基于交货期库存协调的供应链转移定价研究

在将缺货成本和延期惩罚成本纳入决策模型的前提下,对供应商—制造商两阶供应链在转移定价、安全库存,以及总成本之间的相互作用进行了探讨:首先探讨基于 Stackelberg 收益共享定价机制的最优决策;然后,以一体化供应链为参照系,探讨对供应链各成员的行为进行优化的两部制(two-part scheme)收益共享转移定价决策在实践中的运用;最后,探讨模型中部分变量变化对最优决策所产生的影响.通过分析发现,承诺的交货期、延期惩罚成本与缺货成本将会影响供应链的总成本和转移定价决策,进而影响供应商的最优库存决策,而制造商则可以通过适当的激励机制设计,激励供应商按照供应链整体最优的方式进行转移定价、安全库存及相关决策.     

零售商竞争环境下分散式供应链的定价与交货期联合决策模型

考虑了由一个制造商和两个相互竞争的零售商组成的两阶段分散式供应链系统,建立了价格和时间双敏感需求下的供应链定价与交货期联合决策模型,并给出了基于Stackelberg博弈的供应链定价和承诺交货期的最优决策。随后,以集中式供应链的决策为基准,分析了分散式供应链决策的效率。最后,通过数值分析,研究了市场因素和营销渠道竞争因素对分散式供应链的决策效率及承诺交货期的影响。结果表明,供应链下游的渠道竞争有利于提高分散式供应链的决策效率和缩短承诺交货期,从而提高整个供应链的市场竞争力。     

战略性转移定价承诺策略下的供应商选择柔性研究

在上游供应商的战略性转移定价承诺策略与下游制造商投资创新决策之间存在着交互作用,笔者将静态环境下的这种交互作用与不同柔性层次下的动态供应网络架构相结合,以供应链路径柔性为切入点,基于承诺的交货提前期、投资创新、产量与供应链收益等供应链绩效维度来探讨战略性转移定价承诺策略下的供应链合作模式相关话题。考虑到AM_j在不同CS_#em/em#之间进行选择的柔性化特征,笔者至少得到如下三个方面的结论:首先,供应网络架构柔性是供应链整体及其各节点企业获取绩效改善的重要途径,与没有柔性相比,完全柔性和部分柔性情形下的供应链绩效均能得到明显改善,而其中又以完全柔性优势最为突出;其次,虽然部分柔性是供应网络架构中较为可行的柔性层次选择,但是,其与完全柔性一样,容易产生供应网络资源的供给与需求失衡现象;第三,不确定性情境下的一体化决策与确定性情境下的转移定价承诺决策对供应链利润绩效所产生的影响取决于供应网络柔性层次以及供应网络节点企业各自的能力特点,进而对供应链整体及其各节点的合作模式和行为取向起着主导作用。     

权力与关系承诺对供应商整合的影响

本文研究了供应商五种权力的使用对制造商两种关系承诺的影响,以及它们对供应商整合的作用.通过对我国617家制造商的问卷调查及分析,提出并验证了供应商管理的权力-关系承诺-供应商整合的理论模型.研究结果表明:供应商使用专家权力和奖励权力既会增加制造商的规范性承诺也会增加它的工具性承诺;供应商使用强制权力会减少制造商的规范性承诺,而供应商使用认同权力和法定权力对制造商的两种关系承诺都没有显著影响.结果还发现制造商对供应商的两种关系承诺都会促进供应商整合,但是,规范性承诺的促进作用更大.本研究的理论意义在于在Zhao等[1]对制造商和客户之间权力-关系承诺-客户整合理论研究的基础上,进一步研究了供应商和制造商之间的关系,从而完善了整条供应链上权力-关系承诺-供应链整合的理论.本研究对企业供应链管理的实践活动具有一定的参考价值.     

供应商协同知识创新的定价策略研究

为了提高供应链协同知识创新的可行性,从知识创新对供应链存在和发展的重要性出发,首先研究了供应链中知识创新的涵义,指出协同知识创新是其特点,接着根据供应商参与的不同程度,构建了供应商协同知识创新的四个层次:承诺供应价格、提供信息、设计反馈和合作研发.在此基础上,指出协同知识创新的第一层次,承诺供应价格有着积极意义.然后,基于制造商和供应商一对一的供应链模型,提出供应商定价策略的经济决策的前提条件,在供应商承诺价格和不承诺供应价格两种情形下,分别构造了制造商与供应商的获利函数,并通过对获利函数的求解,得出供应商承诺供应价格的经济决策条件,即承诺供应价格时所获得的利润要大于不承诺供应价格时所获得的利润.     

