考虑废旧品质量的混合回收渠道下闭环供应链定价研究

为确定闭环供应链成员的最优定价,对由一个制造商、零售商和第三方回收商组成的闭环供应链系统进行研究.在系统中,零售商负责产品的正向销售;制造商、零售商和第三方回收商共同回收废旧品,都根据废旧品质量高低制定不同的回收价格;制造商对质量低的废旧品进行再制造,对质量高的废旧品进行翻新.分别在分散决策和集中决策下构建了成员及系统利润模型,并进行分析比较.结果表明:闭环供应链在集中决策下获得较高的利润.最后算例分析显示:制造商、零售商、第三方回收商和系统利润都会随着消费者环保意识水平的增加而增加.并引入利润差分享系数,分析集中决策下其对闭环供应链成员利润的影响.     

回收再制造与定价决策模型及供应链协调分析

假定负责废旧产品回收再制造的生产商为主导者.针对单生产商和单零售商组成的逆向供应链,分析了Stackelberg博弈(分散式控制)下和合作(集中式控制)下的零售价和回收再制造率决策,发现集中式供应链的利润较高,给出了协调供应链的利润共享合同.针对单生产商和n个竞争零售商组成的供应链,分析了一主多从Stackelberg博弈和联合决策,结果表明供应链合作可降低产品的零售价格、提高回收再制造率和供应链总利润,进而给出了协调单生产商和n个零售商决策的利润共享合同.最后的算例表明了模型的合理性和协调合同的有效性.     

政府补贴下考虑CSR投入的闭环供应链回收及定价决策

在考虑政府回收补贴及零售商CSR投入的情形下,研究零售商主导型闭环供应链的逆向回收渠道选择及定价决策问题。在三种不同回收模式下,分析了政府的回收补贴机制及零售商的CSR投入行为对废旧产品回收及闭环供应链绩效的影响。研究表明无论在何种回收模式下,政府回收补贴不仅能有效降低新产品的批发及零售价格、增强各回收方的废旧产品回收积极性,也能增加闭环供应链成员及系统整体利润。零售商的CSR投入总是有利于扩大新产品市场需求、提高废旧产品回收率。从提高零售商的CSR投入水平及改善闭环供应链整体绩效的角度,在制造商负责废旧产品回收时,政府实施回收补贴机制效果最佳。     

政府补贴下考虑规模效应的动力电池梯次利用闭环供应链决策与协调

针对零售商主导的考虑政府补贴和规模效应的动力电池闭环供应链,研究成员最优决策及协调问题。分别在无补贴、补贴零售商、补贴制造商、补贴第三方回收商四种情形下,分析了补贴对象、规模效应、再制造动力电池比例对成员最优决策及利润的影响,并实现了闭环供应链的协调。研究表明:政府补贴能够降低零售价,提高回收率以及各成员利润;补贴第三方回收商相比补贴零售商和补贴制造商而言,回收率以及第三方回收商利润提高更为明显,补贴零售商和补贴制造商相比补贴第三方回收商而言,零售价降低、制造商和零售商利润提高更为明显;可用于再制造的废旧动力电池比例增大能够降低动力电池销售价格,提高动力电池回收率;第三方回收商规模效应的增大有利于降低零售价格,提高动力电池产品回收率及闭环供应链各成员收益。     

不同回收模式下用户隐私关切对闭环供应链决策的影响

在手机类废旧电子产品的回收活动中,用户对个人隐私关切度的加深会影响闭环供应链成员的决策.基于此,通过刻画用户隐私关切度等因素,构建基于制造商回收、二手商回收和混合回收模式的三个博弈模型,研究其对闭环供应链成员决策的影响.研究表明:用户隐私关切度增加可促进制造商和零售商的利润,但会降低二手商的利润;制造商回收模式下的供应链系统利润高于其他两种模式;当用户隐私关切度增加时,新产品和再制造品(翻新品)的销售价增加(减少),销售量反而增加(减少).一定条件下,当用户对隐私更加关注时,制造商可以通过隐私处理增强自身产品的市场竞争优势.     

政府补贴下多渠道回收的闭环供应链决策

考虑无主导、制造商主导以及零售商主导三种市场力量结构,建立了双渠道销售和三渠道回收的闭环供应链博弈决策模型,并从理论上比较分析不同市场力量结构对政府补贴、消费者购买产品支出、回收量、供应链各成员利润,供应链总利润以及社会福利的影响.最后运用算例验证了模型的有效性,并分析了回收废旧产品所节约成本,销售渠道竞争系数和回收渠道冲突系数的变化对政府补贴、社会福利和供应链总利润的影响.     

模糊环境下基于再制造闭环供应链的博弈问题研究

研究了模糊环境下基于再制造闭环供应链的博弈问题,通过考虑存在于回收过程,制造(再制造)过程及需求过程中的模糊不确定性,建立了三种不同的再制造闭环供应链博弈模型,给出了制造商和回收商(零售商)的最优均衡决策,分析了制造商和回收商(零售商)博弈能力对废旧产品的回收,制造(再制造)产品的销售及系统成员利润的影响.利用数值算例对所得结果和关键参数进行了分析.     

