A Neutrosophic Eoq Model With Green Technology Under Inflation and Trade- Credit Facilities
Cet article propose un modèle d'inventaire neutrosophique à deux entrepôts qui intègre la technologie verte, l'investissement de préservation et les facilités de crédit commercial sous l'effet de l'inflation afin de minimiser les coûts moyens totaux, fournissant des solutions optimales et des perspectives de gestion à travers des exemples numériques et une analyse de sensibilité.
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Dans le monde complexe du commerce moderne, les entreprises avancent constamment sur une corde raide entre le maintien des rayons approvisionnés et l'évitement du gaspillage de marchandises invendues. Cet équilibre est rendu encore plus difficile par la réalité de nombreux produits, des produits frais aux médicaments, qui se dégradent naturellement avec le temps, perdant de leur valeur ou devenant inutilisables. Pour gérer cela, les entreprises s'appuient souvent sur des modèles mathématiques pour décider exactement de la quantité à commander et du moment opportun. Cependant, le monde réel est rarement aussi prévisible qu'une simple équation. Les prix fluctuent avec l'inflation, les clients se comportent de manière imprévisible et les préoccupations environnementales exigent désormais que les entreprises tiennent compte des émissions de carbone générées par leur stockage et leur transport. De plus, le paysage financier évolue, les fournisseurs et les détaillants utilisant de plus en plus des modalités de paiement différé, connues sous le nom de crédit commercial, pour maintenir les flux de trésorerie. Lorsque tous ces facteurs — détérioration, impact environnemental, inflation et délais financiers — entrent en collision, les outils traditionnels de planification des stocks sont souvent insuffisants, laissant les gestionnaires deviner plutôt que de calculer avec précision.
Une équipe de chercheurs de l'université Siksha 'O' Anusandhan en Inde a développé une nouvelle approche à ce problème, créant un modèle d'inventaire sophistiqué conçu pour naviguer dans ces incertitudes. Leurs travaux se concentrent sur un scénario où une entreprise exploite deux entrepôts : un principal et une installation de stockage supplémentaire pour gérer une demande élevée. Les chercheurs ont construit un système qui tient compte du coût de l'investissement dans la technologie verte pour réduire les émissions de carbone et de l'utilisation de la technologie de préservation pour ralentir la détérioration des marchandises. Crucialement, ils ont reconnu que les données du monde réel sont souvent vagues ou imprécises. Au lieu de forcer des valeurs incertaines comme les taux d'inflation futurs ou la demande des clients dans des chiffres rigides et fixes, ils ont utilisé un cadre mathématique appelé environnement neutrosophique. Cette méthode permet de gérer simultanément trois couches d'informations : ce qui est connu pour être vrai, ce qui est faux, et ce qui est simplement incertain ou indéterminé. Ce faisant, le modèle peut trouver la stratégie la plus rentable même lorsque l'avenir est brumeux.
Les chercheurs ont appliqué ce modèle à un cas d'entreprise spécifique impliquant une demande dépendante du temps, où l'intérêt des clients change tout au long du cycle de vente, et des pénuries partielles, où certains clients sont prêts à attendre des articles en rupture de stock tandis que d'autres partent. Ils ont simulé deux scénarios financiers différents concernant les périodes de crédit : un scénario où le fournisseur accorde au détaillant un délai pour payer, et le détaillant accorde un délai au client, et un autre où ces périodes varient. L'objectif était de trouver l'équilibre parfait entre les quantités commandées, les investissements dans les technologies vertes et de préservation, et le calendrier des ventes afin de minimiser le coût moyen total. L'étude a révélé qu'en utilisant cette approche neutrosophique, les entreprises peuvent obtenir un coût total inférieur par rapport aux modèles traditionnels qui reposent sur des chiffres « nets » et fixes. Dans leurs simulations, le coût optimisé du modèle neutrosophique était d'environ 32 043, légèrement inférieur aux 32 229 trouvés par le modèle classique net pour l'un des scénarios, suggérant que la prise en compte de l'incertitude mène à une planification financière plus efficace.
L'étude a également mis en lumière la manière dont des décisions commerciales spécifiques se répercutent sur l'ensemble du système. Par exemple, les chercheurs ont découvert qu'investir davantage dans la technologie de préservation prolonge efficacement le temps pendant lequel les marchandises restent vendables, ce qui réduit à son tour la nécessité de recommander fréquemment et abaisse le coût global. De même, la distance que les marchandises doivent parcourir joue un rôle significatif ; les distances plus longues augmentent la consommation de carburant et les émissions de carbone, ce qui force le modèle à ajuster la taille et le moment de la commande pour compenser ces coûts plus élevés. Curieusement, l'étude a montré que le montant qu'une entreprise investit dans la technologie verte reste relativement stable, quels que soient les changements dans les autres paramètres, exception faite de la distance de transport. Cela suggère qu'un engagement constant envers l'investissement vert est une stratégie fiable, tandis que d'autres variables, comme la durée de la période de crédit offerte aux clients, ont un effet plus nuancé. Lorsque la période de crédit pour les clients est prolongée, le coût total augmente légèrement, mais les chercheurs notent que cela peut être un compromis acceptable pour rendre les produits plus attractifs et attirer plus d'acheteurs.
En fin de compte, cette recherche offre une voie plus claire aux gestionnaires naviguant dans un marché volatil. Elle démontre qu'en embrassant l'incertitude plutôt qu'en l'ignorant, et en intégrant les facteurs environnementaux et financiers dans un seul outil de planification, les entreprises peuvent prendre des décisions plus intelligentes. Le modèle confirme que si l'inflation et la décomposition naturelle des biens sont des défis inévitables, ils peuvent être gérés plus efficacement lorsque le processus de planification reconnaît le « peut-être » et l'« inconnu » aux côtés du « certainement ». Les conclusions suggèrent que la stratégie la plus efficace implique un mélange soigneux de maintien de suffisamment de stock pour répondre à la demande sans pour autant surstocker, d'investissement dans la technologie qui ralentit la détérioration, et le maintien d'un engagement constant pour réduire l'impact environnemental. Bien que le modèle actuel suppose certaines conditions fixes, telles qu'un taux constant de l'attente des clients lors des pénuries, il pose une base solide pour des études futures qui pourraient incorporer des variables du monde réel encore plus complexes, comme les changements de prix et les variations saisonnières de la demande.
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