An effective management for reverse flows of products such as reuse, repair and disposal, has become an important issue for every aspect of business. In this paper, we study the Location-Routing Problem (LRP) in the multi-stage closed-loop supply chain network. The closed-loop supply chain in this study integrated both forward and reverse flows. In forward flow, a factory, Distribution Center (DC) and retailer are considered as usual. Additionally in reverse flow, we consider the Central Returns collection Center (CRC) and disposal facility. We propose a mixed integer programming model for the design of closed-loop supply chain integrating both forward and reverse flows. Since the LRP belongs to an NP-hard problem, we suggest a heuristic algorithm based on genetic algorithm. For some test problems, we found the optimal locations and routes by changing the numbers of retailers and facility candidates. Furthermore, we compare the efficiencies between open-loop and closed-loop supply chain networks. The results show that the closed-loop design is better than the open one in respect to the total routing distance and cost. This phenomenon enlarges the cut down effect on cost as an experimental space become larger.
본 연구에서는 적응형혼합유전알고리즘(Adaptive Hybrid Genetic Algorithm: AHGA) 접근법을 이용한 폐쇄루프 공급망(Closed-Loop Supply Chain: CLSC) 모델 최적화를 다루고 있다. CLSC 모델 구축을 위해 공급업체(Part Supplier), 제품제조업체(Product Manufacturer)등으로 구성된 전방향물류(Forward Logistics)와 수집업체(Collection Center), 회복센터(Recovery Center)등으로 구성된 역물류(Reverse Logistics)를 함께 고려하고 있다. 제안된 CLSC 모델은 수리모형(Mathematical Model)으로 표현되며, AHGA접근법을 이용해 이행되어 그 최적해를 구하게 된다. 수치실험에서는 기존연구에서 제안된 몇몇 접근법과 AHGA 접근법을 함께 사용하여 그 수행도를 비교분석하였다.
본 연구는 폐쇄루프 공급망 모델(Closed-Loop Supply Chain Model)을 이용하여 새로운 형태의 혼합형유전알고리즘(Proposed Hybrid Genetic Algorithm: pro-HGA)접근법의 수행도를 평가하기 위한 논문이다. 제안한 폐쇄루프 공급망 모델은 물류네트워크에서 순방향물류(Forward Logistics)와 역물류(Reverse Logistics)를 함께 고려한 통합형 물류모델이며. 이 모델에서는 회수된 제품의 재사용(Reuse), 재판매(Resale) 및 폐기(Waste Disposal)를 함께 고려하고 있다. 제안된 모델의 이행을 위해 기존연구에서 제안한 유전알고리즘(Genetic Algorithm: GA), 혼합형유전알고리즘(Hybrid Genetic Algorithm: HGA)과 본 연구에서 제안한 pro-HGA를 함께 적용하여 각 접근법들의 우수성을 비교분석하였다. 분석결과 본 연구에서 제안한 pro-HGA가 기존의 GA, HGA보다 더 우수한 결과를 얻었다.
This papers focuses on remanufacturing processes in a closed loop supply chain. The remanufacturing processes is considered as one of the effective strategies for enterprises' sustainability. For this reason, a lot of companies have attempted to apply remanufacturing related methods to their manufacturing processes. While many research studies focused on the return rate for remanufacturing parts as a control parameter, the relationship with demand certainties has been studied less comparatively. This paper considers a closed loop supply chain environment with remanufacturing processes, where highly fluctuating demands are embedded. While other research studies capture uncertainties using probability theories, highly fluctuating demands are modeled using a fuzzy logic based ambiguity based modeling framework. The previous studies on the remanufacturing have been limited in solving the actual supply chain management situation and issues by analyzing the various situations and variables constituting the supply chain model in a linear relationship. In order to overcome these limitations, this papers considers that the relationship between price and demand is nonlinear. In order to interpret the relationship between demand and price, a new price elasticity of demand is modeled using a fuzzy based nonlinear function and analyzed. This papers contributes to setup and to provide an effective price strategy reflecting highly demand uncertainties in the closed loop supply chain management with remanufacturing processes. Also, this papers present various procedures and analytical methods for constructing accurate parameter and membership functions that deal with extended uncertainty through fuzzy logic system based modeling rather than existing probability distribution based uncertainty modeling.
