Despite the careful attention paid

Despite the careful attention paid to inventory planning in a
supply chain, supply disruptions are inevitable. Disruptions may
come from a variety of sources, including labor actions, machine
breakdowns, and natural or man-made disasters. Recent high-profile events—including hurricanes Katrina and Rita in 2005
(Barrionuevo and Deutsch, 2005), the west-coast port lockout in
2002 (Greenhouse, 2002), and the Taiwan earthquake in 1999
(Burrows, 1999)—have called attention to the impact of major
disruptions on supply chain operations. Just as important, how-ever, are smaller-scale disruptions that occur more frequently. For
example, Wal-Mart's emergency operations center receives a
distress call from one of its stores or distribution centers nearly
every day (Leonard, 2005). The model presented in this paper is
applicable to either large or small disruptions, provided that the
disruption and recovery rates are reasonably stationary over time.
Firmshavearangeofstrategiesformanagingdisruptions(see,e.g.,
Tomlin, 2006). Our focus in this paper is on the use of inventory to
mitigate the impact of disruptions. Inventory managers who ignore
the risk of supply disruptions will encounter excess costs when
disruptions occur, in the form of stockout costs, expediting costs,
and loss of goodwill. On the other hand, disruptions at a given
location are typically relatively infrequent, so holding too much extra
inventory is costly, as well. An effective inventory policy should strike
a balance between protecting against stockouts during disruptions
and maintaining low inventory levels.
We examine a model for a retailer who wishes to set order
quantities in an inventory system with deterministic demand and
random supply disruptions. (We use the term“retailer”through-out, though of course the model applies equally well to other types
offirms.) Aside from the disruptions, the system is identical to the
classical EOQ system (Harris, 1913). The durations of the supplier's
“wet”and“dry”(operational and disrupted) periods are exponen-tially distributed. Orders cannot be placed during dry periods, and
demands occurring during dry periods are lost if the retailer does
not have sufficient inventory to meet them. We refer to this
problem as theeconomic order quantity with disruptions(EOQD).
The EOQD wasfirst introduced byParlar and Berkin (1991), whose
model was shown byBerk and Arreola-Risa (1994)to be incorrect.
Although Berk and Arreola-Risa's corrected model can be opti-mized numerically using efficient line-search techniques, it cannot
be solved in closed form, as ours can.
Closed-form solutions are attractive for two main reasons. First,
they allow researchers to develop analytical results that are
unattainable for models that must be solved numerically. For
example, classical results about the EOQ model, such as the
equality of the average ordering and holding costs at optimality,
the famous sensitivity analysis result, and the impact of changes in
the problem parameters on the optimal solution, depend on the
availability of closed-form expressions for the optimal order
quantity and its cost.
Second, simple models such as the EOQ and EOQD are often not
implemented as standalone models; rather, they serve as building

