VMI模式下IPID优化方法研究

VMI模式下IPID优化方法研究

论文摘要

在如今激烈的市场竞争中,如何有效地进行运营管理是企业面临的主要挑战之一。面对企业运营过程中来自各方面的诸多冲突,传统的管理方式在生产、库存、配送的整体优化能力相对较弱。但是,在目前激烈竞争的环境下,为了提升竞争力,企业需要的是整体优化,而不是局部优化。正因为如此,使得企业在运营当中不断寻求对整个供应链以及自身资源进行整合。在这种大环境下,学术界提出了多种优化模型、算法、决策支持系统以及计算机化的分析工具,为企业保持竞争力起了重要的作用。本文主要研究离散型制造业的生产、库存、配送一体化问题(Integrated Production Inventory Distribution, IPID)。在该问题中,上游供应商采用供应商控制库存(Vendor-Managed Inventory,VMI)模式对下游厂商的库存实施控制,并通过第三方物流对下游厂商进行配送。该问题包含一个供应商和多个下游厂商,供应商生产若干种不同类型的产品,不同类型的产品之间的生产存在生产转换费用和生产转换时间。在供应商控制库存模式下,供应商了解客户的当前库存水平以及物料需求计划,使得供应链上下游之间的信息曲解得到降低,并且也提供了本文所研究的生产、库存、配送一体化问题的基本框架。本文研究的目的在于优化供应商的生产计划以及配送计划,从而使得系统总费用得到进一步的降低。从问题的整体角度来看,IPID模型整合了生产、库存以及配送模型,通过供应商库存的同步来实现生产和配送的整合。从整个决策的角度来看,整个决策过程分为两个阶段——生产决策和配送决策,这两者之间的交互和同步是通过对整个系统内部的库存的有效控制得以实现。生产计划关注的是在生产能力有限的条件下如何决定批量生产种类、大小以及生产的时间,使得供应商的生产和库存费用最低。配送计划关注的是在与生产决策同步和下游客户不能缺货的前提下,如何根据第三方物流所提供服务的相关费用来确定配送产品的种类、大小以及配送的时间。因此,同步目的在于对生产决策和配送决策之间进行有效的整合,这也正是解决生产、库存、配送一体化问题的关键之所在。本文继承了前辈们对生产、库存、配送一体化问题的研究方法,该方法主要基于对生产计划、库存控制、配送计划的整合,将生产、库存、配送整合为单一的优化模型,其基本思想是将该问题的所有决策变量同时进行优化。本文针对过去研究成果的不足之处,对建模方式、求解方法提出了进一步的改进,使用禁忌搜索法对生产、库存、配送一体化问题进行求解,并给出了VMI模式下IPID与按照订单生产模式的仿真结果的对比,从结果可以看出VMI模式下生产、库存、配送一体化相对于按照订单生产模式下的收益情况。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 引言
  • 1.1.1 研究背景
  • 1.1.2 供应商控制库存
  • 1.1.3 第三方物流服务
  • 1.2 IPID问题研究现状
  • 1.3 本文的主要工作
  • 第二章 IPID问题分析与建模
  • 2.1 过程及费用分析
  • 2.2 生产计划模型选择
  • 2.3 IPID问题数学模型
  • 第三章IPID问题算法求解过程
  • 3.1 SWARM环境下MTO 模式仿真
  • 3.1.1 Swarm 的背景
  • 3.1.2 仿真模型
  • 3.1.3 仿真结果
  • 3.2 VMI 模式下IPID问题仿真
  • 3.2.1 仿真模型
  • 3.3 基于禁忌搜索法的生产及配送排程算法
  • 3.3.1 禁忌搜索法简介
  • 3.3.2 算法求解主要步骤
  • 3.3.3 构建初始解
  • 3.3.4 产生待评估操作
  • 3.3.5 评估操作
  • 3.3.6 获取最佳操作
  • 3.3.7 执行最佳操作
  • 3.4 生产及配送排程算法实验过程分析
  • 第四章 实验结果分析
  • 4.1 设置初始化参数
  • 4.2 高库存费用,低生产准备费用
  • 4.3 低库存费用,高生产准备费用
  • 4.4 库存费用和生产准备费用相当
  • 4.5 零担和整车运输的选择
  • 第五章 结论
  • 5.1 总结
  • 5.1.1 本文的研究成果及创新点
  • 5.1.2 本文的不足之处
  • 5.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 在学期间的研究成果及发表的学术论文
  • 相关论文文献

    标签:;  ;  ;  ;  ;  

    VMI模式下IPID优化方法研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