碳排放法规对再制造有限的信息决策的影响需求分布外文翻译资料

 2022-12-12 05:12

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碳排放法规对再制造有限的信息决策的影响需求分布

Biyu Liua,b, Martin Holmbomb, Anders Segerstedtb and Weida Chena

摘要:政策制定者必须改进政策来降低工业碳排放量。在未来制定的碳排放法规下,独立制造商 (IRs)再制造再生产品/零件,必须管理和评估生产的经济成本。这里,我们提出在不同碳排放政策下的三个优化模型,来确定再制造数量最大化总利润。三个常见的碳排放调控政策︰(a)强制性碳排放能力(b)碳排放税 (c)碳排放与交易。这些模型包括销售收入、 再制造成本、 处理成本、 库存持有成本、 短缺成本和碳排放成本。假设需求分布有限,用最大-最小方法求解模型。我们也探讨这三项调控政策是如何影响独立制造商再制造决策,也解决了一些计算实例,如在哪个点我们会发生激励、处罚和严格的约束变化,以显示决策者所涉问题的大小。 结果表明,不考虑实施的碳排放政策,制造商应争取提高成品率,来使得利润最大化。在其他两个正常政策选择实行时,决策者应该优先选择碳税政策,并给予再制造扶持价格如更高的碳排放上限或较轻的处罚,以更好地促进再制造商的发展。

关键词︰ 独立制造商 (IRs);再制造的决定;碳排放政策;有限的分布信息

一、介绍

再制造是一个让旧的机器恢复使用并达到“和新的一样”的过程。它为原始设备制造商 (OEMs)提供了许多好处,比如节省劳动力,材料成本和能源消耗 (Guide,Srivastava和Spencer,1997年)。例如,在 2008年-2009年财政年度上,澳大利亚的富士施乐完成了再制造超过230,000的设备零件,与制造新的零部件相比节省了600万美元(Bulmuş, Zhu,和Teunter ,2013年)。

但是尽管有这些好处,由于许多产品并不适合用于大规模的再制造,只有一部分产品被用于再制造。比如,汽车、 激光打印机和手机,在旧的设计仍在使用的时候,就频繁地推出新一代设计,即使其中一个返回产品可以还原到其原始的状态,老产品也不再被需要。因此,这类产品的再制造战略不应该在包括在整个产品生产中,而是在产品的装配的部分(Kongar 和Gupta, 2002年)。

大量增加的需求量,使得OEMs也不再能够及时有效地处理数量庞大的回收产品,例如,到2020年,在汽车行业,全球报废车辆数目很明显将超过1亿(Tian和Chen,2014 年)。因此,越来越多的独立制造商(IRs) 在一些收集废旧的产品/组件/零部件再制造和销售它们给专门的市场的国家发展。汽车再制造商,工业设备再制造商和轮胎代理同业公会里有很多的例子(Guide,2000 年)。在北美,一些OMEs,如戴尔,惠普和IBM 把他们的再制造将业务外包给第三方制造商 (帕特尔,2006 年)。同样,在中国,2008年,国家发展和改革委员会 (NDRC)批准了14个企业作为汽车零部件再制造商试点来推动再制造产业发展(张等2011年)。

再制造通常比传统的制造业对环境更友好,因为它恢复和回收旧产品(Gungor和Gupta,1999 年;Ilgin和Gupta,2010年)。即便如此,再制造的操作和工序,在进行再制造之前就影响着环境,例如,通过碳排放量。因此,如传统厂商一样,制造商必须想出如何权衡在生产过程中的经济成本和在碳排放法规下的环境成本。

在过去的几十年中,全球变暖已经受到越来越多的关注,并且,为了保护环境,许多国家政府和组织已同意至2050年采用调控政策使减少碳排放量至少一半(国际能源机构 2008 年)。然而,主要碳排放国家,如美国、中国和日本,仍然在争辩他们应采取哪些监管政策,因此许多制造商和再制造商都不知道,未来他们必须适应哪种政策。除此之外,许多公司不知道如何适应政策,随着时间的变化波动处理不同强度的奖罚机制和严格的约束。例如,碳排放许可证的价格具有相当大的波动。 欧盟内部的许可证价格在2005年1月从大约7欧元到2006年4月超过30欧元,然后在三天之内,下跌至10 欧元以下。在那之后,它价格再次上涨,并且在2007 年年中约四个月都在稳定在大约15欧元没有变化(奔驰和Truuml;ck 2009年)。这些不确定性会显著影响一家公司的生产决定。

