基于无缺陷退货的易逝品供应链回购契约研究

文章针对由单个制造商和零售商所构成的易逝品供应链中无缺陷退货问题,在随机需求市场坏境下,考虑销售努力水平对市场需求和消费者退货率的影响,建立决策模型。首先,分析了单纯的回购契约无法协调供应链的原因。然后,提出了限制性回购契约,通过限制回购产品的数量使供应链达到协调。最后对模型进行了优化,确定了零售商最优努力水平和最优订货量,并通过算例分析了在限制性回购契约下,努力水平对回购量和供应链中成员利润的影响。     

需求价格相关下的田购契约模型分析

回购契约是供应商用一个合理的价格r(r＞v)从零售商处回购销售剩余产品,从而刺激零售商增加订货量,扩大商品的销售量.Cachon(2003)指出当商品零售价格固定时,回购契约能够实现供应链的协作,达到整体供应链的最优.而当零售商对零售价格和订货量同时拥有决策权,考虑价格对需求的影响时,单纯的回购契约就不能达成供应链协作的最优目的了.何勇等(2004)通过引入回馈与惩罚策略解决了单纯的退货政策无法实现供应链协作这一问题.本文也以报童问题为基本理论工具,在需求不确定且与市场价格具有相关性的前提下,提出一种新的解决问题的途径--具有最高限价的回购契约模型.     

供应链协调中企业的博弈决策

文章依据供应链系统整体优化的思想,建立一个制造商和两个零售商组成的协调和利润分配模型。并对生产商和零售商间的博弈关系进行分析、对比,将退货策略应用其中,给出不同情况下供应链各个成员的利润、零售商的订购量和生产商的批发价等指标的变化。文章最后通过一个数值实例证明供应链成员协调合作时的期望利润比没有协调时显著增加了;再通过合理分配供应链的新增利润,每一方的利益都能得到进一步改进。     

Loss-averse零售商参与的供应链协调机制研究

针对风险中性供应商与Loss-averse零售商组成的供应链,文章研究回购契约下Loss-averse零售商的最优决策,分析结果表明零售商由于害怕损失会做出偏离系统最优的决策.引入奖励-惩罚契约,通过供应商的激励可以实现供应链在回购契约下的协调.最后通过算例分析,验证了奖励-惩罚契约在供应链协调中的有效性,并说明零售商风险规避度越大,供应商为实现供应链协调付出的成本就越大.     

基于灵活订货策略的供应链库存协调机制

供应链管理是一种集成的管理思想和方法,其关键是链上各企业的协调与合作,而库存协调是供应链协调与合作的重要组成部分,如何通过库存协调确定一个面向供应链的整体库存优化策略是供应链管理的重要课题.库存协调的有效方法是设计某种激励机制,使双方都能从中获益.许多文献针对于确定性需求的供应链,提出了各种库存协调机制.然而,随机因素在供应链中无处不在,对于具有随机需求的库存决策,其核心是在库存积压风险与库存缺货风险之间的权衡,尤其是在如今快速变化的市场环境中,企业对库存积压风险和缺货风险的关注甚过于对价格的关注.因此,研究随机需求供应链中供方和需方之间的库存风险协调,具有特定的现实意义,目前这方面的研究并不多见.     

供应链双重分销渠道的定价策略

针对电子直销渠道与传统零售渠道的价格竞争,本文把零售渠道的服务附加值投入考虑到供应链之中;通过对比集中式与分散式两种决策下,供应链的利润、电子直销渠道定价、零售渠道的定价与服务附加值投入等差异,阐述了在Stackelberg主从对策的分散式供应链中,拥有电子直销渠道的制造商通过合理调整批发价格就能解决渠道冲突、实现两种渠道并存,实现供应链协调。     

努力扰动需求下回收再制造闭环供应链协调研究

努力水平是影响供应链协调的一个重要决策变量.文章研究了努力水平影响需求环境下回收再制造闭环供应链的努力水平和订货量的同时协调问题,建立了制造商与零售商之间的博弈模型,探讨在集中化模式和分散化模式下最优努力水平和最佳订货量应当满足的参数条件.在此基础上,构建限制性补贴契约来实现闭环供应链回收再制造的努力水平和订货量同时协调,并分析影响整个闭环供应链协调的影响因素及相关因素之间的变动关系.通过算例分析,论证了模型的有效性和契约的合理性.     

具有需求扰动的供应链协调仿真研究

文章研究了由一个制造商和一个零售商组成的供应链系统.针对在需求扰动下进行供应链协调这一问题,考虑了随之发生的生产成本、采购价格等的变动;运用系统动力学方法,建立了两级供应链的系统动力学模型,并通过vensim仿真,模拟了多种收益共享契约政策对需求扰动的应时效果.研究发现,在一定的固定批发价和利润分配比例下,收益共享契约可以对存在需求扰动的供应链系统起到协调的作用,并且具有抗扰动性.     