两阶段闭环供应链的新产品和再制造产品最优定价模型

以一个制造商和一个零售商组成的两阶段闭环供应链为研究对象,通过考虑废旧产品的回收、再制造、再销售以及新产品和再制造产品竞争等因素,建立集中供应链系统和分散供应链系统的数学模型,研究新产品和再制造产品的最优定价策略.研究结果表明当新产品的制造成本和再制造产品的制造成本满足一定条件时,决策者为了实现利润最大化才进行再制造活动.最后通过算例验证了上述结论,并进一步分析了回收率和替代系数对供应链总利润及各成员利润的影响.     

双渠道闭环供应链的三种回收模式的建模分析

针对生产商负责网上直销、零售商负责网下零售、且具有回收再制造功能的双渠道闭环供应链,首先分析了生产商负责产品回收和零售商负责产品回收下生产商和零售商之间的博弈行为,建立了刻画两种回收模式的两层规划模型;进而假定生产商委托第三方企业负责回收,分析了生产商、零售商和第三方回收企业之间的博弈行为,建立了对应此一主两从博弈结构的带均衡约束的两层规划模型.对所得模型进行了模型求解,得到了三种回收模式下双渠道闭环分散式供应链的最优直销价、零售价和回收再制造率决策.通过数值算例对上述三种回收模式进行了比较分析,并对刻画网上直销吸引力的相关参数进行了灵敏度分析.研究发现,生产商负责回收时的回收再制造率最高;网上直销具有激发潜在需求(正效应)和吸引零售市场需求发生转移(负效应)的双重效应等.     

产能约束对闭环供应链回收渠道选择的影响

在制造商存在产能约束下,建立了再制造闭环供应链回收渠道决策的Stackelberg博弈模型,得出了三种回收渠道下的回收率、零售价以及制造商、零售商和供应链的利润,分析了制造商的生产能力对回收渠道决策的影响。研究表明:存在产能约束时,制造商回收渠道中的回收率总是最高的,这与无产能约束时零售商回收渠道中回收率最高的情况明显不同;同时,若废旧产品回收转移支付价格较低,制造商会选择自己回收,此时的零售价最低,制造商、零售商和供应链利润最高;若回收转移支付价格较高,制造商会选择零售商回收,此时的零售价最低,制造商和供应链利润最高。     

考虑消费者后悔行为的零售商预售及退货策略研究

本文考虑消费者预购后悔行为,研究需求和消费者估值均不确定情况下,零售商的三种预售策略:不提供退货、退货不再销售和退货再销售的预售策略;探讨消费者后悔行为对零售商的预售价、订购量、退货额和预售策略选择的影响。研究发现:行动后悔越强,预售价格越低,对零售商的收益越不利;而等待后悔越强,预售价格越高,对零售商的收益越有利,因而零售商可以在现售期保持一定的产品缺货率,增强消费者的等待后悔行为。零售商提供退货服务总是优于不提供退货策略,零售商是否对被退回产品再处理进行二次销售主要依赖于被退回产品的再处理成本大小。     

B2C零售商退货渠道策略研究

基于全渠道环境下,考虑B2C零售商提供全额退款保证,建立了同渠道退货策略和全渠道退货策略下的博弈模型,研究B2C零售商的退货渠道策略选择问题。结果表明,全渠道退货策略下,B2C零售商总是会实施高价策略,且当消费者线上退货损失较大时,最优定价随着消费者线上退货损失递增,反之递减;当B2C零售商实体店退货产品处理成本较小时,全渠道退货策略能有效增加消费者需求,实施全渠道退货策略是占优的;从消费者的角度看,当产品匹配率和消费者线上退货损失较高时,B2C零售商将会实施全渠道退货策略。     

需求不确定性对闭环供应链系统决策的影响分析

在由一个制造商与一个销售商组成的闭环供应链系统中,构建了市场需求不确定环境下废旧产品回收率为外生变量和零售商决策变量两种情形的闭环供应链系统决策模型,并通过数值仿真得到了各模型供应链成员的最优定价和订货策略以及最终利润,进一步分析了两种情形下市场需求不确定性对零售商、制造商决策行为及利润的影响,最后对两种情形进行了对比分析.     

考虑退货的电商平台销售策略

本文研究当存在无缺陷退货时,电商平台如何选择合适的销售模式。根据销售价格和退货价格对市场需求以及退货的影响,电商平台可以策略性地选择转售模式和代理模式。我们构建了一个斯塔克伯格博弈模型,电商平台作为领导者选择销售模式,制造商在既定销售模式下进行决策。研究发现,当需求对价格的敏感程度较低、需求对退货价的敏感程度较高及退货量对退货价的敏感程度较低时,平台应提供代理模式,反之应提供转售模式,并探究平台的最优销售策略对制造商利润的影响,从而对平台和制造商的销售策略选择起到一定的指导意义。     

A joint optimal pricing,rebate value,and lot sizing model

Delayed incentives in the form of mail-in cash rebates are very popular among manufacturers, and more recently, among retailers. One of the main advantages of rebates is that while they increase demand, a small proportion of consumers redeem them. In this paper, we formulate and solve models for jointly determining the optimal price, rebate face value, and the optimal order quantity for a price and rebate sensitive deterministic demand. The models show that under realistic conditions, offering rebates can have significant pricing and inventory policy implications and can lead to a significant increase in profit.     

