基于协同预测的vmi补货问题研究

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1、华中科技大学硕士学位论文基于协同预测的VMI补货问题研究姓名:赵菁申请学位级别:硕士专业:管理科学与工程指导教师:刘志学20080427华中科技大学硕士学位论文摘要在当今全球化的竞争环境中,竞争的模式已由企业间的竞争向供应链间的竞争转换,因而供应链管理的应用越来越普遍,其目标是通过贸易伙伴间的密切合作,以最小的成本提供最大的客户价值,强调企业应该将有限的资源用以持续提高自身的核心竞争力。在此背景下,供应商管理库存这一新的供应链管理策略应势而生。然而随着对VMI研究的不断深入,其存在的一些缺陷和问题也逐渐暴露出来。本文首先对相关文献进行综述

2、与回顾,阐述传统的VMI补货策略所存在的缺陷与问题,发现导致供应商的生产和补货决策出现失误的根本原因是供应商缺乏与零售商的整体协同与集成。在此分析的基础上,本文通过吸收CPFR中协同预测的理念,将原有的VMI补货策略中仅由供应商单方参与的预测过程改进为由供应商和零售商双方协同进行,以已有的信息共享为基础进一步共享双方未来的业务计划(如零售商的促销计划),双方共同解决预测过程中出现的异常情况,从而使得供应商对未来需求预测的不确定性减少,预测的结果更为准确。在供应商和零售商建立起紧密的协同合作关系后,通过构建适应于VMI模式下的协同预测流程与

3、方法,设计出基于协同预测的VMI补货策略,并应用系统动力学方法对该策略进行建模和模拟运算,最后比较分析改进前后的VMI补货策略对供应链库存水平的影响,得出本文的结论。关键词:供应商管理库存;协同预测;补货策略;系统动力学I华中科技大学硕士学位论文AbstractIntoday'scompetitiveenvironmentofglobalization,thespiritofcompetitionisnolongerbetweenthecompaniesbutthesupplychains.Hence,supplychainmanagem

4、entbecomesrapiddevelopmentandextensiveapplication.Itsobjectivesistominimizethecostofprovidingthegreatestcustomervalue,throughthetradingpartnerstoworkcloselytogetherwhichrequiresallsectorsofthesupplychaintheactivitiesofenterprisesshouldbecarriedoutsimultaneously.Againstsuc

5、hbackdrop,anewsupplychainmanagementstrategy,Vendor-ManagedInventory,orVMI,comestoreality.Withthetheoreticalin-depthresearchofVMIandtheimplementationoflarge-scaleinenterprises,someoftheinherentweaknessesoftheVMIalsograduallyexposed.InthetraditionalVMI,thereplenishmentdecis

6、ion-makingisthesupplierofone-waydecision-makingprocess.Supplierpredictsfuturemarketneedsanddevelopsproductionandreplenishmentplansaccordingtoretailersinventorylevelsandhistoricalsalesinformation.Aslackofcoordinationandoverallintegrationwithretailers,theresultoftenleadstoi

7、naccurateforecasts,whichmakingthesupplier'sproductionandreplenishmentdecision-makingerrors.Intheacademicstudyofintegratedsupplychainsolutions,themoreobviousoneisCPFRmodeissuedbytheVICSin1998.Throughthepresentstudywefoundthedeficienciesneedtopayattentiontothisissue;thispap

8、erproposestheimportantissuesneededtopaymoreattention.Itisthatabsorbingtheideaofcollaborativefore

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