仪器信息网“耗材”和“配件”栏目全新上线

仪器信息网的"耗材"和"配件"栏目在紧锣密鼓的筹备工作之后,终于全新上线!这两个栏目汇聚了国内外近600家仪器常用配件耗材生产商和供应商信息以及50万条产品信息。如实验过程中常用的色谱柱、氘灯、传感器等仪器零配件;玻璃器皿、化学试剂和标准物品等实验耗材,均可在这两个栏目中找到并询价。     

仕富梅发布SERVOTOUGH系列激光气体分析仪

全球气体分析仪领先供应商仕富梅近期发布了SER—VOTOUGH系列激光气体分析仪，该系列采用最新的抽取和直装式技术，性能卓著，适用于现场连续监测。     

不完全信息下选择供应链VMI合作伙伴的信息甄别模型

在日益开放和不断变动的市场环境中,零售商很难在为数众多的潜在的合作伙伴中,鉴别出哪些供应商的可信任程度.为了解决供应商管理库存(VMI)的战略合作伙伴关系中的信任问题,本文根据Spence的信息发送和信息甄别理论,分析了零售商设计出具有相应的信息共享和利益共享程度的最优契约方案.首先,零售商根据潜在供应商在先进的信息系统等硬件建设、提高企业员工对VMI的理解和掌握程度的技能培训等方面的可观察指标的高低,设计出最优契约方案,其规定了供应商不同的投入水平与相应的效用之间函数的关系;其次,供应商根据自己实际能力选择合适的信息系统基础设施和员工培训等投入水平,从而达到激励相容,显示出真实的可信任程度.     

再制造中零件供应系统整合优化研究

再制造企业里,在决策购买新零件或修复旧零件时,经常面对有限的拆卸修复信息和不确定的订货提前期.为了得到科学的决策,人们试图尽早地掌握拆卸修复零件的确切信息,与有能力的供应商建立良好的关系,或在企业建立管理信息系统来统计分析废旧品的状态和数量等.根据市场需求和产品批发价,以满足市场需求所要购买新零件数和拆卸修复机器数为决策变量,并考虑拆卸修复成功的概率,建立企业期望利润的数学模型,求得可能情况下的最优解或现实满意解.洞察再制造企业取得最大利润的主要影响因数及这些因数间的关系,为制作生产计划提供理论依据.最后指出进一步的研究问题.     

供应商不确定情景下药品物流多中心选址优化研究

根据国家4+7药品带量集中采购评审标准,基于药品生产企业生产质量、供应能力、相关资质和同类药品参标结果等数据进行梳理和分析,针对药品供应商不确定情景下药品物流多中心选址问题,构建药品物流整体费用最优的多中心选址模型,设计多阶段改进禁忌搜索算法,最后通过4+7带量集中采购具体算例对模型和算法进行验证,结果显示该模型和算法是可行和有效的。     

基于风险-均值分析的供应商选择与订单分配集成优化模型与求解

针对不确定环境下具有不同供应合约的供应商选择与订单分配问题,本文构建了基于风险-均值分析的模糊两阶段多周期集成优化模型。与传统的该问题研究并未充分考虑供应商选择与订单分配两阶段决策的交互影响不同,在该模型中,第一阶段供应商选择的评价目标依赖于后期实际运营中的订单分配决策;并考虑未来需求和实际运营成本的不确定性,引入在险价值和期望值两种决策准则对供应商选择方案的绩效进行评价。提出了该模型的分析求解方法,在险价值得以精确评估,期望值被控制在确定的误差范围内,并可以达到足够的精度要求。     

基于IGN与GRAP-TOPSIS的预制构件供应商优选

大力发展装配式建筑是我国建筑业应对转型升级挑战的关键举措,选好预制构件供应商则可为装配式建筑的高质量发展提供源头保障.利用Citespace词频分析、BWM赋权法、基于区间灰数(IGN)和核与灰度分解的GRAP-TOPSIS法构建出包含评价指标体系和评价方法的预制构件供应商优选模型,该模型兼顾了普适性和个案适配性并弥补了预制构件供应商优选决策中的信息不对称.最后,通过算例分析证明了该模型的可操作性和有效性.     

改进的TOPSIS决策方法在供应商选择中的应用

运用马氏距离替代欧式距离改进传统的TOPSIS方法,解决当属性间存在线性相关时欧式距离失效的缺陷;充分考虑对立集合并引入联系向量距离,解决可能存在的方案距离正理想解和负理想解距离都近的缺陷.然后通过决策者偏好系数将马氏距离和联系向量距离所得结果合成新的相对贴近度,从而同时克服传统TOPSIS方法的以上两个缺陷.最后通过供应商选择的实例来验证方法的有效性.     

基于ANP权重确定的AHP-DEA模型及其在逆向物流服务供应商选择中的应用

实际系统评价问题中,输入输出指标之间往往并非独立,而是存在着复杂的影响与反馈关系.传统AHP-DEA模型直接采用层次分析法(AHP)构造约束锥,容易使指标权重产生较大偏差甚至出现错误.通过网络分析法(ANP)确定了权重,反向构造了AHP约束锥,并与DEA模型结合,建立了AHP-DEA模型.同时,开展了逆向物流服务供应商选择应用研究,应用结果表明,基于ANP权重确定的AHP-DEA模型能够有效解决多个决策单元均有效而无法区分优劣的问题.     

基于ANP-RBF神经网络的化工行业绿色供应商选择

基于绿色供应链理念,提出了化工行业绿色供应商选择的特色指标,构建了化工行业绿色供应商选择的ANP-RBF神经网络模型。通过ANP确定各指标权重,再结合RBF神经网络,从训练数据中提取隐含的知识和规律,能够方便地用于新供应商的选择。该模型求解算法为增量算法,具有很好的可扩展性,从而增加了评价的动态性。算例验证结果表明,将ANP-RBF神经网络模型用于化工行业绿色供应商的选择具有较强的实用性。