因此,企业和政策制定者必须找出如何权衡环境和经济效益的方法,以从碳排放法规中获益,如今,这在生产决策中发挥重要作用。这样做的目的有两个方面︰ 一方面,对于再制造商来说,可以根据不同的碳排放政策来确定经济上最优的再制造数量和相应的最大期望的利润,并根据不同的质量条件(即收益率)决定哪些使用的产品是有利的再制造。另一方面,有利于政策决策者去制订政策, 决定震级的奖罚机制和严格的约束,并探讨哪些政策最有利于促进制造商的发展。

我们现在将简述我们的论文关于在碳排放约束下的管制下的再制造、 生产计划和库存相关文献。许多研究人员研究了再制造系统中的生产决策 (例如Guide ,2000年;Depuy等人,2007年;拉赫和Filho,2012年;Ilgin和Gupta,2012 年)。然而,大多数以前的研究考虑闭环生产、回收和再制造的整个产品组合的模型, 再制造由OEMs完成。此外,再制造的文献集中在OMEs与IRs的竞争上(例如 Majumder和 Groenevelt,2001年;德伯、Toktay和Van Wassenhove,2005 年;弗格森和Toktay,2006 年; Kapetanopoulou 和 Tagaras,2010 年)。只有一些文献认为再制造是IRs的任务。Guide和Van Wassenhove(2001年)描述了ReCellular的案例,一个关于IR的移动手机的典型的例子; 李,冈萨雷斯和朱 (2009 年)展示了一个通用仿真模型,来探讨生产计划和控制策略对电子产品的专用再制造的表现的影响。基于目前的研究,但与上述的文献相反的是,在生产过程中只考虑产生的经济成本的情况,我们为IRs研究了不同碳排放政策对再制造决策的影响。 一些研究人员研究了业务和战略供应链决策对碳排放的影响。 邦尼和贾比尔(2011 年)研究了包括车辆排放费用的EOQ模型的影响。排放量运输是考虑到每次装运固定的排放费用的形式。Hoen等人(2014年)调查当从所有传输的单个项目选择一个单一的模式时,对两种调节机制运输模式造成的影响。Rosič 和 Jammernegg (2013 年) 就考虑运输对环境的影响而论,扩展基于报童的双重采购模型框架。这些论文都是从运输而不是从生产考虑碳排放量。

有关生产规划的几个文件,最近都提出了库存控制和碳排放量。作为一个开创性的出版物,Penkuhn 等人 (1997 年) 考虑排放税和发展非线性规划生产计划问题的的模型。Letmathe和Balakrishnan(2005 年)构建了两种分析模型来确定在不同环境约束下的一家公司的生产数量。华、 郑、和王 (2011年) 研究碳排放权交易机制在EOQ 框架下如何影响最优订货批量和分析审查的碳交易、 碳排放价格和订单决策,碳排放碳能力影响和总成本。贾比尔、 格洛克手枪和El Saadany (2013年) 通过考虑不同的排放交易计划,把碳排放到一个联合的经济批量的问题中。陈、 Benjaafar 和 Elomri (2013 年) 研究在碳排放约束下的碳的 EOQ 模在和提供分析结果并讨在成本增加的条件下,相对减少更多的碳排放。Benjaafar,李, Daskin (2013 年) 和阿卜西等人 (2013 年) 提出关于碳排放从生产、 运输和库存下四个监管政策的批量的延伸模型。 这些论文侧重于一般制造系统,并不涵盖的再制造系统,它和一般制造系统和具体特点带来的问题不同;例如,不同的收益率和不同震级的奖罚机制和严格的约束。 客户可以在再制造的项目和新项目之间选择 (产品/零件)。因此, 再制造产品的需求可能波动较大。在没有确切的需求分布的情况下,我们国际生产研究 533 杂志 使用最大-最小的方法(参见Scarf,1958 年; Gallego和Moon,1993 年;Alfares 和 Elmorra ,2005 年)。最大-最小方法只有第一和第二次的时刻处理需求的随机性的要求。这种方法与常见方法不同,我们需要假定需求服从特殊的分布。运用最大-最小的方法,我们可以在最坏情况分配可以取得更多更好的业绩。此外,我们可以对现有的文献作出两个其他重要贡献。第一,我们制订在不同碳排放政策下的再制造数量优化模型,分析权衡制造成本,库存成本和碳排放量成本。 第二,我们探讨了三种不同类型的规章,其参数,如碳排放税和出售或购买价格,为碳排放碳信用额与再制造数量收益率和相应的利润总额下的影响。

