多供应商模式下补货和第三方物流选择研究

本文研究了物料供应环节多供应商补货模式下的订货量决策问题,分别分析和构建了供应商同质和不同质环境下的多供应商补货成本优化模型,得到最优补货量,并在此基础上就物流的分散性现实问题提出了第三方物流决策模型,并给出了考虑第三方物流的二级补货决策模型。     

库存成本变化的VMI供应链协调

提出了库存成本变化的经济订货批量(EOQ)模型，基于该模型研究了库存成本变化时供应商管理库存(VMI)系统的最优协议问题。在该系统中，订货商和供应商达成缺货成本共担协议：当缺货发生时，供应商需要向订货商支付缺货补偿。订货商和供应商分散决策，订货商通过设计协议来减少其成本，而供应商通过制定补货决策来缩小自身成本。通过与传统系统和整合系统的比较，得出了库存成本变化时VMI系统的最优补货决策和缺货成本共担协议。采用数值算例验证了分析结果。结果表明，当且仅当供应商预期成本等于整合系统的最小总成本与固定缺货罚金之和时，VMI系统与整合系统具有相同的补货决策和系统绩效，即能够实现供应链协调。     

基于可控提前期的两供应商-单制造商协同模型

本文建立了一个基于BOM表关系的两供应商-单制造商供应链模型,在需求服从正态分布和给定服务水平约束条件下,决策制造商分别向两供应商的订货提前期和订货批量,使得供应链成本最优.文章通过模型分析得出所建立的模型是一个凸规划问题,存在唯一的最优解,并且给出了模型的求解算法,最后通过一个算例说明了模型和算法的有效性.     

基于PI的企业动态库存补货模型与算法

PI(physical internet)环境下的物流网络具有互联、开放和共享的特点,缺货的PI-枢纽或零售商可根据货源选择策略动态选择为其补货的供应商或PI-枢纽。为解决PI环境下库存补货问题,提出了IB-EB(installation-echelon)混合补货策略。以最小化库存补货成本为目标,补货量和再订购点为决策变量,构建了PI环境下的动态库存补货模型。针对该混合整数非线性规划模型,应用粒子群优化算法求解出多个补货预案,再将其带入仿真环境循环优化求解。最后,以中国航空器材进出口公司为例,验证了模型可解性及算法的可行性。结果表明PI环境下货源策略的选择对库存补货成本和补货策略具有十分重要的影响,为企业在不同补货条件下选择货源提供了参考依据。     

基于Supply-hub的2个供应商单制造商批量协调问题研究

考虑一个由2个供应商和单制造商组成的装配型供应链,分析并建立了制造商、Supply-hub和2个供应商的平均成本函数,提出了分别由制造商和2个供应商负责Supply-hub营运及成本时的生产与订货批量模型。研究结果表明:当由制造商负责时,供应商距离Supply-hub越远,制造商的生产批量越大,且Supply-hub中的零部件补货批量相比供应商负责时更大;当由供应商负责时,制造商的生产批量不随供应商的远近而变化,供应商的零部件生产批量也不变。此外,在适用Supply-hub的条件下,相比由制造商负责,由2个供应商负责Supply-hub的运营并分担其成本时,整个供应链的总成本更低,2个供应商与制造商之间可以通过合理分配使2个供应商与制造商的营运成本均有所降低,从而实现整个供应链系统的Pareto优化。     

基于顾客分类的生鲜农产品二次补货策略

零售商为弥补生鲜农产品新鲜度降低造成的顾客流失,选择在单销售期内二次补货,将新鲜产品和初始订货的非新鲜产品同时销售。但二次补货的新鲜产品会对初始订货产品形成需求挤兑。将顾客划分为三种类型:只购买新鲜产品、只够买折扣产品和两种产品都愿意购买,引入需求挤兑因子的概念,讨论了不同顾客类型下需求挤兑效应对零售商订货决策和利润的影响,并与单次订货策略做比较。结论表明,随着顾客对产品品质和新鲜度要求不断提高,二次补货策略能有效降低订货总量,提升零售商利润水平;不但优化了经济效益,更具有减少产品损耗和节约社会资源、增加消费者福利水平的社会效益。     

