随机波动驱动的供应链网络优化设计模型

供应链优化方案往往低估了相关变量中固有随机波动的作用。本文重点关注在结构中纳入随机性诱导波动后，供应链预测的相关重新参与和相关重归一化。考虑到一个涉及从站点到工厂以及从工厂到客户群的随机变化生产和运输成本的加工生产厂，本文证明，生产者仅通过合适地选择其生产成本概率密度函数服从帕累托分布的生产者，便可通过更高的销售价格和降低的优化生产成本形式的更好支出来获益。帕累托指数越低，成本优化的供应链预测效果越好。另一方面，其他对称（正态）和非对称（对数正态）分布会导致投入和产出成本的升级。虽然这是大时间尺度上的平均统计，但瞬态特征仍可能影响此类概率预测并抵消结果。所示预测与模型结果吻合良好。