外文翻譯---綜合框架逆向物流

1、<p><b>　　外文文獻原稿和譯文</b></p><p><b>　　原 稿</b></p><p>　　Integrated Framework for Reverse Logistics</p><p>　　Heng-Li Yang，Chen-Shu Wang</p><p>

2、　　出處：New Trends in Applied Artificial Intelligence Lecture Notes in Computer Science Volume 4570, 2007, pp 501-510</p><p>　　Abstract: Although reverse logistics has been disregarded for many y

3、ears, pressures from both environmental awareness and business sustainability have risen. Reverse logistical activities include return, repair and recycle products. Traditionally, since the information transparency of th

4、e entire supply chain is restricted, business is difficult to predict, and prepare for these reverse activities. This study presents an agent-based framework to increase the degree of information transparency. Th</p&g

5、t;<p>　　Keywords: Reverse Logistics information transparency agent-based system</p><p>　　1 Introduction</p><p>　　A complete supply chain concept typically includes forward and reverse

6、 logistics. However, reverse logistics has been much less examined than forward logistics. Reverse logistics has recently emerged as crucial issues in both practices and academic studies. Reverse logistics encompasses pl

7、anning, implementing and controlling the efficient and cost effective flow of raw materials, in-process inventory, finished goods and related information from the point of consumption to the point of origin to </p>

8、<p>　　2 Problem Descriptions</p><p>　　Previous studies have categorized reverse logistic activities into three groups, as shown in Table 1, namely return, repair and recycle. In the process of forward

9、 logistics, suppliers provide raw material to manufacturers, who make products, which are then sent to customers, generally through distributors. Conversely, a customer might send a product back for return, repair or rec

10、ycling. Additionally, manufacturers and suppliers also need to deal with defective or nonworking products. Recycling c</p><p>　　All these problems are customer-centric and difficult to predict. However, if t

11、he ITD of the entire supply chain could be improved, then the prediction accuracy could be enhanced to enable the upstream and downstream enterprises of supply chain to be prepared early.</p><p>　　3 Proposed

12、 Framework</p><p>　　This study assumes symbiosis in the entire supply chain system. The supply chain’s participants are assumed to share three databases, namely customer, product and transaction. The access

13、permissions are as follows. (1) In the customer DB, the distributor can insert and update and all other participants can only query. (2) In the product DB, the manufacturer can insert and update and all other participant

14、s can only query. (3) In the transaction DB, the distributor can insert and update; manufactu</p><p>　　Since most reverse activities are triggered by customers, and are hard to predict accurately by conventi

15、onal analytic approaches, heuristics and AI techniques might help. In the forward supply chain, Piramuthu developed an agent-based framework to automate supply chain configuration, and to improve the performance of the s

16、upply chain with dynamic configuration. However, to our knowledge, no study has applied agents to reverse activities. This study presents an agent-based approach. As illustrate</p><p>　　3.1 The Sensor Agent&

17、lt;/p><p>　　The sensor agent autonomously monitors the recent data, and transmits warning signals to the disposal agent at appropriate times. Additionally, it performs marketing surveys if required. Since produ

18、ct returns might result in serious supply chain problems, return data should be monitored at least weekly. Conversely, since monitoring repair data is likely to be less urgent than monitoring return data, a monthly monit

19、oring period might be sufficient. The possible product recycle time could be estim</p><p>　　The monitoring should follow rules to detect possible reverse activities. Table 2 lists some such rules.These rules

20、 come from heuristics and data mining results. The sensor agent should periodically perform data mining on the historical data or data warehouse. Some data mining techniques (e.g., those in Table 3) could be considered.

21、The cluster analysis considers some transaction level attributes, e.g., recency, frequency and monetary(RFM) attributes, to cluster customer and discover the reverse</p><p>　　3.2 The Disposal Agent</p>

22、<p>　　After receiving signals from the sensor agent, the disposal agent recommends treatments by case-based reasoning (CBR) [1], and reference supplementary rules if necessary. The case base stores successful case

23、s from previous experience. The rule base includes some supplementary heuristics from domain experts. </p><p>　　As revealed in Figure 2, a warning signal consists of three parts {urgent degree(UF), signal fl

24、ag (SF), trigger features}. SF could be “return”, “recycle”, or “repair”.UF indicates degrees of impact. In Figure 3, depending on the different UF, the system would have different actions. It compares {SF, trigger featu

