基于供应链的采购建模与优化策略研究

论文摘要

市场经济条件下,经济形势瞬息万变,企业间的竞争日趋激烈,供应链管理研究正方兴未艾。欲使企业在激烈的竞争中求生存、谋发展,不仅要求企业在自身的研发、销售、生产和采购等诸多方面寻求突破,更要求企业在供应链管理上挖掘潜力,降低企业经营成本、提高企业经济效益和市场竞争力。供应链采购位于企业供应链管理源头,统计表明,采购成本在企业、尤其是在制造型企业的经营成本中占有很大的比重。因此,基于供应链管理基本原理,依据市场销售和产品生产需要,正确制订企业物料需求计划,科学进行供应商评价与选择,优化物料订购决策方案,对完善企业经营决策,降低企业经营风险,提高企业经济效益和市场竞争力有着十分重要的现实意义。本文就基于供应链管理的物料需求计划制订、供应商评价与选择和物料订货优化决策等进行了深入的研究,并将其融合成为一个有机的过程和整体,在此基础上,结合仿真技术,完成了采购优化决策支持系统的分析、设计与实施,主要研究内容有:(1)全面论述了基于供应链的采购建模与优化策略研究背景,系统总结了供应链及采购建模和优化策略的国内外研究现状,在此基础上介绍了本文的研究意义、研究内容、研究方法以及创新点。(2)深入研究了供应链管理的基本思想和特点,阐述了采购管理与决策的内涵、发展及其演化过程,区别了供应链采购与传统采购的不同点,并重点论述了采购管理与决策在供应链中的重要地位和作用,进而提出了基于联合计划、预测与补货(CPFR)的供应链采购优化策略。(3)从两个方面——采购流程和采购内容进行了采购优化策略的研究。对基于供应链的采购流程进行了分析,在信息共享的基础上,优化采购流程、减少中间环节。同时提出了物料需求、供应商评价与选择和订货优化决策三方面综合考虑的采购内容优化,重点分析了交叉的多产品多时段物料需求确定。(4)在评述供应商评价与选择内容和指标的基础上,将统计学习理论中的前沿方法——支持向量机运用到采购内容优化的供应商评价与选择中,简化了大量数据的运算过程,通过算例的仿真,进一步说明了该方法的实际可操作性和优越性。(5)在确定物料需求和供应商的基础上,为订货优化决策建立模型,通过模型的优化,确定采购批量,减少成本。并采用模糊多目标规划建模,研究了多供应商时的订货量分配决策。(6)运用系统仿真技术,将物料需求、供应商评价与选择和订货优化决策三者贯通,自主开发了一套可灵活运用的采购优化决策支持系统。通过研究,论文主要在以下四个方面实现了创新:一是基于供应链管理思想的新视角,贯通物料需求、供应商评价与选择、订货优化策略等主要采购管理与决策内容间的内在联系。二是将统计学习理论中的前沿方法——支持向量机应用在供应商评价与选择中,简化了供应商选择的过程,提高了供应商评价与选择的效率。三是在订货优化决策中运用模糊多目标决策方法确定多供应商间的订货量分配情况,降低采购风险,优化订货分配策略。四是把采购优化策略理论与现代信息技术相结合,运用ASP.NET和SQL Server技术,设计实施了基于供应链的采购优化决策支持系统。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外相关研究综述
• 1.2.1 供应链管理
• 1.2.2 采购策略
• 1.2.3 采购建模与优化
• 1.2.4 已有文献的贡献、不足以及未来发展方向
• 1.3 研究意义
• 1.4 研究内容
• 1.5 研究方法
• 1.6 创新点
• 第2章 供应链与采购管理研究
• 2.1 供应链的基本概念和特点
• 2.1.1 供应链基本概念与结构
• 2.1.2 供应链的特点
• 2.2 采购及采购管理
• 2.2.1 采购的涵义与发展
• 2.2.2 采购管理概述
• 2.3 基于供应链的采购管理
• 2.3.1 采购在供应链中的重要地位和作用
• 2.3.2 传统采购与基于供应链采购的区别
• 2.3.3 基于CPFR的供应链采购策略
• 2.4 本章小结
• 第3章 基于供应链的采购优化策略研究
• 3.1 基于供应链的采购优化策略
• 3.2 基于供应链的采购流程优化策略
• 3.2.1 传统采购流程及其弊端
• 3.2.2 基于供应链的采购流程优化
• 3.2.3 采购流程优化的优势
• 3.3 基于供应链的采购内容优化策略
• 3.3.1 物料需求量的确定策略
• 3.3.2 供应商的确定策略
• 3.3.3 订货批量的确定策略
• 3.4 本章小结
• 第4章 基于支持向量机的供应商评价与选择优化
• 4.1 供应商评价与选择问题概述
• 4.2 供应商评价与选择指标体系的确立
• 4.2.1 指标体系确立的准则
• 4.2.2 供应商评价指标体系
• 4.2.3 指标体系详细说明
• 4.3 基于支持向量机的供应商评价与选择
• 4.3.1 支持向量机原理
• 4.3.2 核函数及损失函数的选择
• 4.3.3 数据整理与归一化
• 4.3.4 支持向量机在供应商精选中的应用
• 4.4 算例分析
• 4.5 本章小结
• 第5章 基于供应链的采购订货优化
• 5.1 一般订货策略
• 5.1.1 按需确定批量法
• 5.1.2 经济订购批量法
• 5.1.3 最小总成本法
• 5.1.4 最小单位费用法
• 5.1.5 批量价格折扣
• 5.2 需求时段的划分
• 5.2.1 时段划分周与日的区别
• 5.2.2 有优化方法与无优化方法的区别
• 5.2.3 新的需求时段划分的优势
• 5.3 多供应商的采购订货优化策略
• 5.3.1 问题假设与相关参数设定
• 5.3.2 模型建立
• 5.3.3 算例分析
• 5.4 本章小结
• 第6章 采购优化决策支持系统开发
• 6.1 系统概述
• 6.1.1 系统研发背景
• 6.1.2 系统研发目标
• 6.2 采购优化决策支持系统分析
• 6.2.1 系统总体框架
• 6.2.2 系统流程分析
• 6.3 采购优化决策支持系统设计
• 6.3.1 总体设计
• 6.3.2 数据库设计
• 6.3.3 模型库设计
• 6.4 采购优化决策支持系统实现
• 6.4.1 系统开发环境
• 6.4.2 各模块实施与运行
• 6.4.3 系统界面设计
• 6.5 系统创新点
• 6.6 本章小结
• 第7章 总结与研究展望
• 7.1 全文总结
• 7.1.1 主要研究成果及结论
• 7.1.2 论文的不足之处
• 7.2 研究展望
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