Coordination in a stochastic green supply chain: an EOQ-based analysis of cost sharing and industry 4.0 spillovers

2026

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1080/23302674.2026.2657019
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This paper analyzes the joint coordination of green investment and inventory decisions in a two-echelon supply chain operating under demand uncertainty. The supply chain consists of a manufacturer with imperfect production and a retailer exposed to stockout risk. The manufacturer invests in Industry 4.0 technologies to enhance product greenness, which drives market demand and generates cost spillovers for the retailer. Using an EOQ-based framework, we analyze centralized and decentralized decision-making under deterministic demand and then extend the model to a stochastic setting by incorporating probabilistic lead-time demand. The results show that decentralized decision-making leads to systematic underinvestment in green technologies and lower supply chain profitability compared to the centralized benchmark. These inefficiencies are amplified under demand uncertainty. To address this coordination failure, the paper proposes a cost-sharing contract that align incentives across supply chain members. Numerical analysis shows that the proposed contract increases green investment and improves service performance. Under varying backorder rates, total supply chain profit increases by an average of 10.72%, achieving Pareto efficiency. This study contributes to the EOQ and stochastic inventory literature by integrating green investment decisions, imperfect production, and digital spillover effects into a unified coordination framework, offering actionable insights for sustainable supply chain management in the context of Industry 4.0.