供应链视角下我国战略性新兴产业进入海外市场策略和时机演化博弈分析

在经济发展转型关键期,战略性新兴产业进军海外市场是我国战略性新兴产业突破价值链低端环节和提高国际市场话语权的重要措施。本文基于战略性新兴产业发展的引领性,运用演化博弈方法,从供应链视角构建我国战略性新兴产业企业进入海外市场的演化博弈模型,分析影响战略性新兴产业上游本土制造商选择何种赶超策略,以及下游海外销售商进入时机的关键因素进行探讨。研究结果表明:技术研发成本、技术研发风险和率先进入风险成本,对演化博弈系统趋向“市场导向,跟随进入”策略;而跟随进入成本和技术创新补贴促成博弈系统趋向于“技术导向,率先进入”策略。其中创新补贴要达到一定强度,才能加快战略性新兴产业供应链上下游企业向“技术导向,率先进入”策略方向快速演化。

考虑双积分和碳交易背景下基于最优控制的新能源汽车生产决策分析

近年来,随着我国承诺在2030碳达峰2060碳中和,新能源汽车取代传统燃油车以及绿色生产已成为汽车行业未来发展趋势。基于此,本文研究了有无双积分和碳交易政策下新能源汽车生产商的生产决策问题,运用动态最优控制理论探讨双积分和碳交易背景下的生产库存成本及最优生产决策。在Arrow-Karlin模型的基础之上,利用Hamilton函数分析最优控制条件下的最优决策问题,建立了在没有双积分和碳交易政策下新能源汽车生产决策模型、只有双积分政策下的新能源汽车生产决策模型,以及同时具有双积分和碳交易政策下的生产决策模型,比较了它们对新能源汽车企业的生产影响,以及各自背景下新能源汽车总成本最小的动态最优控制策略。最后结合数值模拟验证了双积分和碳交易政策下最优控制策略的有效性。

考虑消费者购买行为的新能源汽车供应链最优控制决策

面对日益激烈的市场竞争和多样化市场需求,新能源汽车除了应对传统燃油车的竞争,还面临新能源汽车企业间的竞争。因此,基于消费者心理行为驱动的新能源汽车供应链成员之间的创新和广告投入合作变得尤为重要。为此,从消费者视角,即从满意度和参考价格效应出发,分析新能源汽车制造商和零售商组成的两级供应链合作决策问题,通过建立Nash非合作博弈、Stackelberg主从博弈以及集中决策三种博弈模型,并运用最优控制理论得到了供应链成员的最优均衡策略。分析结果表明:参考价格效应对新能源汽车制造商的技术创新水平、广告宣传水平和消费者满意度都有正向影响,并且可以提高整个供应链的利润。新能源汽车制造商对零售商的成本分担承诺能激励零售商的广告宣传积极性,提高新能源汽车的品牌知名度,从而促进新能源汽车的销售。消费者满意度与参考价格效应之间存在交互作用,进一步强化了对新能源汽车制造商技术创新水平和零售商广告宣传水平的激励作用。

基于Blockchain的新能源汽车动力电池回收供应链模式

构建高效的动力电池回收网络对新能源汽车产业发展具有重要的作用。考虑到动力电池回收网络的供应链运营特征,首先,应用扎根理论对传统回收模式下新能源汽车动力电池回收溯源管理中存在的回收主体间协调、回收信息溯源和回收过程监管等技术需求,与区块链分布式记账、共识机制、智能合约等技术特性之间的关系进行分析;其次,分析区块链技术下回收主体间信息共享和回收信息网络化传递的可行路径,构建由基础层(回收信息流数据存储)、核心层(回收信息共享传递)和应用层(回收参与方协作)构成的回收供应链信息平台模型;再次,搭建基于区块链的新能源汽车动力电池回收供应链体系框架,分析电池生产商主导(BML)、整车生产企业主导(VML)、生产商联合体主导(MAL)和第三方主导(TPL)等四种回收供应链模式的特点;最后,通过构建DEA模型对回收效率进行实证分析和量化评价。研究表明,区块链技术下的回收供应链模式其效率高于传统回收模式,且MAL模式和TPL模式下的回收效率最高,BML模式和VML模式下的回收效率则次之。研究结论为企业应用区块链技术进行新能源汽车动力电池回收网络构建与回收运营决策优化提供参考。

