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Impacts de la collaboration entre client et fournisseur sur les coûts et les émissions de gaz
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Impacts de la collaboration entre client et fournisseur sur les coûts et les émissions de gaz

La coordination dans les chaînes logistiques a été largement étudiée sous l’angle de l’optimisation des coûts, mais cette pratique est également proposée comme solution pour réduire les émissions gaz à effet de serre. Cet article propose un modèle de gestion des stocks client-fournisseur comparant les coûts et les émissions obtenus dans le cas décentralisé et lors d’un prise de décision coordonnée. Ce modèle prend en compte les coûts et les émissions liés au transport et aux stockage, ainsi que les capacités des véhicules. Il est proposé des conditions suffisantes pour que la coordination permette de réduire les coûts et les émissions et nous démontrons que ces conditions sont satisfaites pour de nombreuses applications.

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BOUCHERY Yann - EM Normandie |

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LEGROS Benjamin - EM Normandie |
Le directeur du Master of Science in Big Data & Business Analytics d'ESCP Europe s'est penché sur l'inventaire des denrées périssables avec un doctorant et a contribué à la préservation des aliments en introduisant le concept inédit de périssabilité croisée.
ZHOU Wei - ESCP Business School |
Prix FNEGE 2018 du meilleur ouvrage de management – Catégorie : Manuel Sous l’impulsion d’Internet et de la culture d’Internet, les comportements du consommateur, et par extension le commerce dans son ensemble, sont profondément modifiés. Ces mutations sont à l’origine de la distribution 4.0.
BADOT Olivier - ESCP Business School |
LEMOINE Jean-François - ESCP Business School |
OCHS Adeline - ESCP Business School |
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Nous considérons une file d’attente avec abandon général. Les temps d’abandon sont approximés par une distribution de Cox particulière, dite Cox-homogène, dont les taux de phase sont identiques. Nous prouvons que cette distribution est arbitrairement proche de toute distribution positive. En modélisant explicitement le temps d’attente du premier client en ligne, nous obtenons un processus de Markov uniformisable.

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