油田A类物资采购决策支持系统研究

结合大庆油田物资公司在重要供应链管理环节,即采购、需求和库存中所面临的实际问题(物资需求增加、仓储压力增大、采购成本增多)及三者之间的相互作用,基于预测和优化理论,构建了针对油田A类物资的采购优化和库存管理决策支持系统原型,包括：预测模块、优化模块和方案调整评估模块,为相关部门制定合理物资采购方案提供决策支持.进一步,以银浪仓库中的4种A类物资为例,运用该原型系统进行数值模拟. 结果表明,2009年和2010年4种物资的总成本节省率分别为10.35%和8.07%,效益可观. 考虑到油田物资数据结构不完备及优化模型的复杂性,该原型系统在大庆油田大规模推广方面仍需进一步完善.     

多周期多产品采购量分配优化模型

为了解决随机需求与价格折扣并存条件下的多周期多产品采购量分配问题,建立了相应的多目标混合整数随机规划模型.该模型的特点是:①模型的约束条件中兼具确定性和随机性;②通过累计需求和累计采购量表示多周期的库存持有成本;③通过约束条件方程式准确地表现随机需求和价格折扣两大假设条件.针对该模型的特殊结构,提出了一种适用的求解策略:首先,通过把机会约束转化为确定性等价类,从而将多目标混合整数随机规划模型转化为确定型多目标混合整数规划模型;然后,采用目标规划法求得问题的满意解.此外,通过应用算例说明了模型的有效性和可行性.     

需求和采购价格均为时变的易变质物品EOQ模型

基于需求和采购价格均为时变的EOQ模型,进一步考虑物品的变质对库存系统的影响,建立了相应的EOQ模型,并证明了在给定条件下,计划期内的库存总成本是关于服务水平的凸函数.并应用数学软件MATLAB,对该模型进行仿真计算和主要参数的灵敏度分析,结果表明,该模型存在最优解且各主要参数对最优库存控制有不同程度的影响.     

时变需求等量进货情形下集成供应链生产订货策略研究

构建了一个包含原料采购、生产和销售过程的集成供应链模型,研究了由原料、生产商和销售商产品构成的三层库存系统的生产订货问题。在有限的规划期内,销售商每次进货量相同,生产商按照EOQ模型采购原材料。以最小化供应链系统的总运营成本为目标,构建一个混合整数非线性规划模型,寻找销售商最优订货方案和生产商最佳生产策略。首先利用网络优化方法求解生产商的最优生产计划,其次利用定界穷举法寻求销售商最优的订货周期,给出了具体的计算方法和Matlab程序。通过算例分析验证了算法的有效性,并研究了各参数对最小费用及最优解的影响。     

成品油调和配方优化研究

成品油调和是石油炼制过程中的重要环节,直接影响炼油企业的经济效益。本文以石化行业为背景,针对成品油调和配方优化问题进行了研究,在满足成品油质量指标约束的条件下,以最小化企业生产成本为目标,建立了混合整数规划模型,提出了基于遗传算法的有效求解策略,并根据某炼油厂的实际生产数据进行了仿真实验,计算结果反映了库存成本与启动成本之间的平衡关系,即:当单位库存成本不变,单位启动成本逐渐变大时,库存总成本随之增大,启动次数随之减少。反之,当单位启动成本不变,单位库存成本逐渐变大时,启动次数随之增大,库存总成本随之减少。     

基于时变需求的集成多级供应链生产订货策略研究

考虑一个时变需求环境下集成多级供应链问题,在有限的规划时间内销售商以固定周期订货,而生产商以不同的周期生产,目的是寻找销售商最优的订货周期和生产商最佳的生产策略,从而使供应链系统的总运营成本最少.建立了该问题的混合整数非线性规划模型,求解该模型分为两步：先求对应一个订货周期的最佳生产策略,再求最优的订货周期,第一步用到了图论里求最短路方法.给出了两个步骤的算法和程序,实验证明它们是有效的.通过算例对模型进行了分析,研究了各参数对最优解及最小费用的影响.     

多供应商单配送中心的库存优化模型研究

针对有容量约束的多供应商单配送中心的库存问题,通过对影响物流运作成本各因素的分析,确定各变量之间的关系;并结合企业运作实际,首先构建了混合整数非线性规划的数学模型;进而对该模型进行优化分析,提出了最优解的解决方法;最后,运用算例对该模型做进一步的分析总结.     

基于ARIMA的油田A类物资市场价格预测

本文研究了油田A类物资的市场价格预测。采用时间序列方法中的ARIMA模型,结合油田物资历史价格数据,分析并提出了一套针对油田A类物资的市场价格预测模式。该模式包括两个模块:样本集模块和ARIMA模块。样本集模块的主要功能是样本集的输入和实时更新;ARIMA模块包括了价格预测模型的拟合、检验、预测、评价、动态反馈和调整等主要环节。在该模式的指导下,以大庆油田A类采购物资中的小螺纹钢(20-HRB335)(天津、石家庄和沈阳3个产地)为例,对2011年各月的市场价格进行了模拟预测,预测的平均相对误差分别控制在2.13%,1.64%和1.82%,该结果得到了用户的认可。该预测模式的运用对大庆油田物资集团制定合理的物资采购方案提供了依据。结论部分对该预测模式的意义及存在问题进行了分析,并给出改进建议。     

基于应急救援物资单向转运的受灾点库存策略研究

了研究应急救援物流中存在物资单向转运条件下的受灾点库存策略,考虑由多个受灾点组成的单阶段系统,
各个受灾点之间存在单向转运.首先在各个受灾点物资进货点一定条件下,建立模型确定各个受灾点救援物资
需求依靠从其它受灾点转运得到满足的比例和直接从本身库存中得到满足的比例;其次,建立各个受灾点
救援物资进货水平优化的整数非线性规划模型,并考虑基于时间窗的救援效率水平约束,设计基于隐含
枚举法的模型求解算法;最后,运用算例对模型及其求解算法进行了模拟运算,从而验证了模型的有效性和实用性.     

