基于确定需求的VMI模式下供应链各节点同时受益条件的研究

以n个零部件供应商与1个制造商组成的供应链为研究对象,假设外界需求确定.充分考虑实施VMI前后,订货(配送)主动权的转移导致订货(配送)策略的不同,以及制造商对各零部件需求速率的不同,导致其对各零部件的订货周期也不一致的情况.通过建立数理模型,对实施VMI前后供应链各节点的经济效益进行比较.在此基础上,深入探讨制造商销售价格不变时,实施VMI后是否存在一个合理的供应商销售价格区间,该区间的价格既能弥补供应商因管理制造商零部件库存多消耗的成本,也能使各供应商和制造商的经济效益都有所提高,为VMI模式在供应链环境下成功地实施提供理论依据.     

基于Stackelberg博弈的变质物品分销网络设计模型

研究了一类短销售期的变质物品的分销网络设计问题.假定零售商的缺货成本依赖于分配给为其提供服务的分销中心的库存成本,供应商在销售期末给零售商提供第二次订货机会,供应商根据零售商的订货决策确定分销中心的最优选址和确定每个分销中心为哪些零售商提供服务,从而最小化总的运作成本(选址成本,运输成本,库存成本和变质成本),其中分销中心的运输成本和库存成本依赖于零售商确定的订货数量;而零售商则根据供应商的决策确定自身的最优订货决策,利用Stackelberg博弈分析的方法,建立了一类变质物品的分销网络设计模型,并使用拉格朗日松弛算法求解,最后通过数值算例分析了模型最优解对于参数的敏感性.     

基于供应链管理的分销型企业库存控制探讨

本文分析了分销型企业目前库存控制存在的问题,针对这些问题指出分销型企业的库存控制必须基于供应链管理的思想,在吸收了目前供应链管理中多种库存控制方法即供应商管理库存(VMI)、联合库存控制(JMI)、多级库存控制的优势的基础上,提出中心化多级库存联合控制的方法,论述了该方法的思想及其实施方法.     

分销网络优化模型及算法研究

为了优化网络结构,寻求最佳配送策略,最终找出成本最小的供应链,针对需求拖动式供应链中,多供应商、多产品、多客户分销配送网络的优化设计问题,在考虑需求分配的情况下,提出了分销配送网络的优化模型。为了求解优化模型,提出了基于混合遗传算法求解混合0-1整数规划问题的算法,它是用遗传算法搜索0-1变量的最优解,将其他算法融入遗传算法中,对非0-1变量进行求解的一种算法。最后通过两个算例进行了仿真实验,初步验证了优化模型和算法的有效性。     

固定分区下随机需求IRP问题最优策略及算法

随机需求库存-路径问题(stochastic demand inventory routing problem,SDIRP)是典型的NP难题,考虑随机需求环境下供应链中库存与配送问题的协调优化,是实施供应商管理库存策略的关键所在.文章的研究基于固定分区策略(fixed partition policy,FPP),在FPP下客户被分为若干个服务区域,在同一区域中的所有客户均被同时配送.根据分区策略对配送以及库存成本的影响提出了基于修正C-W节约算法的客户分区算法,证明了各区域的最优库存策略为(s,S)形式,分区内各客户的库存策略为order-up-to形式,进而设计了求解FPP下SDIRP最优策略的算法.最后,通过数值算例验证了该算法的有效性以及FPP的适用性.     

随机需求直接发运的运输与库存整合优化研究

分销系统的运输与库存整合优化是供应链管理的重要研究课题.本文分析了随机需求两级分销系统的三种配送策略,并具体给出了基于整车直接发运策略的运输决策与库存控制整合优化数学模型,可得到最优的两级最优库存水平和最优的运输频率.最后对给出的算例,利用MATLAB7的规划求解功能容易获得了问题的最优解.     

零售商强势的供应链VMI模式演化机理研究

针对目前普遍存在的供应链下游零售商较上游供应商强势的现状,探讨供应商管理库存(VMI)模式的演化机理问题。分别建立了传统库存模式与VMI模式下具有强势零售商的供应链模型,得到不同库存策略下零售商和供应商的支付矩阵。在此基础上,借助双种群演化博弈方法,分别从短期和长期角度对参与双方的演化稳定均衡进行分析。揭示了此供应链结构中,使参与双方获得双赢的VMI能否成功实施的潜在演化机理和关键影响因素。研究结果表明,随着销售量的增加,供应商和零售商在短期和长期的均衡策略分别为(不实施VMI,不实施VMI)和(不实施VMI,不实施VMI)与(实施VMI,实施VMI)共存的情况。进一步分析了利润变化、投资成本与惩罚成本对均衡结果的影响。     

