变换核估计在未知需求分布函数条件下多阶段库存控制策略中的应用研究

传统的多阶段库存控制主要致力于库存持有以及过多库存的经济性研究.随机库存模型经常假定需求分布已知,这样可以产生容易解决的方案.但随着销售信息的不断更新,需求分布函数的参数常常未知.这样传统的多阶段库存模型很难产生最优的库存控制策略.当前文献对未知需求分布函数条件下的多阶段库存管理问题研究得不多,当需求分布函数随时间变化,是个多阶段随机规划问题,通常情况难以直接进行求解.针对一般非平稳需求,还缺少有效的库存管理方法.本文致力于变换核估计和优化理论相结合的方法研究未知需求分布函数条件下多阶段库存控制策略,提供一条多阶段库存控制的新思路.可以很好地确定各阶段的最优订货点、最高库存、最低库存等来达到整个系统的最优,从而节省更多的成本,达到营运资本的永久性减少、更高的销售量和客户满意度,从而增加企业的竞争力.     

需求变化的多阶段EOQ订购策略

多阶段库存管理是供应链研究的重要课题,其中独立需求的订购策略问题,现有文献一般设定计划期内各阶段需求且计划执行过程中需求不再变化,给出了相应的算法.本文选择EOQ模型作为基本订购策略,研究下面一类需求变化的多阶段订购策略问题：给定费用参数（物资单价、一次订货费用、单位库存保管费用）的情况下,在订购计划执行过程中,在阶段i（1＜i＜m）需要调整阶段m的需求,而其它阶段的需求不变,订购策略如何调整,使得库存总费用最低.     

基于IGA的供应链库存成本优化研究

随着市场竞争的加剧,企业之间的竞争已经演变为了供应链之间的竞争.传统的库存管理主要侧重于单个企业的库存最优,而供应链环境下的库存管理需要最大程度地实现供应链的库存整体最优.本文分析了供应链环境下的库存成本结构和供应链内成本,在此基础上,建立了多个供应商、一个核心制造企业、多个分销商的供应链库存成本模型,在分析免疫遗传算法(IGA)原理的基础上,详细说明基于免疫遗传算法的供应链库存成本模型的求解方法,最后通过算例仿真验证了模型和算法的可行性和有效性.     

一种考虑广告费对需求影响的供应商管理库存集成模型

降低供应链中处于不同阶段的物料(原材料、在制品以及成品)的库存水平已经成为供应链管理的研究焦点之一。其中供应商管理的库存VMI(vendor-managed-inventory)策略不论在理论上还是在不同企业的实践中都到了广泛的关注。本文首先给出了一个考虑一个供应商和多个不同的订货商,订货商有共同的订货补充期,并且考虑广告费对需求影响的VMI集成模型;其次,给出了模型的相应算法;最后,给出了算例加以说明。     

供应商管理库存的渠道利润优化分析

本文研究了供应链管理的渠道利润问题。对有确定需求、有初始库存和库存短缺的一种畅销商品,建立了供应商管理库存的渠道利润模型。通过对此模型的进一步分析,证明了在短期激励下供应商管理库存的渠道利润优于一般库存的渠道利润;也证明了在长期激励下,供应商管理库存可以产生比短期激励下更优的渠道利润,也优于一般库存的渠道利润。这一结果对于供应链环境下的库存管理在理论和工程上具有实际意义。     

多周期报童模型在煤炭物资库存管理中的应用

为了降低煤炭企业物资库存管理成本,本文结合郑州煤电物资供销公司的实际情况,提出了考虑供过于求时,剩余物资对库存以及订货量影响的多周期库存模型。不同于经典报童模型中以订货量为自变量,本模型以期望利润为目标函数,以初始库存为自变量,在期望利润最大的情况下,得出每个周期的初始库存水平。通过郑州煤电物资供销公司的物资库存管理实例计算,结果表明可降低库存成本50%左右,说明该模型合理可行。     

一种不确定需求下库存定价模型的鲁棒优化方法

本文研究了不确定需求下一种多阶段定价与库存控制相协调的供应链模型,把扰动参数的不确定性处理为在已知集合内变化扰动. 针对不确定参数取值的几种集合情况下,应用鲁棒优化技术将不确定库存一定价模型转化为可求解的鲁棒模型. 最后进行了数值实验,对结果进行了分析.     