25、res} to those {CF, case features} of cases in case base, and retrieve the treatments of the fittest case to decision maker. It might refer to supplementary rules for detailed suggestion</p><p>　　3.3 The Inte

26、grated System Framework</p><p>　　The framework has three stages. At stage I, the sensor agent monitors the data; predicts the possibilities of reverse activities, and transmits different warning signals to t

27、he disposal agent. The rule base comes from heuristics, and is periodically updated by data mining techniques (e.g., clustering and association analyses). At stage II, the disposal agent recommends feasible treatments fr

28、om past cases and referencing rules. At stage III, for possible serious effects, disposal might further re</p><p>　　4 Business Illustrative Scenarios</p><p>　　To understand the proposed framewor

29、k clearly, the three classes of reverse logistic activity are described as follows.</p><p>　　4.1 Return Scenario</p><p>　　According to the proposed framework, the sensor agent monitors the data,

30、 which are gathered from the consumer site and shared data center; performs weekly cross analyses to diagnose the return probability, and transmits alarm signals. For instance, assume customer is making an increasing num

31、ber of complaints, and that her (his) profile (Gender, Education)=(Female, High) matches one return pattern in Table 3. The sensor agent verifies the warrant period of the related transaction. If the guarante</p>

32、<p>　　4.2 Repair Scenario</p><p>　　Based on the proposed framework, the sensor agent would analyze the complaints from consumers monthly, and calculate the repair possibilities. For instance, suppose th

33、at some customers of electronic products live in the moist area, matching a rule in Table 2. The sensor agent judges, according to the past data, that some parts of these products might malfunction later. If these parts

34、are normal materials, then a“ mode rate” signal is transmitted. If these parts contain special materials, then an</p><p>　　4.3 Recycling Scenario</p><p>　　According to the proposed framework, da

35、tabase triggers notify the sensor agent the possibilities for recycling when the product approaches the end its life. The product size and materials is checked. If the product materials are normal, then the sensor agent

36、sends a moderate signal. If the products contain toxic or harmful materials, then the senor agent sends “serious” signal. The disposal agent then recommends treatments to the decision maker. For a “moderate” signal, dist

37、ributors are recommen</p><p>　　material. For serious signals, the disposal agent should report to the decision maker to comply with WEEE and RoHS requirements. The proposed framework raises the ITD of SCM. M

38、oreover, the recycling ratio could be expected to increase if the recycling promotion becomes more active.</p><p>　　5 Conclusions</p><p>　　Reverse logistic activities have recently become a crit

39、ical issue for both consumer and producer sites, but present some dilemmas. (1) Businesses are increasingly adopting loose return policy as strategy. However, in practice, the returned products are stocked by distributor

40、s, cannot be processed quickly by manufacturers to regain economic value quickly. (2) As new environmental laws are increasingly being enforced, recycling activities are additional burdens to the manufacturer, but are al

41、so so</p><p><b>　　譯文</b></p><p><b>　　綜合框架逆向物流</b></p><p>　　摘 要: 盡管壓力來自環(huán)保意識和商業(yè)的可持續(xù)性增長，逆向物流已經無被視多年。逆向物流活動包括回報，維修和回收產品。傳統(tǒng)上，自從整個供應鏈的信息透明度被限制，業(yè)務就很難預測和準備這些反向活動。本研

42、究提出了一個基于主體的模型框架用來增加信息透明度的程度。傳感器和處理代理之間的合作可以幫助預測反向活動,避免退回，加快修復和準備回收行為。</p><p>　　關鍵詞：逆向物流 信息透明度</p><p>　　1 引言   一個完整的供應鏈的概念，通常包括正向和反向物流。然而，逆向物流比正向物流研究得少的多。逆向物流最近已逐漸成為重要的問題并分為兩種方法進行學術研

43、究。逆向物流就是規(guī)劃執(zhí)行和控制的效率和成本原料的有效流動，從消費點開始在過程庫存，成品及相關信息處置適當以奪回原點價值。在歐盟，廢棄電器及電子設備（ WEEE協(xié)議）協(xié)議在2005年8月開始生效，有害物質限制（官方協(xié)議）的協(xié)議在 2006年生效；協(xié)議要求公司對出售的整個產品的整個生命周期反向物流負責，這已成為公司刻不容緩的責任。許多以前的研究曾試圖制訂的逆向物流數(shù)學模型，Min等人就在這些研究的基礎上介紹了部署集中返回中心的遺傳算法的模型

