需求分布规律变化情况下的报童订货策略

在需求分布规律变化情况下，报童在进行订货决策时会因为错误判断需求分布规律而导致期望库存成本增加。为了解决这一问题，本文集成传统历史需求信息和非传统需求信息以正确地认知需求分布规律，在此基础上决策订货量。假设需求服从均值不同、方差相同的两种类型的正态分布，每一种正态分布的概率已知。利用信号检测理论构建基于历史需求信息与需求分布概率的报童最优订货策略，并与只基于需求分布概率的直觉规则订货策略进行对比。结果表明：只要排除需求分布概率很大或很小两种极端情况，最优订货策略比直觉规则订货策略在控制期望库存成本方面的作用更明显，即利用历史需求信息可以有效修正报童对实际需求分布的检测结果，从而提高实际订货决策的准确性。研究结果对传统历史需求信息和非传统需求信息的集成以及需求信息交换等有一定的管理学启示和应用价值。     

考虑期权合同供应链的零售商订货研究

文章讨论了面向随机需求的两个独立的零售商.由于生产提前期长而销售期短,零售商通过期权合同从供应商订货.在销售期初,零售商可根据市场需求通过与另外一个零售商进行期权交易来调整自己的库存.讨论了期权交易对零售商最优订货和最大利润的影响,得到考虑期权合同的零售商的最优订货存在唯一的纳什均衡解,零售商的最优订货是期权交易价格的增函数.有期权交易的零售商的最大期望利润高于不进行期权交易的零售商的最大期望利润.当零售商面临相同的市场结构时,存在唯一的最优期权交易价格,并且有期权交易的零售商的最优订货高于没有期权交易的零售商的最优订货.当零售商面临相同的正态需求分布时,零售商的最优订货和最大期望利润是需求相关系数的减函数.     

Excel在存货管理决策中的应用

经济订货量法是现代库存优化的方法之一.本文以Excel为工具,分别就库存管理决策基本的经济订货批量模型、扩展的经济订货批量模型和有数量折扣不允许缺货的经济订货模型进行了分析设计.透过实例表明,这些模型简单、实用,可以作为存货管理决策的有效工具.     

基于ACC支付模式的供应链金融模型研究

在零售商存在资金不足和顾客需求随机情况下，以报童模型为基础，针对变质品构建了供应链金融问题和ACC支付模式（提前支付Advance、现金支付Cash和信用支付Credit）相结合的零售商订货模型，即零售商与供应商、融资机构合作条件下的模型。研究表明，零售商会随着最优订货批量和最低期望成本的增加和降低趋势，进而调整订货量，从而规避供大于求的风险，最终降低总的期望成本。同时供应商可以适当调整支付比例，让零售商来分担坏账和商品变质风险。     

基于多级折扣价格的易逝品订货策略研究

基于价格折扣条件下的报童模型,研究了分销商面向折拐的需求价格曲线.采用呈等差数列下降的多级折扣价格销售产品,以期望利润最大为目标,给出了求解最优折扣次数的算法,进而得到相应的分销商最优订货量.与需求价格曲线的斜率b不变时相比较,b增大对最优订货量无显著影响;b减小对最优订货量有显著影响.     

基于不同保鲜方式的生鲜品定价订货决策

本文考虑两种不同保鲜方式下生鲜品的不同变质率以及相互需求替代,构建了联合定价和订货模型。研究无库存约束、单一库存约束和双库存约束三种情形下零售商对不同保鲜方式生鲜品的定价和订货决策。探讨市场容量、生鲜变质率、需求替代率以及最大订货量对最优决策的影响。研究显示：市场容量越大、需求替代率越高,生鲜品零售商的获利空间越大;提高保鲜投入和保鲜努力,降低高(低)变质率保鲜方式生鲜品的变质率可以提高两种保鲜方式生鲜品的销售价格和高(低)变质率保鲜方式生鲜品的销售量;高(低)变质率保鲜方式生鲜品单一库存约束会提高该生鲜品的最优价格和低(高)变质率保鲜方式生鲜品的最优订货量;双库存约束时,两种保鲜方式生鲜品的最优价格都会提高,最优订货量为最大订货量。     