准时配送与分销中心的设置决策

本文以单制造商——多零售商的一类物流网络为研究对象，分析分销中心的设置对物流网络的运作以及与之相关的库存与运输费用的影响，提出准时配送下的物流网络构建方案。在以物流总费用最低为目标的前提下，通过所建立的数学模型和算例，对准时与非准时两种物流网络进行了分析与比较。     

考虑同城配送的多产品多中心两级物流网络设计及车辆路径研究

随着快递行业的快速发展,快递企业单处理中心模式已无法满足多种快递产品的处理需求。同时,同城快递与跨城快递独立配送模式导致城市物流末端配送资源利用率低。为建立高效的城市快件配送网络,本文分析现有配送系统及多产品需求特点,设计了服务多种产品的同城-跨城配送相融合的城市配送网络,构建了多中心-两级配送-环线配送网络车辆路径优化模型,并建立以系统车辆路径总成本最小和快递包裹配送总时间最少的多目标数学优化模型。结果表明该模型能够有效区分各快递产品,降低处理中心的工作压力,缩短快递包裹平均配送时间,从而提高末端配送效率和资源利用率。针对该模型,采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对其进行求解,结合算例验证了模型及算法的实用性与有效性。     

VMI环境下的库存与发货模型研究

供应商管理库存(VMI)是供应链上库存管理的一种新思想,本文分析了三个有代表性的VMI环境下的库存与发货管理模型,这三个模型分别采用了基于时间的整合发货策略、基于数量的整合发货策略,以及基于时间和数量的混合发货策略。本文就每一个模型计算出了最优参数值,并比较了三种策略的利弊,分析了每一种策略的适用环境。     

Multi-item EOQ inventory model with varying holding cost under two restrictions: A geometric programming approach

In this paper we provide a simple method to determine the inventory policy of multiple items having varying holding cost using a geometric programming approach. The varying holding cost is considered to be a continuous function of the order quantity. The EOQ inventory model with constant holding cost and the classical EOQ inventory model without constraints are derived.     

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%。     

A Continuous‐Review Inventory Model with Disruptions at Both Supplier and Retailer

We consider a continuous‐review inventory problem for a retailer who faces random disruptions both internally and externally (from its supplier). We formulate the expected inventory cost at this retailer and analyze the properties of the cost function. In particular, we show that the cost function is quasi‐convex and therefore can be efficiently optimized to numerically find the optimal order size from the retailer to the supplier. Computational experiments provide additional insight into the problem. In addition, we introduce an effective approximation of the cost function. Our approximation can be solved in closed form, which is useful when the model is embedded into more complicated supply chain design or management models.     

连续生产模式下的不常用备件联合采购优化分析

针对连续性生产企业不常用备件管理缺货费用难以确定的实际情况,讨论了服务水平约束的基于随机连续盘点策略的联合补充(s,C,S)随机库存问题,经与单独补充策略相比,发现其经济效益明显。同时对影响备件联合采购费用节约的因素进行敏感性分析,指出了进行此类备件库存优化的方向。     

随机需求下基于“自营+外包”模式的配送中心选址-配送问题研究

针对顾客需求量不确定情况下末端配送中心选址及提前备货问题，提出了基于“自营+外包”配送模式的配送中心选址-配送问题。以自营配送中心的固定运行成本、提前备货成本和各种场景下的自营配送成本、外包配送成本以及缺货损失成本的期望值之和最小化为目标，建立了两阶段连续型随机规划模型。第一阶段确定自营配送中心的选址位置和各个配送中心的提前备货量；第二阶段确定各种场景下的自营配送货运量、外包配送货运量和客户点的缺货量等，使总成本期望值达到最小。基于Monte Carlo抽样理论设计了求解模型的样本均值近似方法；以及求解大规模问题L-shaped分解算法。通过模拟算例验证了两阶段随机规划模型的优越性和样本均值近似方法的有效性；并对自营配送中心固定运行成本、单位商品的自营配送成本和外包配送成本等进行灵敏度分析，得到了不同参数对应的最优配送策略，结果表明，正常情况下“自营+外包”配送模式是企业的最佳选择。本文同时将配送中心选址和提前备货量作为随机规划模型的第一阶段决策变量，可以帮助企业降低物流成本、提高顾客的满意度。     

