用信息共享抑制供应链中的牛鞭效应

供应链中的牛鞭效应严重影响了供应链管理的运行效率．首先从波动放大和时间延迟两方面阐明了供应链中的牛鞭效应，在此基础上系统地分析了牛鞭效应产生的原因，并提出了相应的缓解对策，最后论述了供应链成员间的信息共享可有效缓解牛鞭效应．     

需求信息的延迟对牛鞭效应的影响

研究在一个库存环境中,用于未来需求预测的需求信息的延迟对于需求预测的影响.当通过一种补充订货策略控制补货时,这种延迟降低了历史订单信息的波动性,最终减弱了牛鞭效应的影响.     

用Arena进行供应链建模和仿真

提出了在用Arena软件对供应链进行仿真建模研究中的一些思路，通过计算机对供应链系统的仿真分析，不仅可以使得管理人员对由于从销售端到供应端的需求变化引起的“牛鞭效应”进行较为深入和直观的分析，同时也可以在模型中快速对不同物流管理策略和方案进行测评．整个供应链和供应链中各环节的平均库存水平和服务水平是所介绍的模型中的主要供应链绩效指标．文中采用了由供应商、制造商、分销商、零售商和客户所组成的传统供应链结构进行仿真建模，同时介绍了完成的第一个Arena仿真模型．     

物流运作中"啤酒游戏"的Matlab仿真

应用Matlab／Simulink构建了“啤酒游戏”的计算机模型，并对其进行了仿真分析。研究了订货延迟时间对物流系统库存情况造成的影响，比较了不同采购策略对“啤酒游戏”产生的作用。发现订货延迟时间的存在是造成“啤酒游戏”中“牛鞭效应”的内因；商家过分在意当前的库存与缺货情况，急于补充或者降低库存，反而会造成“牛鞭效应”的加剧与物流成本的提高。结果表明，基于计算杌技术和数学运算的Matlab／Simulink仿真技术，是对物流系统进行科学分析的有效工具。     

基于提前期的码头与供应链多Agent策略协同及优化

针对国际供应与分销网络中流程提前期的较大不确定性,提出了码头系统与供应链相结合的多Agent策略协调框架,建立了基于策略提前期的循环优化决策模型.在对供应链响应性有不同要求的情况下,对国际供应链节点码头前方作业系统平均流程时间选择合适的控制策略,调节国际供应链补货提前期的波动范围,以驱动供应链时间和成本两方面绩效目标的权衡优化.采用多目标优化遗传算法与神经网络相结合,以一个集装箱码头采取面向供应链策略的计划决策过程为例进行仿真,结果表明:提出的决策模式可增强码头策略计划与时间敏感型供应链整体目标的协同效应;虽然调节提前期波动区间码头需要付出较大的作业均衡成本,但获得的时间目标确定性会明显改善供应网络总体的绩效水平.      

供应链中的牛鞭效应及其缓解对策

牛鞭效应是物流供应链中的种普遍现象。据此,作者论述了产生牛鞭效应的危害,分析了原因并提出了缓解对策。     

信息共享对树形供应链中的实体影响研究

综合考虑影响供应链性能的参数,建立了基于WEB模式的供应链模拟平台。利用此平台,研究较复杂的三阶树形供应链结构下,信息共享对供应链中实体的影响。分别在不共享与共享库存信息下进行实验,实验数据表明,共享库存信息对上游实体影响比对下游实体的影响更大,共享库存信息可使上游实体获得更大的利益。     

基于改进BA模型的海运复杂网络演化研究

以复杂网络理论为基础,分析海运网络的拓扑结构具有无标度特性.据此,针对港口节点进行研究,分析节点连接概率的影响因素,通过加权量化和MATLAB编程得到节点吸引度,进而改进了BA网络模型中的节点连接概率.选取2007和2010年全球15个主要港口的相关数据,运用上述改进模型分别得到2 a的海运网络演化情况,验证了海运网络具有小世界和无标度网络特征,并得出2010年海运演化网络平均路径更短、集聚性更强,度值相差更悬殊,网络连接更加频繁与高效.     