不确定交货条件下两供应商-单制造商协同供货模型

研究了不确定交货条件下两供应商-单制造商系统基于惩罚策略的协同供货模型。首先建立了基于惩罚策略的供应商和制造商模型,接着对模型中供应商和制造商的最优决策进行了分析,得出两供应商的最优生产批量决策存在唯一纳什均衡,且最优期望利润间接地受其单位缺货成本的影响,而制造商最优订货批量大于等于市场需求。其次建立了集中决策下供应链利润函数模型,并证明了该函数是决策变量的联合凹函数,存在唯一的最优解。为了达到集中决策下的供应链利润最大化,推导出基于惩罚策略的供应链协同机制。制造商通过调整订货批量和零件单位缺货惩罚成本,在供应链利润最大化前提下获得最大的剩余利润。最后数例分析说明制造商如何通过控制该惩罚成本系数使得供应链协同并获得最大的剩余利润。     

不确定环境下的Supply-hub协同补货决策

个性化需求与零部件创新使得产品需求和补货提前期不确定,对供应链补货决策和运行成本产生重要影响。将提前期不确定因素引入Supply-hub协同补货研究中,探讨提前期随机和需求不确定情况下,考虑零部件配套性的三供应商单制造商生产两定制产品的Supply-hub协同补货决策问题;提出了三种补货策略,以供应链运行成本最小化为目标,建立不同策略下的供应链补货模型并求解最优补货批量和供应链最小运行成本;发现三种补货策略均存在唯一最优补货批量,基于Supply-hub的两种协同补货策略和基于分散决策的供应商独立补货策略各有优势,但基于Supply-hub的批量及时间协同的补货策略恒优于基于Supply-hub的集中补货策略。最后,通过MATLAB进行算例分析验证结论,发现基于Supply-hub的批量及时间协同的补货策略能有效降低需求不确定性带来的成本增加风险;通用件的提前期波动对于供应链期望运行成本的影响要高于定制件提前期波动的影响,因此在进行供应链补货策略选择时更加关注通用件提前期。     

考虑可控提前期和缺货损失的供应链费用分担策略研究

假定在一个由一个供应商与一个零售商组成的供应链中,供应商向零售商提供单一产品且其补货提前期可以通过增加费用进行压缩,零售商的外部需求不确定和部分缺货可以补充,本文建立了供应链分散决策和集中情形下的库存模型,得出了包含最优提前期、订货批量、安全库存因子和生产批量等决策变量的最优解,并提出了买卖双方分担压缩提前期投入费用的策略。算例分析表明,单项费用分担策略虽然能够使提前期压缩到与供应链集中决策时的情形一致,并实现供应链帕累托优化,但无法实现供应链整体最优化。     

基于CPFR的分销商可替代协同补货模型

针对CPFR对多级供应链库存决策和可替代性对订货概率的约束问题,给出了考虑订单分割情况下分销商库存持有成本等五种平均成本的分销商可替代协同补货策略。采用主体的建模和仿真(ABMS)方法,构建了三种情景下基于CPFR的零售商再订货点和分销商再订货点之间的协同补货模型,分析了分销商可替代性对协同补货的影响。采用REPAST模拟软件对基于ABMS模型建立的目标函数进行了数值仿真分析,其结果表明所构建的模型是有效的。     

议价的OEM供应链在随机供需下的协调决策

品牌企业在与OEM供应商建立合作关系前,需要经过议价谈判达成交易意向,并且在做生产订货决策时,需要考虑需求与供应的随机性带来的风险.随机需求源于难以预测市场消费,随机供应来自产品质量缺陷等原因,供需两端的随机性无疑给企业决策增添了难度.针对议价谈判中存在的信息不对称,提出了基于Bayesian博弈的议价谈判模型,证明了存在一个均衡价格,该价格是双方达成交易意向的最佳条件.而后,根据需求和供应的随机性特点,构建了分散决策下品牌企业和OEM供应商的利润函数,证明了该函数是凹函数,运用Stackelberg博弈求解出双方的最优批量决策.分析了集中决策下OEM供应链的利润最大化条件,以此为优化目标,引入带缺货惩罚的额外收购契约.品牌企业可以根据OEM供应商的生产数量实行缺货惩罚或额外收购,通过调整契约的参数,实现OEM供应链协调.     

缺货损失高于补货成本的易逝品供应链协调

本文研究了缺货损失高于补货成本易逝品的供应链契约.在供应链中,制造商具有较长提前期的低成本生产和快速供货的高成本生产两种模式,快速生产模式满足零售商紧急补充订货.由于缺货损失高于补货成本.当订货不能满足需求时制造商快速供货生产模式满足缺货的成本最小化订货策略比允许缺货的订货策略使供应链整体业绩更优.研究了制造商与零售商之间订货、补充订货与退货契约,发现存在合理的契约能协调零售商和制造商行为实现供应链整体成本最优.     

