基于EWQR预测法的CPFR供应系统成本模型

论文摘要

协同规划、预测与补货(Collaborative Planning Forecasting and Replenishment,简称CPFR)是目前供应链管理中一个热门的研究问题。如何利用协同合作所获得的实时信息来进行预测,减少不确定性因素影响,提升预测的准确性,以降低库存成本,是企业未来所应追求的目标。CPFR强调零售商与制造商共同合作建立一个供应链的预测方式,协同预测阶段是CPFR中极为重要的一部分。由于协同预测结果作为下阶段实际补货的参考,其预测准确性的要求就格外重要。然而研究文献多侧重于CPFR流程架构与导入效益等管理议题,虽有少数针对预测模型的研究,但也以企业内部销售预测为主,并且预测模型的准确性不高。因此,很有必要对CPFR流程下协同预测流程与预测方法进行研究和探讨。在基于需求预测的CPFR供应系统中,如何以更低的成本、更高的服务水平进行更有效地供应链管理一直是企业努力的目标。首先,本文将计量经济学前沿预测方法——指数加权分位数回归方法(Exponentially Weighted Quantile Regression,简称EWQR)引入供应链需求预测领域,并基于此研究方法以及CPFR供应系统共享的POS数据、业务计划和例外事件,构建CPFR供应系统的需求预测方法。其次,基于此需求预测方法,同时应用信息熵作为系统调整参数,研究并构建了供应系统节点成员和供应系统的多产品供应成本模型,以及整个供应系统的服务水平。第三,从实践应用角度设计了CPFR供应系统的需求预测与订单预测的业务流程,以期对此预测方法和成本模型的实际应用提供参考依据。最后,通过VBA编程算例分析表明,使用指数加权分位数回归预测模型,避免需求预测模式的假设,并使预测数据动态持续更新,明显降低了CPFR供应系统的各节点企业成本和供应系统总成本,并提高了CPFR供应系统的服务水平。本文对CPFR流程下的协同预测和协同补货策略进行了有益的探讨,所得到的研究结果为CPFR的应用提供了理论基础和实践依据,同时也为企业实施CPFR策略提供了新的思路和方法。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究意义
• 1.3 研究内容及方法
• 1.4 本文的结构
• 第二章 CPFR供应系统研究文献综述
• 2.1 供应链管理理论综述
• 2.2 CPFR供应系统文献综述
• 2.2.1 CPFR供应系统的概念
• 2.2.2 CPFR的运作模式
• 2.2.3 CPFR国内外研究进展
• 2.3 CPFR实施中的需求预测问题
• 第三章 供应链管理需求预测方法分析
• 3.1 供应链管理中需求预测的应用
• 3.1.1 需求预测的作用
• 3.1.2 供应链需求预测的特点
• 3.2 常用的需求预测方法
• 3.3 指数加权分位数回归预测法
• 3.3.1 指数加权分位数回归法概述
• 3.3.2 EWQR预测方法文献综述
• 第四章 基于EWQR的CPFR供应系统成本研究
• 4.1 问题描述
• 4.2 模型假设和符号说明
• 4.3 EWQR预测法在CPFR供应系统中的应用
• 4.3.1 EWQR预测模型建立
• 4.3.2 点预测方法确定
• 4.4 CPFR供应系统成本模型构建
• 4.4.1 零售商的成本模型
• 4.4.2 制造商的成本模型
• 4.4.3 CPFR供应系统总成本模型
• 第五章 CPFR供应系统成本模型算例分析
• 5.1 算例背景
• 5.2 CPFR供应系统业务流程设计
• 5.3 EWQR预测及点预测分析
• 5.3.1 预测数据生成
• 5.3.2 预测参数分析
• 5.3.3 EWQR预测及点预测分析
• 5.4 CPFR供应系统成本分析
• 第六章 结论与展望
• 6.1 主要结论与贡献
• 6.2 进一步研究方向
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士期间发表的论文