基于Arena的库存成本最小化仿真模拟

本文针对库存管理费用高的问题,分析了四种库存补货策略。由于(t,s,S)库存补货策略在物流配送中心的广泛应用,本文通过ARENA仿真软件中的Opt Quest模块,针对物流中心(t,s,S)补货策略进行优化分析,选取一个最优的策略值,从而降低库存的平均成本,并给出建模思路,为同类型企业提供参考。     

基于ARENA的4s汽车销售店库存仿真研究

本文通过对4s汽车销售店的库存采用基于离散事件的建模理论和(s,S)的库存系统管理模型,在介绍ARENA仿真软件的基础上,利用该软件对4s店的供应链和库存管理状况进行仿真模拟,对库存水平、缺货情况、库存成本等供应链绩效评价指标进行仿真结果分析,发现问题所在并提出优化方案。徐峰山东经济学院信息管理学院赵林济南大学机械学院     

基于遗传算法的多周期随机需求IRP问题研究

存贮路径问题针对当前供应链条件下库存控制与运输调度问题分别研究的现状,将二者整合系统加以分析;在分析现有问题求解方法的基础上,针对多周期随机需求IRP问题提出了基于遗传算法的求解思路,利用二进制编码处理零售商的库存策略。正交试验验证了算法的有效性,得到客户需求、运输车辆等相关因素不同程度的影响最优补货策略,从而有效求解多周期IRP问题。     

基于网格自适应直接搜索的随机库存决策模型

针对不确定市场需求和订货提前期不定条件下库存决策问题,构建了随机库存决策模型,并提出一种基于网格自适应直接搜索的求解方法。根据本文案例研究和仿真实验结果显示,该决策模型仿真求解结果具有稳健性且能够提高系统绩效,从而验证了模型有效性。     

第三方物流企业实施VMI研究

VMI(供应商管理库存)的模式可以帮助企业降低库存成本,提高服务质量,加快资金流动,因此被各大跨国企业广泛采用。但是对国内大多数企业而言,由于并不处于供应链的核心地位,完全依靠供应商管理库存有很大难度。对利用第三方物流服务供应商管理库存的相关问题进行了研究,提出了通过借助第三方物流企业所提供的专业化服务建立企业自己的VMI-Hub的形式实施VMI策略,从而达到降低企业库存管理成本、更好的发展企业核心竞争力的目的。     

基于通货膨胀的零售商决策模型

本文主要从零售商的角度出发,考虑在延期支付条件下的库存决策模型,同时考虑到通货膨胀对供应链系统的影响,分两种情况讨论了零售商的库存策略,并给出相应的证明过程,最后通过算例验证了结论.     

基于VMI的华西医院医用耗材库存管理

关于库存管理的研究主要有两大类,第一大类主要研究独立企业库存问题,分析一个企业在相应供应和需求状况下的库存优化策略。而第二类主要是从企业外部供应链角度研究企业与企业之间库存控制。从供应链角度出发,VMI(供应商)管理医用耗材不仅解决了华西医院信息系统不完善、成本黑洞问题,而且降低了成本、改善了服务质量。     

论存货与经济波动（下）：理论回顾与对中国情况的初步分析

(续上期)(S,s)策略也起源于对存货构成的分析。我们已经看到,制成品和中间产品(Finished-goods&Work-in-process)只占总值的不到一半。其余的都是批发、零售商手中的存货和制造部门持有的原料。这类存货涉及的生产活动主要是“转移”而非“制造”,边际成本上升的假定对此显然不起主要作用。相反,边际成本是不变甚至下降的。因此(S,s)模型假定无存货的成本是零。存货一旦发生,就会有一个不变的固定成本和不变的边际成本。在上述假定之下,厂商的存货行为被认为遵循如下策略:它实际上既不设定每一时刻的最优存货水平,也不是随时去调整,而只是…     

基于通货膨胀的零售商决策模型

本文主要从零售商的角度出发，考虑在延期支付条件下的库存决策模型，同时考虑到通货膨胀对供应链系统的影响，分两种情况讨论了零售商的库存策略，并给出相应的证明过程，最后通过算例验证了结论。     

季节波动供应链中的采购与库存控制决策模型

季节波动供应链中,物料需求的季节性波动增加了企业物资采购和库存控制的难度。传统的决策模型没有考虑季节波动对安全库存和订货批量的影响。这里研究了季节波动条件下库存控制和订货管理的决策模型,用动态订货点法和季节系数调整的经济订货批量控制库存和采购。     

现代企业采购成本与库存管理探讨

现代企业面临的市场竞争环境越来越复杂,如何强化采购成本与库存管理受到了学者们的广泛关注。采购成本的控制是现代企业提升经营效率、增加经营效益的关键环节,如何通过有效的采购成本控制措施,实现现代企业在日益竞争激烈的市场环境下的进一步成长是一项重要课题。同时,现代企业的库存管理对日常经营活动的顺利进行以及降低企业运营成本等具有重要意义。但由于现代企业在采购成本与库存管理的经营理念较为落后,管理效率较低,现代企业的运营成本增加,阻碍了内部经营效率的提升。对采购成本控制策略以及库存管理完善措施的进一步分析,对于现代企业提升经营效益、获取竞争优势具有重要意义。文章分析了现代企业完整采购成本与库存管理的意义,针对现代企业普遍存在的问题提出改进策略,以期为现代企业有效控制采购成本、发挥库存管理效益提供参考。     