44、?？藙谒怪Z和亨德里克森探索了產品的回報率和逆向物流的策略之間的關系。 庫勒和塞蘭奇研究回收和價格貶值之間的聯(lián)系。雖然這些優(yōu)化模型提供部分逆向物流解決方案但它們包括的許多假設在現(xiàn)實中很難得到實施。由于逆向物流活動不太明朗，關于他們的信息最好以公式化結合起來。此外，一些研究調查表明這個問題要從整個供應鏈角度來看，舉例來說，蒙在延長供應鏈里提出了綠色供應鏈的概念。 雷蒙德和羅杰斯討論正向和反向物流在多</p><p>

45、;　　2 問題說明 先前的研究將逆向物流活動分為3組，即返回，修理和回收。在這一過程中正向物流中供應商提供原材料到制造商，制造商制造產品通過分銷商然后再發(fā)送給客戶。反之，客戶可能會讓一個產品返回、修理或循環(huán)再造。此外制造商和供應商還需要處理非工作原因或有缺陷的產品?；厥照咝枰幚磉@些循環(huán)再造的產品，妥善轉讓可重復使用的材料給供應商和制造商，這一過程被稱為逆向物流。這些逆向的活動有以下的問題：</p><p&g

46、t;　　1）如果客戶將產品轉回給分銷商，然后分銷商將可返回的產品以某一方式傳送回制造商。這種做法會對制造商產生不利影響，因為在這過程中誰能減少傳回的產品的時間就能降低其剩余的價值。 </p><p>　　2）回收的法律，如歐盟的電子設備協(xié)議和RoHS 協(xié)議明確了回收活動的重要性，企業(yè)需要監(jiān)察回收比率以提高他們遵守回收的法律的意識。 </p><p>　　3）在處理解決方面，處理解決的時間應

47、減少可以以維持一個企業(yè)的形象 ，這也是逆向物流活動的定義，消費的產品在買了一定的時間內以任何理由（合理或不合理的）結果都要回報消費者。保證客戶可能會收到一個完全相同的新產品并且相當于收回產品交換或全部的錢 ， 客戶一般會從廠家得到可使用的產品 ?；厥辗交厥障M者發(fā)送的沒有價值的或不想要的產品但這樣的客戶可能會得不到廠家給的優(yōu)惠。</p><p>　　所有這些問題都是以客戶為中心的和難以預料的。但如果在信息技術的整

48、個供應鏈可以加以改善的話那么預測精度可以提高，讓上游和下游企業(yè)的供應鏈盡量準備早。</p><p><b>　　3 擬議的框架</b></p><p>　　本研究假設在整個供應鏈系統(tǒng)的共生。供應鏈的參與者都分享三個數(shù)據(jù)庫，即客戶，產品和交易。訪問權限如下。（1）在客戶數(shù)據(jù)庫，經銷商可以插入、更新和所有其他參與者只能查詢。（2）在產品數(shù)據(jù)庫，制造商可以插入、更新和所有其

49、他參與者只能查詢。（3）在事務數(shù)據(jù)庫，經銷商可以插入和更新；制造商可以更新，和所有其他參與者只能查詢。共享數(shù)據(jù)的定期更新。這種共生關系的假設是與戰(zhàn)略合作伙伴的概念相一致，在創(chuàng)新企業(yè)的銷售數(shù)據(jù)，客戶的購買模式和與他們的合作伙伴的未來計劃。</p><p>　　由于大多數(shù)反活動引發(fā)的客戶，而且很難預測準確地通過常規(guī)的分析方法，啟發(fā)式算法和人工智能技術可以幫助。在正向供應鏈，piramuthu開發(fā)自動化的供應鏈配置一個

50、基于代理的框架，以提高動態(tài)配置的供應鏈績效。然而，據(jù)我們所知，還沒有研究反向活動應用代理。本研究提出了一個基于代理的方法。如圖1所示，兩個代理，代理的傳感器和處理劑，集成在所提出的架構。由于代理可以自主地改變環(huán)境監(jiān)測和反應，自動完成一個目標，他們可能會幫助管理這種以客戶為中心的問題。</p><p><b>　　3.1傳感器代理</b></p><p>　　傳感器代理

