用于第三方物流提供商逆向物流网络设计的 混合模拟 – 分析建模方法外文翻译资料

 2022-03-26 19:26:34

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用于第三方物流提供商逆向物流网络设计的

混合模拟 - 分析建模方法

摘要

在这项研究中，我们考虑一家战略决定将公司特定逆向物流（RL）活动外包给第三方物流（3PL）服务提供商的制造商。考虑到收集中心和后处理设施的位置，第三方物流公司的逆向物流网络设计涉及在供应不确定性与收益数量相关的情况下查找测试中心的数量和地点。混合仿真分析建模，迭代使用混合整数规划模型和仿真，是处理随机逆向物流网络设计问题的不确定性的合适框架。我们提出了第三方物流的逆向物流网络设计的两种混合仿真分析建模方法。第一个是针对第三方物流配送网络设计文献中提出的针对具体问题的方法的改进。第二个涉及基于最近提出的新颖解决方案方法的通用方法的发展。在通用方法中，不是在分析和仿真模型之间交换特定于问题的参数，而是通过反映通过仿真获得的不确定性对分析模型的目标函数的影响来控制交互。讨论了两种方法在不同场景和参数设置下的结果。

关键词：逆向物流; 网络设计; 供应不确定; 混合模拟 - 分析建模

1.介绍

最近，产品和材料回收在全球受到越来越多的关注，其三大主要动力包括政府立法，希望经济复苏和环境问题。最初，与产品和材料回收有关的活动主要由美国的利润和欧洲的立法带动。在美国，早期的经济激励因素使得产品和材料的回收只要有利可图（Spicer＆Johnson，2004），例如汽车回收和发动机再制造。在欧洲，欧盟（EU）已实施了关于废弃包装，电池，报废车辆（ELV）和电子电气设备（WEEE）废弃物的具体产品法规。这些政府立法要求制造商管理其报废产品的回收和处置。韩国，台湾，日本，美国的一些州和中国也出台了类似的法律，许多国家计划遵循这些法律（Walther，Steinborn，Spengler，Luger和Herrmann，2010）。

实现“可持续”经济需要结合生态和经济优势（Fleischmann 等人。，1997）。例如，施乐公司通过其商业模式引入的优势，高产品回报率，客户对再制造产品的高耐受性以及具有高再制造可行性的产品设计，成功实现了经济和环境收益（Spicer＆Johnson， 2004）。不幸的是，许多世界各地的制造商不能同时拥有这些优势，他们继续追求改进其业务流程，以便在遵守环境法规的同时保持竞争力。 Gerrard和Kandlikar（2007）评估了报废车辆立法的影响，并在回收创新，减少有害物质以及改善环境绩效，拆卸过程，车辆部件处置和回收等问题上的信息传播方面做出了成就。作者除了指出汽车制造商在改进车辆拆卸和材料回收方面所取得的进展之外，还提出了阻碍报废车辆在闭环环境下的再利用和再制造的障碍。同样，目前对WEEE范围内的产品的处理方式是广泛的以回收为导向，而不是以再制造为导向（Walther等，2010; White，Masanet，Rosen和Beckman，2003）。由于技术陈旧，体系陈旧，与这些产品相关的高龄化和/或低价值，产品和/或构成零件和组件的再利用潜力非常低。因此，在面向循环利用的方法中，独立的制造公司手动拆卸许多制造商的不同类型的电子产品，向规定的质量等级出售金属和其他可交易的材料部分给回收公司，然后将剩余的材料部分送到适当的场所处理或焚烧（Walther＆Spengler，2005）。

目前以回收为导向的方法（不是在闭环环境中的再制造导向方法）需要设计逆向物流（RL）系统，也称为逆向供应链（RSC）系统。逆向物流活动首先涉及收集报废产品和测试/分类，并对其质量进行评估，以便对其后处理的恢复类型做出决定。然后，排序后的产品被重新分配以进行重新处理。在以回收为导向的方法中，后续处理可能包括重复使用报废产品，翻新和回收备件，通过填埋和/或焚烧回收和处理废弃物。 逆向物流系统设计的高层决策需要确定是否应在整个行业范围内（即从多个生产者收集相同的产品类型）或特定于公司（即制造商促进收集其自己的产品）进行收集，无论测试/分拣应该是集中的（由于高成本的测试而普遍用于商品类型的高产量回报）或分布式（适合于可靠，一致和便宜的测试），以及最终是否应该在原始设施中进行再处理（适合翻新和备件回收）或辅助设施（对通常通过回收回收的商品型高产量产品有益）（Barker＆Zabinsky，2008）。

