Engineering Technology & Applied Science Research·10月2日 · 周五论文智慧农业 / 农业物联网阅读 0
A Prescriptive Analytics Framework for Optimizing the Indonesian Salt Supply Chain Using System Dynamics and Data-Driven Decision Support
Titus Kristanto · Ahmad Saikhu · Bilqis Amaliah
论文解读
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速览
构建系统动力学与混合整数规划耦合的规范性分析框架，优化印尼盐供应链决策。
方法
系统动力学模型校准2020-2025数据，结合MILP优化与100次随机情景评估
发现
框架使月均价格波动降23.4%，服务水平从81.6%升至94.1%，物流成本增6.3%。
机会点
可将该规范性分析框架迁移至其他农产品供应链，并探索实时数据驱动的动态决策优化。
影响力18
信息增量22
专业深度18
信源权威13
时效性9
将系统动力学与混合整数规划结合用于印尼盐供应链的处方性分析，方法新颖、数据与情景验证扎实，对农产品供应链数字化决策有参考价值，但属境外细分行业研究，公共影响层级有限。
原文摘要
印度尼西亚食盐供应链长期存在价格波动、供需失衡以及政策制定缺乏决策支持工具等问题。现有模型多为描述性或预测性模型，仅提供预测结果而缺乏可操作的建议。本研究提出一个规范性分析框架，将校准后的系统动力学模型与混合整数线性规划优化模型相耦合，以辅助月度决策，涉及缓冲库存投放、进口配额分配和配送路径规划。系统动力学模型利用2020—2025年历史数据进行校准，捕捉了印度尼西亚食盐供应链中的关键存量、流量和反馈回路。优化模型在库存平衡、产能和非负性约束下，最小化价格波动、服务水平和物流成本的加权目标函数。基于100个随机情景的评估表明，相较于基准启发式策略，所提框架将月均价格波动降低23.4%，服务水平从81.6%提升至94.1%，物流成本增加6.3%。敏感性分析表明，缓冲库存容量至少需达到年消费量的15%才能维持价格稳定。所提框架为将供应链预测转化为可操作的政策建议提供了一种数据驱动的决策支持方法。