“互联网+”下众包供应链运作模式分析——以海尔和苏宁为案例

在"互联网+"背景下,众包供应链(Crowdsourcing Supply Chain,CSC)作为一种新型供应链正成为研究热点。采用案例研究方法,以海尔和苏宁的发展轨迹为样本,分析企业众包供应链的发展模式和发展路径。研究表明,众包供应链有两种类型:精益型(Lean)众包供应链和敏捷型(Agile)众包供应链。同时,企业在决策流程中存在战略层面、策略层面和运作层面,以确定基于制造商主导、零售商主导、第三方主导的众包供应链模式,以及合作众包和竞争众包的情形。在此基础上,归纳了众包供应链运作的具体路径流程,为众包供应链的实施提供了完整解决方案。

众包模式下冷链物流配送模型的仿真和优化分析

众包配送模式正成为冷链物流提高质量的重要策略。为了保证冷链末端配送的时效性和充分利用社会闲散资源,以冷链众包物流配送总分担成本和客户满意度为优化目标,建立了基于众包模式下的冷链配送模型。通过配送方动态筛选,与优化冷链配送任务有机融合,同时考虑客户服务时间窗要求,采用模糊机会策略,并利用进化算法的过程自适应性,来调节交叉和变异概率,设计出一种改进的遗传算法来对系统模型进行优化求解。仿真发现,嵌入互联网众包模式下的冷链物流配送模型更具有灵活性和时效性,也显示出了所设计算法的有效性。

韩国国立中央图书馆委员会制度研究及启示

韩国国立中央图书馆作为韩国国家代表图书馆,为有效履行各项职能,积极施行法人治理,创建委员会制度。通过对该图书馆委员会的创建依据、类别、职能、组织结构、会议与决议、委员待遇等因素进行细致描述,找出图书馆委员会制度创建及发展所必须的政策保障和完善措施。正值我国《公共图书馆法》颁布之际,希望本文对韩国国立中央图书馆委员会制度的解析,对我国图书馆理事会制度的建设和完善起到积极作用。

韩国“读书文化振兴基本计划2019-2023”

韩国“读书文化振兴基本计划”是根据韩国《读书文化振兴法》第五条及同法实施令的规定,由韩国文化体育观光部长官(部长)每5年组织制定的法定计划。2019年4月,韩国文化体育观光部公布了“读书文化振兴基本计划2019-2023”(以下简称“基本计划”)。这是韩国第三个“读书文化振兴基本计划”,本文就此次计划的宏伟蓝图、总目标,以及其实施战略和重点课题作一介绍。

在线众包设计下基于信息更新的供应链延迟生产优化

鉴于众包供应链较少将上游众包环节和下游生产环节结合起来进行研究,将线上众包设计环节有机嵌入到供应链中,建立了基于众包的供应链基本模型;在此基础上考虑定制需求信息的精确性影响众包设计决策的质量,将模型扩展到具有信息更新功能的众包供应链定制模型,并分析初始设计和更新设计两种设计定制模式下的生产量;在两种不同设计定制模式下,众包供应链下游制造商存在准时生产策略和延迟生产策略两种生产策略,探讨众包供应链的初始设计&延迟生产策略、更新设计&即时生产策略、更新设计&延迟生产策略3种组合决策策略,并优化出不同组合决策策略的最优生产量和实施前提条件,通过差分法对各不同组合策略的信息价值进行了对比分析,发现信息更新设计定制策略优于延迟生产策略,线上众包供应链的双组合策略优于单组合策略。通过敏感性分析发现,在线众包设计中适当提高众包参与者胜出人数,可对线上众包设计参与者和众包发起企业起到双向激励的作用,并且存在一个触发信息更新价值效应的众包设计悬赏(价格)阈值,为众包供应链的有效决策提供了参考依据。