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แม้มีความระมัดระวังชำระสินค้าคงคลังการวางแผนในการโซ่ หยุดชะงักอุปทานเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยง อาจหยุดชะงักมาจากหลากหลายแหล่งที่มา รวมทั้งการดำเนินการของแรงงาน เครื่องจักรแบ่ง และภัยธรรมชาติ หรือมนุษย์สร้างขึ้น กิจกรรมเทคโนโลยีล่าสุดซึ่งรวมถึงพายุแคทรีนาและริต้าในปี 2005(Barrionuevo และ Deutsch, 2005), ปิดใช้ท่าเรือชายฝั่งตะวันตกใน2002 (เรือนกระจก 2002), และแผ่นดินไหวไต้หวันในปี 1999(Burrows, 1999) ซึ่งได้เรียกความสนใจไปที่ผลกระทบของหลักการหยุดชะงักในการดำเนินงานโซ่อุปทาน เพียงเป็นสำคัญ วิธีเคย มีขนาดเล็กหยุดชะงักซึ่งเกิดขึ้นบ่อย สำหรับตัวอย่าง ศูนย์ปฏิบัติการฉุกเฉินหยั่นหวอหยุ่น-มินิมาร์ทได้รับการทุกข์โทรจากร้านค้าหรือศูนย์กระจายสินค้าของเกือบทุกวัน (Leonard, 2005) แบบจำลองที่นำเสนอในเอกสารนี้เผื่อใช้กับขนาดใหญ่ หรือขนาดเล็กหยุดชะงัก การทรัพยและกู้คืนราคาสมเหตุสมผลกับเวลาFirmshavearangeofstrategiesformanagingdisruptions (ดู เช่นTomlin, 2006) มุ่งเน้นในเอกสารนี้เป็นการใช้สินค้าคงคลังบรรเทาผลกระทบของการหยุดชะงัก ผู้จัดการสินค้าคงคลังที่ละเว้นความเสี่ยงของการหยุดชะงักของอุปทานจะพบเกินค่าใช้จ่ายเมื่อหยุดชะงักเกิดขึ้น ในรูปของต้นทุนสต็อก ต้นทุน การเร่งรัดและขาดทุนสูง ในทางกลับกัน หยุดชะงักในการกำหนดโดยทั่วไปจะตั้งไม่ค่อนข้าง ถือเสริมมากเกินไปดังนั้นสินค้าคงคลังเป็นค่าใช้จ่าย เช่น ควรตีความนโยบายสินค้าคงคลังที่มีประสิทธิภาพสมดุลระหว่างการป้องกัน stockouts ระหว่างหยุดชะงักและรักษาระดับสินค้าคงคลังต่ำสุดเราตรวจสอบแบบจำลองสำหรับผู้ค้าปลีกที่ต้องการตั้งค่าใบสั่งปริมาณในสินค้าคงคลังระบบ deterministic ที่ความต้องการ และจัดหาแบบสุ่มหยุดชะงัก (เราใช้คำว่า "ค้าปลีก" ผ่านออก แม้ว่าหลักสูตรแบบใช้เท่า ๆ กันถึงชนิดอื่น ๆoffirms) นอกจากการหยุดชะงัก ระบบจะเหมือนกับการระบบ EOQ คลาสสิก (แฮร์ริส ค.ศ. 1913) ระยะเวลาที่ผู้"เปียก"และ"แห้ง" exponen tially กระจายรอบระยะเวลา (การดำเนินงาน และระหว่างสองวัน) ไม่สามารถวางใบสั่งแล้ง และความต้องการเกิดขึ้นในระหว่างรอบระยะเวลาแห้งจะหายไปถ้าผู้จัดจำหน่ายไม่ไม่มีสินค้าคงคลังเพียงพอเพื่อตอบสนองพวกเขา เราอ้างอิงนี้ปัญหาเป็นปริมาณการสั่งซื้อ theeconomic กับ disruptions(EOQD)EOQD wasfirst นำ byParlar และ Berkin (1991), มีแบบจำลองแสดง byBerk และ Arreola-สะ (1994) จะไม่ถูกต้องแม้ว่ารุ่นแก้ไขงานกระบี่เบิกและ Arreola สะจะ opti-mized เรียงตามตัวเลขโดยใช้เทคนิคการค้นหาบรรทัดที่มีประสิทธิภาพ ไม่แก้ไขได้ในแบบฟอร์มการปิด เป็นเราสามารถได้โซลูชั่นแบบปิดน่าสนใจด้วยเหตุผลหลักสองประการ ครั้งแรกพวกเขาอนุญาตให้นักวิจัยพัฒนาผลวิเคราะห์ที่สำหรับรูปแบบที่ต้องแก้ไขเรียงตามตัวเลขนั้น สำหรับตัวอย่าง ผลลัพธ์คลาสสิกเกี่ยวกับ EOQ รุ่น เช่นการความเสมอภาคของการสั่งซื้อเฉลี่ยและถือต้นทุนที่ optimalityผลการวิเคราะห์ความไวมีชื่อเสียง และผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงในพารามิเตอร์ปัญหาในการแก้ปัญหาที่ดีที่สุด ขึ้นอยู่กับการพร้อมใช้งานของนิพจน์แบบปิดสำหรับใบสั่งที่เหมาะสมปริมาณและต้นทุนรุ่นสอง อย่างเช่น EOQ และ EOQD มักจะไม่มีดำเนินการเป็นแบบสแตนด์อโลนรุ่น ค่อนข้าง พวกเขาทำหน้าที่เป็นอาคาร

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แม้จะระมัดระวังใส่ใจกับการวางแผนสินค้าคงคลังในโซ่อุปทานการหยุดชะงักอุปทาน
, เป็นสิ่งที่เลี่ยงไม่ได้ การหยุดชะงักอาจ
มาจากความหลากหลายของแหล่งที่มา รวมทั้งการกระทำของแรงงาน เครื่องจักร
breakdowns และภัยธรรมชาติหรือที่มนุษย์สร้างขึ้น เหตุการณ์พายุเฮอริเคน Katrina และ Rita ล่าสุดรวมทั้งสูงโปรไฟล์ในปี 2005
( barrionuevo และภาษาเยอรมัน , 2005 ) , เวสต์พอร์ตการล็อกใน
2002 ( เรือนกระจก2002 ) และแผ่นดินไหวไต้หวัน ในปี 1999
( เบอร์โรวส์ , 1999 ) - เรียกความสนใจไปที่ผลกระทบของการหยุดชะงักสำคัญ
ในการดําเนินงานโซ่อุปทาน . ที่สำคัญ วิธีการที่เคยมีขนาดเล็กขนาดการหยุดชะงักที่เกิดขึ้นบ่อยมาก สำหรับ
ตัวอย่าง ศูนย์ปฏิบัติการฉุกเฉินของ Wal Mart ได้รับ
ขอความช่วยเหลือจากหนึ่งของร้านค้าหรือศูนย์กระจายสินค้าเกือบ
ทุกวัน ( ลีโอนาร์ด , 2005 )รูปแบบนำเสนอในกระดาษนี้
ได้หยุดชะงักขนาดใหญ่หรือขนาดเล็ก โดยที่
หยุดชะงักและอัตราการกู้คืนที่เหมาะสมคงที่ตลอดเวลา firmshavearangeofstrategiesformanagingdisruptions (