目前以回收为导向的重点导致越来越多的制造商将其逆向物流项目外包给第三方物流（3PL）服务提供商（Lee，Bian，＆Dong，2007b）。通过外购逆向物流服务，制造商不仅能够遵守环境立法，还能避免与报废不确定性相关的财务风险。此外，他们专注于正向生产流程，这是他们最擅长的，也是他们的核心职能，并将逆向物流活动留给那些由于回收行业激烈竞争而创新并提高效率的专业公司（Spicer＆Johnson，2004年） 。只要立法继续支持环境和客户，第三方物流服务提供商开展逆向物流活动的需求预计会增加（Krumwiede＆Sheu，2002）。
在这项研究中，我们考虑一家制造商已经战略决定通过将公司特定的逆向物流活动外包给第三方物流公司进行全公司收集。我们描述的问题设置对于Barker和Zabinsky（2008）分类的四种配置来说似乎是合理的收集，其中集中式或分布式分拣/测试被执行，并且原始或次级设施被用于后处理。这些配置涵盖了该研究分类的40个案例研究中的23个。

如今，灾难性事件和“一切照旧”因素（如需求，原材料价格，能源成本，产品价格和汇率）的不确定性激发了对供应链网络设计的更多研究，以纳入不确定性（对严格审查相关文献，我们将有兴趣的读者引荐给Klibi，Martel和Guitouni（2010））。尽管如此，报废产品在时间，数量和质量上的供应不确定性仍然是逆向物流网络与传统生产分销网络之间的主要区别（Fleischmann，Krikke，Dekker，＆Flapper，2000）。当需求和供应不确定性增加与后处理活动有关的不确定性时，逆向物流网络（以及闭环供应链（闭环供应链））的高效和有效的设计和运行以实现盈利成为一项挑战，需要开发针对具体问题的方法以及广义模型（Akccedil;alı，Ccedil;etinkaya，＆Uuml;ster，2009）。虽然有关逆向物流网络和闭环供应链网络设计的文献认识到所有这些不确定性的存在，但很少有研究将其纳入（Akccedil;alı等，2009），主要通过分析模型和很少仿真模型。
代表适用数学建模方法的两个端点的分析和仿真建模在开发和使用这些解决方案过程中所代表的真实性和成本方面具有众所周知的优点和缺点（Shanthikumar＆Sargent，1983）。为了充分利用这两种建模方法，在混合模拟 - 分析建模中将它们结合起来，并提出并将其作为可行的选择，只要它具有成本效益。混合模拟 - 分析建模被定义为“构建整个系统的独立分析和仿真模型，开发他们的解决方案程序，并将他们的解决方案过程一起用于问题解决，其中混合建模通过一起使用解决方案进行”迭代使用解决方案程序（Shanthikumar＆Sargent，1983）。混合模拟分析建模和模型通过特定问题的方法应用于许多问题背景下，通过交换问题特定参数来反复使用分析和仿真模型（一些例子包括Byrne＆Bakir，1999; Byrne＆Hossain，2005; Ko ，Ko，＆Kim，2006）。最近提出了可用于各种组合优化问题的通用混合仿真 - 分析建模方法（Acar，Kadipasaoglu，＆Day，2009）。

在这项研究中，我们考虑一家制造商将其公司范围内的逆向物流活动外包给第三方物流供应的不确定性。第三方物流服务提供商从客户制造商提供的一组收集中心收集报废产品。所收集的产品在第三方物流所拥有和运营的测试中心进行检查和分类。最后，可回收产品被整合并运送到后处理设施以进行进一步的回收活动，其余产品则运往无害环境处理后处理设施。后处理设施的位置也假定由客户制造商提供。因此，考虑到收集中心和后处理设施的位置，第三方物流公司的逆向物流网络设计问题涉及在供应不确定性与回报数量相关的情况下查找测试中心的数量和位置。
由于混合仿真分析建模是一个合适的框架，可以将随机逆向物流网络设计问题中的不确定性纳入其中;我们提出并比较两种混合模拟分析建模方法。第一个是针对第三方物流配送网络设计提出的针对具体问题的方法（Ko等人，2006）。第二个涉及基于针对我们的问题提出的新颖解决方案方法的部署通用方法（Acar等人，2009）。通过将文献中使用的这两种不同方法适用于第三方物流的随机逆向物流网络设计，我们的目标是了解它们之间的差异，因为我们试图在实际的决策制定环境中揭示它们的优缺点，并通过详细的计算分析。我们的研究旨在全面了解这两种方法，不仅对于逆向物流业务中的第三方物流公司而言，也对于在战术和战略层面规划中面临高度不确定性问题的决策者而言。本文的结构如下，在第2节中，我们对文献进行了回顾。在第3节中，提出了所提出的特定问题和通用混合仿真分析建模方法。第4节介绍了用两种不同方法得到的结果。最后，第5节给出了未来研究的结论和方向。

