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EFFECTS OF LEARNING ON THE ECONOMIC ORDERING POLICIESFOR DEFECTIVE ITEMS UNDER FUZZY ENVIRONMENT WITH PERMISSIBLE DELAY IN PAYMENTS
EFFECTS OF LEARNING ON THE ECONOMIC ORDERING POLICIESFOR DEFECTIVE ITEMS UNDER FUZZY ENVIRONMENT WITH PERMISSIBLE DELAY IN PAYMENTS
Autor
Kumar Jayaswal, Mahesh
Sangal, Isha
Mittal, Mandeep
Institución
Resumen
The phenomenon of learning canand has been implemented in several distinct disciplines such as environmental protectiontechniques, manufacturing processes as well as business transactions. As a matter of fact, learning effect is a phenomenon whichoccurs almost every where and enables the employees to perform new tasks with better performance after fluent repititons over acourse of time. The learning effect acts as a considerable function for cost reduction. It consists of perfect and imperfect qualityitem’s severance from the lot and instantly selling them at different prices. This paper is an adjunct of the commendable work byJaggi et al.(2013) which considers learning in holding costs and percentage of defective items, follows the learning curve effectsunderthe fuzzy environment and in addition focuses on proving the concreteness of the fact, that the percentage of defectiveitems together with the holding costs follow the learning effect. In obedience with the economic order quantity (EOQ) model,the ordered lot has 100% perfect items, but this is only suppositional. On contemplation and practical analysis, we have arrivedto learn that some lots possess defective items because of process retrogression and other such factors.This research paperrefines the economic order quantity model in the context that there are defective items present in each ordered lot confirmedafter initial inspection and shortages are allowed under trade credit financingin accordance with the learning effect. Thedefective items are separated from the considered lot through vigilant inspection and are sold again at a fixed decisive cost price.Conclusively, we de-fuzzify the total profit functions using the triangular method, and for verification of the same, numericalexamples and sensitive analysis have been presented in this paper for a clear understanding. El fenómeno del aprendizaje puede y se ha implementado en varias disciplinas distintas, como las técnicas de protecciónambiental, los procesos de fabricación y las transacciones comerciales. De hecho, el efecto de aprendizaje es un fenómeno quese produce en casi todas partes y permite a los empleados realizar nuevas tareas con un mejor rendimiento después derepeticiones fluidas a lo largo del tiempo. El efecto de aprendizaje actúa como una función considerable para la reducción decostos. Consiste en la separación perfecta e imperfecta de los artículos de calidad del lote y que se venden al instante a diferentesprecios. Este documento es un complemento del trabajo encomiable de Jaggi et al. (2013) que considera que el aprendizaje, encostos de tenencia y el porcentaje de elementos defectuosos, sigue los efectos de la curva de aprendizaje en el entorno difuso y,además, se centra en demostrar la concreción del hecho de que el porcentaje de artículos defectuosos, junto con los costos demantenimiento, siguen el efecto de aprendizaje. De acuerdo con el modelo de la cantidad de orden económica (EOQ), el loteordenado tiene artículos 100% perfectos, pero esto es solo supuesto. En cuanto a la contemplación y el análisis práctico, hemosllegado a saber que algunos lotes poseen artículos defectuosos debido al proceso de retroalimentación y otros factores similares.Este trabajo de investigación refina el modelo de cantidad de orden económica en el contexto de que hay artículos defectuosospresentes en cada lote ordenado confirmado después. La inspección inicial y la escasez están permitidas bajo la financiación deun crédito comercial, de acuerdo con el efecto de aprendizaje. Los artículos defectuosos se separan del lote considerado a travésde una inspección minuciosa y se venden nuevamente a un precio fijo y decisivo. Para concluir, desfuzicicamos las funciones deganancia total utilizando el método triangular, y para la verificación de las mismas, se han presentado ejemplos numéricos yanálisis sensibles en este documento para una comprensión clara..