带时变生产成本的易变质经济批量模型的最优策略分析

考虑了具有时变生产成本的易变质产品经济批量模型．有限计划期内,单位生产成本、生产率以及需求率假定为时间的连续函数,生产固定成本则具有遗忘效应现象．当不允许缺货时,建立了以总成本最小为目标的混合整数优化模型并证明了此问题最优解的相关性质．对于此问题的特殊情形,将成本函数中的离散型变量松弛为连续型变量,通过分析其最优解的存在性及唯一性,求解了此最优解,将其作为初始值设计了求取一般情形最优解的有效算法．最后通过算例验证了理论结果的有效性．     

Dynamic decision-making for an inventory system with time-varying demand

This article considers the problem of dynamic decision-making for time-varying demand products under trade credit. The article adopts a price, warranty length and time-dependent demand function to model the finite time horizon inventory. The objective of this study is to determine the optimal periodic selling price, warranty length and ordering quantity so that the total profit is maximized. We discuss the optimization properties and develop solution procedures based on dynamic programming techniques for solving the problem described. The numerical analyses show that dynamic decision-making is superior to fixed decision-making and an appropriate warranty policy can benefit the company. This study also discusses the effects of interest earned, interest charged and credit period on company's decisions and profits.     

Integrating inventory control and a price change in the presence of reference price effects: a two-period model

Demand and procurement planning for consumer electronics products must cope with short life cycles, limited replenishment opportunities and a willingness to pay that is influenced by past prices and decreases over time. We therefore propose the use of an integrated pricing and inventory control model with a two-period linear demand model, in which demand also depends on the difference between a price-history-based reference price and the current price. For this model we prove that the optimal joint pricing/inventory policy for the replenishment opportunity after the first period is a base-stock list-price policy. That is, stock is either replenished up to a base-stock level and a list-price is charged, or it is not replenished and a discount is given that increases with the stock-level. Furthermore, we use real-world cell phone data to study the differences between an integrated policy and traditional sequential optimization, where prices are initially optimized based on the expected demand and ordering cost, and the resulting demand distribution is used to determine an optimal inventory policy. Finally, we discuss possible extensions of the model.     

基于二层信用支付的变质物品库存模型

基于时变需求的库存问题一直是库存管理者关注的重点之一,大多数基于二层信用支付的库存模型都是假设需求率为常数.假设需求率是时间的指数函数,建立了二层信用支付条件下的变质物品库存模型,并证明了最优解是存在且唯一的,给出了确定最优补货策略的算法步骤,最后通过数值例子对主要参数进行了灵敏度分析.     

基于实物期权的双源供应链柔性采购协调策略

在需求不确定下,由风险规避的供应商和占主导地位的零售商组成的二级供应链中,构建了在现货市场影响下基于实物期权的双源柔性采购协调模型,给出了实现供应链协调的最优期权参数的求解算法,探讨了现货市场价格不确定性和供应商风险规避特性对零售商采购策略和双方利润的影响。研究结果表明,在考虑现货市场影响和供应商风险规避的条件下,实物期权契约可以实现供应链协调。     

Optimal purchasing policy in a two-component assembly system with different purchasing contracts for each component

This paper considers an assembly system where a firm produces a single product which is assembled using two types of components (component 1 and component 2). The components are provided by individual suppliers (supplier 1 and supplier 2). We assume that the firm makes different procurement contracts with supplier 1 and supplier 2. To supplier 1, the firm specifies the maximum inventory level of component 1 and makes a commitment to purchase the component as long as its inventory level is below this target level. To supplier 2, the firm has the option of purchasing or rejecting component 2 at each instant supplier 2 provides it. Formulating our model as a Markov decision problem, we identify a component 2 purchasing policy which maximizes the firm’s profits subject to the costs of rejecting component 1, holding component 2, and purchasing component 2. We also investigate how the changes in the sales price and cost parameters affect the optimal purchasing policy. Finally, we present numerical study for the optimal performance evaluation.This material is based upon work supported by the Korea Science and Engineering Foundation (KOSEF) through the Northeast Asia e-Logistics Research Center at University of Incheon.     

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。     

基于期货、期权与现货组合的采购决策和风险控制研究

针对企业大宗原材料采购容易受到上游价格和下游需求的不确定性影响这一问题,本文以制造商(或分销商)多阶段采购决策为研究对象,建立了包含期货、期权和现货三种采购方式的多阶段组合采购决策模型,以此来应对采购中的价格风险和库存风险.结合某钢构厂原材料采购问题,采用蒙特卡罗仿真方法进行求解.通过对比组合方式与现货方式的求解结果,证明了组合采购方式能够在各种采购环境下为采购商带来更高更稳定的利润,所提出的组合采购决策模型能够有效的规避风险.     

Capacitated procurement planning with price-sensitive demand and general concave-revenue functions

This paper develops effective solution methods for discrete-time, finite-horizon procurement planning problems with economies of scale in procurement, price-sensitive demand, and time-invariant procurement capacities. Our models consider general concave-revenue functions in each time period, and seek to maximize total revenue less procurement and inventory holding costs. We consider the case in which prices may vary dynamically, as well the important practical case in which a constant price is required during the planning horizon. Under mild conditions on the revenue function properties, we provide polynomial-time solution methods for this problem class. The structural properties of optimal solutions that lead to efficient solution methods also serve to sharpen intuition regarding optimal demand management strategies in complex planning situations.