考虑副产品协同的供应链优化策略研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71871099
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    48.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0102.运筹与管理
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

By-Product Synergy (BPS) converts a waste stream into a useful and saleable by-product, which is widely implemented in practice. However, there exist research limitations in managements of systems with BPS. Most researchers investigate optimal production and price decisions of a monopolistic manufacturer and ignore important drivers such as supply chain structure, capacity limitation, uncertain factor, subsidy from government and online market-place. Observing these limitations, the project will investigate the optimization of supply chains (multiple manufacturers with one processing plant and multiple manufacturers with multiple processing plants) and incorporate these key drivers (capacity limitation, uncertain factor and online market-place). The project expects to consider the effect of subsidy from government and other related institutes on decisions of each party in supply chains, supply chain performances, consumer surplus and production amount from BPS. We expect to provide a whole management kit for optimization of supply chains with consideration of By-Product Synergy.
副产品协同特指将某一产品生产过程中产生的废弃物转化为另一产品可用的生产原材料或能源的过程,其在实践中存在广泛运用。然而仅有较少针对副产品协同的管理优化理论研究,且这些研究仅考虑垄断制造商的产量和价格决策,却忽略了副产品协同生产过程中存在的重要实际因素(供应链结构、产能限制、随机因素、政府补贴机制和线上交易平台)的影响。针对上述缺陷,本项目期望针对不同的供应链结构(多制造商单一处理厂、多制造商多处理厂),综合考虑产能约束、随机因素和线上交易平台等关键点影响下的供应链各成员决策优化。本项目期望考察政府和相关部门的财政激励措施对供应链成员决策、供应链绩效、消费者盈余和副产品产量等的影响。通过本项目的研究,期望提供一整套考虑副产品协同的供应链优化管理方法和工具。

结项摘要

副产品协同特指将某一产品生产过程中产生的废弃物转化为另一产品可用的生产原材料或能源的过程,其在实践中存在广泛运用。然而仅有较少针对副产品协同的管理优化理论研究,且这些研究仅考虑垄断制造商的产量和价格决策,却忽略了副产品协同生产过程中存在的重要实际因素(供应链结构、产能限制、随机因素、政府补贴机制和线上交易平台)的影响。本项目研究不同供应链结构下的供应链各成员决策优化。本项目通过调研典型企业获取了理论研究的实际背景和支持。本项目深入研究了在不同的供应链结构下,综合考虑产能约束、随机因素和线上交易平台等关键点的最优联合决策。本项目的研究取得了较好的研究成果。在项目执行的过程中,项目组加强了与国内外学术界的联系,培养了数名博士硕士生,提高了项目研究人员的研究能力。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Balancing product differentiation and cost saving in the presence of consumer deliberation
在消费者考虑的情况下平衡产品差异化和成本节约
  • DOI:
    10.1111/itor.12701
  • 发表时间:
    2019-07
  • 期刊:
    International Transactions in Operational Research
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    Xu He;Zhou Pin
  • 通讯作者:
    Zhou Pin
Multiseason production planning under export quotas
出口配额下的多季节生产计划
  • DOI:
    10.1002/nav.21959
  • 发表时间:
    2020-11-06
  • 期刊:
    NAVAL RESEARCH LOGISTICS
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Chen, Tianxiao;Gong, Xiting;Xu, He
  • 通讯作者:
    Xu, He
Push verse pull: Inventory-leadtime tradeoff for managing system variability
推与拉:管理系统可变性的库存与交货期权衡
  • DOI:
    10.1016/j.ejor.2020.04.033
  • 发表时间:
    2020-11
  • 期刊:
    European Journal of Operational Research
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Liu Liming;Xu He;Zhu Stuart X.
  • 通讯作者:
    Zhu Stuart X.
Value of down-conversion policy in a vertical differentiated co-production system
垂直差异化联合生产系统下转换策略的价值
  • DOI:
    10.1016/j.ijpe.2020.107739
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    International Journal of Production Economics
  • 影响因子:
    12
  • 作者:
    Zhou Pin;Xu He;Chen Jiguang
  • 通讯作者:
    Chen Jiguang
随机产出环境下联产品的产量及价格策略研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    运筹与管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陆芬;徐和;周品
  • 通讯作者:
    周品

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    邹旭霞
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  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    中国管理科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
    10.13587/j.cnki.jieem.2018.04.025
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    袁开福
紧急订单成本信息不对称下的激励契约设计
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  • 发表时间:
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    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    管理科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    何燕;徐和;陈鹏宇
  • 通讯作者:
    陈鹏宇

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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