供应链协同的供应商选择与销售预测

供应链协同的供应商选择与销售预测

论文摘要

北美跨产业商务标准联合会提出了协同规划、预测与补货(CPFR),吸收了促销计划、例外处理、多层协作和同步化等理念和工作流程。CPFR是一种以需求导向为理念的扩张供应链,提供了一整套工作流程,该流程以提高消费者价值为共同目标,通过供应链企业的相互协作,共享标准化信息,制定目标计划,展开市场预测与有效的生产和库存管理,根据需求动态及时补货,以提高整个供应链的业绩和效率,体现了供应链协同管理的思想。CPFR的理念及方法具有诸多方面的优势,正在被供应链企业所接受,供应链主导企业具有实施CPFR的动力。但是,基于协同的CPFR体系及其工作流程仍然属于可接受的理念体系而尚未达到实用,其流程中所涉及的诸多手段和方法仍有待进一步深化及解决。国内外研究表明,供应链协同的理论及方法主要涉及战略层及策略层中的理念、思想、体系及其建模,其定量分析主要涉及供应链的库存协同,这包括基于实证的分析及基于仿真的实验。在这些研究成果中,未见供应链主导企业及其上下游企业的整体协同的实用分析,未见协同环境下的供应商选择中的多层分析,未见供应链企业的影响因子在销售预测及需求信息中的作用分析及其利用。信息论的发展已取得了长足进步并在众多自然与社会领域得到了延伸及应用,但其与管理领域之间的关系,其在经济信息及管理行为中可能的表达方式尚有待研究。再者,在文献中少见供应链协同的本质及基础的论述,也少见供应链企业在协同过程中信息在此到底起到何种推动作用的论述。同时,信息在供应链协同中的表达形式问题也未在以往的研究成果中加以显现。对此加以研究,则有可能对供应链协同中的信息及其表达方式加以概括和总结,描绘出一个大致的概貌及方向;将其与实际中的物理信息及其特征进行比较和分析,就有可能使供应链协同研究领域逐步上升到哲学高度。本文正是基于以上目的,在供应链协同环境下,从协同规划、预测与补货的具体工作流程入手,同时引入信息论对其进行系统研究,为供应商选择及供应链销售预测提供新的理论基础及方法,也是协同规划、预测与补货的重要补充内容,对促进供应链管理理论与方法的创新与发展,对将信息论延伸至管理领域并获得相应的表达方式及合理的解释具有重要的理论与现实意义。研究内容分六章撰写,从三个方面展开:(1)说明了供应链管理及供应链协同的理论、概念及内容,阐明了协同规划、预测与补货体系及工作流程及其对供应链协同的支持作用,依据协同规划、预测与补货的工作流程提出问题;阐述了信息论的基础理论及研究范畴,依据信息论对经济信息的来源及处理进行了分析;论述了相关理论及方法的研究状况及进展;基于研究背景及研究目的给出了论文的研究路线和内容,提出了本文研究的理论基础。(2)在供应链协同环境下,以供应链协同协议及其对应的供应商选择理论及方法为基础,依据对不同制造型企业管理人员的多轮次调查与访谈的实际结果,建立了一个新的供应商选择的层次式经济信息滤波模型,对应于信息的收集与发布、供应商选择、供应商动态评价三个阶段并建立了指标体系,得到了指标体系的权重及重要性排序的综合解释,探讨了供应商选择过程及结果与信息论之间的关系及对应的表达方式。(3)以供应链协同理论及预测方法为基础,分析了时间序列预测的相关理论与方法,探讨了影响因子在时间序列预测中的作用,提出基于影响因子的供应链层次式预测方法并进行了实证研究,阐述了供应链层次式预测及其影响因子分析过程及结果与信息论之间的关系及对应的表达方式。论文的整体构架有很强的连贯性及交叉性,全文以供应链协同为主要目标,以协同规划、预测与补货的具体工作流程为切入点,以供应商选择及供应链销售预测为主要研究内容,体现其对供应链协同的支持作用,以信息论贯穿,形成了一个相对完整的整体机理和实证检验体系。研究结果表明:(1)供应链协同是经济活动的一部份,供应链协同信息是经济信息的一部份,信息论对供应链协同信息的理解及处理具有支持作用,供应链协同信息的基础结构是基于产品及服务的分类分层,供应链协同信息的搜寻是获得信息资源及决策优化信息依据的关键,需要依据优化的指标对供应链协同活动进行信息搜寻、分类、筛选及聚合。(2)层次式经济信息滤波模型定义了供应商选择的信息搜寻标准,有利于屏蔽供应商选择及评价过程中不同阶段的信息干扰及噪声,有利于增大供应商选择中有效信息的获取概率,有利于对动态变化的供应商信息进行过滤、筛选、处理及实时调整;模型的建立与应用是分阶段分模块进行经济信息滤波的一个拓展,模型中的指标体系即为供应商选择中的有效信息集,各层次指标间两两比对的均值即为供应商选择中的信息相对重要性程度,各层次指标排序的结果即为供应商选择中的有效信息集信息分量的重要性排序。(3)基于影响因子的供应链层次式预测方法的实质是,将供应链需求与销售预测按层级划分,在相同层级中再按不同区域来源划分,逐级向上进行预测,即对不同来源及不同级别的对象,分别抽取直接相关的影响因子并在预测中加以利用。实证研究表明,不同层次的影响因子对供应链销售预测具有重要作用,对其加以利用可以大大提高预测精度并体现协同的思想;经济及管理领域的影响因素是经济及管理行为中的噪声,实际中可以将其量化并加以有效利用;基于影响因子的层次式预测方法有利于供应链有效信息的分类分层搜索与提取,有利于对供应链的隐含或显著信息加以利用,有利于将供应链企业可能存在的负面约束条件加以正面利用,有利于将供应链视为一个信息整体来加以管理,是分层次分模块进行经济信息滤波的一个拓展。