基于T-JIT理论背景下的双渠道供应链协同风险优化研究

随着大数据、云计算、人工智能的兴起,物流领域也在突飞猛进地增长,表现为智慧物流的发展方向,智慧物流的突出表现首先体现在物流信息化方面,物流信息化覆盖率越高,则物流智慧程度越高,而T-JIT的出现是物流信息化重要程度的标志,也是近年来学术界非常关注的重要课题,在供应链中T-JIT的创新性理论下研究双渠道供应链线上、线下如何协调管理以降低风险是近年来供应链管理研究的热点课题。针对供应链本身和外部环境的不确定性、客户需求的多样性所决定的供应链协同风险的复杂性问题,提出T-JIT理论背景下双渠道供应链的协同风险优化研究。采用因子分析法(FAM)和逼近理想点排序法(TOPSIS)的同时融入模糊数学理论,建立了供应链协同风险的模糊评价模型,对多属性评价指标进行降维处理,解决了风险评价指标融合问题和评价指标过硬问题;同时考虑在T-JIT环境下信息共享因素对双渠道供应链期望利润决策影响,以双渠道供应链各节点企业利益最大化为目标,建立斯坦克伯格博弈模型并用实例和数值仿真验证了该方法和模型的可行性与有效性,同时与已有研究方法进行比较,为双渠道供应链协同风险优化研究提供了一种新的理论指导和可行的方法。     

T-JIT环境下企业供应链中采购管理供应商选择和订单分配

随着经济和社会的迅猛发展,企业之间的竞争主要体现在供应链之间的竞争。供应链可分为计划、采购、制造、配送和退货5大部分,而采购管理是供应链间竞争的关键,是联系供应链企业成员中供应商和销售者的纽带,也是企业保持稳固发展的核心所在。为了对采购管理中供应商选择和订单分配问题进行优化,提高企业采购管理效率,以T-JIT拉式生产方式的企业环境为研究背景,首先,概括出了影响企业供应链管理的多目标因素,即信息共享成本、交货成本、库存成本、采购成本和质量成本。其次,采用数理统计理论和优化算法,借助MATLAB和lingo软件,构建了T-JIT环境下企业供应链中采购管理的两阶段分析法,即利用AHP-EM和TOPSIS法对阶段1进行供应商选择,应用阶段1中的权重采用多目标混合整数规划模型对阶段2进行订单分配研究。最后,依托实例,提出了信息共享率对供应商选择、订单分配和总成本的影响,得出T-JIT环境下对该问题的解决优于一般环境。该问题的研究对扩展供应链系统管理理论、提高企业供应链管理水平和增强企业核心竞争力具有重要的理论和实践指导意义。     

不确定需求下动态供应链网络均衡研究

对随机市场需求下的3层动态供应链网络中供应链收益及顾客满意度的多目标均衡问题进行研究。假设产品价格是市场随机需求的函数,构建了最大化供应链网络收益和顾客满意度的多阶段随机优化模型,根据变分不等式构建了供应链网络各节点的均衡模型,并应用改进的Gold-stein-Levitin-Polyak投影算法进行求解和检验。结果表明:过分追求顾客满意度将会减少供应链网络各节点之间的产品供应量,并影响到供应链网络的稳定状态。     

供应链环境下的市场采购策略

市场采购在供应链企业之间原材料和半成品生产合作交流方面架起联系的桥梁,沟通生产需求与物资供应的联系。为了使供应链系统能够实现无缝连接,并提高供应链企业的同步化运作效率,就必须加强市场采购策略。传统的市场采购策略仅仅对企业内部的资源进行统计和归类,在资源缺乏时并不一定能得到及时的响应,而供应链管理则强调对供应源进行外部资源管理。为供应链环境下的市场采购策略实现准时化市场采购创造了条件,也为降低市场采购成本,提高供应链竞争力提供了基础。     