共享“精品”——精品 我们共同的追求

经济订货量法是现代库存优化的方法之一。本文以Excel为工具,分别就库存管理决策基本的经济订货批量模型、扩展的经济订货批量模型和有数量折扣不允许缺货的经济订货模型进行了分析设计。透过实例表明,这些模型简单、实用,可以作为存货管理决策的有效工具。     

二级供应链系统的三阶段协同订货模型

生产商-销售商联合生产库存系统是供应链的一个重要组成部分。但是目前协同条件下的相关订货策略具有明显的局限性,容易丢失真正的最优策略。本文利用边际分析法,通过改变销售商相邻两次订货量的大小来分析生产商和销售商库存费用的变化,发现销售商的订货量与系统库存费用变化量的确存在一定的规律。并且,进一步可以推导出该类系统的最优订货策略的订货量必须符合“三阶段”规律。根据该特点,只需设置各个阶段的初始订货量和订货次数等6个决策变量就可以构建订货策略的数学模型。该模型与直接求解的数学模型相比,不仅变量减少,而且其求解也相对简单。最后,利用各个文献中常用的两个实例仿真进行对比分析,验证了该策略确实能够找出其他策略丢失的最优解。     

具有多元马氏需求的多产品多阶段库存优化模型

本文研究一类新的多产品库存控制策略,即具有多元马氏需求特征的多产品多阶段的订货点订货量(Q, R, SS)策略,该策略考虑市场需求在不同产品之间具有多元马氏转移特征,并考虑缺货因素设置安全库存。论文首先建立了多产品多阶段的多元马氏需求预测模型,并通过该模型确定了各种产品需求之间的关系。同时,在该模型的理论基础上,提出了多产品多阶段的总期望成本模型及其最优(Q, R, SS)策略,进而结合算例给出模型的最优策略的数值解。     

供应不确定条件下多周期库存博弈

本文研究供应不确定条件下多周期二人库存博弈问题，证明了均衡库存策略的存在性，并刻画了均衡策略的特征，探讨了供应不确定和产品替代率对零售商库存决策的影响。研究结果表明：在供应不确定条件下，多周期库存博弈问题存在多重Nash均衡库存策略。当需求分布函数满足特定条件时，博弈存在唯一纳什均衡解。此外，本文证明均衡订货策略是产品替代率的增函数，供应可靠性高的商家更具有优势且收益更大。数值实验说明，供应不确定会直接影响均衡订货量。商家的期望收益和均衡订货量是自己供应可靠性的增函数，是对手可靠性的减函数，是产品替代率的增函数。     

区分仓库与货架库存需求影响效应的零售商库存决策

既往有关库存水平影响需求条件下的库存问题研究中,通常对终端库存水平是否存在货架与零售商仓库库存水平的区别未作深入探讨。本文的研究认为,现实中许多零售商拥有仓库,其现有库存水平包括仓库库存和货架库存两部分,而影响需求的仅为与货架展示能力相关的库存,因此有必要对二者的需求影响效应进行区分。在明确这一区别的前提下,本文首先建立了供应商管理库存情况下库存水平影响需求问题的一般库存模型,给出零售商的最优订货策略;并考虑货架的容量限制,给出零售商启用仓库的判断条件。由于仓库库存仅在能够影响货架展示能力的条件下才能够影响消费需求,本文还进一步讨论了在零售商拥有仓库时,区分货架与仓库的库存水平影响需求条件下的最优库存与订货决策。这对于经营不同特征商品的零售商在进行是否需要拥有仓库,以及拥有仓库条件下的库存决策具有很好的参考价值。     

