• No results found

University of Groningen Order fulfillment: warehouse and inventory models Dijkstra, Arjan Stijn

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "University of Groningen Order fulfillment: warehouse and inventory models Dijkstra, Arjan Stijn"

Copied!
4
0
0

Bezig met laden.... (Bekijk nu de volledige tekst)

Hele tekst

(1)

University of Groningen

Order fulfillment: warehouse and inventory models

Dijkstra, Arjan Stijn

IMPORTANT NOTE: You are advised to consult the publisher's version (publisher's PDF) if you wish to cite from it. Please check the document version below.

Document Version

Publisher's PDF, also known as Version of record

Publication date: 2019

Link to publication in University of Groningen/UMCG research database

Citation for published version (APA):

Dijkstra, A. S. (2019). Order fulfillment: warehouse and inventory models. University of Groningen, SOM research school.

Copyright

Other than for strictly personal use, it is not permitted to download or to forward/distribute the text or part of it without the consent of the author(s) and/or copyright holder(s), unless the work is under an open content license (like Creative Commons).

Take-down policy

If you believe that this document breaches copyright please contact us providing details, and we will remove access to the work immediately and investigate your claim.

Downloaded from the University of Groningen/UMCG research database (Pure): http://www.rug.nl/research/portal. For technical reasons the number of authors shown on this cover page is limited to 10 maximum.

(2)

Stellingen

Behorende bij het proefschrift

Order fulfillment: warehouse and inventory

models

door Arjan Stijn Dijkstra

(3)

1. Veelgebruikte routeringsmethodes voor orderverzamelaars lei-den tot compacte formules voor de verwachte routelengte. (Hoofdstuk 2)

2. De verwachte lengte van de optimale route voor orderverzame-laars kan in polynomiale tijd worden vastgesteld.

(Hoofdstuk 3)

3. Er bestaat een snelle methode om de optimale toewijzing van producten aan voorraadlocaties in een magazijn voor return routing te bepalen. De generalisatie van deze methode naar andere routeringsmethodes levert goede oplossingen op. (Hoofdstuk 2)

4. In voorraadmodellen waarin klantvraag verloren gaat wanneer een product is uitverkocht, is het belangrijk om de onzekerheid van de vraag die tijdens de levertijd van bestellingen voldaan kan worden expliciet mee te nemen in het evalueren van bevoor-radingsstrategie¨en.

(Hoofdstuk 4)

5. Goede basisvoorraadniveaus zijn te vinden voor een one-warehouse-multiple-retailers-voorraadsysteem door gebruik te maken van een benadering van de gemiddelde kosten op de lange termijn. (Hoofdstuk 4)

(4)

6. Retouren bieden een goede mogelijkheid om voorraden in een dual-channel voorraadketen te balanceren.

(Hoofdstuk 5)

7. Door het terugleggen van geretourneerde producten op voor-raadlocaties in een magazijn te combineren met het verzamelen van orders kan de afstand worden verkleind die door orderverza-melaars wordt afgelegd.

(Schrotenboer et al., 2017)

8. Door het uitstellen van preventief onderhoud op te onderhouden machines kan de distributie van de tijd tot falen beter worden geschat. In sommige gevallen leidt dit tot lagere kosten over de hele planningshorizon.

(De Jonge et al., 2016)

9. Eenvoudige modellen zijn vaak verhelderend, maar eenvoudi-gere modellen zijn niet noodzakelijkerwijs verhelderender.

Referenties

GERELATEERDE DOCUMENTEN

Order fulfillment: warehouse and inventory models Dijkstra, Arjan Stijn.. IMPORTANT NOTE: You are advised to consult the publisher's version (publisher's PDF) if you wish to cite

The routing method used has a large impact on the average order picking time of a given storage location assignment (Petersen & Aase, 2004).. Storage location assignments

For each setting and for each routing method, we determine the average route length under four common storage location assignment rules: across-aisle storage (AA), within-aisle

Second, we show a new, unique way of connecting partial tours of all equivalence classes, which is crucial for simplifying the deterministic shortest order-picking tour algorithm

from either the external supplier or the warehouse; (ii) the inventory levels at all stock points are observed and the current period’s ordering decisions are made; (iii) the

In chapter 5, network models are used to compare the longitudinal and contemporaneous symptom networks of a group of multiple sclerosis (MS) patients to those of a

Chapter 2: Decomposing The Heterogeneity Of Depression At The Person-, Symptom-, And Time-Level: Latent Variable Models Versus Multimode Principal Component Analysis

Non-parametric techniques might provide valuable insights into data- driven subtypes of psychopathology and improve the applicability of network models (chapter 6). It is not yet