期权在供应链风险管理中的应用

随着信息技术产业的不断发展,企业之间的联系也越来越密切,企业之间的大规模多元化合作逐渐形成了由供应商,销售商,制造商,运输渠道,顾客等多种元素构成的庞大网络系统。由于组成元素的多样化,所以供应链管理也就是需要对这些网络系统中的各个元素机型多方面的管理,比如:物流,信息流以及资金流等,以此来使得供应链整体绩效达到最优化。但是,考虑到显示供应链管理体系中有很多不确定的因素存在,所以说现在很多人士对对供应链的风险管理方面进行很深入的研究和探讨是具有很大战略性的实际意义的。在现实社会中的供应链管理中,不确定的市场需求和同样不确定的商品价格是当下管理阶层面临的比较大的难题,不过商品价格和市场需求的不确定性与金融市场上比较流行的证券风险具有很多类似的特征,因此,很多有经验的人士江已经相对比较成熟的金融理念和各种金融工具引入到了当前的供应链风险管理中,这样就可以通过与远期和期权等供应合约来减小风险以及共享利益。     

基于价值模型的汽车供应链风险评估

汽车供应链具有产业链条长、网络节点企业协同程度高、辐射范围广等特点,在市场环境多变、行业竞争激烈的背景下,其供应链网络的稳定性更易受到各种外部事件的影响。文章在汽车供应链三级网络的基础上引入价值模型,以供应链节点企业的股票价格变化为依托,采用历史模拟法对15家处于汽车供应链不同层级企业的供应链风险水平进行评估。结果显示处于供应链网络中游的核心制造企业相较于上游供应企业和下游经销企业具有更高的供应链风险水平。这为汽车供应链中节点企业的供应链风险评估与管控提供了理论依据和决策支持。     

基于风险分析的公路工程保险费率厘定

在考虑工程风险及保险实际理赔情况的基础上,形成了含自然灾害、项目环境等7个指标维度的风险评价体系,利用粒子群(PSO)算法优化BP神经网络的初始阈值及权值,建立了公路工程保险费率厘定模型。将该模型应用于34个公路工程保险实际案例,通过PSO-BP神经网络拟合保险样本中风险指标因素与费率之间的关系,实现费率预测。对比分析PSO-BP神经网络与BP神经网络的仿真效果,结果表明,PSO-BP神经网络模型能较好地反映公路工程实际风险水平,预测准确度高,收敛速度快,适用于保险费率厘定。     

基于神经网络客流预测的高峰期公交时刻表优化

为了加强公交发车时刻与高峰期客流需求波动间的协调性,需要依据实时客流需求进行时刻表优化.根据IC卡采集到的上车乘客数据,分别采用BP神经网络和RBF神经网络算法预测计算得到断面客流量.兼顾优化决策和评价模型,设计完善了基于客流预测的公交时刻表动态优化流程.计算文山市公交线路客流数据,发现案例中采用RBF神经网络预测得到的断面流量精度较BP神经网络高出4.9%.基于RBF神经网络和BP神经网络预测客流需求优化的公交时刻表与现状运行时刻表相比,乘客出行成本分别降低了4.11%和1.35%,企业运营成本分别降低了7.06%和4.60%.定量验证了动态优化方法的可行性和有效性.      

基于BP神经网络的交通事故预测模型及仿真

交通事故的发生,受人、车、路、环境、管理等多方面因素的影响,存在很大的不确定性。利用BP神经网络,建立交通事故预测模型,并用Matlab仿真,验证模型的精确性。     

"入世"系列报道之五十九供应链环境下的汽车零部件企业采购管理

所谓供应链管理,就是利用计算机网络技术,全面规划供应链中的商流、物流、信息流、资金流等,并进行计划、组织、协调与控制.企业为了满足客户要求,对原材料、二级配套、三级配套,甚至四级配套、制成品以及相关信息,从起始点到消费点之间,都以最高效率和最低成本的流通和储存过程进行管理.所以供应链的实质就是使供应链节点上的各相关企业充分发挥各自核心能力,形成优势集聚,从而最有效地实现最终顾客价值.它是很多尖端技术和理论的结合,其核心是合作与信任,基本思想就是纵向一体化.     

