供应链运作模式下物流网络库存需求水平的数学预测模型构建

从数学建模的角度定量研究了供应链运作模式下物流网络库存需求水平的预测问题,分析了物流网络供应链中批发零售企业、供应商和物流配送中心三者各自的库存需求总量预测计算方法及其相互关系,分别构建了批发零售商和物流配送中心的库存需求数学模型、物流配送中心和供应商的库存需求数学模型,最后以某个连锁经营超市物流配送网络相关数据对预测模型进行了验证和检查,结果表明该预测模型可以精确地计算出供应链环境中物流网络相关主体的库存需求总量,从而能够为相关的库存管理控制决策提供参考。     

不同需求预测方法对供应链牛鞭效应影响的比较分析

首先运用一次滑动平均和指数平滑预测方法分析了一个简单的多阶段供应链中的牛鞭效应的存在.进一步提出了基于BP神经网络的预测方法,并根据调查数据进行了实证分析,结果表明预测方法不同,得到的牛鞭效应的大小也不同,需求参数对牛鞭效应的影响规律也有所不同,得到了最优的预测方法即BP神经网络法,通过该预测模型的预测可以减轻牛鞭效应的程度及其对供应链的影响.     

基于闭环供应链的玻璃包装逆向物流

根据玻璃包装回收状况,参考闭环供应链运作思想,本着玻璃包装回收逆向物流的最佳化为目的,通过分析玻璃包装逆向物流的概念及特点,构建了玻璃包装闭环供应链逆向物流模式,最后为了模式更好的运作,提出三大对策———培养逆向物流核心企业、建立物流信息系统和加强玻璃包装立法。     

浅谈我国物流业瓶颈--逆向物流

一、逆向物流概念 人们通常所说的物流是正向物流(Forward Logistics),美国物流管理委员会(Council of Logistics Management,CLM)将其定义为"为满足消费者需求,对原材料、在制品库存、成产品及相关信息从生产地到消费地的有效率和有效益的流动进行计划、管理和控制的过程".事实上,一个完整的闭环供应链系统不仅包括正向物流,还包括逆向物流.     

供应链在逆向物流下的最优库存比较研究

供应链中的库存协调是供应链管理的一项重要工作。文中分析研究了由一个供应商和一个生产商组成的供应链在集成条件下和分散条件下的最优库存,并求解在一种逆向物流情况下,能有效提高供应链整体效率的库存。     

基于定期检查处理的逆向物流库存控制研究

针对再制造逆向物流系统,研究整个供应链的逆向物流库存控制问题,考虑多种产品和原材料,建立一种具有周期相关的再制造逆向物流多级库存控制模型,该模型可以确定新产品的制造批量和回收产品的再制造批量,达到优化供应链库存、减少库存总成本的目的。     

含TPL的农产品供应链配送中心逆向物流模式研究

在界定农产品供应链逆向物流的范畴,并分析其特点的基础上,构建了包含有第三方参与的逆向物流活动的农产品供应链模型。并根据TPL参与程度的不同,通过建立农产品供应链配送中心库存控制模型,对该架构下的两种逆向物流模式的效益及选择依据进行了比较分析。     

电子商务下闭环供应链物流网络优化模型与算法

针对电子商务环境下部分退货经简单处理可直接进入正向销售渠道的特点,研究了整合正向物流与逆向物流的反应型闭环供应链物流网络的优化问题。为了填补关于考虑工厂到顾客间直接配送的反应型闭环供应链物流网络设计问题的研究空白,在考虑网购商品退货特点及初始退货收集点退货收集规模经济性的基础上,建立了确定混合中心与初始退货收集点位置与数量的闭环供应链物流网络优化模型,并设计了混合遗传算法对其进行求解。通过算例验证了模型与算法的有效性,敏感度分析计算结果表明初始退货收集点库存持有周期为3天时可产生较大成本节约。     

刍议闭环供应链风险

供应链理论自产生以来，受到的重视都是与日俱增．对供应链的研究成果也颇多。而与之相比，随后产生的逆向物流供应链理论的研究成果比较少。论文分析了闭环供应链的特点．同时包含了正向物流和逆向物流，研究了逆向物流供应链不同于正向供应链的风险．并且提出了相关的防范和规避措施。     

