双碳目标下面对不确定因素的影响,如何建模优化供应链网络?

发布时间:2024-03-20

为应对气候变化、环境污染等问题,世界各国陆续提出碳达峰、碳中和目标,并相继出台了一系列碳排放管控政策,如碳限额、总量管制与交易、碳边境调节机制等。企业供应链所产生的温室气体是碳排放的主要来源,优化供应链使其低碳发展,是实现“双碳”目标的重要途径。由于碳政策的出台,供应链所处的环境更加复杂,并受到很多不确定因素的影响,企业可持续发展面临很大的挑战。因此,在碳政策监管下,量化分析各种不确定因素,科学设计供应链网络已成为企业迫切解决的问题。

针对以上问题,中国人民大学商学院管理科学与工程系副教授计小宇与其博士生王莺潼撰写了论文“Optimization model for low-carbon supply chain considering multi-level backup strategy under hybrid uncertainty”,并在期刊Applied Mathematical Modelling上发表。

该论文基于不确定理论,量化各种不确定性,创新性定义并量化了考虑多种中断风险的供应链网络的不确定中断风险,通过分析供应链的可靠性、利润和碳排放,构建了混合不确定环境下供应链网络优化模型。针对中断风险和碳排放管制,论文给出相应措施:多层级备份策略应对不确定中断,提高供应链可靠性;供应商减排投资策略助力供应链减排。通过模型求解,论文还给出了合理运用多层级备份策略的方法和进行科学减排投资的建议。

该论文发现,采用多层级备份策略时,供应层级越大越有利于提高供应链可靠性,降低供应链不确定中断风险,但供应层级过大会降低供应链利润,并且合理设定供应层级可以优化减排投资方案。此外,过高的碳排放控制水平会抑制供应链的减排积极性,过低的碳排放控制水平不仅会降低利润增长率,还会影响供应链的脱碳进程。在面临运输中断时,中断的信度越高,多层级备份策略的效果越显著。该研究旨在扩展供应链网络优化中不确定因素的考虑范围及建模方法,对不确定环境下的供应链网络优化和严格碳管控下的供应链减排投资具有指导意义。


已发表文章:

Yingtong Wang, Xiaoyu Ji. 2024. Optimization model for low-carbon supply chain considering multi-level backup strategy under hybrid uncertainty. Applied Mathematical Modelling. 126:1-21

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