集装箱航运网络拓扑特性研究

从复杂网络理论角度出发,验证了集装箱航运网络具备无标度和小世界特性,由集装箱航运网络节点度分布、度相关性以及度与介数相关性分析得到了度较大的节点对集装箱航运网络影响程度较大的结论.选择度较大节点作为优先攻击目标,随机生成节点序列作为出错目标,进而比较出错和攻击对集装箱航运网络聚集系数、平均距离和网络效率等重要网络特性的影响.通过分析发现集装箱航运网络具有较好的鲁棒性,同时也具有较大的脆弱性.     

需求波动的供应链仓储协作策略

针对需求波动的产品,证明了供应链仓储协作的合理性,提出了基于供应链仓储协作的库存前移策略,阐述了错峰仓储的"同址同库"、"异址同库"运行模式和货位弹性分配、物权数据转移的库房管理方案,结合川渝烟草供应链仓储协作实践,说明了供应链库存前移策略的有效性,并分析了相应的成本节约、效率改善和供需匹配等效益。     

Impact of Sophisticated Stationary Forecast Techniques on the Bullwhip Effect in a Supply Chain

The bullwhip effect in a multistage supply chain was analyzed using sophisticated stationary forecasts (third order moving average and third order exponential smoothing forecasts). The third order exponential smoothing and third order moving average forecasts sometimes have a variance reducing effect on the supply chain.In a supply chain with positively correlated or independent and identically distributed (i.i.d) demands, the order variance based on simple moving average forecast (or simple exponential smoothing forecast) is larger than the order variance based on second order moving average forecast (or second order exponential smoothing forecast),and the order variance based on second order moving average forecast( or second order exponential smoothing forecast) is larger than the order variance based on third order moving average forecast( or third order exponential smoothing forecast). In addition, for i.i.d demands, third order exponential smoothing forecast leads to a larger variation than third order moving average forecast.     

跨境供应链网络海外仓的鲁棒性选址模型及算法

新经济形态下，全球政治、经济形势瞬息万变，多种人为和自然因素导致商业供应链的生存环境日益严峻. 跨境供应链网络作为典型的时效性和运营环境等都具有极大不确定性的复杂网络，研究其鲁棒性问题具有一定的理论意义和实际应用场景. 首先阐明了跨境供应链网络的内涵，认为海外仓的选址优化是控制网络鲁棒性的重要手段；随后基于最小最大后悔值构建了海外仓的鲁棒性选址模型，利用情景松弛算法对模型进行求解. 算例分析结果证明，所构建的海外仓鲁棒性选址模型及算法适用于跨境供应链网络情景.     

跨境供应链网络海外仓的鲁棒性选址模型及算法

新经济形态下，全球政治、经济形势瞬息万变，多种人为和自然因素导致商业供应链的生存环境日益严峻. 跨境供应链网络作为典型的时效性和运营环境等都具有极大不确定性的复杂网络，研究其鲁棒性问题具有一定的理论意义和实际应用场景. 首先阐明了跨境供应链网络的内涵，认为海外仓的选址优化是控制网络鲁棒性的重要手段；随后基于最小最大后悔值构建了海外仓的鲁棒性选址模型，利用情景松弛算法对模型进行求解. 算例分析结果证明，所构建的海外仓鲁棒性选址模型及算法适用于跨境供应链网络情景.     

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库存是保证供应链功能合理的一个必要步骤，供应链管理环境下的库存控制管理是供应链管理的重要内容。供应商管理库存（VMI）是一种比较常见方法，它能有效避免需求放大，实施VMI能够降低供应链的整体成本，提高运营效率。本文通过对供应商管理库存模式下单一制造商、单一零售商组成的二级供应链中供需双方和整个供应链的总收益构成的分析，建立了使供应链收益最大的库存控制模型。并对供应商管理库存模式下零售商总需求为常数和为函数的两种情况建立模型，并利用迭代的方法求解需求为函数时的算例。通过调节零售商采购价格的激励机制，调节供应链中供求双方的收益。     

随机需求环境下VMI模型研究与应用

以供应商管理库存(VMI)产生的经济效果为评估指标,在总结国内外相关研究的基础上,建立了随机需求环境下的VMI库存模型.该模型考虑了安全库存、服务水平和提前期,与现实情况更加贴切.将该模型应用到某成品油销售公司的库存管理中,使用"规划求解"功能方便准确地做出订货决策,有效地降低了供应链的系统成本.