物流联合外包下库存管理模式对供应链运作的影响

针对由供应商、第三方物流服务商和零售商组成的供应链,考虑供需双方将物流服务联合外包给第三方物流服务商、共同承担运费的情形,探究供应商管理库存和寄售库存两类库存管理模式的引入对供应链运作及合同设计的影响。分别在传统的零售商管理库存、仅引入寄售库存的零售商管理寄售库存以及同时引入供应商管理库存和寄售库存的供应商管理寄售库存三种模式下,构建了第三方物流服务商主导、供应商和零售商跟随的序贯非合作博弈模型,证明了所有模式下均衡的订购量/寄售量均存在且唯一,并探讨了均衡结果随零售商运费分摊比例、转移支付价格两个关键参数的变化。横向对比三种模式下的均衡结果和集中决策下的最优结果,发现：零售商管理库存模式下的均衡订购量总是低于零售商管理寄售库存模式以及集中决策下的结果,而其他库存管理模式下的订购量并非一定低于集中决策下的结果;不同库存管理模式下,均衡状态下的订购量/寄售量及供应链总的期望收益大小关系取决于供应商和零售商的类边际(毛利)贡献率,从而表明,供应链环境下,上下游成员企业的收益结构、盈利水平等对于库存决策及库存模式的选取有重要影响。此外,在绝大多数情形下,不同库存管理模式下的均衡订购量与集中决...     

短生命周期产品的三种库存模型的比较

讨论短生命周期产品库存模型,考虑无形变质因素,并假定无形变质率与需求率成反比关系.在线性需求和常数生产率的条件下,假设,若需求率为1,则视作产品的市场生命周期结束.并且,在产品生命周期的前期不存在缺货的情况下,给出了短生命周期产品分别在理想状态、允许缺货以及价格折扣导致需求率变化等3种状态下的库存模型,最后在相同参数条件下对这3种模型进行比较,找出了单位时间内平均总成本最小的最优库存模型,厂商可以根据自身的情况选择合适的库存策略.     

大型医院血液库存系统订货点决策的仿真研究

血液是一种典型的易变质物品。本文以国内某大型医院的血液库存系统为对象,依照其运作流程,基于该系统运行的历史数据建立了一个离散事件系统仿真模型对这一系统进行研究,得到了该系统的最优订货点。本文的研究有助于血液库存管理措施的制定与改进,对其它易变质物品库存系统的管理也有一定的借鉴作用。     

库存共享和服务水平限制下三级分销网络侧向转运模型与算法

侧向转运是库存共享的一种方式,一方面会减少库存成本,另一方面又会因转运而增加运输成本,针对这一问题考虑不同时间窗W^k的服务水平产生的服务水平的分级,构建三级分销网络中基于库存共享与时间服务水平限制的批量订货模型,分销网络模型中包含一个制造商、一个RDC、m个DC、n个客户。其中客户的需求相互独立且服从泊松分布,DC的订货提前期服从指数分布。首先,建立了基于时间服务水平限制的分销网络系统总成本最小化模型,并将再购点、订购批量等库存参数作为同时作为决策变量,以达到三级备件分销网络的成本优化;其次,根据问题和模型的特点对所建的模型开发了基于采用贪婪增加算法的求解思想求解问题,以便给管理者提供决策参考并通过降低利润的方式增加效益和资源利用率;最后,通过中航材集团推行的“航材共享”项目作为算例分析,将三个分销区域与机场群组成的备件分销系统进行建模分析,验证了本文模型的有效性,成本优化的显著性。研究结果表明,三级分销网络中,RDC采用连续盘点的（Q,R）补货策略、DC采用（Q,R,H）的补货策略时系统总成本与普遍采用的定期盘点策略和连续盘点中的One-for-One订货策略成本相比,DC之间的库存共享策略能有效降低整个系统的成本,例如,在案例研究中发现成本降低约为30%。     