基于人工神经网络的时间序列分析方法在物流需求预测中的应用

当在对物流需求进行预测遇到较大波动的时间序列数据时,传统的以统计学为基础的预测方法在进行预测分析时误差会很大,本文建立了基于人工BP神经网络的预测方法并证明了其有效性。     

逆向物流系统信息管理研究

近年来,越来越多的人开始关注逆向物流,逆向物流系统的构建和实施已成为闭环供应链建设的重要内容之一。信息技术将在逆向物流运作中起到重要作用,它将大大地提高逆向物流运作的水平和效率,缓解逆向物流的不确定性和复杂性。本文从逆向物流系统信息管理的意义谈起,阐述了逆向物流信息系统建设的内容,最后对逆向物流系统如何实现信息共享提出几点策略。     

电子商务环境下闭环供应链运行模式研究

本文研究了电子商务环境下闭环供应链有两种运行模式,分别建立模型从正向和逆向物流效率指标分析评价模型的绩效,得到制造商回收模式的逆向物流效率高,满足条件IM<Δ/8λmax时,制造商的正向物流效率也更高。     

基于BP神经网络的安徽省物流需求预测研究

利用BP神经网络构建安徽省物流需求预测模型,在初步确定了预测模型的输入指标和输出指标后,通过灰关联分析,验证了两者之间的强关联性。借助MATLAB7.0软件实现了神经网络预测模型的建立,该模型揭示了输入指标与物流需求量指标之间的非线性映射关系。对训练好的网络进行仿真预测,预测精度较高,说明基于BP神经网络的物流需求预测模型是有效的。     

农产品逆向物流的博弈分析

农产品逆向物流特有的动态复杂性、效益性及效益背反等特征,要求逆向物流构成的闭环供应链上众节点协同进行合理化管理.在寻求社会效益和企业自身效益的平衡中,政府和企业的博弈是关键,以政府和企业作为决策主体构建了农产品逆向物流博弈模型,并求出博弈的策略纳什均衡解,通过对所得结果的分析,指出政府及企业在农产品逆向物流体系建设中的相应策略.     

基于BP神经网络的安徽省物流需求预测研究

利用BP神经网络构建安徽省物流需求预测模型,在初步确定了预测模型的输入指标和输出指标后,通过灰关联分析,验证了两者之间的强关联性.借助MATLAB7.0软件实现了神经网络预测模型的建立,该模型揭示了输入指标与物流需求量指标之间的非线性映射关系.对训练好的网络进行仿真预测,预测精度较高,说明基于BP神经网络的物流需求预测模型是有效的.     

基于再制造的闭环供应链管理研究综述及展望

文中从闭环供应链的再制造、物流网络设计、定价决策、库存控制、不确定性分析以及协调管理等视角对近些年闭环供应链相关问题的有关研究文献进行系统分析和综述,并在此基础上进行研究展望,以推进基于再制造的闭环供应链理论与应用的发展。     

基于BP神经网络的北京物流需求预测及分析

从北京市的物流需求现状出发,通过分析其物流需求规模的衡量指标和影响因素,建立物流需求规模预测指标体系,并根据实际数据建立BP神经网络预测模型,预测结果显示北京市的物流需求呈增长之态,在一定程度上能够为北京市物流规划提供定量依据.     

供应链环路中逆向物流集成管理研究

首先通过对逆向物流的战略地位及其特殊性的分析，说明企业必须正视供应链环路中的逆向物流；进一步指出应采用供应链集成模式进行逆向物流管理，最后分析了逆向物流供应链集成管理实施的几个关键环节。     

逆向物流库存控制模型与逆向供应链管理库存理论综述

逆向物流库存方面的模型大部分是在传统的EOQ模型的基础上建立和发展起来的,在某种程度上可以说逆向物流库存模型的研究过程是对EOQ模型不断完善和发展的过程.本文把到目前为止逆向物流库存控制方面的模型,特别是与EOQ有关的模型做了一个比较详细的回顾,并对不同的模型进行了比较,总结出了它们的共同点和不同点.另外,本文对最近逆向供应链管理出现的一个新的理论--收集商管理库存做了比较详细的介绍.     

易逝品供应链中退货逆向物流产生的原因分析

退货是易逝品逆向物流的重要组成部分。本文通过对易逝品供应链中退货的类型和原因分析,指出了加强易逝品退货逆向物流管理的重要性,并对如何减少易逝品供应链中的退货逆向物流及对退货逆向物流进行有效管理进行了研究。