A公司基于CPFR的补货策略优化研究

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时间:2019-05-10

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1、厦门大学学位论文原创性声明本人呈交的学位论文是本人在导师指导下,独立完成的研究成果。本人在论文写作中参考其他个人或集体己经发表的研究成果,均在文中以适当方式明确标明,并符合法律规范和《厦门大学研究生学术活动规范(试行)》。另外,该学位论文为()课题(组)的研究成果,获得()课题(组)经费或实验室的资助,在()实验室完成。(请在以上括号内填写课题或课题组负责人或实验室名称,未有此项声明内容的,可以不作特别声明。)声明人(签名):魏≥龙矽/争年f月刁日厦门大学学位论文著作权使用声明删本人同意厦门大学根据《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》等规定保留和使用此学

2、位论文,并向主管部门或其指定机构送交学位论文(包括纸质版和电子版),允许学位论文进入厦门大学图书馆及其数据库被查阅、借阅。本人同意厦门大学将学位论文加入全国博士、硕士学位论文共建单位数据库进行检索,将学位论文的标题和摘要汇编出版,采用影印、缩印或者其它方式合理复制学位论文。本学位论文属于:()1.经厦门大学保密委员会审查核定的保密学位论文,于年月日解密,解密后适用上述授权。()2.不保密,适用上述授权。(-iff在以上相应括号内打“√”或填上相应内容。保密学位论文应是已经厦门大学保密委员会审定过的学位论文,未经厦门大学保密委员会审定的学位论文均为公开学位论

3、文。此声明栏不填写的,默认为公开学位论文,均适用上述授权。)声明人(签名):猫≥砖矽/忤岁月矽日摘要市场需求的不确定性以及零售商和供应商之间肤浅的合作关系,导致零售企业出现了高库存和缺货情况并存的问题。单靠零售企业的能力,难以解决涉及整条供应链的库存难题。于是,随着供应链协同理论的发展,CPFR逐渐兴起。与传统的库存管理相比,CPFR更加注重供应链节点企业间的协同运作。随着竞争的加剧,加上可口可乐、宝洁等大型供应商的要求,国内零售企业实施CPFR是必然趋势。本文以此为背景,在综述相关理论的基础上,将国内一家大型连锁超市作为研究对象,对企业实施CPFR过程中

4、的补货策略进行研究。首先,从补货商品情况、补货系统、补货流程等方面分析了A公司补货管理现状,研究其中存在的问题和原因。然后,立足于时间序列分析法和多元回归分析法进行需求预测,通过对比多种方法的预测结果,确定将时间序列和因果关系相结合,作为A公司的协同预测方法。在此基础上,借助线性规划方法,构建了A公司基于CPFR的补货模型,并引入实例,分析补货策略的确定,对模型进行了检验。之后,又通过对相关参数的灵敏度分析,研究了需求量与产品满足率对协同补货模式下供应链库存成本与订货量的影响。最后,根据CPFR的实施流程,以及A公司库存管理存在的具体问题,给出A公司实施协

5、同补货的建议。研究结果表明,协同预测能够提高需求预测精度,协同补货模式能够节省供应链的库存管理成本,加强整个供应链的竞争力和协调性,提高客户的满意度。本文的研究成果在一定程度上能够为零售企业实施CPFR协同补货以及解决相关的库存管理问题提供参考价值和实用意义。关键词:零售业库存;协同补货;补货策略AbstractBecauseoftheuncertaintyofthedemandandthesuperficialcooperationbetweenretailersandsuppliers,highinventoryandgoodsshortageoccu

6、ratthesanletime.RetailersCan’tsolvetheinventoryprobleminvolvingthewholesupplychainbythemselves.Therefore,withthedevelopmentofthesupplychaincollaborationtheory,CollaborativePlanningForecastingandReplenishment(CPFR)springsupgradually.Basedonthebackgroundandthereviewofcorrelativetheo

7、ries,thispaperattemptstostudythereplenishmentstrategyintheprocessofimplementingCPFR.Firstly,thispaperanalyzesthecurrentsituationofreplenishmentmanagementofCompanyAthenfindstheproblemsandreasons.Andthen,wedothedemandforecasting、析mtimeseriesanalysismethodandmultipleregressionanalysi

8、smethod.Bycomparingtheforecasting

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