模糊需求可控提前期库存策略

《模糊需求可控提前期库存策略》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、摘要从20世纪90年代开始，在越来越多的行业中，时问成为竞争的关键因素。在库存管理中，对提前期加以控制是企业获得基于时间的竞争优势的主要手段，提前期的合理压缩将会给企业带来巨大的收益。更多的企业意识到，采购过程中不仅应重视与数量相关的订货批量决策，也应重视与时fbJ相关的订货提前期决策。同时，由于市场全球化的高度发展，产品更新换代速度加快，影响企业运营的不确定性因素越来越多，模糊环境为研究库存管理中的不确定因素提供了一个新的思路。研究模糊环境下的可控提前期库存策略具有重要的理论和现实意义。本文以模糊需求的可控提前期问题为研究对象，以实现企业运营成本最小化或利润最大化为目的，主要包括以下内

2、容：1、在采用连续盘点和周期盘点的可控提前期库存模型中，本文考虑提前期内的需求为模糊变量的情形，分别建立了含模糊需求的连续盘点和周期盘点可控提前期库存模型；2、在模型的求解方法上，采用基于可信性测度与符号距离方法对模型进行反模糊化求解。给出了求解含模糊需求的可控提前期模型最优策略的算法，并通过算例对算法进行了验证以及分析了部分参数变化对成本的影响；3、对比随机环境中的库存安全因子，引入了模糊环境中基于可信性测度的服务水平约束到模型中，探讨了模型在服务水平约束下的最优策略，并分析了服务水平对总成本的影响；4、在含模糊需求的可控提前期二级供应链模型中，本文分别探讨了供应链节点企业分散决策、集

3、中决策以及供应链协调的最优策略，提出了一种实现供应链双赢的价格折扣机制，并给出了折扣的取值范围。最后通过算例对部分参数进行了灵敏度分析；关键词：可控提前期；模糊需求；供应链；可信性理论；符号距离AbstraetStartedfromthe90’S20thcentury,inagrowingnumberofindustries，timehasbecomekeyfactorofcompetition．Inthemanagementofinventory,itistheprimarytechnicforallenterprisetoobtaintime-basedcompetitiveadva

4、ntagebycontrollingleadtime．Areasonablecompressionofleadtimewillmaketheenterpriseseamenormousbenefits．Moreandmoreenterprisesrealizedthatintheprocessofprocurement，notonlythequantity-relatedorderquantitydecision，butalsothetime-relatedleadtimeshouldbepaidmoreattention．Meanwhile，therepaiddevelopmentof

5、marketglobalizationandproductupgradingbroughtmoreandmoreuncertainfactorswhichaffectedthebusinessoperation．Fuzzyenvironmentprovidesanewwayofthinkingforstudyingtheuncertainfactorofinventorymanagement．Therearegreattheoreticalandpracticalsignificancetostudyinventorypolicywithcontrollableleadtimeunder

6、fuzzyenvironment．Inthispaper,thecontrollableleadtimewithfuzzydemandissuesistheresearchobject，topursueminimumcostormaximumprofitisourtarget，themaincontentofthispaperalesummarized笛follows：1．Inthecontinuousreviewandperiodicreviewcontrollableinventorymodel，weconsiderthedemandduringleadtimeasthefuzzyv

7、ariables．ThecontrollableinventorymodelofcontinuousreviewandperiodicreviewmodelwhichincludefuzzydemandWereestablished2．Credibilitytheoryandsigneddistancemethodareusedtodefuzzifythemodel．Andanalgorithmfortheoptimalstrate