基于需求驱动的供应链优化管理研究

基于需求驱动的供应链优化管理研究

论文摘要

近二十多年来,由于科学技术的不断进步和经济的不断发展、全球化信息网络和全球化市场的形成及技术变革的加速,企业间的竞已经演变为供应链之间的竞争,同样供应链也是学术界研究的一个重点领域。经济模式由以往的生产推动式转向需求拉动式,使得顾客的需求已经成为供应链运作的驱动源。顾客的满意度直接影响着供应链的效益,因此研究需求驱动的供应链必须将满足顾客的需求放在首位,如何设计一个新的供应链系统,使之能有效的响应顾客的不确定需求,提高顾客的满意度,增强供应链的整体竞争优势,及如何分析和调整现有的供应链系统,使之能够提高经济效益和社会效益,是现代企业生存和发展的重要问题。因此,从提高顾客满意度的角度去研究基于需求驱动的供应链模型及优化具有理论意义和现实意义。本文在归纳和综述了大量的国内外相关文献的基础上,从需求理论着手结合供应链的运作原理及供应链的柔性分析,建立以顾客的不确定需求为驱动的供应链优化模型。在充分考虑了供应链总成本、顾客满意度及供应链柔性之间的相互关系的基础上,从供应链的整体效益出发,应用改进的粒子群算法并结合MATLAB编程工具对模型进行了优化求解。首先,从顾客的需求分析入手,分析了作为供应链驱动力的需求的特性,尤其是需求的不确定性产生因素及对供应链造成的影响;其次,从供应链系统响应顾客不确定性需求的角度来建立供应链优化模型,分析了供应链柔性系统在应对顾客的不确定需求时的作用,然而供应链柔性并不是越大越好,从柔性的特性可知供应链柔性的增大伴随着供应链成本的增加,如何确定仅能保证一定的顾客服务水平又能是供应链的总成本最小的供应链柔性值是本文研究的核心问题;最后,建立了供应链柔性系统评价指标体系,以实现及时了解供应链本身的柔性特性和运行状况,使得供应链能够根据需求的变化及时的调整供应计划,提高供应链供给与需求的匹配性,实现供应链的优化目标。对于需求驱动的供应链优化管理研究,本文在建模的过程中只假设了一个供应商、一个制造商、一个分销商和一个目标市场的供应链单链结构作为分析模型,且对于时间作为供应链运作的影响因素考虑的不多。因此,针对本文在研究内容中存在的不足,可以将对于多个供应商、多个制造商、多个分销商及多个目标市场构成供应链网及在时间和资源有约束下的供应链优化设计问题作为下一步的研究重点。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究的背景及意义
  • 1.2 国内外供应链的研究状况及评价
  • 1.2.1 国外的研究现状
  • 1.2.2 国内的研究现状
  • 1.2.3 国内外研究现状的评价
  • 1.3 研究的方法、内容
  • 1.3.1 研究的方法
  • 1.3.2 研究的内容
  • 1.3.3 论文结构框架图
  • 第二章 供应链管理基本理论
  • 2.1 供应链及供应链管理的概念与特点
  • 2.1.1 供应链概念与特点
  • 2.1.2 供应链管理的概念与特点
  • 2.2 供应链管理的基本思想和理论基础
  • 2.2.1 供应链管理的基本思想
  • 2.2.2 供应链管理的理论基础
  • 2.3 供应链柔性分析
  • 2.3.1 供应链柔性的概念
  • 2.3.2 供应链柔性的特性分析及分类
  • 2.4 供应链管理的目标与优化管理的目标
  • 第三章 供应链需求模式分析
  • 3.1 需求的一般性分析
  • 3.1.1 需求理论
  • 3.1.2 需求的分类
  • 3.1.3 需求驱动下的供应链分析
  • 3.2 供应链中的需求信息传递模式分析
  • 3.3 供应链中的需求的不确定性分析
  • 3.3.1 需求不确定性的阐释
  • 3.3.2 需求不确定性的产生因素
  • 3.3.3 不确定的需求对供应链的影响
  • 3.3.4 需求不确定性控制分析
  • 第四章 构建需求驱动的供应链优化模型
  • 4.1 供应链运作的成本分析
  • 4.2 需求驱动的供应链柔性模型分析
  • 4.3 需求不确定条件下的供应链优化模型的建立
  • 4.3.1 问题描述与模型假设
  • 4.3.2 供应链目标函数模型
  • 4.4 模型优化求解方法
  • 4.4.1 改进粒子群算法的主要思想
  • 4.4.2 仿真运算
  • 第五章 供应链系统柔性评价指标体系构建
  • 5.1 供应链系统柔性评价指标体系设计原则
  • 5.2 供应链系统柔性评价指标的作用
  • 5.3 供应链系统柔性评价指标体系
  • 5.3.1 供应链系统柔性评价指标体系组成
  • 5.3.2 供应链系统柔性评价指标体系分析
  • 第六章 总结与展望
  • 致谢
  • 注释
  • 参考文献
  • 研究成果
  • 相关论文文献

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