Modeling reverse logistic tasks within closed-loop supply chains: An example from the automotive industry

Schultmann, Frank; Zumkeller, Moritz; Rentz, Otto

doi:10.1016/j.ejor.2005.01.016

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“…As Barreiras da LR já começam uma vez que, segundo SCHULTMANN et al, (2006), a maioria dos produtos retornados não tem qualquer valor em termos de funcionalidade. Além disso, outros aspectos como: governamentais, burocráticos, canais não definidos, fiscalizações e legislações e responsabilidades empresariais, se tornam barreiras para uma boa gestão das cadeias de suprimento reversa das empresas.…”

Section: Barreira Da Lrunclassified

O cenário da logística reversa em empresas multinacionais do município de Ponta Grossa-PR de 2010 e 2012

Pilatti

Picinin²,

Nascimento³

2017

R. Gest. Industr.

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A Logística Reversa (LR) ganhou impulso em todo o mundo devido à consciência global da degradação ambiental e do esgotamento dos recursos naturais. O presente artigo tem como objetivo apresentar o cenário da LR de sete empresas multinacionais do município de Ponta Grossa-PR de 2010 e 2012, de maneira adicional, avaliar o faturamento das empresas com relação as quantidades de práticas de LR com a quantidade de atividades com produtos retornados adotadas pelas mesmas. Requisitos essenciais -como a caracterização da empresa, faturamento, gestão de planejamento para produtos retornados, barreiras para uma gestão eficiente, avaliação do uso da logística reversa, foram abordados no trabalho por meio de um questionário aplicado em dois períodos: nos anos de 2010 e 2012. Todas as empresas contatadas responderam o questionário nas duas etapas. Os dados foram avaliados através da correlação de Spearman, considerando que estas variáveis apresentaram dados não normais. Porem os dados se mostraram significativos da relação faturamento e as atividades da LR. PALAVRAS-CHAVE:Logística Reversa. Atividades da Logística Reversa. Multinacionais.

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Section: Barreira Da Lrunclassified

O cenário da logística reversa em empresas multinacionais do município de Ponta Grossa-PR de 2010 e 2012

Pilatti

Picinin²,

Nascimento³

2017

R. Gest. Industr.

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“…SA search and TS methods usually implement one move at each iteration, while genetic methods like GA may generate several new moves (individuals) at each iteration (generation) [90]. Many researchers prefer to employ TS as an effective method to solve mathematical models especially in the field of reverse and closed-loop logistics in GrSC problems such as [67], [91]- [94]. Furthermore, a recycle paper network has been optimized by Schweiger and Sahamie [95] and they used a hybrid TS for solving the model.…”

Section: Other Meta-heuristic Algorithmmentioning

confidence: 99%

A Review of Nature-Based Algorithms Applications in Green Supply Chain Problems

Sadrnia¹,

Soltani²,

Zulkifli³

et al. 2014

IJET

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Abstract-In the recent years, there is a significant attention among researchers and practitioners to environmental issues and green supply chain (GrSC) because of legislations and profit oriented motivations.Because of considering environmental issues GrSC besides the economic variables, the models are very difficult to find optimal. Hence, complicated green problems call for development of modern optimization methods and algorithms to solve optimization models by efficient techniques. In recent decades, meta-heuristic algorithms have been developed to overcome the problem that most of them are inspired from nature. Some of the algorithms have been inspired from natural generation, some of them inspired from swarm behavior, and others simulate natural processes. In this research we summarize the recent advance evolutionary optimization algorithms and swarm intelligence algorithms which are applied to GrSC and green logistics. Literature reviewed in this paper shows the current state of the art and discusses the potential future research trends.Index Terms-Evolutionary algorithms, green supply chain, meta-heuristic, swarm intelligence algorithms.

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“…Their model analyzes a set of alternative scenarios identified by the decision maker and provides a near optimal solution for network design. Schultmann, Zumkeller, and Rentz [33] have developed a recycling network for the German automotive industry by minimizing the travel routes between dismantling centres and reprocessing facilities. The authors solve their network model by using linear programming and meta-heuristics methods.…”

Section: Research On Reverse Supply Chain Network Designmentioning

confidence: 99%