随机需求下供应商管理库存的供应链模型

以一个供应商和一个零售商的两阶段供应链为背景,利用报童模型给出了供应商管理库存(VMI)的供应链模型,在需求服从均匀分布的条件下得出解析解,并与传统的零售商管理库存(RMI)系统作了比较,分析了这两种情况下批发价和订货量的变化.数值结果表明VMI导致了批发价的缩减,但提高了订货量,VMI减轻了双重边际效应,系统利润多于传统的RMI系统.     

考虑风险偏好的动态生产库存问题的鲁棒优化模型

不同阶段需求不确定情况下,决策者的风险偏好和生产过程中的废品处理影响着供应链生产库存管理和供应链整体效益。本文考虑决策者风险偏好下,构建了包含I个生产者企业,一个库存点和一个废物处理基地的T阶段动态供应链生产库存框架,建立了椭球型需求不确定集下,以追求整体收益最大化为目标的不确定优化模型,并应用鲁棒优化理论得到了数据确定性线性鲁棒对应模型,讨论了模型解的可靠性和有效性。最后的算例表明,只有当决策者风险偏好参数在一定范围内时,才会存在满足条件且具有较高可靠性的鲁棒决策,验证了该鲁棒优化模型的合理性。     

ERW钢管考虑动态库存和交货期的多阶段生产计划优化方法研究北大核心

多阶段生产计划在钢管制造企业中起着重要的作用,在学术研究中也具有一定的复杂性.由于企业库存与生产及计划密切相关、订单交货期对生产和库存又具有很强的关联性,在研究中将库存的动态性和交货期纳入多阶段生产计划中,试图寻求找到优化的生产计划的方法.根据ERW直缝焊管企业的生产特点,对其生产计划的制订方式进行了优化.针对多阶段生产计划建立了考虑库存和交货期的提前/拖期惩罚数学模型,通过遗传算法对其进行求解及优化,从而得到生产计划的较优解.     

ABC库存分类的多指标体系及其信息熵方法

库存合理分类对企业的库存管理非常重要.在现有ABC库存分类指标体系的基础之上,指出需求波动对库存分类的重要性,设计了考虑需求波动系数的.ABC库存分类多指标体系;进一步,分析了指标的差异性对库存分类的影响,提出了基于信息熵的多指标ABC库存分类方法.与已有文献对比分析表明,所设计的多指标分类体系综合考虑了库存物资的不同属性;对某家电企业的案例分析可以看出,所提出的.ABC库存分类的多指标体系及其信息熵方法有助于企业制定合理的库存决策,可有效提高企业的管理绩效.     

Simulation-based evolution of resupply and routing policies in rich vendor-managed inventory scenarios

Vendor managed inventory combines inventory management and transportation. Compared to classical inventory management approaches, this strategy offers various degrees of freedom for the vendor while providing a certain service quality level for the customers. To capture the characteristics of rich real-world scenarios, our problem formulation consists of multiple customers, many products and stochastic product usages. Additionally, we also consider mixed formulations, where only a certain part of the customers is switched to a vendor managed inventory to allow a stepwise transition. We show that resupply and routing policies can be evolved autonomously for those scenarios using a simulation-based optimization approach. By combining inventory management and routing, the resulting policies aim to minimize costs and to maximize resource usage while maintaining a given service level. In order to validate our approach, we perform case studies and apply the evolved rules on a large-scale vendor managed inventory scenario for supermarkets. Furthermore, we show that our methodology can be used to perform a sensitivity analysis by considering the influence of exogenous and endogenous factors on the decision process, if a customer base should be transitioned to a vendor managed inventory.     

Two substitutable perishable product disaster inventory systems

A disaster inventory system is considered in which two substitutable items are stored for disaster management. In the event of disaster management, a particular product may become stock-out and the situation warrants that a demand for the particular product during its stock-out period may be substituted with another available similar product in the inventory. From the utility point of view, continuous review inventory models are quite appropriate in disaster inventory management. In this paper, a continuous review two substitutable perishable product disaster inventory model is proposed and analyzed. Since the inventory is maintained for disaster management, an adjustable joint reordering policy for replenishment is adopted. There is no lead time and the replenishment is instantaneous. For this model, some measures of system performance are obtained. The stationary behavior of the model is also considered. Numerical examples are also provided to illustrate the results obtained.     