考虑努力因素的弹性数量契约模型

本文在需求不确定且与努力水平具有相关性的前提下,建立了弹性数量契约模型;通过引入回馈与惩罚策略,解决了单纯的弹性数量契约无法实现供应链协作这一问题。     

供应商促销努力下的供应链协调的激励机制设计

文章研究了由一个供应商和一个零售商构成的供应链系统的协调问题.在一个销售季节开始前,供应商决定销售周期的促销努力水平,零售商同时决定本周期的订货数量.当市场需求受到供应商促销努力水平的影响时,由于促销努力扭曲了供应商和零售商的利益平衡,供应链无法达到协调.为此,文章提出了新型的回购及成本分担混合契约模型,从而使得供应链协调;并给出了数值仿真.数值结果显示:在供应商的促销努力下供应链的绩效得到大幅提升.     

企业供应链交货期及相关定价决策分析

供应链企业生产和物流过程的随机因素及信息不对称,都会带来实际交货期的延迟。通过分析供应链管理模式及不确定因素,文章构建了交货期相关定价模型,并对模型最优性进行了分析。研究结果表明,只有通过整个供应链的协调管理,才能消除供应链上企业与企业之间的低效率,才能提高整体响应速度。     

电子供应链中的渠道选择与协调策略

电子供应链中上游厂商面临着传统渠道、网络渠道或是混合渠道的选择.文章总结了电子供应链管理的概念和特点,分析了电子供应链管理中营销渠道所发生的变革,提出了电子供应链多渠道战略选择的类型与动机,并阐述了电子供应链中多渠道协调的基本策略.     

双渠道销售与回收的闭环供应链协调机制研究

针对现有文献对供应链混合销售渠道、混合回收渠道交叉领域的协调机制研究的不足,运用契约理论和博弈论,研究了网上直销和线下销售并存,经销商和第三方回收商共同回收的双渠道销售与回收的闭环供应链协调问题。研究表明:与集中决策相比,在分散决策下销售商零售价格增加,第三方回收企业回收价降低,供应链系统总利润降低,因此分散决策不能实现供应链系统的协调;当参数满足一定条件时,补偿契约—成本分摊契约可以实现闭环供应链的协调。以家电企业为例,通过数值算例分析验证了补偿契约—成本分摊契约的有效性。     

供应不确定下竞争供应链的采购与定价策略

文章首先给出了在供应不确定环境下两竞争供应链均集中决策时供应链的采购策略;然后探讨了两竞争供应链均集中决策时零售商的采购策略和制造商的定价策略,进而给出供应不确定环境下完美协调竞争供应链的协调策略。     

指数需求下考虑绝对公平偏好的供应链两部定价模型

文章将绝对公平偏好行为引入由一个制造商和一个零售商构成的两级供应链系统中,在市场需求为价格的非线性指数函数形式的假设下,分别研究了只有制造商具有绝对公平偏好和制造商与零售商均具有绝对公平偏好时两部定价契约对供应链渠道的协调性问题.通过模型求解,给出了两部定价契约实现供应链渠道协调的契约参数和利润分配方案.     

基于子链集成的leagile供应链运作优化问题研究

提升供应链的运作绩效一直是个备受关注的问题.文章利用Naylor的lea列e供应链思想,提出了供应链系统可以分解为若干相对独立运作的精益与敏捷子链的观点.这一观点为供应链通过混合协调达到系统最优化提供了契杌.最后证明了通过采用利益分配为集中协调机制,可以整合各子链独立优化,从而达到系统整体最优化.     

收益共享合同下具有损失厌恶型零售商的供应链协调问题

考虑在不确定需求下由单个风险中性的供应商与单个损失厌恶的零售商组成的两级供应链协调问题.供应商销售某个易腐产品给零售商.不同于传统的线性损失厌恶效用函数,文章在收益共享合同中研究零售商的效用函数为指数型分段非线性函数时的供应链协调问题.研究发现损失厌恶的零售商的最优订购量小于风险中性零售商的订购量,而且损失厌恶的零售商的最优订购量随其损失厌恶程度的增加而减少.以及随供应商的批发价的增加而减少.最后证明了收益共享合同可以获得渠道协调(帕累托改进).     

基于灰色理论的供应链合作模型分析

文章运用灰色系统理论建立供应链合作的模型,通过供应链成员企业的关联性与链上产品的影响时供应链合作进行了分析,为协调供应链的合作提供支持,构建供应链组织策略.     

一种基于终端产品回流的销售商订货模型

退货和回收是逆向物流的两个主要来源,其中退货逆向物流又是逆向物流库存管理中最常见的部分,它包括来自供应链的商业回流和最终用户的终端回流.假定销售商允许顾客退货,且退回物品经修复后可与"新产品"一样提供销售,建立了一种具有修复时滞且短缺量完全滞后供给的终端产品回流库存模型.研究结果表明,修复时滞、退货率和缺货成本对销售商订货策略和库存平均成本有不同程度的影响,销售商必须根据具体情况制定合理的订货策略.     

竞争的电子商务环境下逆向物流的最优策略

关于生产商和零售商分别在分散决策和集中控制决策下的供应链契约协调问题研究很多,其中包括了一个生产商与一个、两个及多个零售商之间的单阶段或两阶段退货和回购博弈模型,主要分析了均衡状态下的契约参数、价格折扣以及最优定购数量等问题[1]、[2]。以外,也有文献[3]、[4]从