农产品价格上涨时的企业原材料订购策略研究

在农产品价格普遍上涨的情况下,对重庆市某火锅食品公司主要原材料(辣椒)2006年的采购现状进行调查分析,发现辣椒采购价呈指数时变递增规律,运用基本经济订购批量模型对企业的订购策略进行研究,结果表明改进后的订购策略能大幅度降低库存成本,初始采购价和价格影响因子对最优订购次数、最优订购批量以及库存系统各项成本有较大程度的影响。在实际工作中,必须根据这些因素来制定原材料订购策略。     

随机型逆向物流的库存模型研究

在现代企业的物流管理中库存控制环节举足轻重,从专业从事物流运输的第一、二、三方物流企业到生产制造企业如何控制库存成本以求最高的利润也受到了越来越多的管理者的重视。本文针对新产品再生数量不确定和市场需求不确定的情况对这种具有不确定性的库存控制研究,通过建立随机型逆向物流中的单周期逆向物流的库存控制模型,为企业提供最优订货量的策略。     

基于ABC分类的卷烟库存研究

结合已有库存控制理论基础,以Y市为例,使用ABC分类法对卷烟进行分类,并对库存控制起关键作用的A类卷烟使用(Q,R)策略进行控制,选取A类中的黄果树(长征)为例,使用SPSS软件对需求及前置期数据进行分析,使用作业成本法计算卷烟的订货成本和储存成本,计算这一规格卷烟的再订货点、安全库存量及经济订货批量。     

如何提高供应链竞争力？

一种新的供应链管理策略——供应商管理库存(Vender Managed Inventory，简称VMI)已经应运而生。这是一种以供应链各环节的企业都能获取最低成本为目的，在一个共同的协议下由供应商管理库存，并不断监督协议执行情况和修正协议内容，使库存管理得到持续改进的合作性策略。     

电子商务物流的库存采购最优化模型

库存管理对于现代的电子商务企业,尤其是采用自营物流服务的电子商务的企业尤其重要,而不同的电子商务企业对于商品的库存有不同的要求,进而要求不同的库存采购策略,以使企业的库存总成本最少。企业既不想因缺货而失去销售机会,也不想因滞销而积压资金,增加企业的运营成本。而现实中需求和订货时间都是随机的。本文研究如何通过这些随机量来确定库存量、订货时间点、及订货量既可使总成本最小即收益最大化,又可以增加企业对顾客的信用。     

速度取胜——DELL直销模式探讨供应链零库存目标

库存系统是指用来控制库存水平、决定补充时间以及订购量大小的整套制度和控制手段。通过库存管理，企业决定订购的时间和数量。要想在国际竞争中取胜，必须建立高效的供应链管理体系，从而在“TQCSF”上有最佳的表现(T指时间；Q指质量；c指成本；S指服务；F为柔性)。其中，供应链管理环境下的库存控制问题是供应链管理的重要内容。从辩证的角度来看，企业保有一定的库存，可以降低成本，即降低订购成本、短缺成本等；但是它也会相应的增加另一部分成本，包括存储成本带来的资金积压，存货占用仓库带来的管理费用，而且随着科学技术呈几何级数速度的增长，许多高科技企业的原材料、在产品和产成品的贬值速度加快，保有库存会带来很大程度的损失。而且，这种增加成本的弊端日益显著，所以我们必须建立有效的库存管理体系，使企业生产及时反映市场的需求，逐渐向零库存的目标迈进。     

基于物联网技术的库存控制研究

传统的库存管理根据生产进度、产品销售等进行库存协调,由于相关信息以人工录入为主,通常难以实现信息的同步更新,且错误率较高,影响了库存管理的效率.本文利用物联网(The Internet of things)技术,结合常用的物料需求计划(MRP)、最优生产技术(OPT)、准时化生产(JIT)生产控制方法,构建了一个基于物联网技术的综合库存控制模型,从而在提高客户服务水平的同时,进一步降低了库存成本,提高了库存管理效率.     

基于库存成本的供应链需求信息共享价值研究

本文主要从库存优化角度研究供应链信息共享价值,首先引入AR(1)模型进行随机需求预测,确定一个周期的随机库存,进而建立信息共享模型分析信息共享价值,同时对引入安全库存的随机库存进行同样的分析,确定信息共享能否给考虑安全库存的供应链带来利益。     

ATO系统库存决策模型研究

如今ATO成为越来越重要的生产方式,但如何协调降低库存成本和快速响应客户需求之间的矛盾是ATO系统亟需解决的问题。文章针对以上矛盾研究了多供应商对单装配商ATO系统中的库存策略问题;运用建模的方法分析了装配商和供应商如何根据自身利益最大化原则决定并调整库存,并讨论了订货提前期较长使得需求不确定性较大时的库存策略。