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A robust fuzzy stochastic programming for sustainable procurement and logistics under hybrid uncertainty using big data

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Autoría

Año de publicación

2020

Palabras clave

Logística, Programación estocástica, Obtención sostenible, Big data, Incertidumbre híbrida, ε-Restricción

Título en español

Una programación estocástica difusa robusta para compras y logística sostenibles bajo incertidumbre híbrida usando big data

Descripción

Hoy, en muchas organizaciones, el debate sobre la diferencia en las capacidades centrales se ha convertido en un factor importante para la competencia en el mercado. Las empresas, con base en el campo de actividad, deciden fortalecer algunas de sus capacidades, capacidades y conocimientos. Por lo tanto, el enfoque de una organización en las fortalezas y esfuerzos para desarrollar su sustentabilidad conducirá a una ventaja competitiva en el mercado. Debido a los cambios en los factores ambientales, las organizaciones se han centrado en las emisiones de carbono en las compras y el transporte que tienen la huella de carbono más alta.. Este artículo propone un modelo de eco-sostenibilidad multiobjetivo para una cadena de suministro. Los objetivos son minimizar los costos generales, maximizar la eficiencia de los vehículos de transporte y minimizar el fraude de información en el proceso de intercambio de información dentro de los elementos de la cadena de suministro. (Gholizadeh, H., Fazlollahtabar, H., & Khalilzadeh, M. K., 2020)

Referencia

Gholizadeh, H., Fazlollahtabar, H., & Khalilzadeh, M. K. (2020). A robust fuzzy stochastic programming for sustainable procurement and logistics under hybrid uncertainty using big data. Journal of Cleaner Production, 258. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.120640 [Published: June 2020]

Mohammad Khalilzadeh

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