单产品物流网络系统的联合决策模型

考虑全球制造环境下单产品在多个供应商和多个用户之间的联合物流决策问题,包括供应商指定的生产任务、生产批量、供应商和用户之间的年运输量和订货批量.联合决策过程可以看作是两层决策,其中第一层是供应商指定的生产任务和生产批量的联合决策(APLS),第二层是运输和订货批量的联合决策(TOQ).因此,提出了基于两层分解的启发式算法来求解这样的联合决策模型(JDM).结合实际例子对模型和算法进行了仿真分析,结果证明了基于两层分解的启发式算法的有效性.     

联合经济批量模型中的损失补贴与利益分配问题研究

针对单供应商和单采购商构成的供应链系统,分采购商占主导地位和供应商占主导地位两种情形,讨论了采购商的最优订货决策与供应商的最优生产决策,以及它们合作情形下的系统最优决策,给出了采购商和供应商各自独立决策与联合决策下,它们各自的成本函数以及供应链系统的总成本函数.最后,通过比较独立决策与联合决策下采购商和供应商的成本函数,分析了联合经济批量模型中的损失补贴与利益分配问题.     

两级供应链订货批量联合决策

本文针对单供应商和单零售商的两级非一体化供应链，分析了供需双方的订货批量、生产批量优化问题，比较分析了分散决策和联合决策过程，证明了联合决策能降低供应商和整个供应链的成本，但是会增加零售商的成本。     

基于混合差分进化算法的联合补货-配送优化模型

本文综合考虑联合补货与配送决策,研究了随机需求、允许缺货环境下多企业多产品联合补货与配送集成优化模型,设计了混合差分进化算法(Hybrid Differential Evolution, HDE)对该模型进行求解,同时通过算例与遗传算法、标准的DE算法进行了比较,证实HDE算法高效且稳定;另外,设计了一个先补货再配送的两阶段优化模型,对比优化结果发现采用供应链协同时补货成本较高,配送成本较低,且总成本较低。最后,对相关参数进行了敏感性分析,发现需求率和库存维持成本的变动对总成本的影响远远大过次要订货成本对总成本的影响。     

制造商和供应商提高运作同步性的方法

制造商和供应商运作同步．是指双方在物料供应上关于物料补货数量、补货时间的需求及其满足上的一致性。在生产对物料需求的时间、地点和物料供给的数量中，时间与地点存在差异是造成不同步的客观原因。物料供应环节的物流。通过消除物料供应和生产在时间、数量和空间上的差异而创造价值。     

嵌入Supply-hub的供应链联合生产与订货批量模型研究

考虑JIT环境下基于Supply-hub的供货模式,建立了制造商、Supply-hub和供应商的平均成本函数,提出了供应链分散决策和集中决策情形下的制造商和供应商的生产与订货批量模型。结果表明,制造商的生产批量在供应链分散决策时变化无规律,而在供应链集中决策时随着供应商与Supply-hub之间距离的增加而增加;相比分散决策,供应链集中决策时制造商的成本增加而供应商的成本减少,而整个供应链的总成本减少,供应商可以通过转移支付让制造商和供应商均受益,从而实现整个供应链的帕累托优化,随着供应商与Supply-hub之间的距离增加,协调能够让供应链得到更多的收益。     

考虑订货协调成本与数量折扣的改良品供应链水平协调

在单个供应商与多个销售商构成的二级改良品供应链中，销售商们采用联合补货方式不仅可以分摊订货成本，而且由于订货批量的增加从而更易获得供应商提供的数量折扣合同。建立多个销售商在独立补货与联合补货中的利润水平函数，推导联合补货优于独立补货的充要条件。将销售商之间的联合补货行为转化成多人合作博弈问题，证明博弈具有的基本性质，设计基于博弈核心的利润分配方法。通过数值算例和敏感性分析验证了文中所构建模型的正确性。     

需求时间不确定下的多供应商配套供货模型研究

本文在基于Supply Hub的运作模式下,研究了N个配套供应商对单个制造商的单周期准时供货模型。当制造商的需求时间不确定时,供应商需要依据预期成本最小化来确定各自最优的供货时间。通过找到各个供应商在信息封闭和信息共享这两种模式下的最优供货时间决策,并且对比不同模式下供应商成本和制造商服务水平,证明了配套供应商之间通过一定程度的信息共享能够有效降低成本和提高服务水平。最后提出一种基于Supply Hub主导的多供应商准时供货策略,从而实现了系统整体绩效的优化。