은 혼합정수계획법(Mixed integer programming: MIP) 모델로 공식화되며, 유전알고리즘(Genetic algorithm: GA)을 통해 해를 구하게 된다. 사례연구에서는 두 가지 형태의 RL네트워크를 제시하며 다양한 수행도 척도를 사용하여 cmRL과 dmRL의 효율성을 비교분석하였다. 분석결과 cmRL이 dmRL 보다 더 우수한 수행도를 나타내었다.
As today's business environment has become more and more competitive, forward as well as backward flows of products among members belonging to a supply chain have been increased. The backward flows of products, which are common in most industries, result from increasing amount of products that are returned, recalled, or need to be repaired. Effective management for the backward flows of products has become an important issue for businesses because of opportunities for simultaneously enhancing profitability and customer satisfaction from returned products. Since third party logistics service providers (3PLs) are playing an important role in reverse logistics operations, they should perform two simultaneous logistics operations for a number of different clients who want to improve their logistics operations for both forward and reverse flows. In this case, distribution networks have been independently designed with respect to either forward or backward flows so far. This paper proposes a mixed integer programming model for the design of network integrating both forward and reverse logistics. Since the network design problem belongs to a class of NP-hard problems, we present an efficient heuristic algorithm based on genetic algorithm (GA), of which the performance is compared to the lower bound by Lagrangian relaxation. Finally, the validity of proposed algorithm is tested using numerical examples.
As today's business environment has become more and more competitive, forward as well as backward flows of products among members belonging to a supply chain have been increased. The backward flows of products, which are common in most industries, result from increasing amount of products that are returned, recalled, or need to be repaired. Effective management for these backward flows of products has become an important issue for businesses because of opportunities for simultaneously enhancing profitability and customer satisfaction from returned products. Since third party logistics service providers (3PLs) are playing an important role in reverse logistics operations, the 3PLs should perform two simultaneous logistics operations for a number of different clients who want to improve their logistics operations for both forward and reverse flows. In this case, distribution networks have been independently designed with respect to either forward or backward flows so far. This paper proposes a mixed integer programming model for the design of network integrating both forward and reverse logistics. Since this network design problem belongs to a class of NP-hard problems, we present an efficient heuristic based on Lagrangean relaxation and apply it to numerical examples to test the validity of proposed heuristic.
Due to limitation of resources and increasing concerns about environment, reverse logistics has received growing attention in recent years. In this paper, we propose three types of reverse logistics networks based on reuse of returnable containers, materials recycling process and remanufacturing for parts reuse. First, the sender in the re-usable item network supplies containers for the recipient and orders either new containers from external supplier or returnable containers cleaned from the container depot. Second, the recycling center in the proposed recycling network collects either end of life products from customer or faulty goods from manufacturer, collected products are dismantled into materials and materials go into recycling process. Finally, the manufacturer in the proposed remanufacturing network has two alternatives for supplying parts: either ordering the required parts to external supplier or overhauling disassembled parts and bringing them back 'as new' conditions. In this product recovery environment, we build optimal order quantity models to minimize the total logistics costs related to reverse logistics network. The validity of the proposed model is investigated through comprehensive computational experiments.
Recently, an industrial production-distribution planning problem has been widely investigated in Supply Chain Management(SCM). One of the key issues in the current SCM research area is reverse logistics network. This study have developed a simulation model for the reverse logistics network. The simulation model analysis reverse logistics network issues such as inventory policy, manufacturing policy, transportation mode, warehouse assignment, supplier assignment. Computational experiments using commercial simulation tool ARENA show that the real problems. The model can be used to decide an appropriate production-distribution planning problem in the research area.
We formulate a mathematical model of remanufacturing system as multi-stage reverse Logistics Network Problem (mrLNP) with minimizing the total costs for reverse logistics shipping cost and inventory holding cost at disassembly centers and processing centers over finite planning horizons. For solving this problem, in the 1st and the 2nd stages, we propose a Genetic Algorithm (GA) with priority-based encoding method combined with a new crossover operator called as Weight Mapping Crossover (WMX). A heuristic approach is applied in the 3rd stage where parts are transported from some processing centers to one manufacturer. Computer simulations show the effectiveness and efficiency of our approach. In numerical experiments, the results of the proposed method are better than pnGA (Prufer number-based GA).
Deployment of green transportation in reverse logistics is a key issue for low carbon technologies. To cope with such logistic innovation, this paper proposes a hybrid approach to solve practical vehicle routing problem (VRP) of pickup type that is common when considering the reverse logistics. Noticing that transportation cost depends not only on distance traveled but also on weight loaded, we propose a hierarchical procedure that can design an economically efficient reverse logistics network even when the scale of the problem becomes very large. Since environmental concerns are of growing importance in the reverse logistics field, we need to reveal some prospects that can reduce $CO_2$ emissions from the economically optimized VRP in the same framework. In order to cope with manifold circumstances, the above idea has been deployed by extending the Weber model to the generalized Weber model and to the case with an intermediate destination. Numerical experiments are carried out to validate the effectiveness of the proposed approach and to explore the prospects for future green reverse logistics.
Among various environmental issues, those for worn-out products are increasingly important due to rapid development and improvement of products, shortages of dumping sites and waste-incineration facilities, and legislation pressures and customer recognitions to protect the environment. Under such circumstances, collection and product recovery activities give rise to additional material flows from customers back to collectors and reprocessors. Reverse logistics, the opposite direction of the conventional forward logistics, is concerned with the management of this material flow. In this paper, we consider the emerging concept of reverse logistics. First, the concept of sustainable development is explained to explain the philosophical background of various environmental issues. Second, we explain the basics of reverse logistics, which includes the overall structure and the classification of network types. Finally, we review the previous research articles, especially in the aspect of industrial engineering, after classifying the decision problems into : (a) product recovery strategy; (b) network design and operation; (c) inventory management; (d) disassembly problems; and (e) remanufacturing problems.
본 연구에서는 특정 D 광역시를 대상으로 생활폐기물 처리과정에 대한 역물류(Reverse logistics: RL)네트워크를 구성하고 이를 효율화하기 위한 방법론을 개발했다. 현재 D 광역시에 속한 8개 기초자치단체들은 각 기초자치단체별로 자체적인 RL네트워크를 구성하여 생활폐기물을 처리하고 있다. 그러나 현재와 같은 방법은 운영상의 비효율적인 측면이 있으며, 이를 개선하기 위해 새로운 개선방안을 마련했다. 사례연구에서는 D 광역시 8개 기초자치단체에서의 운영자료를 기초로 하여 기존운영방식과 개선방안에 대한 비교분석을 실시하였으며, 그 결과 개선방안이 기존운영방식보다 더 효율적이라고 분석되었다.
The number of mobile telecommunication service subscribers has been over 50 millions as of the end of Nov. 2010. And the number of used mobile phones has been growing continuously caused by shortened life cycle of products and competing between service providers, which is about 21 millions for only one year, 2010 in Korea. However, the quality level of reverse logistics network for used mobile phones is very low and statistics show that the collection ratio of them has not been over 40%. The current low collection ratio can be one of the significant causes of environment destruction due to the cumulated growth. Accordingly new practical alternative recovery systems are required in addition to the current one with EPR(Extended Producers Responsibility). In this paper, suggested are alternative policies to improve the quality level of reverse logistics network for used mobile phones effectively. ENR(Extended Network service providers Responsibility) is representative of them.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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