供应链中具有产能限制的竞争企业中的信息共享研究

本文研究由一个供货商和两个制造商组成的二级供应链中，制造商之间的横向信息共享策略和供应商的定价问题。在模型中，上游供应商同时为下游两家制造商提供价格相同的原材料，下游制造商生产具有替代性的商品进行数量竞争，并受到相同的产能限制。以Cournot博弈为研究手段，求解了制造商的均衡订货决策和信息共享策略，分析比较了在不同的信息共享策略下制造商的利润、供应商的利润和批发价格。本文在研究制造商的信息共享策略时考虑了上游供应商的批发价格的影响。研究表明，当均衡解受到产能约束时，制造商的信息共享策略会反向。在某些情况下，完全信息共享和完全信息不共享都可能成为博弈的占优策略。上游供应商通过调整批发价格可以影响制造商的信息共享决策。该模型为上游供应商提供了一种最优定价策略，也为下游制造商提供了求解自身最优订货量和信息共享决策的方法。     

供应链下游订单处置能力扩张协调策略研究

在一个由供应商和零售商组成的供应链系统中,需求通常与零售商向客户承诺的交货期和产品价格相关,产品价格又与交货期相关.基于此,建立零售商和供应链向客户承诺的交货提前期、产品价格和能力扩张联合决策模型.研究结果表明,与零售商单独决策相比,在供应链一体化决策情形下,如果终端客户为提前期敏感型,零售商向客户承诺的交货提前期越短产品价格越高;如果终端客户为价格敏感型,则其向客户承诺的交货提前期越长产品价格越低;不论是何种类型的客户,随着零售商对交货提前期和产品价格的调整,市场需求都会增加,并要求零售商扩张其能力.为了使供应链利益最优和自身受益,供应商可以通过对零售商的能力扩张进行补贴的方式激励零售商调整其向客户承诺的交货期和产品价格,并进行相应的能力扩张,而产品转移价格越高,供应链通过协调获得的增量利润也越多.     

基于制造商O2O模式选择的O2O供应链定价与网上交货期决策

以制造商主导的O2O供应链为背景,考虑市场需求受价格和网上交货期的影响,针对网上直销和网上代销两种O2O模式分别构建O2O供应链定价与网上交货期决策模型,研究渠道成员的最优策略并分析其性质。再通过数值算例分析了价格敏感型消费者情境和网上交货期敏感型消费者情境下消费者网上销售渠道偏好程度和佣金率对O2O供应链最优策略和利润的影响,并探讨了制造商O2O模式的选择问题。发现：消费者网上销售渠道偏好程度越高,越有利于制造商和O2O平台,但不利于线下门店;佣金率越高,越有利于线下门店和O2O平台,却不利于制造商。当消费者更关注网上交货期时,缩短网上交货期并不利于制造商;而当消费者更关注价格时,延长网上交货期是有利的。制造商的O2O模式选择主要受佣金率的影响,只有当佣金率处于较低范围时网上代销O2O模式是制造商的较优选择。     

基于采购商投资的双源采购与供应商定价决策

随着供应链的全球化发展,供应链成员企业的合作越来越紧密。许多采购商通过直接对供应商投资提高供应的可靠性或降低采购成本。本文研究双供应商-单采购商的两级供应链中采购商投资、供应商定价以及采购商采购决策。在此供应链中,供应商和采购商之间存在先后决策的Stackelberg博弈,供应商之间存在同时决策的贝特兰德博弈。本文考虑异质供应商,即供应成本与稳定性存在差异,接受采购商投资后两者的改进效应也不同,建立了采购商投资、供应商定价、采购商采购三阶段博弈模型,基于凸优化理论和博弈分析方法对问题进行分析,并应用邻域搜索的自适应差分计划算法对问题进行求解。研究了供应链成员企业的最优均衡决策,分析供应成本、供应稳定性以及投资改进效应对最优均衡决策的影响。     

资金价值影响下的供应链最优能力与定价策略

综合考虑市场不确定、产品销量以及资金价值对供应链能力决策的影响,研究了供应链集中决策与分散决策下的最优能力与定价决策问题,并求得了不同参数条件下的解析解.研究表明,当供应链信息对称,供应商必须满足制造商的能力需求时,批发价合同不能使供应链能力协调.如果制造商能对供应商没有利用的能力提供合适的补偿,供应链能力协调可以实现.     

DELIVERY GUARANTEES AND THE INTERDEPENDENCE OF MARKETING AND OPERATIONS

Delivery guarantees are an important element in a customer satisfaction program. When setting delivery guarantees, a firm must consider customer expectations as well as operational constraints. We develop a profit‐maximization model in which a firm's sales organization, with incomplete information on operations' status, solicits orders and quotes delivery dates. If obtained, orders are processed in a make‐to‐order facility, after which revenue is received, minus tardiness penalty if the delivery was later than quoted. We specify conditions for an optimal log‐linear decision rule and provide exact expressions for its effect on arrival rate, mean processing time, and mean cycle time.     

