Optimal recovery model in a used batteries closed-loop supply chain considering uncertain residual capacity

残余物 供应链 循环(图论) 业务 计算机科学 控制理论(社会学) 链条(单位) 闭环 数学 控制(管理) 工程类 物理 控制工程 营销 人工智能 天文 组合数学 算法
作者
Changyi Liu,Hui Wang,Juan Tang,Ching‐Ter Chang,Zhi Liu
出处
期刊:Transportation Research Part E-logistics and Transportation Review [Elsevier BV]
卷期号:156: 102516-102516 被引量:73
标识
DOI:10.1016/j.tre.2021.102516
摘要

• We examine the impact of uncertain residual capacity of used batteries on the CLSC. • We investigate the collection and remanufacturing strategies of used batteries. • The two base recovery models of used batteries are formulated. • We extend the models to a manufacturer-dominated CLSC and a competitive CLSC. The collection and echelon utilization of used batteries (UBs) retired from energy vehicles (EVs) has received great attention in theory and practice. However, there has been no clear formulation of the optimal recovery model or assessment of how the uncertain residual capacity of UBs affects collection and remanufacturing strategies. This study characterizes the uncertain residual capacity based on the battery capacity level required for remanufacturing, and first formulates two base models of supplier recovery and manufacturer recovery in a supplier-dominated closed-loop supply chain (CLSC). Our results show that the impact of uncertain residual capacity on the operational decisions and economic performance of the CLSC is related to the recovery model, remanufacturing strategy, maximal unit remanufacturing cost of UBs, and the substitution degree of low-speed EVs for regular EVs. Compared with the supplier-recovery model, the manufacturer-recovery model brings a higher profit to the EV manufacturer and CLSC when no or partial UBs are remanufactured, but a lower profit for the battery supplier, and places a greater burden on the environment. Furthermore, we extend the base models to the manufacturer-dominated CLSC and a CLSC with two competing suppliers to investigate the rationality of the above results.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
丢丢小皮蛋完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
科目三应助ahxb采纳,获得10
2秒前
2秒前
syt完成签到,获得积分10
2秒前
科研通AI6.2应助丫丫采纳,获得10
2秒前
3秒前
可知发布了新的文献求助10
3秒前
MBLee发布了新的文献求助10
3秒前
yimoa完成签到,获得积分20
3秒前
晓风残月发布了新的文献求助10
3秒前
纳纳椰完成签到,获得积分10
3秒前
科研通AI6.4应助Bohao_Li采纳,获得10
4秒前
4秒前
yryr发布了新的文献求助10
4秒前
虚心大楚发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
5秒前
科研通AI6.4应助无期采纳,获得10
5秒前
ss发布了新的文献求助10
6秒前
Guangyue完成签到,获得积分10
6秒前
ale给ale的求助进行了留言
6秒前
syt发布了新的文献求助10
7秒前
彭于晏应助优雅文博采纳,获得10
7秒前
jywang发布了新的文献求助30
7秒前
hyy发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
czcz发布了新的文献求助10
8秒前
NexusExplorer应助YW采纳,获得10
8秒前
肉松发布了新的文献求助10
8秒前
浅浅发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
张一亦可发布了新的文献求助10
9秒前
悦耳的之云完成签到,获得积分20
9秒前
Zheng发布了新的文献求助10
9秒前
September完成签到,获得积分20
10秒前
啦啦啦啦啦给啦啦啦啦啦的求助进行了留言
11秒前
11秒前
11秒前
11秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
2026年中国辛酸癸酸聚乙二醇甘油酯行业市场现状调查及投资机会研判报告 1000
模型平均及其应用 900
Nondestructive Testing Handbook: Vol. 4, Thermal and Infrared Testing (IR), 4th ed 800
Évora na Idade Média 555
作者名:Kristopher P. Plain,悉尼大学的,目前只能查到其四篇论文,想找到其博士论文 550
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7349983
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8961707
关于积分的说明 19035217
捐赠科研通 6999803
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3220839
关于科研通互助平台的介绍 2385581
邀请新用户注册赠送积分活动 2201241