เห็น เช่น ทอมลิน , 2006 ) โฟกัสของเราในกระดาษนี้ ในการใช้พัสดุ

ลดผลกระทบของการหยุดชะงัก . สินค้าคงคลังผู้จัดการที่ละเว้น
ความเสี่ยงของการหยุดชะงักอุปทานจะพบค่าใช้จ่ายส่วนเกินเมื่อ
ขัดข้องเกิดขึ้นในรูปแบบของค่าใช้จ่าย , ระบบความเชื่อเร่งต้นทุน
และการสูญเสียของค่าความนิยม บนมืออื่น ๆที่ได้รับการหยุดชะงัก
สถานที่มักจะค่อนข้างเข้ม ดังนั้นถือมากเกินไปเพิ่ม
สินค้าราคาแพง เช่น นโยบายสินค้าคงคลังที่มีประสิทธิภาพ ควรตี
ความสมดุลระหว่างการปกป้องกับ stockouts ในระหว่างการหยุดชะงักและการรักษาระดับสินค้าคงคลังต่ำ
.
เราตรวจสอบรูปแบบร้านค้าปลีกที่ประสงค์จะกำหนดปริมาณสั่งซื้อ
ในระบบพัสดุคงคลังที่มีความต้องการและแบบ deterministic
หยุดชะงักอุปทาน ( เราใช้คำว่า " ค้าปลีก " ผ่านออกมา แม้ว่าของหลักสูตรแบบใช้อย่างเท่าเทียมกันทั้งในประเภทอื่น ๆ
offirms ) นอกเหนือจากวุ่นวายระบบจะเหมือนกันกับ
ระบบนำคลาสสิก ( Harris 1913 ) ระยะเวลาของผู้ผลิต
" เปียก " และ " บริการ " ( ปฏิบัติการและกระจัดกระจาย ) ระยะเวลาเป็น exponen กระจาย tially . คำสั่งจะถูกวางไว้ในช่วงแล้ง และความต้องการที่เกิดขึ้นในช่วงระยะเวลาแห้ง

จะหายไปถ้าเจ้าจะไม่มีสินค้าคงคลังเพียงพอที่จะตอบสนองพวกเขา เราอ้างถึงนี้
ปัญหาปริมาณการสั่งซื้อทางเศรษฐกิจกับการหยุดชะงัก ( eoqd )
eoqd wasfirst แนะนำ byparlar และ เบอร์กิ้น ( 1991 ) ซึ่งรูปแบบและแสดง byberk
arreola ริสะ ( 1994 ) ไม่ถูกต้อง
ถึงแม้ว่าเบิร์กและ arreola ริสะแก้ไขรูปแบบสามารถ OPTI mized เชิงตัวเลขโดยใช้เทคนิคค้นหาบรรทัดที่มีประสิทธิภาพ มันไม่สามารถ
หมดไป ในรูปแบบปิด เท่าที่เราทำได้
ปิดรูปแบบโซลูชั่นที่น่าสนใจสำหรับสองเหตุผลหลัก ครั้งแรก , พวกเขาช่วยให้นักวิจัยเพื่อพัฒนา

ผลการศึกษาที่ไม่สามารถบรรลุได้สำหรับรุ่นที่ต้องแก้ไขตัวเลข สำหรับ
ตัวอย่างผลลัพธ์ที่คลาสสิกเกี่ยวกับนำรูปแบบ เช่น
ความเสมอภาคของการสั่งซื้อ และต้นทุนเฉลี่ยไว้ที่ optimality
ผล , การวิเคราะห์ความไวที่มีชื่อเสียงและผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงใน
ปัญหาของสารละลายที่เหมาะสม ขึ้นอยู่กับความพร้อมของทางปิด
แบบฟอร์มที่เหมาะสม ปริมาณและต้นทุนของการสั่งซื้อ
.
2 แบบง่าย ๆเช่น นำ และ eoqd มักจะไม่
ใช้เป็นรุ่นสแตนด์อะโลน ; ค่อนข้างพวกเขาเป็นอาคาร