Inventory Commitment and Prioritized Backlogging Clearance with Alternative Delivery Lead Times

We propose a model where customers are classified into two groups: short lead‐time customers who require the product immediately and long lead‐time customers to whom the supplier may deliver either immediately or in the next cycle. Unmet orders are backlogged with associated costs. Specifically, the supplier faces two problems: how the on‐hand inventories should be allocated between the two classes of customers and how the backlogged orders should be cleared when replenishments arrive. We treat the former as an inventory commitment problem and handle the latter with priority rules. We characterize and compare the inventory commitment policies with three priority rules in clearing backlogs. We also explore the optimal inventory replenishment decision and evaluate the performance of each priority rule.     

消费者导向类型与电商全渠道决策研究

从现实出发，基于不同消费者导向类型研究了电商的全渠道决策问题。首先建立电商单渠道销售的基础模型，并得出最优产品组合、价格和交付时间。在此基础上，给出了消费者为产品导向型和渠道导向型情况下电商采取全渠道决策的条件，得出双渠道产品组合、价格及交付时间的最优决策；并进行了数值验证。研究发现，同一渠道提供的产品其最优价格相同，最优交付时间只和消费者耐心程度及交付成本函数有关。若消费者为产品导向型，仅当双渠道运营成本之差较小且消费者耐心程度较低时，电商进入线下渠道才有利可图，且在线下渠道提供最受欢迎的产品，线上渠道提供剩余产品。若消费者为渠道导向型，电商进入线下渠道必然有利可图，且在线下渠道提供最受欢迎的产品，线上渠道提供所有产品。     

The Impact of Capacity Costs on Product Differentiation in Delivery Time,Delivery Reliability,and Price

We develop an analytical framework for studying the role capacity costs play in shaping the optimal differentiation strategy in terms of prices, delivery times, and delivery reliabilities of a profit‐maximizing firm selling two variants (express and regular) of a product in a capacitated environment. We first investigate three special cases. The first is an existing model of price and delivery time differentiation with exogenous reliabilities, which we only review. The second focuses on time‐based (i.e., length and reliability) differentiation with exogenous prices. The third deals with deciding on all features for an express variant when a regular product already exists in the marketplace. We subsequently address the integrative framework of time‐and‐price‐based differentiation for both products in a numerical study. Our results shed light on the role that customer preferences towards delivery times, reliabilities and prices, and the capacity costs (absolute and relative) have on the firm's optimal product positioning policy.     

基于电商承诺送达机制的多目标低碳MDVRP优化研究

针对存在多配送站的电商物流配送问题,首先,考虑实际装载量对物流配送过程中车辆燃料消耗量的影响,建立燃料消耗量模型,并结合电商平台的承诺送达机制,构建配送延迟时间函数。随后,提出了以最小化物流成本和延迟收货时间的多目标多配送站车辆路径规划问题,建立该问题的混合整数规划模型。再次,采用基于分解的多目标遗传求解算法对问题进行求解。该算法采用矩阵编码的方式,设计了基于贪婪搜索策略的启发式初始化方法,考虑到贪婪搜索策略容易陷入局部最优的劣势,在算法迭代过程中,允许部分不可行解存在以扩大解空间的搜索范围,并进一步设计了遗传算法的交叉和变异算子。最后,以具体物流配送案例进行数值实验,实验结果表明所设计的算法对求解本文模型是有效的。     

Ordering,Pricing, and Lead‐Time Quotation Under Lead‐Time and Demand Uncertainty

In this article, we study the newsvendor problem with endogenous setting of price and quoted lead‐time. This problem can be observed in situations where a firm orders semi‐finished product prior to the selling season and customizes the product in response to customer orders during the selling season. The total demand during the selling season and the lead‐time required for customization are uncertain. The demand for the product depends not only on the selling price but also on the quoted lead‐time. To set the quoted lead‐time, the firm has to carefully balance the benefit of increasing demand as the quoted lead‐time is reduced against the cost of increased tardiness. Our model enables the firm to determine the optimal selling price, quoted lead‐time, and order quantity simultaneously, and provides a new set of insights to managers.     

Single-machine batch delivery scheduling with an assignable common due window

This paper addresses a batch delivery single-machine scheduling problem in which jobs have an assignable common due window. Each job will incur an early (tardy) penalty if it is early (tardy) with respect to the common due window under a given schedule. There is no capacity limit on each delivery batch, and the cost per batch delivery is fixed and independent of the number of jobs in the batch. The objective is to find the optimal size and location of the window, the optimal dispatch date for each job, as well as an optimal job sequence to minimize a cost function based on earliness, tardiness, holding time, window location, window size, and batch delivery. We show that the problem can be optimally solved in O(n⁸)$O(n^8)$ time by a dynamic programming algorithm under a reasonable assumption on the relationships among the cost parameters. A computational experiment is also conducted to evaluate the performance of the proposed algorithm. We also show that some special cases of the problem can be optimally solved by lower order algorithms.