基于CPFR的庫存補充方法研究.pdf

1、目前，協(xié)同商務模式下多層次 CPFR(Collaborative Planning Forecasting and Replenishment，CPFR)控制與優(yōu)化研究是供應鏈管理中一個熱門問題。如何利用協(xié)同計劃所獲得的實時信息進行預測，減少不確定性因素的影響，提升預測的準確性，以降低不必要的庫存成本，是企業(yè)未來所追求的目標。協(xié)同預測、協(xié)同補貨階段是 CPFR 中重要組成部分。協(xié)同預測分為銷售預測與訂單預測。銷售預測著重在市場需求部分的

2、預測；訂單預測則是依據(jù)銷售預測、庫存狀況與生產(chǎn)因素來做實際訂單預測。由于訂單預測作為下個階段實施協(xié)同補貨的參考，因此其需要較高的預測精度。 本文著重研究基于 CPFR 的最優(yōu)補貨策略。具體研究內(nèi)容包括： (1) 構(gòu)建了 CPFR 流程下的混合銷售預測模型。通過短期預測的計算結(jié)果表明，本文模型優(yōu)于時間序列模型。因此該模型可作為供應鏈中合作產(chǎn)商參考的依據(jù)。 (2) 構(gòu)建了二階段訂單預測模型。計算結(jié)果表明，二階段協(xié)同訂

3、單預測模型的預測績效優(yōu)于傳統(tǒng)時間序列或一般線性回歸模型。因此該模型可作為 CPFR 流程下欲進行協(xié)同訂單預測或一般訂單預測的參考。 (3) 建立了最佳庫存和最佳運送周期之間的函數(shù)關(guān)系，并在此基礎上采用進化策略法對建立的目標函數(shù)進行優(yōu)化。計算結(jié)果證明該研究方法是正確的。 本文對協(xié)同商務模式下基于 CPFR 的最優(yōu)補貨策略進行了有益的探討，所得到的研究結(jié)果為CPFR．的應用提供了理論基礎和實踐經(jīng)驗，同時也為企業(yè)實施 CPFR