摩配企业库存管理优化模型研究与实现

论文摘要

我国是世界摩托车生产第一大国,产业链上聚集了众多为整车制造企业提供配件的企业群体,即摩配企业。由于缺乏科学的理论指导,管理者只能依靠经验或个人喜好进行决策,导致了生产的盲目性和随意性,最终使得库存水平长期处于较高水平,然而长期的高库存会导致企业慢性死亡。目前库存方面的研究主要分为供应链的库存控制理论和传统的库存控制理论。前者站在供应链核心企业即整车厂的角度,后者没有考虑供应链的协作关系,因此都不适合摩配企业的情况。本文打破了现有库存理论体系的框架,以全新的角度,针对摩配企业的库存问题和库存特点,提出了摩配企业库存管理解决方案。该解决方案主要包括以下几个方面:①提出了需求预测算法。该部分详细介绍了需求预测的各种方法,如神经网络预测法和统计学预测法。然后根据摩配企业实际情况,提出了基于指数平滑法的短期趋势需求预测算法。仿真结果显示该算法简单实用,灵敏度高,能迅速追踪最新需求变化,取得较好的效果。②提出了成品和半成品库存量分配模型。该部分首先介绍了线性规划的理论,提出了成品和半成品库存量分配的线性规划模型。仿真实例表明该模型能降低成品库存,从而进一步降低库存成本。③提出了已知约束下限的线性求解算法,并证明了其正确性。在求解库存量分配模型的过程中发现了单纯形法的不足之处,针对该模型的特点提出了性能更优的求解算法,并对该算法的正确性进行证明,最后对算法性能进行了评估。④提出了最佳交货期算法。该部分首先介绍了国内外交货期研究现状,然后提出了时间优先的最佳交货期算法。该算法不仅为摩配企业签订合同时提供参考,也为摩托车行业链配套作业规划提供参考。⑤开发了摩配企业库存辅助决策仿真系统。该部分研究了上述数学模型和算法的具体实现,使得该方案不仅具有理论意义,而且具有很好的现实可行性。最后,对主要研究成果进行了总结,并对应用和研究前景进行了简要的探讨。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 1 引言
• 1.1 研究背景
• 1.2 问题的提出
• 1.3 库存控制理论研究综述
• 1.3.1 库存控制理论的发展历史
• 1.3.2 库存模型分类
• 1.3.3 库存模型的发展现状
• 1.4 研究难点和技术路线
• 1.5 论文的创新点
• 2 摩配企业需求预测算法
• 2.1 神经网络库存预测法
• 2.1.1 神经网络简介
• 2.1.2 神经网络在需求预测中的应用
• 2.2 统计学预测法
• 2.2.1 回归分析法
• 2.2.2 移动平均法
• 2.2.3 指数平滑法
• 2.3 摩配企业问题分析与预测方法选择
• 2.4 基于指数平滑法的短期趋势需求预测算法
• 2.4.1 算法思想
• 2.4.2 算法描述
• 2.4.3 平滑系数的确定
• 2.5 仿真实例和算法评估
• 2.6 本章小结
• 3 摩配企业成品和半成品库存量分配模型
• 3.1 线性规划
• 3.1.1 线性规划简介
• 3.1.2 线性规划标准形及其解定义
• 3.1.3 线性规划基本定理
• 3.1.4 单纯形法理论基础
• 3.1.5 单纯形算法
• 3.2 成品和半成品库存量分配模型
• 3.2.1 问题提出
• 3.2.2 模型思想
• 3.2.3 基于单个小类的单订单库存量分配
• 3.2.4 基于大类的单订单库存量分配
• 3.2.5 基于大类的多订单库存量分配
• 3.3 仿真实例
• 3.4 线性规划的求解算法
• 3.4.1 单纯形法分析
• 3.4.2 已知约束下限的线性求解算法
• 3.4.3 算法正确性证明
• 3.4.4 实现代码及算法评估
• 3.5 本章小结
• 4 摩配企业最佳交货期算法
• 4.1 引言
• 4.2 国内外研究现状
• 4.3 摩配企业最佳交货期算法
• 4.4 仿真实例
• 4.5 本章小结
• 5 摩配企业库存辅助决策仿真系统
• 5.1 系统简介
• 5.2 需求预测模块
• 5.3 库存量分配模块
• 5.4 最佳交货期模块
• 5.5 本章小结
• 6 结论与展望
• 6.1 主要研究成果
• 6.2 应用和研究前景
• 6.3 成果在实际应用时应考虑的因素
• 6.4 有待进一步研究的问题
• 致谢
• 参考文献
• 附录