SCM in a Timber Processing Manufacturing with Risk-Based Cutting Technology

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The formation of raw material supply chains is closely related to production problems at a timber processing enterprise. This article examines a forestry enterprise without its own sources of raw materials allotments, which sets itself the goal every day of solving the problem of forming supply chains for raw materials from the exchange and the optimal loading of production workshops. A commodity exchange is considered as a source of raw materials, where lots appear every day in different regions in a random order. The paper considers a mathematical model, which represents a mechanism for making decisions on each individual day over the entire planning horizon and is distinguished by the fact that it allows taking into account cutting technology, lot travel time under conditions of uncertainty. An additional difference is that the search for a solution is based on the calculated optimal trajectories of raw material inventories in the warehouse for similar previous planning periods. The model was tested on data from the Russian Commodity and Raw Materials Exchange and one of the Primorsky Territory enterprises. Analysis of the solutions obtained showed that even with a rather complex scenario for the development of events, the model shows qualitatively high results.

About the authors

Rodion S. Rogulin

Vladivostok State University

Author for correspondence.
Email: rafassiaofusa@mail.ru

PhD

Russian Federation, Vladivostok

References

  1. Abdollah B., Ghasemi P., Chobar A. P., Sasouli M. R., Lajevardi M. A New Wooden Supply Chain Model for Inventory Management Considering Environmental Pollution: A Genetic algorithm. Foundations of Computing and Decision Sciences. 2022;47:83-408. doi: 10.2478/fcds-20220021
  2. Salehi-Amiri A., Akbapour N., Hajiaghaei-Keshteli M., Gajpal Y., Jabbarzadeh A. Designing an effective twostage, sustainable, and IoT based waste management system. Renewable and Sustainable Energy Reviews.2022;157. doi: 112031.10.1016/j.rser.2021.112031
  3. Salehi-Amiri A., Zahedi A., Gholian-Jouybari F., Calvo E. Z. R., Hajiaghaei-Keshteli M. Designing a closed-loop supply chain network considering social factors; a case study on avocado industry. Applied Mathematical Modelling. 2022;101:600-631. doi: 10.1016/j.apm.2021.08.035
  4. Daneshdoost F., Hajiaghaei-Keshteli M., Sahin R., Niroomand S. Tabu Search Based Hybrid Meta-Heuristic Approaches for Schedule-Based Production Cost Minimization Problem for the Case of Cable Manufacturing Systems. Informatica. 2022:1-24. doi: 10.15388/21-INFOR471
  5. Chouhan V. K., Khan S. H., Hajiaghaei-Keshteli M. Sustainable planning and decision-making model for sugarcane mills considering environmental issues. Journal of environmental management. 2022; 303. doi: 114252.10.1016/j.jenvman.2021.114252
  6. Mondal A., Roy S.K. Multi-objective sustainable openedand closed-loop supply chain under mixed uncertainty during COVID-19 pandemic situation. Computers & Industrial Engineering. 2021;159. doi: 107453.10.1016/j.cie.2021.107453
  7. Mondal A., Roy S. K., Midya S. Intuitionistic fuzzy sustainable multi-objective multi-item multi-choice step fixedcharge solid transportation problem // Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. 2021:1-25. doi: 10.1007/s12652-021-03554-6
  8. Midya S., Kumar Roy S., Wilhelm Weber G. Fuzzy multiple objective fractional optimization in rough approximation and its aptness to the fixed-charge transportation problem. RAIRO-Operations Research. 2021;55(3). doi: 10.1051/ro/2021078
  9. Taleizadeh A. A., Shahriari M., Sana S.S. Pricing and Coordination Strategies in a Dual Channel Supply Chain with Green Production under Cap and Trade Regulation. Sustainability. 2021;13. Article ID: 12232. doi: 10.3390/su132112232
  10. Barman A., Das R., De P. K., Sana S.S. Optimal pricing and greening strategy in a competitive green supply chain: Impact of government subsidy and tax policy. Sustainability. 2021;13. Article ID: 9178.
  11. Rana K., Singh S. R., Saxena N., Sana S.S. Growing items inventory model for carbon emission under the permissible delay in payment with partially backlogging. Green Finance. 2021;3:153-174. doi: 10.3934/GF.2021009
  12. Sana S.S. A structural mathematical model on two echelon supply chain system. Annals of Operations Research. 2021: 1-29.
  13. Salehi-Amiri A., Zahedi A., Akbapour N., HajiaghaeiKeshteli M. Designing a sustainable closed-loop supply chain network for walnut industry. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2021;141. Article ID: 110821. doi: 10.1016/j.rser.2021.110821
  14. Chouhan V. K., Khan S. H., Hajiaghaei-Keshteli M. Metaheuristic approaches to design and address multi-echelon sugarcane closed-loop supply chain network. Soft Computing. 2021;25:11377-11404. doi: 10.1007/s00500-02105943-7
  15. Mosallanezhad B., Hajiaghaei-Keshteli M., Triki C. Shrimp closed-loop supply chain network design. Soft Computing. 2021;11:7399-7422. doi: 10.1007/s00500-021-05698-1
  16. Hamdi-Asl A., Amoozad-Khalili H., Tavakkoli-Moghaddam R., Hajiaghaei-Keshteli M. Toward sustainability in designing agricultural supply chain network: A case study on palm date. Scientia Iranica. 2021. doi: 10.24200/sci.2021.58302.5659
  17. Fasihi M., Tavakkoli-Moghaddam R., Najafi S. E., Hajiaghaei M. Optimizing a bi-objective multi-period fish closed-loop supply chain network design by three multi-objective meta-heuristic algorithms. Scientia Iranica. 2021. doi: 10.24200/sci.2021.57930.5477
  18. Mosallanezhad B., Chouhan V. K., Paydar M. M., Hajiaghaei-Keshteli M. Disaster relief supply chain design for personal protection equipment during the COVID-19 pandemic. Applied Soft Computing. 2021;112. doi: 107809.10.1016/j.asoc.2021.107809
  19. Mousavi R., Salehi-Amiri A., Zahedi A., Hajiaghaei-Keshteli M. Designing a supply chain network for blood decomposition by utilizing social and environmental factor. Computers & Industrial Engineering. 2021;160. doi: 107501.10.1016/j.cie.2021.107501
  20. Zahedi A., Salehi-Amiri A., Hajiaghaei-Keshteli M., Diabat A. Designing a closed-loop supply chain network considering multi-task sales agencies and multi-mode transportation. Soft Computing. 2021;8:6203-6235. doi: 10.1007/s00500-021-05607-6
  21. Rogulin R.S. Mathematical Model for Searching for an Optimal Solution to the Problem of Forming Supply Chains for Raw Materials of Forestry Enterprises under Conditions of Uncertainty. Upravlenčeskie nauki. 2023;13(4):22-33 (In Russ). doi: 10.26794/2304-022X‑2023-13-4-22-33
  22. Rogulin R. S. Model for the Formation of Timber Industry Supply Chains of Raw Materials to the Warehouse, Taking into Account the Features. Informacionnye tehnologii i vyčislitelnye sistemy. 2023;4:121-132 (In Russ).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».