On the average performance of the adjustable RO and its use as an offline tool for multi-period production planning under uncertainty

Robust optimization (RO) is a distribution-free worst-case solution methodology designed for uncertain maximization problems via a max-min approach considering a bounded uncertainty set. It yields a feasible solution over this set with a guaranteed worst-case value. As opposed to a previous conception that RO is conservative based on optimal value analysis, we argue that in practice the uncertain parameters rarely take simultaneously the values of the worst-case scenario, and thus introduce a new performance measure based on simulated average values. To this end, we apply the adjustable RO (AARC) to a single new product multi-period production planning problem under an uncertain and bounded demand so as to maximize the total profit. The demand for the product is assumed to follow a typical life-cycle pattern, whose length is typically hard to anticipate. We suggest a novel approach to predict the production plan’s profitable cycle length, already at the outset of the planning horizon. The AARC is an offline method that is employed online and adjusted to past realizations of the demand by a linear decision rule (LDR). We compare it to an alternative offline method, aiming at maximum expected profit, applying the same LDR. Although the AARC maximizes the profit against a worst-case demand scenario, our empirical results show that the average performance of both methods is very similar. Further, AARC consistently guarantees a worst profit over the entire uncertainty set, and its model’s size is considerably smaller and thus exhibit superior performance.     

面向网络外部性特征产品的供应链动态竞争策略研究

当产品具有网络外部性的特征时,该产品的规模收益特征对利润、产品价格和需求等因素都会产生重大影响。首先,通过将网络规模建立为网络成本投入的微分方程,分别构建了分散与集中式决策下的动态供应链模型。其次,以供应链的利润最大化为前提,利用微分博弈导出生产量、批发价、零售价和投入努力值的最优策略。结论表明:在生命周期的前部分,集中决策情形的供应链系统利润和产品价格低于分散决策情形,但越往后,其价格和利润都将逐步超过分散决策情形,且差距越来越大。     

基于制造商技术创新水平的古诺与斯坦伯格博弈对比分析

研究了不同博弈模型下制造商产品策略的问题,建立并求解制造商在古诺博弈和斯坦伯格博弈下的模型。通过逆推法求解最优决策,进一步给出了两种博弈模型下的均衡解,并将结果加以对比,得出两种博弈模型对供应商的批发价格和利润、制造商的产品质量和利润的影响。研究表明:供应商的批发价格与博弈模型无关,只和市场规模有关;供应商的利润、制造商的产品质量和利润不仅与博弈模型相关还与制造商的技术创新水平有关。     

强制减排规制下基于碳减排利润增量分享契约的供应链协调研究

碳减排会增加制造商的成本,导致批发价和零售价提高,从而抑制市场需求。以此为背景,本文针对由一个制造商和一个零售商组成的供应链,研究了强制减排规制下考虑消费者低碳偏好时的供应链决策与协调。通过设计碳减排利润增量分享契约协调制造商和零售商的决策,实现帕累托改进,利用Rubinstein讨价还价模型最终确定减排利润分享比例。研究发现,实施碳减排利润分享契约能有效提高零售商的订货量,并降低批发价格;制造商的利润随着消费者低碳意识提高而提高;当净化率较低时,零售商的利润随消费者低碳意识提高而提高;当净化率较高时,零售商的利润随消费者低碳意识提高而降低;最后,论文通过数值模拟验证了碳减排利润分享契约的有效性。     

Coordinated stocking,clearance sales,and return policies for a supply chain

The results of a study of inter-organizational coordination effect in inventory control, return, and clearance sales policies for a distribution channel consisting of a supplier, a retailer, and a Discount Sales Outlet (DSO) are reported here. We first study the retailer–DSO coordination issues. The products are initially sold in a retail outlet. After the selling season, the leftovers are moved to a DSO for a permanent clearance sale. When the retailer and the DSO coordinate, they share information on the demand forecast and jointly decide the stocking, markdown sales, and return policies to maximize mutual profit. In the absence of coordination, the demand information is not shared by the two parties, and the decisions are decentralized to optimize the individual party’s objective function. For the supplier–retailer–DSO cooperation issue, two models are considered: namely, the Joint Optimal Model (JOM) and the Individual Optimal Model (IOM), respectively. In the IOM, the stocking, markdown sales, and return policies are individually designed by the retailer–DSO, while the supplier independently sets the terms of the return policy. We compare this approach with the JOM, in which the supplier–retailer–DSO jointly designs a mutually beneficial plan so as to maximize the supply chain joint profit. Optimal coordination policies are analyzed, and the factors that make coordination an effective approach are studied.