A Neutrosophic Eoq Model With Green Technology Under Inflation and Trade- Credit Facilities
Questo articolo propone un modello di inventario neutrosofico a due magazzini che integra la tecnologia verde, l'investimento nella conservazione e le facilitazioni del credito commerciale in condizioni di inflazione per minimizzare i costi medi totali, fornendo soluzioni ottimali e spunti gestionali attraverso esempi numerici e analisi di sensibilità.
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Nel complesso mondo del commercio moderno, le imprese camminano costantemente su un filo sottile tra il mantenere gli scaffali riforniti ed evitare lo spreco di merci invendute. Questo equilibrio è reso ancora più difficile dalla realtà per cui molti prodotti, dai prodotti freschi ai medicinali, degradano naturalmente nel tempo, perdendo valore o diventando inutilizzabili. Per gestire ciò, le aziende si affidano spesso a modelli matematici per decidere esattamente quanto ordinare e quando. Tuttavia, il mondo reale è raramente prevedibile come una semplice equazione. I prezzi fluttuano con l'inflazione, i clienti si comportano in modo imprevedibile e le preoccupazioni ambientali richiedono ora che le imprese tengano conto delle emissioni di carbonio generate dal loro stoccaggio e trasporto. Inoltre, il panorama finanziario sta cambiando, con fornitori e rivenditori che utilizzano sempre più termini di pagamento differiti, noti come credito commerciale, per mantenere la liquidità. Quando tutti questi fattori — deterioramento, impatto ambientale, inflazione e ritardi finanziari — collidono, gli strumenti tradizionali per la pianificazione dell'inventario spesso vengono meno, lasciando i manager a indovinare piuttosto che a calcolare con precisione.
Un team di ricercatori della Siksha 'O' Anusandhan University in India ha sviluppato un nuovo approccio a questo problema, creando un sofisticato modello di inventario progettato per navigare in queste incertezze. Il loro lavoro si concentra su uno scenario in cui un'azienda opera con due magazzini: uno primario e una struttura di stoccaggio aggiuntiva per gestire l'alta domanda. I ricercatori hanno costruito un sistema che tiene conto del costo di investimento in tecnologie verdi per ridurre le emissioni di carbonio e dell'uso di tecnologie di conservazione per rallentare il deperimento delle merci. Fondamentalmente, hanno riconosciuto che i dati del mondo reale sono spesso vaghi o imprecisi. Inveve di forzare valori incerti come i futuri tassi di inflazione o la domanda dei clienti in numeri rigidi e fissi, hanno utilizzato un quadro matematico chiamato ambiente neutrosofico. Questo metodo consente al modello di gestire simultaneamente tre livelli di informazione: ciò che è noto essere vero, ciò che è falso e ciò che è semplicemente incerto o indeterminato. Facendo ciò, il modello può trovare la strategia più conveniente anche quando il futuro è nebbioso.
I ricercatori hanno applicato questo modello a un caso aziendale specifico con domanda dipendente dal tempo, dove l'interesse dei clienti cambia durante il ciclo di vendita, e carenze parziali, dove alcuni clienti sono disposti ad aspettare articoli esauriti mentre altri se ne vanno. Hanno simulato due diversi scenari finanziari riguardanti i periodi di credito: uno in cui il fornitore concede al rivenditore il tempo per pagare, e il rivenditore concede al cliente il tempo per pagare, e un altro in cui questi periodi variano. L'obiettivo era trovare il perfetto equilibrio tra quantità d'ordine, investimenti in tecnologie verdi e di conservazione, e la tempistica delle vendite per minimizzare il costo medio totale. Lo studio ha rivelato che, utilizzando questo approccio neutrosofico, le imprese possono ottenere un costo totale inferiore rispetto ai modelli tradizionali che si basano su numeri "crisp" (netti) fissi. Nelle loro simulazioni, il costo ottimizzato per il modello neutrosofico era di circa 32.043, leggermente inferiore ai 32.229 trovati nel modello tradizionale crisp per uno degli scenari, suggerendo che tenere conto dell'incertezza porti a una pianificazione finanziaria più efficiente.
Lo studio ha anche scoperto come specifiche decisioni aziendali si propagano attraverso l'intero sistema. Ad esempio, i ricercatori hanno scoperto che investire di più nella tecnologia di conservazione estende efficacementamente il tempo in cui le merci rimangono vendibili, il che a sua volta riduce la necessità di riordini frequenti e abbassa il costo complessivo. Allo stesso modo, la distanza che le merci devono percorrere gioca un ruolo significativo; distanze maggiori aumentano il consumo di carburante e le emissioni di carbonio, il che costringe il modello ad aggiustare la dimensione e la tempistica dell'ordine per compensare questi costi più elevati. Interessantemente, lo studio ha mostrato che l'importo che un'azienda investe in tecnologia verde rimane relativamente stabile indipendentemente dai cambiamenti in altri parametri, eccetto la distanza di trasporto. Ciò suggerisce che un impegno costante nell'investimento verde è una strategia affidabile, mentre altre variabili come la durata del periodo di credito offerto ai clienti hanno un effetto più sfumato. Quando il periodo di credito per i clienti viene esteso, il costo totale aumenta leggermente, ma i ricercatori notano che questo può essere un compromesso che vale la pena fare per rendere i prodotti più appetibili e attrarre più acquirenti.
In definitiva, questa ricerca fornisce una via più chiara per i manager che navigano in un mercato volatile. Dimostra che abbracciando l'incertezza invece di ignorarla, e integrando i fattori ambientali e finanziari in un unico strumento di pianificazione, le imprese possono prendere decisioni più intelligenti. Il modello conferma che, sebbene l'inflazione e il naturale decadimento delle merci siano sfide inevitabili, possono essere gestiti più efficacemente quando il processo di pianificazione riconosce il "forse" e l'"ignoto" insieme al "sicuramente". Le conclusioni suggeriscono che la strategia più efficiente comporta un attento mix tra il mantenere scorte sufficienti per soddisfare la domanda senza eccedere, investire in tecnologia che rallenta il deperimento e mantenere un impegno costante nella riduzione dell'impatto ambientale. Sebbene l'attuale modello assuma certe condizioni fisse, come un tasso costante di attesa dei clienti durante le carenze, esso pone una solida base per studi futuri che potrebbero incorporare variabili ancora più complesse del mondo reale, come la variazione dei prezzi e i cambiamenti stagionali della domanda.
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