Benders算法下集群式供应链多级订单柔性决策模型

针对大批量定制化的客户订单,供应链企业在进行订单决策时,往往缺少对不同特点订单的分级分类,导致部分超出负荷的有效订单缺乏柔性合作渠道,给供应链带来潜在的运作风险。为此,以产业集群为背景,通过分析客户订单的特点和层级,建立单级无链间协作的订单决策基本模型;在此基础上,考虑多供应链横向跨链协作影响因素,拓展构建了基于集群式供应链的多级跨链订单决策模型,以大批量动态处理客户订单的层级分类及柔性配置,实现订单的在线实时决策,并设计Benders分解算法求解。数值计算和仿真分析表明,多级订单决策比单级订单决策更具柔性;同时,客户满意因子和跨链协作因子对订单跨链决策具有阈值效应,而基于阈值点的组合策略进一步验证了多级订单柔性决策的现实可行性。

基于Fuzzy-Dematel算法下新产品开发的众包供应链风险分析

以Fuzzy-OWA算子为分析方法,从供应链的角度对众包设计、供应、生产制造和销售环节,来评估新产品开发的众包供应链风险,并建立Dematel模型;依据原因和结果两方面,找出影响众包供应链发展的主要风险因素,并给出相关建议对策。

考虑模块化和退货率的供应链大规模定制模型

供应链大规模定制化生产(MC)是基于上游大规模(MP)标准化生产与下游定制化(CP)生产的有机融合。在电子商务环境中,考虑退货率、模块化程度、生产提前期和定价因素的影响下,建立了供应链上下游企业大规模定制的基本模型。在此基础上,根据实施MC的不同情况,在竞争环境下,探讨了基于CODP上下游企业两种决策模式。分析发现,同时决策模式下的定制提前期较长且稳定,而主从决策模式下定制提前期存在缩短的趋势但并不明显。更进一步,将合作博弈引入到CODP上下游竞合环境中,构建了合作博弈下的大规模定制化模型。通过比较竞争和合作环境下的3种决策模式的最优解以及算例,发现在合作博弈决策中产品终端零售价格最低,定制提前期最短,但是存在难以控制,特别是合作博弈决策下模块程度最高,但是需要在一定的退货率的基础上才能维持稳定运作;同时,分析还发现,合作博弈决策下供应链中间批发价格高于竞争环境下同时决策和主从决策的价格,从而有效协调上下游企业的各自收益达到Pareto最优,防止供应链在实施MC时所产生的双边效应。

基于全渠道设计的众包供应链订单生产决策优化

为了在众包全渠道设计下进行基于供应链的生产,在线下定制设计文献的基础上,结合互联网众包平台的特点,以订单交货期为驱动,将众包线上设计和非众包的线下设计相融合,建立了基于O2O的全渠道定制设计框架,将包含线上和线下的全渠道设计有机嵌入众包供应链下游生产环节中,构建出有产能约束、正常和加班生产时间互补的订单设计生产决策模型。考虑到众包供应链为一种基于“互联网+”的新型供应链,具有互联网思维中强调用户体验和满意度的特点,通过引入拒绝订单机会成本间接反映用户的体验度和满意度,建立了考虑机会成本的全渠道下定制设计与生产扩展模型,并通过蚁群算法对模型进行求解。通过实例分析发现,基于用户体验和满意度的全渠道定制设计的众包供应链生产决策模型,虽然拒绝订单机会增大,但是更能体现出客户参与的体验性,保证了决策的准确性;线上众包设计和线下非众包设计的效果与定制订单规模相关;非众包线下设计订单适合安排在常规时间的期中排产,众包线上设计订单适合在计划期两头加班时排产。

众包与供应链耦合:众包供应链的类型与组织系统构建

本文在国内外文献的基础上,运用扎根理论和动态演绎的方法,将众包和供应链耦合起来进行分析,提出了众包供应链的概念,分析了众包供应链的特点、类别及实施条件,探讨了众包供应链组织流程和组织策略。研究发现:众包供应链作为一种基于互联网+创新的新型供应链,更强调具有互联网基因特点的大众体验式参与和个性化需求,通过赋能予上下游各方,形成整体共享共赢的格局;众包供应链可分为内生和外生,以及项目型和续存型众包供应链;众包供应链由众包参与者测评系统、众包方案评估系统、生产销售系统和众包服务反馈系统组成。以上研究为众包供应链这一新型供应链模式的实际运作提供思路。

