A fuzzy model for a railway-planning problem

2016 ◽  
Vol 10 ◽  
pp. 1333-1342 ◽  
Author(s):  
Giovanni Leonardi
2016 ◽  
Vol 2016 ◽  
pp. 1-18 ◽  
Author(s):  
Erhan Yazıcı ◽  
Gülçin Büyüközkan ◽  
Murat Baskak

It is important to manage reverse material flows such as recycling, reusing, and remanufacturing in a production environment. This paper addresses a production planning problem which involves reusing of scrap and recycling of waste that occur in the various stages of the production process and remanufacturing/recycling of returns in a closed-loop supply chain environment. An extended material requirement planning (MRP) is proposed as a mixed integer linear programming (MILP) model which includes—beside forward—these reverse material flows. The proposed model is developed for the jewelry industry in Turkey, which uses gold as the primary resource of production. The aim is to manage these reverse material flows as a part of production planning to utilize resources. Considering the mostly unpredictable nature of reverse material flows, the proposed model is likewise transformed into a fuzzy model to provide a better review of production plan for the decision maker. The suggested model is examined through a case study to test the applicability and efficiency.


Author(s):  
DAVID PEIDRO ◽  
JOSEFA MULA ◽  
RAÚL POLER

A new fuzzy mathematical programming model for supply chain planning under supply, process and demand uncertainty is proposed in this paper. A tactical supply chain planning problem has been formulated as a fuzzy mixed integer linear programming model where data are ill-known and modeled by fuzzy numbers with modified s-curve membership functions. The fuzzy model provides alternative decision plans to the decision maker (DM) for different degrees of satisfaction. Finally, the proposed model is tested by using data from a real automobile supply chain.


Author(s):  
Celal Batur ◽  
Arvind Srinivasan ◽  
Chien-Chung Chan
Keyword(s):  

2011 ◽  
Vol 10 (3) ◽  
pp. 381-386 ◽  
Author(s):  
Alexandru Trandabat ◽  
Marius Pislaru ◽  
Silvia Avasilcai

2020 ◽  
Vol 5 (2) ◽  
pp. 97-107
Author(s):  
Yoga Permana ◽  
Lelah Lelah
Keyword(s):  

Indonesia merupakan negara yang memiliki populasi penduduk yang cukup besar, pada tahun 2020 jumlah penduduk Indonesia mencapai 269,6 juta jiwa. Setiap dari mereka tentunya memiliki keluarga. Kesejahteraan keluarga tidak hanya berpengaruh terhadap keberhasilan anggota keluarganya, namun juga berpengaruh terhadap keberhasilan pemerintah, tak terkecuali pemerintahan desa. Oleh sebab itu, informasi mengenai tingkat kesejahteraan keluarga diperlukan untuk meninjau upaya yang telah dilakukan pemerintah apakah berhasil ataukah tidak. Untuk menentukan tingkat kesejahteraan keluarga terdapat beberapa indikator seperti penghasilan, pekerjaan, usia dan tanggungan. Supaya proses pengklasifikasian kesejahteraan keluarga bisa lebih efisien maka dapat diolah melalui program yang menerapkan logika fuzzy dengan model Tahani. Tujuan dari penelitian ini dimaksudkan untuk mengklasifikasikan kesejahteraan keluarga berdasarkan data penduduk yang dimiliki oleh pemerintah desa. Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh logika fuzzy dengan model Tahani bisa digunakan untuk mengolah data penduduk yang sesuai dengan indikator tingkat kesejahteraan keluarga dengan memberikan keluaran berupa pengklasifikasian keluarga meliputi keluarga tidak mampu, keluarga prasejahtera dan keluarga sejahtera. Keluaran dari program juga diuji dengan aplikasi fuzzyTECH untuk mengukur keberhasilan penerapan logika fuzzy pada program yang dibangun.


2010 ◽  
Vol 18 (2) ◽  
pp. 348-351
Author(s):  
Tao LI ◽  
Jian-Feng ZHANG ◽  
Jiang-Hui ZHANG ◽  
Quan-Jiu WANG ◽  
Sheng-Jiang ZHANG ◽  
...  

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document