51、自主監(jiān)控最近的數(shù)據(jù)，并發(fā)送報警信號的處理劑，在適當?shù)臅r候。此外，如果需要進行市場調查。由于產品的回報可能會導致嚴重的供應鏈問題，返回數(shù)據(jù)的監(jiān)測應至少每周一次。相反，由于監(jiān)測維修數(shù)據(jù)可能比監(jiān)測數(shù)據(jù)返回不那么緊迫，每月監(jiān)測期間可能就足夠了?？赡艿漠a品回收的時間可以從產品生命周期的估計。因此，本研究建議能夠主動數(shù)據(jù)庫觸發(fā)器在顧客資料提供的通知信號。</p><p>　　監(jiān)測應遵循的規(guī)則來檢測可能的反向活動。出了一些規(guī)則

52、。這些規(guī)則是啟發(fā)式算法和數(shù)據(jù)挖掘結果。傳感器代理應定期進行數(shù)據(jù)挖掘歷史數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)倉庫。一些數(shù)據(jù)挖掘技術可以考慮。聚類分析認為一些事務級的屬性，例如，近因，頻率和貨幣（RFM）屬性聚類客戶，發(fā)現(xiàn)客戶的人口統(tǒng)計信息的逆向活動模式。此外，在產品層面，產品特性可以通過集群的產品而不是原始的產品類型。此外，由于一些模式可能是跨集群的關聯(lián)分析，至少需要兩個聚類的聚類分析結果作為發(fā)現(xiàn)相反的模式，這兩個輸入之間的輸入。例如，用戶的集群，誰買的產品，可能

53、會有高回報率。這些發(fā)現(xiàn)的模式將被審查的專家，然后進入了傳感器代理商倉庫。因此，傳感器的代理會有學習能力的提高自己的監(jiān)測的正確性。</p><p><b>　　3.2處理器</b></p><p>　　接收來自傳感器的信號處理后，推薦治療的基于案例的推理（CBR）[ 1 ]，如果必要，參考補充規(guī)則。案例庫中存儲的成功案例，從以往的經驗。規(guī)則庫包括從領域專家的一些補充的啟

54、發(fā)式算法。</p><p>　　一個警告信號，由三部分組成，緊急程度（UF），信號旗（SF），觸發(fā)功能}。SF可能是“回歸”，“回收”，或“修理”。用友表示程度的影響。根據(jù)不同的脲醛樹脂，系統(tǒng)會有不同的行為。比較了{ SF，觸發(fā)功能}的{ CF，在案例庫的案例特征}，和檢索的優(yōu)勝劣汰的治療決策。它可能是指具體的建議或其他建議補充規(guī)則（如果沒有合適的例子可以發(fā)現(xiàn)）。然后，處理劑進行處理，可以自動或建議決策者。它將與

55、其他系統(tǒng)，如合作，計劃，調度，庫存管理或質量檢驗。如果這個問題解決的反應良好，那么經驗可能是由人類專家的注釋，然后保留在案例庫作為參考。因此，處理劑能有學習能力，提高其性能的下一次。</p><p><b>　　3.3集成系統(tǒng)框架</b></p><p>　　該框架有三個階段。在第一階段，傳感器劑監(jiān)測數(shù)據(jù)；預測反向活動的可能性，并將不同的預警信號的處理劑。規(guī)則庫是啟發(fā)

56、式的，并定期更新的數(shù)據(jù)挖掘技術（例如，聚類分析和關聯(lián)分析）。在第二階段，該處理劑建議可行的處理從過去的案例和引用的規(guī)則。在第三階段，可能有嚴重的影響，處理可能會進一步建議或自動啟動相關業(yè)務流程的準備（例如，調度）。此外，該處理劑應通知其治療的傳感器劑，和要求一個必要的隨訪。例如，如果一個傳感器代理發(fā)現(xiàn)顧客投訴電話的頻率上升，并預測可能的回報率很可能會增加，然后處理劑使用客戶推薦專家聽取客戶的關注。治療后已經完成，該傳感器代理執(zhí)行客戶滿意

57、度調查，檢查是否的問題已經解決了。傳感器代理也給出了處理劑對療效的評價反饋。基于反饋的處理劑，添加注釋到原來的案例庫，并提出進一步的治療，如果需要的話。</p><p><b>　　4 商業(yè)說明情況</b></p><p>　　要明白擬議的框架，三類逆向物流活動的描述如下：</p><p>　　4.1 返回的情況 根據(jù)建議的框架內，傳感器

