Closed-loop supply chain network design under demand, return and quality uncertainty

Abstract

Bu çalı¸smada talep, geri dönü¸s ve kalite belirsizlikleri altında bir kapalı-döngü tedarikzinciri tasarımı problemine odaklanılmı¸stır. Problem, beklenen kârı en iyile¸stirecekiki a¸samalı rassal program olarak modellenmektedir. Birinci a¸sama kararlarınıtesis açma ve kapasite belirleme kararları, ikinci a¸sama kararlarını ise üretim ve ag-˘daki ileri/geri akı¸s kararları olu¸sturmaktadır. Problem, yinelemeli L-shaped ve dal vekesik tabanlı L-shaped algoritmaları ile çözülmektedir. Sayısal performansı arttırmakiçin sınırlı ana probleme ortalama deger problemine dayalı e¸sitsizlikler eklemek ve ˘tek kesik yerine her tekrarda veya her olurlu tamsayı çözümünde birden fazla kesikeklemek gibi geli¸stirmeler uygulanmaktadır. Elde edilen sayısal sonuçlar, rassalçözümün ve eksiksiz bilginin beklenen degerlerini hesaplamak için kullanılmaktadır.

In this study, we focus on a closed-loop supply chain (CLSC) network design problemin the presence of uncertainty in demand quantities, return rates, and quality of thereturned products. We formulate the problem as a two-stage stochastic mixed-integerprogram that maximizes the total expected profit. The first-stage decisions in ourmodel are facility location and capacity decisions, and the second-stage decisions areproduction quantities and the forward/backward flows on the network. We solve theproblem by using the L-shaped method in iterative and branch-and-cut frameworks.In order to improve the computational efficiency, we consider various strategies suchas adding mean-value cuts to the restricted master problem and generating multiplecuts instead of a single cut at each iteration or at each integer feasible solution. We useour numerical results to estimate the value of the stochastic solution and the expectedvalue of perfect information in different problem settings.