考虑多种安全库存策略的选址-库存问题研究

考虑多种安全设置策略的物流网络的选址-库存问题,不仅是选址、订货、运输和库存的集成优化,还需要考虑多种不同的安全库存设置和转运策略。因此,本文深入讨论了二级物流网络中的六种安全库存设置策略,构建了六种考虑不同安全库存设置的选址-库存模型。在考虑集中设置安全库存时,集中安全库存需要通过转载运输实现,因此需要将转载运输成本引入选址-库存模型之中,使新的选址-库存模型更加科学合理。另外,针对六种新的选址-库存模型,提出了基于个体成本差异分配的遗传算法,迭代搜索选址、分配、库存设置策略的优化组合。最后,通过数据实验验证了模型的有效性：（1）安全库存与转载运输之间存在此消彼长的背反关系;（2）安全库存设置和转载运输策略对总成本的影响取决于两种费率权重情况。本文的研究可以为二级物流网络的选址、订货和安全库存策略集成优化决策提供参考依据。     

EOQ with independent endogenous supply disruptions

We consider an inventory installation, controlled by the periodic review base stock (S, T) policy and facing a fixed-rate deterministic demand which, if unsatisfied, is backordered. The supply process is unreliable, so supply deliveries may fail according to an independent Bernoulli process; we refer to such failures reflecting the supply service quality and being internal to the supply chain, as endogenous disruptions. We seek to jointly determine the two policy variables, so to minimize long-run average cost. While an approximate model for this problem was recently analyzed, we present an exact analysis, valid for two common accounting schemes for inventory cost evaluation: continuous and end-of-cycle costing. After developing a unified (and exact) average cost model for both costing schemes, the cost for each scheme is analyzed. In both cases, the optimal policy variables and cost prevail in closed-form, having an identical structure to those of EOQ (with backorders). In fact, under continuous costing, the optimal solution reduces to EOQ for perfect supply. Analytical properties, demonstrating the impact of deteriorating supply quality on the optimal policy, are established. Moreover, computations reveal the cost impact of deploying heuristics that either ignore supply disruptions or rely on inaccurate costing information.     

基于CPFR的多产品分销系统库存优化模型

本文中的分销系统由生产多种产品的多个制造商,一个地区分销中心DC,多个零售商所组成,系统采用基于CPFR来确定订货临界点,并且在假设DC和零售商都实行连续性盘点的(R,Q)库存控制策略,提前期为随机变量,零售商需求为泊松分布的前提下,以整个分销系统的库存成本最小化为目标函数,以DC和零售商的多产品服务水平为约束条件,通过确定最佳订货批量,建立了此多产品分销系统的库存优化模型,从而达到有效控制库存的目的.     

带学习效应的双渠道供应链库存策略研究

针对具有学习行为的双渠道供应链问题,本文研究了两种分销渠道并存下的最优库存策略。有限计划期内,分销商通过传统销售和在线销售来满足下游顾客的需求。两种分销渠道下的销售单价为时变不减线性函数,当系统中各周期的生产订购固定成本以一定的概率具有学习效应行为时,分别建立了非变质产品生产存贮问题的混合整数约束优化模型以及易变质产品存贮问题的无约束混合整数优化模型,所建立模型的目标为极大化分销商总利润函数。对于这两类模型,通过分析其最优解的性质,利用将生产订购次数松弛为连续变量的技巧证明了最优解存在的唯一性。给出了最优策略的求解方法并比较了两类模型最优利润函数值的大小。最后通过数值算例对上述模型进行了验证,数值结果表明当供应链系统中存在学习效应行为时,该系统能够获得更多的利润。     

Analysis and Management of Periodic Review,Order‐Up‐To Level Inventory Systems with Order Crossover

In this article, we investigate the (R, S) periodic review, order‐up‐to level inventory control system with stochastic demand and variable leadtimes. Variable leadtimes can lead to order crossover, in which some orders arrive out of sequence. Most theoretical studies of order‐up‐to inventory systems under variable leadtimes assume that crossovers do not occur and, in so doing, overestimate the standard deviation of the realized leadtime distribution and prescribe policies that can inflate inventory costs. We develop a new analytic model of the expected costs associated with this system, making use of a novel approximation of the realized (reduced) leadtime standard deviation resulting from order crossovers. Extensive experimentation through simulation shows that our model closely approximates the true expected cost and can be used to find values of R and S that provide an expected cost close to the minimum cost. Taking account of, as opposed to ignoring, crossovers leads, on average, to substantial improvements in accuracy and significant cost reductions. Our results are particularly useful for managers seeking to reduce inventory costs in supply chains with variable leadtimes.