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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 515 毫秒
1.
消费者环保意识的日益增强驱动着企业纷纷从事逆向物流活动,也常常迫使企业做出内部实施还是外包逆向物流活动的决策选择。着重讨论逆向物流中返回产品再制造过程的外包,构建了一个由战略、风险、经济和运作层面构成的四阶段决策模型,为运营管理者做出有利于增强企业的竞争地位、战略上可靠和经济上可行的逆向物流外包决策提供了一个有益的综合性工具。  相似文献   

2.
随着再制造物流越来越受到企业和政府的重视,关于再制造物流的研究也越来越多,然而专门针对再制造物流中废弃物回收中心的选址研究还相对较少。以回收中心选址为研究课题,首先对再制造,再制造物流进行简单回顾,然后阐述了回收中心的作业流程及选址原则,分析了回收中心选址时需要考虑到的各种因素,接着基于层次分析法和专家打分法,并结合案例,对回收中心选址决策进行了研究。  相似文献   

3.
针对汽车再制造逆向物流网络设计问题,考虑回收产品的数量、质量及再制造产品、新制造产品的需求等不确定性因素,并将这些因素看成随机参数,以各种设施的投资和运营成本之和最小为目标函数建立随机规划模型,确定网络中各设施的数量和位置,并合理分配各条物流路径上的物流量。通过实例数值仿真验证汽车再制造逆向物流网络模型的有效性。  相似文献   

4.
从制造商的角度建立LED照明行业逆向物流模式选择决策模型,分析各模式的最优决策情况。研究表明,当仅以收益最大化为决策标准时,制造商选择自营模式,但回收率可能最小;在单位交易成本相对稳定的情况下,增大改造再制造比例可有效提高回收率。但随着人们环保意识的增强、经济和科技的发展,产品的改造再制造比例可能会下降,以致无法保证回收率。结论建议制定回收率最低标准,确保收益最大化追求下LED照明产品有效回收。  相似文献   

5.
回收处理中心选址是逆向物流管理中的重要决策之一,其选址是一种多准则决策问题.论文主要对逆向物流处理中心选址优化问题进行研究,综合考虑逆向物流的特点和影响因素,利用模糊数学理论,有效集成定性和定量影响因素,详细阐述了基于模糊层次分析法的回收处理中心选址决策过程,并用示例证明了决策过程.  相似文献   

6.
文章针对逆向物流网络中废旧产品回收数量及再制品需求数量的不确定性,以整个物流网络中的总收益最大为目标,建立了多产品、多周期的再制造逆向物流网络优化模型,运用机会约束将不确定性模型转化为相应的确定性模型,通过该模型,可以确定再制造逆向物流网络中各个设施的数量、位置及设施间的物流量分配,最后通过实例验证了该模型的可行性。  相似文献   

7.
为分析竞争环境对企业再制造决策的影响,应用博弈论方法,建立了古诺竞争环境中,两制造商的制造/再制造决策模型,并进行求解。根据模型结果,分析了再制造决策对竞争双方再制造成本的敏感性,比较了各均衡下的最优决策,并与垄断环境下的决策进行对比。研究表明:在竞争环境中,任何一方再制造成本的下降可同时提高两制造商的回收再制造率及本企业产品的市场份额,且使得市场出清价格下降,但由于缺乏规模效应,竞争机制的引入不利于企业提高产品回收再制造率。  相似文献   

8.
可拆卸再制造产品逆向物流网络设计模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对可拆卸再制造产品的回收,构建起以制造商为核心,并涉及到回收站、再制造加工厂、外包商、两级产品市场的逆向物流网络,进而建立起一种包含多产品、有能力限制的闭环物流网络的混合整数规划模型。在分析多种回收处理方式,以及产品的运输、销售等环节的费用收益情况的基础上,根据该模型确定在不同收益情况下各种产品的自营与外包的配置数量,以实现该类回收网络整体利润达到最大。最后,应用一具体算例证明了该模型的可行性。  相似文献   

9.
周志方  蔡严斐 《软科学》2016,(1):124-128
将循环经济价值流分析理念引入到企业逆向物流成本核算、分析与优化之中,将逆向物流外部成本(二次污染环境损害与回收利用环境效益)考虑在成本核算之中,重新完善设计了基于循环经济价值流分析的企业逆向物流成本核算与优化模型,并以湖南省某废旧汽车回收企业为案例进行分析说明,为企业逆向物流成本优化决策提供建议。  相似文献   

10.
《软科学》2014,(12):55-59
基于博弈论构建了参与主体为政府、家电回收企业和市民的废旧家电回收逆向物流完全信息静态博弈模型。模型均衡分析找出了可能存在的八种纯策略Nash均衡结果及条件。进而对各参与主体在混合策略下的期望收益进行计算,并分析了混合策略Nash均衡解。混合策略均衡解分析发现:政府对企业实施回收物流的合理补贴、对企业不实施的行政罚款及对市民参与的补贴,能有效激励家电企业和市民参与逆向物流中。最后为有效实施废旧家电回收逆向物流,构建了互为担保和共同作用的正、负激励机制。  相似文献   

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