بهینه سازی یکپارچه زمان بندی – مسیریابی انبارهای متقاطع در زنجیره تأمین

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 بهینه سازی یکپارچه زمان بندی – مسیریابی انبارهای متقاطع در زنجیره تأمین دارای ۱۶ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد بهینه سازی یکپارچه زمان بندی – مسیریابی انبارهای متقاطع در زنجیره تأمین  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی بهینه سازی یکپارچه زمان بندی – مسیریابی انبارهای متقاطع در زنجیره تأمین،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن بهینه سازی یکپارچه زمان بندی – مسیریابی انبارهای متقاطع در زنجیره تأمین :

سال انتشار : ۱۳۹۹

تعداد صفحات : ۱۶

مسئله مسیریابی وسیله نقلیه یکی از مهم ترین مسائل موجود در صنایع جهان است که امروزه به علت کاربردهای واقعی در مسائل صنعتی بسیار مورد توجه قرار گرفته است. شرکت ها تمایل دارند هم رضایت مشتریان از تحویل به موقع محصولات را جلب نمایند و هم هزینه های انبارداری و حمل ونقل محصولات را حتی المقدور کاهش یابد. ترکیب استراتژی باراندازی متقاطع با مسئله VRP کلاسیک، مسئله مسیریابی وسیله نقلیه با باراندازی متقاطع را به وجود می آورد. در مسئله مسیریابی هدف آن است که با کمترین هزینه ممکن، محصولات به موقع از کارخانه ها بارگیری و به متقاضیان تحویل داده شود، و سطح موجودی و مدت زمان انبار کردن محصولات کاهش یابد. دو عنصر کلیدی در استراتژی باراندازی متقاطع ورود همزمان در فرایند بارگیری، و یکپارچه سازی در فرایند تحویل است. درواقع، باراندازی متقاطع یک استراتژی انبارش است که توجه به دو عنصر مذکور بر کارایی آن می افزاید. اجماع این دو عنصر کلیدی در استراتژی باراندازی متقاطع سبب می گردد که اولا محصولات بیش از انبار نشوند، در ثانی فرایند تحویل توسط وسایل نقلیه به صورت کاراتری انجام شود. در شبکه توزیع محصولات فاسدشدنی، شبکه توزیع چند محصولی و شبکه توزیع با محدودیت زمانی در تحویل محصولات به مشتریان، منطقی است که سیستم باراندازی متقاطع استفاده شود. در این تحقیق، تقاضای مشتریان، مدت زمان عملیات بارگیری و تحویل، و تعداد وسایل نقلیه در دسترس را مقادیر ثابت و قطعی در نظر گرفته ایم؛ این در صورتی است در عمل معمولا در این پارامترها عدم قطعیت وجود دارد. لذا در تحقیقات آتی میتوان از رویکردهای بهینه سازی در شرایط عدم قطعیت مثل بهینه سازی استوار استفاده نمود تا مدل به دنیای واقعی نزدیک تر گردد.