In this section

    Single Vendor Multi Buyers Supply Chain Optimization

    Single Vendor Multi Buyers Supply Chain Optimization. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

    [img]
    Preview
    		 PDF
    Thesis_of_ILLIAS_MUSLIYAR_ApprovedVersion.pdf - Accepted Version
    Download (2MB) | Preview

    Arabic Abstract

    في هذه الرسالة تمت دراسة أفضل النماذج الموجودة في العالم في الوضع الراهن وتمت دراسة نقاط القوة والضعف فيها. تم تطبيق بعض الامتدادات والتعديلات على هذه النماذج بحيث يكون لدينا أفضل الحلول التي تضمن أكثر الانتاجية وأقل التكاليف. تم التعامل مع نماذج تعتمد على ارسال الشحنات لجميع المستهلكين في نفس الوقت واثبات أن تلك النماذج مبنية على فرضيات تضعف من هذه النماذج وتسبب في تكاليف أعلى خصوصا في حال تعدد المستهلكين. لقد تم تصميم نموذج أفضل من تلك النماذج بما يحقق أقل التكاليف وأكثر انتاجية إلى جانب كون الحلول سهلة ويسيرة. وتم التعامل أيضا مع نموذج على الارسال الترددي المنتظم بين المستهلكين وتم الاثبات بانه نموذج يقوم على فرضية من شانها أن تسبب في عدم انخفاض التكاليف. تم تصميم نموذج أكثر مرونة من نموذجه وتم الاثبات عن طريق الأمثلة إلى أنها توفر نتائج أفضل وقد تم توفير 11% تقريبا من التكاليف في احدى الحالات. أخيرا تمت دراسة أكثر النماذج المرنة في العالم حيث تم تصميم منهجيتي حل عشوائي للوصول إلى النتائج بأقل الجهد والتكاليف وأكثر الأرباح وتم اثبات أن الحل العشوائي الوارد في أفضل النماذج المرنة في عالم البحوث ليس حلا أمثل وهناك طرق حل عشوائية أفضل في حل هذه المسائل.

    English Abstract

    This research is about the coordination between a single vendor and multiple buyers in supply chain optimization. It investigates the problems of single vendor multiple buyers by studying the strength and weaknesses of relevant state-of-the-art models in the literature. In this regards, we have succeeded in providing two extensions to recent studies. The first extension is in the methodology and the second extension is in relaxation of existing model. Finally, we proposed two heuristic methods to investigate the generic problem of single vendor and multiple buyers. Experimental results suggest that our proposed methods provide better solution as compared to those available in literature.

    Item Type: Thesis (Masters)
    Subjects: Systems
    Engineering
    Department: College of Computing and Mathematics > lndustrial and Systems Engineering
    Committee Advisor: Ben-Daya, Muhammad
    Committee Members: Duffuaa, Salih and Nahas, Nabil
    Depositing User: MUSLIYAR I ABDUL KAREEM (g200379090)
    Date Deposited: 08 Sep 2015 12:08
    Last Modified: 01 Nov 2019 16:30
    URI: http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/139726