浅谈供应驱动在供应链协同中的作用

传统需求驱动促使供应商众多不确定性,导致牛鞭效应和库存囤积现象时有发生。本文基于供应链的视角,提出将供方的资源整合优化,使供应链横向与纵向协同,从而降低供应链的成本和库存。     

基于改进BP神经网络的柴油机故障诊断研究

根据柴油发动机故障与征兆之间关系来建立一种采用BP算法前馈型神经网络结构,然而采用标准BP算法对神经网络训练进行训练,但存在收敛速度慢等问题。因此,又采用添加动量项和自适应学习速率两种方法对标准BP算法进行改进,并将改进的BP算法运用于神经网络训练,结果表明改进的BP神经网络能够改善收敛速度慢的缺点,而且预测故障效果较好。     

浅析现代企业在供应链管理下的采购管理

作为企业全部经营活动的起点,采购管理对企业整体经营活动效率的提高非常重要,基于供应链环境下的采购管理是目前很多企业在采购方面面临的主要问题。本文从国内外采购管理的几种基本思想和理论出发,主要探讨了现代企业在供应链环境下的采购管理模式和JIT方法的采购管理。     

基于BP网络的道路水泥再生混凝土性能的评价

为了评价道路水泥再生混凝土的性能,在分析BP神经网络原理的基础上提出了用BP神经网络模拟道路水泥再生混凝土性能与各影响因素间关系的方法。根据道路水泥再生混凝土的实际工况,建立了3个输入节点、4个输出节点的BP神经网络模型,通过9组试验,验证了模型的可靠性。结果表明,实测结果与预测结果相接近,BP神经网络模型可以较准确的评价道路水泥再生混凝土的性能。     

基于BP网络的电力系统暂态稳定性评估

本文对基于BP网络的暂态稳定进行了分析.对6机22节点系统,运用BP网络的三种算法实现对神经网络的学习和测试,根据仿真结果比较三种算法的特点.仿真结果表明,三种算法中,标准BP算法学习效果较低,快速BP算法学习效果一般,而算法学习效果最好,学习时间短,精度高,有较强的推广能力.     

基于BP神经网络的列车制动控制仿真研究

针对列车制动过程存在的复杂性、非线性、时变性、不确定性等因素,通过分析影响建立BP神经网络模型的主要因素,建立了用于列车制动控制的BP神经网络模型。以货物列车为仿真对象,在Matlab环境中进行了仿真研究。仿真结果表明,该方法控制安全性好、停车误差小,基于BP神经网络的智能算法运用于列车制动控制是可行的。     

基于安全距离模型的车辆跟随控制策略研究

针对车辆协同驾驶领域中的跟随过程,建立了安全距离控制模型,采用BP神经网络PID控制策略设计了控制器,并通过MATLAB/Simulink软件进行仿真分析,将BP神经网络PID控制与传统PID控制的控制效果进行了对比,最后运用缩微环境下的智能车辆系统试验平台设计了Update算法,完成了跟随试验验证。仿真和试验结果表明,本文设计的智能控制器减小了车间距误差,提高了控制准确性,能满足车辆安全跟随行驶要求。     

对集成化供应链管理的思考

集成化供应链管理的核心是由顾客化需求、集成化计划、业务流程重组、面向对象过程控制组成的工作控制体系;是由顾客化策略、信息共享、调整适应性团队组成的策略和评价体系。集成化供应链管理正是围绕上述体系展开，形成相互协调的一个整体。     

基于模糊影响图的农产品供应链风险评估

结合农产品供应链的流程及特点,分析得出农产品供应链日常的风险因素。然后将其归为三类风险事件:产品风险、网络风险和环境风险。并在对上述风险因素分析的基础上,对风险评估过程中难以量化的不确定性信息的问题进行模糊处理,最后计算出风险概率分布,得出日常的农产品供应链在风险因素小波动时的风险损失。方法定性和定量相结合,为农产品供应链风险评估提供了一种思路。     

浅析供应商资源库的开发

江淮汽车以"整合全球资源,造世界车"为理念,该公司在供应商资源选择上,坚信选择比培养更重要。公司在努力构建国际化采购管理业务机制。以全球供应链的视角,通过构建、优化国际化采购业务管理的流程体系和供应链信息平台,建立寻源、评估、互动协同的供应链管理系统支撑平台,汽车零部件供应商资源库开发已经箭在弦上,蓄势待发。