供应链融资结构视角下的零售商订购策略研究

本文引入供应链融资结构因素，在传统库存管理模型基础上，研究零售商在面临随机市场需求情形下考虑股权和债权等融资方式的订购策略，建立允许零售商延期支付的最优订购模型，利用最优化理论与方法得到了该模型的最优解，证明了最优解的存在性和唯一性，并分析了债权融资比例、价格成本比例系数、销售价格、订货周期、回购价格、进货价格、缺货成本、库存成本、以及融资利率等因素对最优解的影响。进一步，通过数值示例深入探讨具体市场环境下零售商的最优订购量，并进行了敏感性分析。研究发现，债权融资比例、价格成本比例系数、进货价格、订购周期、库存成本与零售商订购量存在负相关关系；缺货成本、回购价格、销售价格与零售商订购量正相关。相关研究结论可以为零售商订购行为提供科学指导，并为其库存管理提供重要决策依据。     

考虑策略型消费者的在线零售商库存信息披露及联合定价、库存决策模型

在两期销售环境下,研究了面向策略型消费者的在线零售商库存信息披露及联合定价、库存决策问题。考虑在线零售商库存信息共享和隐藏两种库存披露策略,构建了在线零售商两期销售利润模型。通过分析消费者的购买行为,讨论了在具有策略型消费者的市场中,在线零售商应如何选择库存信息披露策略,以及如何制定最优定价和库存决策。在此基础上,分析了相关参数对在线零售商决策及利润的影响。研究结果表明,在线零售商的最优定价及库存决策受消费者估值折扣系数和第二期定价策略的影响。特别地,当在线零售商选择第一期缺货时,更倾向于共享其库存水平信息;当在线零售商选择第二期缺货或者两期均不缺货时,消费者估值折扣系数存在一个阈值,当低于该阈值时,在线零售商会选择隐藏库存水平信息,当高于该阈值时,在线零售商会选择共享库存水平信息。     

A new EPQ model: integrating lower pricing,rework and reject situations

The economic production quantity (EPQ) is a well-known and commonly used inventory control technique. It has been used for well over 50 years to optimize lot sizes in transportation/production. The standard results are easy to apply but are based on a number of assumptions. A common assumption in the EPQ model is that all units produced are of perfect quality, this will underestimate the actual required quantity. Many researchers have studied the effects after relaxing this assumption on the EPQ model. The previous studies had considered that imperfect quality and defective items are either to be reworked instantaneously and kept in stock or rejected at a cost. The objective of this paper is to provide a framework to integrate lower pricing, rework and reject situations into a single EPQ model. A 100% inspection is performed in order to identify the amount of good quality items, imperfect quality items and defective items in each lot. This model assumes that items of imperfect quality, not necessarily defective, could be used in another production situation or sold to a particular purchaser at a lower price. The electronic and clothing industries give good examples for such situations. A mathematical model is developed and a numerical example is presented to illustrate the solution procedures. It is found that the time factor of when to sell the imperfect items is critical, as this decision will affect the inventory cost and the batch quantities.     

Risk-averse and risk-taking newsvendors: a conditional expected value approach

Introduction  We consider a company sourcing a product with short life cycle to stock using the framework of the newsvendor model. Traditionally, risk-neutral inventory managers are considered optimizing the expected cost or profit. But experimental findings state that the actual quantity ordered deviates from the optimal quantity derived from the classical newsvendor model. Model  Recently, the newsvendor model with objectives different from maximizing expected profit has been an active field of research. Here, we propose a newsvendor model where the inventory manager can control internal and customer-oriented performance measures. The objective function is a convex combination of conditional expected values of low and high profits, respectively. Results   We give a qualitative characterization of the optimal order quantity and the resulting performance measures in dependence of the model parameters. A risk-averse inventory manager cannot Pareto-dominate a risk-neutral or risk-taking inventory manager with respect to the expected profit and the level of product availability. Finally, the risk preferences of the inventory manager are expressed as a function of the profit value of the product with respect to the level of product availability and the probability of loss, respectively.