Stochastic program for disassembly lot-sizing under uncertain component refurbishing lead times

Autor: Ilhem Slama, Oussama Ben-Ammar, Simon Thevenin, Alexandre Dolgui, Faouzi Masmoudi
Přispěvatelé: Laboratoire d'Innovation Numérique pour les Entreprises et les Apprentissages au service de la Compétitivité des Territoires (LINEACT), CESI : groupe d’Enseignement Supérieur et de Formation Professionnelle (CESI), HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM), EuroMov - Digital Health in Motion (Euromov DHM), IMT - MINES ALES (IMT - MINES ALES), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Montpellier (UM), Modélisation, Optimisation et DEcision pour la Logistique, l'Industrie et les Services (LS2N - équipe MODELIS), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Centrale de Nantes (Nantes Univ - ECN), Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes université - UFR des Sciences et des Techniques (Nantes univ - UFR ST), Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Nantes Université (Nantes Univ), Département Automatique, Productique et Informatique (IMT Atlantique - DAPI), IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), École Nationale d'Ingénieurs de Sfax | National School of Engineers of Sfax (ENIS)
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: European Journal of Operational Research
European Journal of Operational Research, 2022, ⟨10.1016/j.ejor.2022.03.025⟩
ISSN: 0377-2217
1872-6860
DOI: 10.1016/j.ejor.2022.03.025⟩
Popis: International audience; Planning disassembly operations for a given demand in components is challenging in practice because the quality of recovered components is very uncertain, and thus the duration of refurbishing operations is unpredictable. In this paper, we address the capacitated disassembly lot-sizing problems under uncertain refurbishing durations. More precisely, we consider a two-level disassembly system with a single type of end-of-life product, a dynamic demand, and stochastic refurbishing lead times for all components. To deal with the static decision frameworks, this problem is modeled as a two-stage stochastic Mixed-Integer Linear Program (MILP), where the objective is to minimize the expected total cost. To alleviate the scalability issues, we propose a reformulation of the inventory constraint that significantly reduces the number of scenarios. In addition, to solve large scale problems, we couple this reformulation with Monte-Carlo sampling. We provide a rolling horizon approach to deal with the static decision framework, where disassembly decisions are updated when new information unfolds. Experimental results show the effectiveness of the proposed models and the convergence of the resulting Sample Average Approximation (SAA) estimator.
Databáze: OpenAIRE
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