论文讨论了信息论对经济信息的理解及处理所具有支持作用,指出供应链协同信息的基础结构是基于产品及服务的分类分层;提出了供应商选择的层次式经济信息滤波模型,定义了供应商选择的信息分层搜寻标准,得到了信息的收集与发布、供应商选择、供应商动态评价这三个阶段的指标体系、权重及解释;提出了基于影响因子的供应链层次式预测方法,分析了影响因子在供应链销售预测中的重要作用,指出经济及管理领域的影响因素是经济及管理行为中的噪声,实际中可以将其量化并加以有效利用;将信息论引入至供应商选择及供应链销售预测的研究中,是信息论在管理理论及管理行为中的一个延伸。这些正是本文的理论与方法的创新所在。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.1.1 供应链管理
  • 1.1.2 供应链协同
  • 1.1.3 协同规划、预测与补货体系与工作流程
  • 1.1.4 信息论
  • 1.2 研究方法
  • 1.2.1 层次分析法
  • 1.2.2 因子分析法
  • 1.2.3 预测方法
  • 1.3 研究思想与目的
  • 1.3.1 研究思想
  • 1.3.2 研究目的
  • 1.3.3 课题来源
  • 1.4 研究内容与技术路线
  • 1.4.1 研究内容
  • 1.4.2 技术路线
  • 1.5 主要创新
  • 第2章 理论基础
  • 2.1 信息论原理
  • 2.2 价值链理论
  • 2.3 交易成本理论
  • 2.4 网络理论
  • 2.5 供应商选择理论
  • 2.6 供应链的需求不确定性原理
  • 2.7 国内外研究综述
  • 2.7.1 供应链协同理论与方法
  • 2.7.2 协同规划、预测与补货
  • 2.7.3 信息的价值
  • 2.7.4 信息资源与有效信息
  • 2.7.5 经济活动中的信息问题
  • 2.7.6 供应商选择理论与方法
  • 2.7.7 牛鞭效应
  • 2.7.8 时间序列预测理论及其发展
  • 2.8 供应链协同信息在经济信息中的层次及主要表现
  • 2.9 本章小结
  • 第3章 供应商选择的层次式经济信息滤波模型
  • 3.1 前言
  • 3.2 供应链企业的资源性及合作模式的转变
  • 3.2.1 供应链企业的资源性
  • 3.2.2 供应链企业合作模式的转变
  • 3.3 供应链协同协议
  • 3.3.1 供应链协同的协议性
  • 3.3.2 供应链协同的协议机制
  • 3.3.3 供应链协同协议的主要内容
  • 3.4 供应链协同关系的影响因素
  • 3.5 供应链协同协议模型分析
  • 3.6 供应商选择方法分类
  • 3.7 供应商选择指标体系的建立原则
  • 3.8 供应商选择的历史指标体系
  • 3.9 供应商选择新指标体系的建立
  • 3.9.1 一级搜索指标体系
  • 3.9.2 二级搜索指标体系
  • 3.9.3 三级搜索指标体系
  • 3.10 本章小结
  • 第4章 层次式经济信息滤波模型的指标权重及解释
  • 4.1 前言
  • 4.2 供应商选择的层次式经济信息滤波模型的指标权重
  • 4.3 供应商选择的层次式经济信息滤波模型的指标排序解释
  • 4.3.1 二级搜索指标体系的解释
  • 4.3.2 三级搜索指标体系的解释
  • 4.4 本章小结
  • 第5章 供应链销售预测及其影响因子分析方法
  • 5.1 前言
  • 5.2 供应链需求与销售预测
  • 5.3 时间序列预测理论与方法
  • 5.3.1 时间序列的调整、分解与平滑
  • 5.3.2 时间序列的序列相关
  • 5.3.3 时间序列建模
  • 5.4 因子分析法的步骤
  • 5.5 指数平滑法
  • 5.5.1 一次指数平滑法
  • 5.5.2 二次指数平滑法
  • 5.6 预测评价指标
  • 5.7 预测数据预处理
  • 5.7.1 数据清理
  • 5.7.2 数据变换
  • 5.8 基于影响因子的供应链层次式预测方法
  • 5.9 本章小结
  • 第6章 层次式预测的影响因子分析方法实证研究
  • 6.1 前言
  • 6.2 背景资料
  • 6.2.1 公司与行业背景
  • 6.2.2 实证数据
  • 6.3 影响因子与数据标准化
  • 6.3.1 春运影响因子及计算
  • 6.3.2 停车检修或小修影响因子及计算
  • 6.3.3 数据标准化
  • 6.4 预测过程及预测值分析
  • 6.4.1 预测过程
  • 6.4.2 6 个月预测误差与纵向精度分析
  • 6.4.3 6 个月合并预测误差与横向精度分析
  • 6.4.4 3 个月预测误差与纵向精度分析
  • 6.4.5 3 个月合并预测误差与横向精度分析
  • 6.5 本章小结
  • 结论
  • 参考文献
  • 致谢
  • 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录
  • 附表B
  • 相关论文文献

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