Optimization of supply chain network using genetic algorithms based on bill of materials

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The integration of genetic algorithms to optimize the networks of value chains could enormously improve the performance of supply chains. For this reason, this paper describes in more detail the application of genetic algorithms in the value chains of the automotive industry. For this purpose, a theoretical model is built up to evaluate whether the application of the model can optimize the value chain. This option is described, analyzed and its restrictions are shown. Instead of looking at the entire network, individual finished goods and their bill of material are used as a basis for optimization, which greatly reduces the complexity of the original problem. The original complexity of the supply chain networks can thus be reduced and considered based on the bill of material.

Metadaten
Verfasserangaben:	Dennis Kallina, Patrick Siegfried ORCiD
URN:	urn:nbn:de:hbz:tr5-2324
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):	International Journal of Engineering & Science
Verlag:	THE IJES
Dokumentart:	Wissenschaftlicher Artikel (Fachzeitschriften)
Sprache:	Englisch
Datum des OPUS-Uploads:	26.01.2023
Jahr der Erstveröffentlichung:	2021
Veröffentlichende Hochschule:	Hochschule Trier
Datum der Freischaltung:	26.01.2023
Freies Schlagwort / Tag:	genetic algorithm; supply chain network; supply chain network optimization
GND-Schlagwort:	Supply Chain Management; Wertschöpfungskette; Optimierung; Genetischer Algorithmus; Stückliste
Jahrgang:	10
Ausgabe / Heft:	7
Seitenzahl:	11
Erste Seite:	37
Letzte Seite:	47
Bemerkung:	DOI-Angabe: 10.9790/1813-1007013747 zum Zeitpunkt des OPUS-Uploads inkorrekt oder noch nicht aktiviert
Einrichtungen:	FB Bauen + Leben
DDC-Klassifikation:	3 Sozialwissenschaften / 33 Wirtschaft
Lizenz (Deutsch):	Creative Commons - CC BY-NC - Namensnennung - Nicht kommerziell 4.0 International

Open Access