Интеграция производства и транспортировки для производственной компании, работающей по заказам, с бизнес-моделью обязательства по сроку поставки

Когда производственная компания, работающая по заказам, принимает бизнес-модель обязательства по сроку поставки, она устанавливает для заказа фиксированный срок доставки и несет ответственность за стоимость доставки. Без ограничения общности будем считать, что транспортировка осуществляется сторонней логистической компанией, такой как FedEx или UPS, предоставляющей несколько способов доставки, включая доставку на следующий день, в течение одного дня, в течение двух дней и другие варианты. Очевидно, что при необходимости сократить время транспортировки стоимость доставки выше, чем она могла бы быть в противном случае. Как компании следует планировать производство принятых заказов, чтобы оставить достаточно времени на транспортировку и позволить заказам использовать более медленные способы доставки для снижения стоимости доставки? Мы исследуем задачу интеграции производственной и транспортной функций в компании, выпускающей различные виды продукции на заказ, в условиях производства по заказам и бизнес-модели обязательства по сроку поставки. Рассматриваются различные реалистичные сценарии, расположенные в порядке возрастания сложности. Когда заказчики допускают частичную поставку, мы предлагаем как модель смешанного целочисленного программирования (MIP), так и модель потока минимальной стоимости. Мы показываем, что при разрешенной частичной поставке оптимальными являются производственные расписания с неприоритетной обработкой и выполнением заказов в порядке ближайшего срока поставки (NEDD), если стоимость доставки является убывающей выпуклой функцией времени транспортировки. Когда частичная поставка не допускается, мы разрабатываем MIP-модель и доказываем, что задача является NP-трудной. Для этой NP-трудной задачи предлагается эффективный эвристический алгоритм с полиномиальным временем вычислений. Он обеспечивает производственные расписания, близкие к оптимальным, что подтверждается тысячами численных экспериментов. Кроме того, мы предлагаем модели и приводим анализ других сценариев, в которых стоимость доставки зависит от местоположения заказчиков и предоставляются количественные скидки.