清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Managing Replenishment and Clearance of Perishables: Last-In, First-Out (LIFO) Issuing Policy and Age-Sensitive Demand

先进先出和后进先出会计 按需 业务 运营管理 间隙 经济 计算机科学 商业 医学 FIFO(计算和电子) 计算机硬件 泌尿科
作者
Achal Goyal,Amar Sapra
出处
期刊:Production and Operations Management [Wiley]
卷期号:33 (4): 1031-1052 被引量:1
标识
DOI:10.1177/10591478241238970
摘要

In supermarkets, customers choose the unit(s) they purchase, which leads to inventory being sold in a last-in, first-out (LIFO) order for perishable products. Furthermore, for such products, the demand for inventory may depend on its age since customers may choose to walk away if the freshest available inventory is too old for them. Despite the widespread occurrence of LIFO-based inventory systems, few studies have analyzed them. In this study, we contribute by developing insights on joint replenishment and clearance policy for a perishable product with a general, finite lifetime using a periodic review model such that the inventory is sold in a LIFO order and demand is age-dependent. The model seeks to optimize two decisions every period: how much of fresh inventory to order and how much of existing inventory to clear. A key objective of the model is to understand the effect of age-dependence of demand on the optimal replenishment and clearance policy. We find that the optimal clearance policy for all but the oldest inventory is a multiindex policy such that between any pair of adjacent indexes, either no inventory is cleared or all the inventory is cleared till the lower index. For the oldest inventory, we show that the optimal policy may have multiple forms depending on how sensitive demand is to inventory’s age. This is a notable result in inventory theory since parameters usually affect only the policy value(s) and not the policy structure. Since the optimal policy has a complex structure in general, which makes it difficult to compute, we develop an efficient heuristic to compute the replenishment and clearance quantities. The heuristic underperforms the optimal policy by [Formula: see text]0.92% on average.
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
量子星尘发布了新的文献求助10
刚刚
今天进步了吗完成签到,获得积分10
6秒前
满座完成签到 ,获得积分10
6秒前
甜乎贝贝完成签到 ,获得积分10
8秒前
西安浴日光能赵炜完成签到,获得积分10
11秒前
潘fujun完成签到 ,获得积分10
14秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
18秒前
guoxihan完成签到,获得积分10
19秒前
24秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
30秒前
louyu完成签到 ,获得积分10
35秒前
wushuimei完成签到 ,获得积分10
37秒前
beidou给beidou的求助进行了留言
37秒前
Glory完成签到 ,获得积分10
42秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
42秒前
吱吱吱完成签到 ,获得积分10
43秒前
回首不再是少年完成签到,获得积分0
50秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
53秒前
gmc完成签到 ,获得积分10
55秒前
吴丹完成签到,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
xixi很困完成签到 ,获得积分10
1分钟前
应夏山完成签到 ,获得积分10
1分钟前
熊二完成签到,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
默默的筝完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
冯柳旭完成签到,获得积分10
1分钟前
Selina_Choy完成签到 ,获得积分10
1分钟前
hugeyoung发布了新的文献求助10
1分钟前
藜藜藜在乎你完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
土拨鼠完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Gary完成签到 ,获得积分10
1分钟前
是小小李哇完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助30
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
2分钟前
科研通AI5应助冉阳采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
高分求助中
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Neuromuscular and Electrodiagnostic Medicine Board Review 1000
Statistical Methods for the Social Sciences, Global Edition, 6th edition 600
こんなに痛いのにどうして「なんでもない」と医者にいわれてしまうのでしょうか 510
ALUMINUM STANDARDS AND DATA 500
Walter Gilbert: Selected Works 500
岡本唐貴自伝的回想画集 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3666449
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3225448
关于积分的说明 9763084
捐赠科研通 2935282
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1607593
邀请新用户注册赠送积分活动 759271
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 735188