非对称信息条件下制造商最优生产能力构建方法研究

论文摘要

生产能力对于所有企业来讲都是一个非常重要的问题,它对企业的发展起着至关重要的作用。在这个竞争日益激烈的市场中,新产品的生命周期越来越短,这必将导致企业以不同的批量和不同的生产工艺同时生产几代产品。因此,生产能力的构建是企业管理的一项重要工作。通常情况下,供应链中的制造商在接收订单前,需要从零售商那里获取必要的需求预测信息,从而确定自身的生产能力。然而由于供应链及其成员的信息处于不断地更新之中,以及出于自身利益最大化的考虑,供应链成员往往会向对方隐瞒或者扭曲其私有信息以牟取利益,这样无疑会削弱供应链的协作效率,甚至导致供应链协作的失败。本文在总结既存研究成果的基础上,创新性的以制造商的角度分析在非对称信息条件下采取批发价格契约和回购契约的组合实现整条供应链的协调。具体研究内容如下：(1)本文在对生产能力、供应链契约、供应链协调相关理论及文献进行综述的基础上,着重介绍了以往学者如何以零售商的角度研究制订供应链契约模型,调整参数实现供应链协调,并列举了供应链契约中的批发价格契约、回购契约、收益共享契约和数量弹性契约的基本模型。(2)在采取批发价格契约的情况下,分别建立了集中决策条件下和分散决策条件下的供应链协调模型,比较分析了集中决策和对称信息条件下、集中决策和非对称信息条件下制造商的最优生产能力、供应链系统的整体利润。经模型推导和数值模拟仿真分析得出：无论是在对称信息条件下还是非对称信息条件下,批发价格契约参数的调整都不能实现供应链的全局协调。(3)将回购契约引入到对称信息和非对称信息两种不同信息结构特征的供应链协作过程中,对供应链系统及其成员的决策行为进行建模分析,并设计相应的契约参数,激励供应链成员参与协作。算例分析和放大系数α的灵敏度分析表明：在对称信息条件下,通过设置合理的契约参数可以实现供应链的协调,达到帕累托最优。在非对称信息条件下,无论零售商如何扭曲需求预测信息,制造商总可以根据预先设计的契约模型,通过制订相应的契约参数实现供应链的协调。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景和研究意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 国内外文献研究现状
• 1.2.1 国外文献研究现状
• 1.2.2 国内文献研究现状
• 1.3 本文研究的对象和方法
• 1.3.1 研究对象
• 1.3.2 研究方法
• 1.4 本文的结构与内容
• 1.5 本章小结
• 第2章 相关基础理论综述
• 2.1 生产能力构建
• 2.1.1 生产能力构建的含义
• 2.1.2 生产能力构建的基本问题
• 2.1.3 生产能力构建的步骤
• 2.2 供应链管理
• 2.2.1 供应链管理基本概念
• 2.2.2 供应链管理基本模式
• 2.3 供应链契约
• 2.3.1 供应链契约的研究起源
• 2.3.2 供应链契约的概念
• 2.4 供应链契约的基本模型
• 2.4.1 集中决策下的基本模型
• 2.4.2 批发价格契约下的基本模型
• 2.4.3 回购契约下的基本模型
• 2.4.4 收益共享契约下的基本模型
• 2.4.5 数量弹性契约下的基本模型
• 2.4.6 其它契约模型
• 2.5 供应链契约协调
• 2.5.1 供应链契约协调的必要性
• 2.5.2 供应链契约的作用
• 2.5.3 有效的协调机制
• 2.5.4 供应链契约协调的本质
• 2.6 本章小结
• 第3章 基于批发价格契约的制造商最优生产能力构建方法研究
• 3.1 批发价格契约概述
• 3.2 问题描述与符号说明
• 3.3 集中决策下制造商生产能力构建策略模型
• 3.4 分散决策下制造商生产能力构建策略模型
• 3.4.1 对称信息条件下的批发价格契约模型
• 3.4.2 对称信息条件下的供应链协调
• 3.4.3 非对称信息条件下的批发价格契约模型
• 3.4.4 非对称信息条件下的供应链协调
• 3.5 算例分析
• 3.6 本章小结
• 第4章 基于回购契约的制造商最优生产能力构建方法研究
• 4.1 回购契约概述
• 4.1.1 回购契约的概念
• 4.1.2 回购契约的作用
• 4.1.3 回购契约与退货政策的区别
• 4.2 符号说明
• 4.3 集中决策下制造商生产能力构建策略模型
• 4.4 分散决策下制造商生产能力构建策略模型
• 4.4.1 对称信息条件下的回购契约模型
• 4.4.2 对称信息条件下的供应链协调
• 4.4.3 非对称信息条件下的回购契约模型
• 4.4.4 非对称信息条件下的供应链协调
• 4.5 算例分析
• 4.5.1 对称信息条件下算例计算与仿真
• 4.5.2 非对称信息条件下放大系数α的灵敏度分析
• 4.5.3 非对称信息条件下算例计算与仿真
• 4.6 本章小结
• 第5章 结束语
• 5.1 本文结论
• 5.2 本文主要贡献
• 5.3 未来研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表论文、科研及获奖情况
• 附录