库存控制的随机优化(英文)

本文将随机扰动引入企业库存控制系统,并重点讨论了扰动引入后,库存投资与市场需求的相互作用,及对未来折现利润的相关影响.文章建立了关于库存控制管理的最优跨时决策模型.不同于其它文献中将市场需求及库存投资看作具有具体分布的随机变量,文章将两者设置为随机过程并分别服从不同的It型SDE.文章得出了三个命题及一些有意义的结果.     

一体化条形码库存MIS的设计思想

根据物料库存管理的特点，本文从预测、管理．订货策略各个方面，以一体化系统设计的观点优化库存管理结构，提出了相应的库存管理信息系统的设计思想，并在微机上做了初步实现．在系统的实现过程中，条形码技术的应相使库存数据的采装集更为方便．     

一种改进企业在框架协议下库存管理的方法

企业为了货源的稳定而与供应商签订一定期限内的订购框架协议,但如何实施订购策略以保障协议量的完成,保证满足需求的同时最小化企业的库存成本成为企业必须考虑的一个问题.传统的企业库存管理方法如(r,Q)、(s,S)等订购策略在一定程度上只考虑了如何满足需求,避免缺货,而没有考虑供应商的供货能力,在协议期内的总订购量只考虑了需求的影响,因而不能保证框架协议的完成.本文在(s,S)策略的基础上,考虑了框架协议的约束,提出了一种既能够保障框架协议的完成,又能够最大限度满足需求,同时降低企业库存成本的方法一“双表作业法”,并验证了方法的有效性.     

On the strategy of supply chain collaboration based on dynamic inventory target level management: A theory of constraint perspective

After the financial tsunami in 2008, how to adjust the target inventory level dynamically and instantly in order to reduce the risk that an enterprise encountered in a rapid demand changing market has become a crucial issue in the field of supply chain management. This paper explores the strategies of supply chain collaboration by utilizing theory of constraint to achieve the goal of adjusting the target inventory level dynamically. Three time-series-data-mining techniques – Sequential Probability Ratio Test (SPRT), CUSUM chart and Auto-regression Test (AR(1)) are used to detect the timing of market demand change. The results are used to adjust the target inventory level. Simulation techniques are used to explore the relative efficiency of the demand-change detection for the three methods. The techniques are also used to explore the effectiveness of various inventory management strategies on inventory performance based on the three demand change detection methods.     

带有交易费用和持有成本的局内采购管理模型竞争分析

采购管理是企业经营活动的一个重要组成部分,更加有效的采购管理策略可以大大减少采购费用,对于企业的经营业绩非常重要。在现实的经济活动中交易费用和持有成本在企业管理费用中占很大一部分比率,而采购过程影响着交易费用和持有成本。所以在前人研究的基础上,将交易费用和持有成本引入到局内采购管理模型中,使得运用该策略无论以后采购价格如何变化,局内人的采购成本总是对应局外问题最优采购成本的一定比例c之内,并得到c与原模型相同。但是引入交易费用和持有成本后每天的采购量将发生变化,原模型是在不考虑交易费用和持有成本的前提下得得到的每天采购量和最优竞争比,如果考虑到现实经济活动中不可忽略的交易费用和持有成本,仍然按照原模型来确定每天的采购量来采购就不能得到最优竞争比c。所以本文考虑到了交易费用和持有成本,并得到和原模型不同的每天采购量,并求出最优竞争比c。     

Global optimal policy for vendor–buyer integrated inventory system within just in time environment

Traditionally, inventory problems for the vendor and the buyer are treated separately. In modern enterprises, however, the integration of vendor–buyer inventory system is an important issue. This co-operative approach to inventory management contributes to the success of supply chain management by minimizing the joint inventory cost. The joint inventory cost and the response time can further be reduced when the buyer orders and the vendor replenishes the required items just in time (JIT) for their consumption. The inclusion of the JIT concept in this model contributes significantly to a joint inventory cost reduction. A numerical example and sensitivity analysis are carried out. The derived results show an impressive cost reduction when compared with Goyal’s model.