剩下的论文部分︰ 在第2节,我们讨论这些问题和提出一些定义和符号。在第 3 节,我们首先不考虑碳排放制定的基本模型,然后扩展到三种不同的碳排放政策。在第4节,我们通过最大-最小的方法解出这三种模式。在第5节,介绍了对再制造决策的碳排放政策影响的一些数值例子。 我们比较了最优再制造数量和总利润下不同碳排放政策 (和无碳排放政策),并且我们计算和分析奖励、惩罚和严格程度不同震级约束多大程度影响着总利润。第 6 节,我们提出结论,并提供未来的研究方向。

问题描述和参数定义

使用过的产品、 组件和零件可以由国税局再制造。本文旨在探讨对再制造决策不同碳排放政策的影响。零部件再制造的过程是在本文中选择着重考虑的问题。

第一步,使用已用的零件再制造供应链,回收使用产品的拆解;在那之后,有些人据他们不同的质量情况将直接重用,处置或再制造。只是那些部分是本文研究的需要的再制造。还有种类繁多的拆卸质量水平部分。收率 (alpha;),被定义为再制造从再制造的总的分数部分使用的配件,介绍了本文的拆卸的部件的质量状况。收益率越高,质量越好。只有可用的再制造的零部件可以用来满足市场需求。无法使用部分的处理花费一些成本。图 1 显示在零件的再制造供应链的流动过程。

传统上,再制造的决定基于再制造,控股和短缺成本的权衡取舍。我们通过包括碳排放量来扩展这种权衡。因为我们专注于交互和权衡取舍之间的成本和碳排放量,我们设置只考虑一部分和单个期间。

我们将在模型制定中使用以下参数和符号︰

qr 再制造数量,决策变量

alpha; 收益率,即使用的配件,总的再制造零部件的再制造的分数

D 需求,随机变量

F(D) 需求 D 的概率分布函数

f(D) 需求 D 的概率密度函数

mu; 需求 D 的第一时刻

需求 D,第二个时刻,sigma; 2 是方差

cr 再制造成本每股部分包括获取拆卸零件成本

处置已使用零件的每单位成本

p 市场上每股销售价

H 每股持有成本

c 每股短缺成本部分,不失一般性,c gt; h

M 碳排放限制的上限

E 再制造产生的每一单位零件的碳排放

xi; 超过上限的碳排放限制每单位碳排放的罚款

delta; 每单位碳排放税

每单位碳排放信用的购买价格

每单位碳排放信用的售价,这里gt;;

Пiw 利润总额,这里i = w、 x、 s、 j,表示四个方案: (w)不考虑碳排放政策,(x) 强制性 碳排放能力、 (s) 碳税和 (j) 上限和贸易

图 1 物质和资料在零件的再制造供应链的流动过程

二、模型简述

我们制订优化模型的两种不同情况: (i)不考虑碳排放政策(ii)考虑排放政策。对不同碳排放政策,第二种情况可以进一步划分为相应的三个分场景。对于这三种情况,我们为再制造商确定最优再制造数量。

不考虑碳排放政策优化模型

在实践中,一些拆卸零件不能被适当翻新,例如,机械和电气功能障碍或材料的磨损。因此,再制造零部件适当的数量是alpha;。如果我们假设是有无限的用于拆卸部件的数量提供给该公司,利润总额,是

L(,D)=pmin(,D)-[cr (1-) h] (1)

对于随机需求 D 与概率密度 f 和 F 的累积分布,可以预期的总利润可以写成 ()=(2)

大多数文献最常用的用来计算需求的方法是假定实际需求服从某一分布。然而,假设分布的不真实的分布,会导致与实际情况相比有大偏差范围。因为再制造零部件的需求分布波动较大,它非常难得到特定的分布,但部分信息,例如第一和第二次的时刻很容易得到。因此,一个不考虑任何碳排放政策和最大化预期实现利润总额的基准模型,可以作为制定为

={p}

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