58、劑監(jiān)測數(shù)據(jù)，這是所收集到的消費者的網站和共享數(shù)據(jù)中心;執(zhí)行每周交叉分析診斷的回報概率，并傳送報警信號。舉例來說，假設顧客是使越來越多的投訴，和她（他）個人資料（性別，教育）或女士較多 。傳感器代理驗證手令日期的關聯(lián)交易。如果保證期間已經過期，那么“委婉”的發(fā)送信息。反過來說，如果產品仍然是不保證，那么發(fā)送一個“有威懾力的”信號，而如果初始的交易金額很大那么會發(fā)送標志“情況嚴重”的信號。系統(tǒng)處理器處理情況然后建議適當?shù)慕鉀Q，如果是溫和的信

59、號處理器自動發(fā)送電子郵件給客戶確認客戶的關注。 “有威懾力”的信號是處理器的意見通過客戶代表聯(lián)絡客戶以防止可能的投訴升級為嚴重的信號，處理器的建議執(zhí)行相關的業(yè)務處理流程比如治療后完成準備返回股票的位置，該傳感器的代理人應跟進客戶滿意度并給予反饋給處置的信息。擬議的框架可以提供一個早期預警以防止制造商可能的回收情況，另外可以總結先前產品重新設計的原因，該信息技術將增加本框架下的效率。</p><p>　　4.2

60、處理情況 在提出的框架的基礎上，傳感器的代理人分析消費者每月投訴并計算解決問題的可能性。舉例來說，假設有些客戶的電子產品放置在潮濕的地區(qū)不符合匹配的規(guī)則，傳感器代理法官根據(jù)過去的數(shù)據(jù)預測部分這些產品可能發(fā)生故障的情況。如果這些零件是正常的材料，然后以“模式率”的信號傳送。如果這些部分含有特殊的材料，然后一個“有威懾力的”信號發(fā)出。如果處理的行為將需要工程師的技能，那么發(fā)出“情況嚴重”的信號。由決策者處置代理人建議適當?shù)闹委煼椒ā?/p>

61、一個“模式的影響”的信號，處理器的驗證材料儲存并自動安排這些處理的要求。 “有威懾力”的信號，以決策者來處理器的建議來采購材料，在這種情況下由于較長的處理期間所以需要為客戶安排一個臨時替代產品。為當遇到處理器發(fā)出嚴重的信號或建議要資深的工程師來解決。處理傳感器代理人跟進客戶的意見并在一定期限內（例如一個月）給出反饋給處置的代理人進一步的改善。該信息技術的供應鏈管理讓維修中心準備可能發(fā)生的維修比在其他制度有更高的可靠性這樣可以減少處理的時

62、間。 4.3 回收情況 根據(jù)建議的框架內，數(shù)據(jù)庫觸發(fā)器通知傳感器通過產品的大小和材料的檢查</p><p>　　5 結論 逆向物流活動最近已成為消費者和生產者維護自身利益立場的一個關鍵問題但目前還有一些難題。 </p><p>　　1）企業(yè)正在越來越多地采取寬松的退貨政策作為戰(zhàn)略。然而在實踐中收回的產品分銷商無法迅速處理其庫存安置這樣制造商就不能迅速恢復其經濟

63、價值。</p><p>　　2）作為新的環(huán)保法律越來越多地被執(zhí)行，回收活動確實是企業(yè)對社會和環(huán)境 責任是制造商額外的負擔 。此外對是沒有必要進行回收的客戶，能給他們的答復是有限的，并且 在實際操作中循環(huán)再造是難以實施的 。</p><p>　　3）維修中心維修給客戶帶來不便?？蛻粼诋a品修復期無法使用他們的產品，因此減少維修的時間可以改善客戶的滿意度。但是如果沒有適當?shù)馁Y料維修中心不能獲得附

64、表所需的資源就難以縮短維修時間。這項研究提出了一種基于Agent的框架用來提高在這些反向活動中的信息透明度的程度。一個傳感器代理的運作像一個早期預警系統(tǒng)，以偵測可能扭轉活動積極。處置代理的運作就像一個顧問向決策人推薦處理方法，甚至可以讓相關的業(yè)務流程自動運行。擬議的框架預計將增加供應鏈的資訊透明度的程度以及改善逆向供應鏈的活動性能 。今后的研究將集中于執(zhí)行本框架并通過真實的數(shù)據(jù)和通過實地調查研究來核實其業(yè)績和成效。</p>