본 연구는 국내 모바일폰 산업을 위한 지속가능한 폐쇄루프 공급망 (Sustainable closed-loop supply chain: SCLSC) 네트워크 모델을 제안한다. 제안된 SCLSC 네트워크 모델의 지속 가능성을 위해 경제적, 환경적, 사회적 요인들이 각각 고려된다. 이들 세 가지 요인들은 SCLSC 네트워크 모델의 각 단계에서 고려되는 설비의 구축 및 운영으로부터 발생하는 총비용 최소화, CO2 방출 총량 최소화, 사회적 영향력 최대화를 목표로 한다. 이러한 목표들은 SCLSC 네트워크의 모델링 단계에서 각각 개별적인 목적함수로 고려되어야 하기 때문에 SCLSC 네트워크 모델은 다목적 최적화 문제로 간주할 수 있다. SCLSC 네트워크 모델은 수리모델을 사용하여 표현되며, 혼합형 메타휴리스틱 접근법을 수리모델에 적용하여 그 해를 구한다. 수치실험에서는 제안된 혼합형 메타휴리스틱 접근법의 수행도가 기존의 메타휴리스틱 접근법들의 수행도와 비교된다. 실험결과는 본 연구에서 제안된 혼합형 메타휴리스틱 접근법이 기존의 메타휴리스틱 접근법들과 비교하여 더 뛰어난 수행도를 보여주는 것을 알 수 있다.
본 연구에서는 폐쇄루프공급망 (Closed-loop supply chain: CLSC) 모델에서 역물류 (Reverse logistics: RL) 활동을 강화하기 위한 방법론을 개발한다. 이를 위해 RL 활동 중에서 주로 고려되는 설비 중의 하나인 회복센터(Recovery center: RC)의 활동을 강화한다. RC에서의 강화된 활동에 따라 고객으로부터 회수되는 사용 후 제품은 검사 및 회복과정을 거쳐 전방향물류 (Forward logistics: FL)에서 부품 혹은 제품으로 재사용된다. 강화된 RC 활동을 가진 CLSC 모델의 운영과정을 효율적으로 표현하기 위한 수리모델이 제시되며. 혼합유전알고리즘 (Hybrid genetic algorithm: HGA) 접근법을 이용해 제안된 수리모델이 이행된다. 수치실험에서는 두 개의 상이한 형태의 CLSC 모델이 제시되며, 본 연구에서 제안된 HGA 접근법과 기존의 연구에서 제안된 몇몇 접근법들의 수행도가 비교분석되었다. 비교분석결과 HGA가 기존의 접근법들 보다 더 우수한 수행도를 보여주었다. 또한 RC 활동의 검사 및 회복과정을 거친 부품 및 제품의 비율을 다양하게 조절함으로서 강화된 RC 활동을 가진 CLSC 모델의 유용성을 증명했다.
순방향물류와 역방향물류의 두 물류 체인을 통합해서 자원 순환형 공급체인 (CLSC: closed-loop supply chain) 을 구성하는 것은 기업의 비용절감을 위해서 반드시 필요한 요소이다. 본 연구에서는 순환형 공급체인의 환경에서 순방향물류의 도매점과 역방향물류의 처리센터의 재고를 통합하는 재고관리를 제안한다. JIT(Just-in-Time)배송이 고려된 새로운 CLSC 재고관리모델은, 회수센터에서 처리센터로 배송된 사용이 끝난 제품이 도매업자의 수요에 미치지 못할 때 제조사에게 필요한 제품을 재발주 할 것이지 사용이 끝난 제품의 회수를 기다릴 것이지를 선택함으로써 비용을 절감한다. 제안 모델의 유효성을 검증하기 위하여 최적화 기법중 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)을 이용하였다. 파라미터가 해에 미치는 영향을 알아보기 위해서 세 가지 파라미터 조건에서 우선 순위형 GA (priority-based GA: priGA)와, 각 세대마다 파라미터가 조정되는 개량형 하이브리드 GA (modified Hybrid Genetic Algorithm: mhGA)를 사이즈가 다른 4가지 수치 예에 적용하여 시뮬레이션을 실시하였다.
본 연구에서는 모바일폰의 생산, 유통 및 사용 후 처리과정을 효율적으로 관리하기 위한 지속가능한 폐쇄루프 공급망 (Sustainable close-loop supply chain: SCLSC) 모델을 제안한다. 제안된 SCLSC모델의 지속가능성 (Sustainability)을 강화하기 위해 경제적 요인인 총이익 최대화, 환경적 요인인 총 CO2 방출량 최소화, 사회적 요인인 사회적 영향력 최대화를 각각 고려하였다. 이들 세 가지의 요인은 제안된 SCLSC모델의 수리화 모델링 과정에서 목적함수로 표현된다. 따라서 제안된 SCLSC모델은 다목적 최적화 (Multi-objective optimization) 문제로 고려될 수 있으며, 이를 해결하기 위해 혼합유전알고리즘 (Hybrid genetic algorithm: HGA) 접근법을 사용하였다. 수치실험에서는 세가지 상이한 규모의 SCLSC모델을 제시하고, 이를 다양한 수행도 척도들을 사용하여 HGA 접근법의 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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