螺旋式Fuzzy-Topsis算法下的众包供应链的新产品选择分析

众包供应链作为一种以"互联网+创新"的新型供应链,正成为当今研究的热点。不同于传统企业内部开发设计新产品,众包供应链企业面对互联网特征的线上设计产品时,存在着网上设计参与者数量过多、消费者强调体验性和设计生产不熟悉等问题,故需从整个供应链角度来考察众包设计的新产品。本文构建众包平台上新产品选择指标,从供应链的角度以众包设计环节、生产制造环节、销售环节和消费者参与环节来进行分析,然后通过螺旋式Fuzzy-Topsis和Vikor对众包设计新产品建立评估模型,最后通过数值分析,将螺旋式Fuzzy-Topsis,Vikor和混合Topsis-Vikor 3种方法结果进行比较,发现混合螺旋式Fuzzy-Topsis和Vikor相互结合算法模型实用可靠,可减少评估误差。

互联网平台下基于众包供应链的订货策略

众包供应链(CSC)作为一种以“互联网+”为背景的新型供应链,正成为当今研究的热点。基于互联网平台,将众包设计环节嵌入到供应链中,建立了整个众包供应链多周期基本订货模型。在此基础上,考虑到互联网众包平台具有开放式的多频快速交付设计的特征,引入资金周转时间价值影响因子,将多周期模型扩展到基于快速周转的时间价值模型,并对模型进行了分析;考虑到众包供应链实施和落地的前提条件,进一步探讨众包供应链制造商对众包设计产品的生产规模和零售商风险规避的影响,提出了基于风险厌恶的最小生产批量的供应链订货策略,并对该策略进行了优化和对比分析,得出在互联网平台下基于众包设计的各个模型策略最优订货量,以及对制造商和零售商有效协调的实施条件。通过多重激励契约设计,实现了互联网平台下对众包设计者、制造商和零售商之间多重协调,使得众包供应链达到Pareto最优。最后,通过算例对模型和策略对比分析和敏感性分析,进一步证实了该新型策略的可行性和实用价值。

众包与供应链耦合:众包供应链演化与驱动模式

"众包"(Crowdsourcing)作为一种基于"互联网+创新"平台的研发模式,正成为当今关注的焦点。根据国内外文献,并结合当前实践经验,本文运用扎根理论和动态演绎的方法,将"众包"和"供应链"进行耦合分析,探讨了"众包供应链"组织结构动态演化路径、驱动模式,以及众包供应链的竞合策略。通过研究发现:(1)"众包供应链"作为一种基于"互联网+创新"的新型供应链,更强调"大众参与和个性化需求"的互联网基因,通过赋能予上下游各方,形成整体共享共赢格局;(2)"众包供应链"源于内部组织,经历内部分化和社区化阶段,然后扩展到具有互联网网络共享效应的,外部开放化和平台化阶段;并且在组织结构动态演化中;(3)存在着四种不同的驱动模式和竞合策略,即基于Post/Pull的驱动模式(先内部合作-后内部竞争的双重策略)、基于Post/Pull/Push驱动模式(单一的合作策略)、基于Post/2Push/Pull驱动模式(先外部竞争-后内部合作的双重策略)、基于Post/Pilot/2Push/Pull驱动模式(先外部竞争—后外部合作的双重策略)。

Order Selection and Capacity Planning in MCS with Chain-to-Chain Collaboration

Due to rejecting order in a single supply chain for lack of adequate capacity, a multi-chain system is introduced to avoid this potential operational risk. Based on four categories of order： direct order, reserve order, chain-to-chain order and rejected order, the framework of order selection in multi-chain system（MCS） is presented, and the model of order selection and planning under chain-to-chain collaboration is formulated. Then, the Lagrange algorithm is used to solve this problem through Lagrange relaxation and decomposition. Finally, numerical study show that opportunity cost of rejecting reserve order and production cost of chain-to-chain order have significant impacts on order selection, and there exists a critical threshold value of the combination of two factors. Through the combination, the multi-chain system can obtain the optimal status, meanwhile manager can utilize this to realize different strategies in MCS.