2.文献综述

产品和材料回收网络设计是一个日益增长的研究领域（Sasikumar＆Kannan，2009）。 逆向物流网络设计仅涉及确定基础设施以管理反向信道，而闭环供应链网络设计通过寻求便于以协调方式管理前向和反向信道的基础设施将供应链转变为闭环系统（Akccedil;alıet 2009）。在部分不同的系统分类方案（Akccedil;alı等，2009; Barker＆Zabinsky，2008; Chanintrakul，Mondragon，Lalwani，＆Wong，2009; Fleischmann，2009）中，几项研究提供了逆向物流和闭环供应链网络设计的相关文献概述等人。，1997; Ilgin＆Gupta，2010; Pokharel＆Mutha，2009; Rubio，Chamorro，＆Miranda，2008; Sasikumar＆Kannan，2008）。我们将感兴趣的读者引用到上述综述文章中，研究涉及针对确定性逆向物流和闭环供应链网络设计问题提出的混合整数规划模型和目标规划模型。
针对逆向物流和闭环供应链的随机网络设计问题采用分析方法如随机优化（El-Sayed，Afia和El-Kharbotly，2010; Lee，Bian，＆Dong，2007a; Lee等人，2007b; Lee， Dong，Bian，＆Tseng，2007; Lee，Bian和Dong，2010; Lee＆Dong，2009; Listes，2007; Listes＆Dekk​​er，2005; Pishvaee，Jolai，＆Razmi，2009; Salema，Barbosa-Povoa， Novais，2007）），稳健优化（Hong等，2006; Pishvaee，Rabbani和Torabi，2011; Realff，Ammons和Newton，2004），马尔可夫决策模型（Serrato，Ryan和Gaytan，2007）混合整数线性规划模型与排队模型（Lieckens＆Vandaele，2007），多准则决策制定（Sasikumar＆Haq，2011）以及使用仿真模型进行“假设”评估的方法（Kara，Rugrungruang，＆Kaebernick，2007 ; Swarnkar＆Harding，2009）以及确定影响网络设计及其性能的因素（Biehl，Prater，＆Realff，2007）。作为我们研究的基础涉及随机逆向物流网络设计的设计，接下来我们只提供他们的评论。
Realff等人。 （2004）针对需求和供应不确定性下的地毯回收网络设计提出了一种稳健的优化方法。该方法寻求一种鲁棒的解决方案，以最大限度地减少鲁棒解决方案与每种情况的最优解决方案之间的最大偏差。 Listes和Dekker（2005）提出了在需求和供给不确定性条件下，利用随机优化设计回收建筑砂网络的两种方法。第一个公式是需求的位置不确定性的两阶段随机优化。在第一阶段，关于在哪里开设设施的决定已经完成，然后在观察到需求实现后的第二阶段，分配是在设计的有容量的网络上进行的

混合模拟 - 分析建模和模型适用于许多问题背景下，如纽约市消防和警察部门资源的部署（Ignall，Kolesar和Walker，1978），多期多产品生产计划（Byrne＆Bakir ，1999; Byrne＆Hossain，2005; Kim＆Kim，2001），综合生产分配（Lee＆Kim，2000），维修约束下的流水车间调度问题（Allaoui＆Artiba，2004），调度集装箱码头，2009），第三方物流网络设计（Ko等人，2006），重新配置快递服务网络（Song，Lee，Ko，＆Kim，2008），专用再制造生产计划（Li，Gonzaacute;lez，＆Zhu， 2009）。所有这些研究通过迭代地使用分析和仿真建模通过交换特定于问题的参数来提出特定于问题的方法。最近，Acar等人（2009）通过集成分析和模拟技术引入了一种新颖的方法，以便获得具有不确定性的组合问题（如设施位置，设施布局和调度）的估计全局最优解。在它们的通用方法中，不是交换特定于问题的参数，而是将反映通过模拟获得的不确定性对分析模型的目标函数的影响。
由于我们提出了两篇从这篇文献中采用的混合仿真分析建模方法，接下来我们提供他们的概述。 Ko等人（2006）提出了一种混合仿真分析方法，用于考虑每个仓库运行性能的第三方物流的配电网设计。他们的分析模型由一个遗传算法组成，这个遗传算法决定了为第三方物流公司建立的动态分配网络结构。随后，仿真模型的执行反映了客户需求，订单拣选时间和旅行时间的不确定性。结果用于根据实现的服务时间和目标服务时间的比较来评估每个仓库的容量计划的性能。如果没有一个仓库能够达到目标服务时间，则更新下一次迭代的分析模型，以便要求打开当前关闭的仓库并用于定义适当的吞吐量容量限制。同样，对于每个不能满足目标服务水平的仓库，修改下一次迭代中解析模型的容量参数。该方法适用于一个示例问题来说明其有效性。 Acar等人（2009）提出了一种广义混合整数规划（MIP）公式，该公式通过反映不

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