考虑缺陷产品再加工的寄售库存模型分析

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时间:2019-02-01

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1、第一章绪论3会相应的增加整个系统的成本。但是,由于大部分活动基本上都是由供应商完成的,所以,供应商所要承担的成本也应该就会更大,而买方所获得的好处可能也会更大。因此,买卖双方如果想要维持一个长期合作关系,就应该实现互利共赢和收益共享。通过仿真实验本文将对改进模型做比较分析,并将详细研究系统总成本、供应商成本和买方成本的变化情况。②现实意义在供应链管理中,要想提高服务水平、缩短反应时间,并且最终能够提高市场占有率,降低整个供应链的成本,各企业之间良好的相互合作是不可或缺的,而其中非常重要的是企业之间的信息共享。在生产过程中缺陷品的产生是不可避免的,而这

2、也是各企业必须高度重视的一个问题,;因为缺陷品的产生意味着成本的增加。针对不同类型的产品和企业,本文为其找到了最优的库存策略。同时,为了能够最大限度的降低缺陷品所带来的影响,供应链上的各企业必须通力合作,并且要对相关企业提供技术和资金支持,只有如此,整个供应链才能够更好的运转。1.2研究内容首先,本文分别对关于联合生产库存、寄售库存和缺陷品的相关的文献做了综述研究,了解到了到目前为止这三个方面的国内外研究现状。本文发现在有关寄售库存的文献中基本上都没有考虑缺陷率这一因素,而缺陷品的产生在实际的生产中是非常常见的现象。因此,在考虑有缺陷品产生的情况下,

3、本文对传统的寄售库存模型做了改进。然后,本文对寄售库存做了简要的介绍。在综合了前人的研究工作的基础上,本文对寄售库存的特点和寄售库存的优势做了简要的介绍。然后,简要的介绍了实施寄售库存策略的步骤。另外,本文还简要列举了在四种不同情况下的联合生产库存模型。最后,在基本模型的基础上,逐步对其进行了改进,分别得到了四个不同的改进模型。在仿真实验中对各改进模型进行了研究,分析了缺陷参数对各方最小成本的影响和不同缺陷参数下的最优库存策略。4第一章绪论1-3研究方法在本文的研究中,主要应用了如下几种方法:第一,描述法。对本文的写作背景做了简要的介绍,说明了本文的

4、研究核心是基于什么问题而提出来的,同时还对寄售库存的相关内容做了简要的介绍和描述。第二,模型研究。本文对原有的寄售库存模型做了改进,基于实际的生产情况,考虑了缺陷品对模型的影响。被检测出的缺陷品将会被再加工而变为合格品。第三,对比分析。本文将改进的寄售库存模型做了比较分析,研究了缺陷参数对买卖双方和系统成本的影响,同时还研究了微调和再加工能否有效的抑制质量因素对成本的影响。1.4论文的结构框架,第一章绪论。论述了本文的研究背景和研究意义,然后确立了本文的研究内容、研究方法和创新之处,并且给出了本文的结构框架。第二章相关问题国内外研究综述。分别对有关联

5、合生产库存、寄售库存和缺陷品的相关文献做了综述研究。第三章寄售库存研究方法论。对有关寄售库存的一些内容做了一定的总结归纳和简要的介绍,希望人们能够对寄售库存有一个初步而全面的了解。同时,还列举了四个联合生产库存的模型。第四章考虑缺陷品的寄售库存模型。在原有的寄售库存模型的基础上,增加考虑了缺陷品对模型的影响,分别构建了四个寄售库存模型。第五章寄售库存模型仿真实验。将各改进模型做了比较分析,研究了缺陷参数对系统中各最小成本的影响,分析了价格折扣、再加工和微调分别对于缺陷参数和最小成本的影响,并且得到了不同缺陷参数下的最优库存策略。第六章结论与展望。总结

6、了本文的研究工作,得到了一些相应的结论,同时指出了本文所讨论的这一问题的局限性,并且还展望了其在今后的一个研究方向。1-S创新点第一,分别构建了四个考虑缺陷品的寄售库存模型。将质量问题引入到了寄第一章绪论5售库存问题中,同时还考虑了缺陷品的再加工问题。讨论了缺陷品再加工对原有模型的影响,由改进模型所得到的最优生产策略和最优运输策略可能也会发生一定的变化。由此带来的成本增加买卖双方也需要重新达成一个利润分享的方案。第二,对构建的四个模型做了仿真实验。分别对已构建的四个模型做了对比分析,比较得出了四种策略在不同缺陷参数下的优劣,找到了在不同缺陷参数范围下

7、的最优寄售库存策略。6第二章相关问题国内外研究综述2.1联合生产库存国内外研究现状最早对买卖双方相互合作的集成生产库存进行研究的是Goyal【11,他提出了联合经济批量模型,其目标是使得买卖双方的总成本最小。之后,BaI】eljeel21,Goyall3l和Goyal和G叩ta【4l等学者又对该模型做了进一步的研究。在这些文献中都有一个基本的假设,即买卖双方之间的实力因为合同的签订而完美的均衡。Hilll5J提出了一个使得买卖双方单位时间总成本最小化的模型,并且给出了一个在更一般的运输策略下求解最小成本的解法。该模型假设卖方仅知道买方的部份信息,例如

8、,需求情况和订购频率等。所以,在买卖双方非合作的状态下,这一模型也依然适用。Hm的这一模型在后面的文章中经常

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