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Controllable energy consumption in a sustainable smart manufacturing model considering superior service, flexible demand, and partial outsourcing

Autores: Bachar, Raj Kumar; Bhuniya, Shaktipada; Ghosh, Santanu Kumar; Sarkar, Biswajit

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Controllable energy consumption in a sustainable smart manufacturing model considering superior service, flexible demand, and partial outsourcing


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Desperdicio
Consumo de energía
Modelo de inventario sostenible
Tasas de producción
Nivel de servicio
Técnica de optimización

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 26

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El desperdicio de energía en la era actual es una señal peligrosa para el futuro. Todas las categorías de consumidores deben intervenir para moderar el uso de energía y prevenir el derroche. Este estudio se centra en un modelo de inventario sostenible basado en el consumo de energía controlable que incorpora tasas de producción variables, mejora del servicio, planificación de externalización parcial, producción defectuosa, restauración de artículos reparables, disposición de artículos no reparables y pasos para ahorrar energía. Reducir el consumo inusual de energía en los sistemas de producción reduce las emisiones de carbono y maximiza el beneficio del sistema. Un nivel de servicio mejorado atrae a los clientes, aumenta la demanda y mejora la reputación del producto. Se consideran costos de almacenamiento separados para artículos reparados, defectuosos y de calidad perfecta para cada lote entregado y reparado. La demanda en el mercado está relacionada con el precio y el servicio. Una técnica de optimización tradicional examina la optimización global para la función de beneficio y las variables de decisión. Ilustraciones numéricas, así como gráficos 3D cóncavos, validan los resultados analíticos y proporcionan un análisis de sensibilidad para diferentes parámetros. El modelo se valida a través de casos especiales y gráficos de comparación.

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