基于纺织企业供应链管理环境下的库存控制的研究

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1、摘要摘要论文题目：基于纺织企业供应链管理环境下的库存控制的研究在国际竞争的新形势卜．，纺织氽业急需提高市场适应能力和应变能力。同时，纺织行业时尚流行的周期变得越来越短，市场不确定性增加，个性化、短周期、小批量、高频率、快速交货和追求零库存成了现代纺织制造业的显著趋势。这一切都要求纺织企业改变传统的管理模式，采取先进的库存管理模式和库存控制模型，对企业库存进行优化和控制，既可以保持高的服务水平，又不会造成库存积压，从而降低了库存成本。本论文的研究内容是管理科学、信息技术在纺织企业中的具体应用，是典型的综合性交叉学科研究实例之一。本论文的研究是从纺织食

2、业实际业务运作模式出发，研究了纺织企业的库存管理模式，并丌发了1套适合纺织企业的基于Web的库存管理信息系统。本论文的主要内容包括以下几个方面：1)分析了供应链环境下纺织企业库存的若干问题。首先分析了供应链上不确定性因素与库存的问题，详细分析了产生“牛鞭效应”的原因，并找出了解决的方法；其次分析了生产管理、采购策略对库存的影响问题；最后分析了不确定因素对库存风险的影响，并用实例分析了降低库存风险的控制方法。2)纺织企业库存模型的分析及优化。首先用实例来分析了各种订货决策模型并挑选出最优方案；紧接着，以织厂为原型，分析并优化了纺织企业原料和成品库存管

3、理模型；最后分析了多个仓库如何进行最优控制。3)系统构建。库存管理信息系统的各个模块的建模，系统分析及构建。其中，本论文的创新点在于：1)利用了面向对象的设计方法，采用基于Web技术的三层B／s体系结构思想，在先进的．NET开发平台中实现了整个系统的开发。相比Il摹于纺织企蛆供晚链管理孙境}的痒存挫翩的研究于二其它同类的企业信息管理软件，本论文采用的技术是相当先进的，其应用必将使企业的信息化建设提高到个新的水平。2)本论文将多个仓库纳入一个整体进行集中控制，从库存风险、库存管理费用和用户满足率来说，町以说是符合企业的整体利益。利用遗传算法的自适应与

4、学习性能，可以求得比较满意的结果。由于遗传算法的并行性，可以获得多个满意解，因而可以根据实际情况，比较选择．具有较好的可替代性，有一定的经济实用价值。关键词：库存管理，供应链，库存模型，系统构建，WebResearehofInventoryC0ntrolBased0nSuPplyChainManagementforTextileEnterpriseAbStractFacingthenewinternationalcompetition，textileenterprisesneedtoraisemarketadaptivecapacityaswell

5、astheabilitytomeetanemergency．SimultaneOUSly，alongwithmarketacutecompetitiOn，thefashionperiodoftextileindustryiSgettingshorterandshorter．itiSaremarkabletrendformoderntextilemanufacturestopursuezerostock，shortperiod，smallbatch，highfrequencyandquicklYdelivering．A11thesereqUirean

6、advancedinyentorycontrolmodelandinventorymanagementmodelforthetextileenterpriSe，withthemtooptimizeandcontro{theenterprisestock，thuscankeepahighserviCe1evel，reduCethestockc0stwithout0verstoCk．ThecontextofthiSdissertationiSaconcreteapplicationfortextileenterpriseonmanagementandi

7、nformationtechn0109YanditiSoneoftypica[instanceS0fcomprehensivecroSsingdiSCipline．ThisdiSsertationhasstudiedthestockmanagementmode0fthetextileenterpriSeaccordingtOthepracticalbusineSoperationnlodeanddevelopedaset0fmanagementsystembasedonWeb，whichsuitstothetextileenterprise．Thi

8、sthesiSmainlyfocusonthefollowingaspects：1．Haveanalyzedthestoc