基于遗传算法的煤炭港口企业供应链需求预测方法

在预测供应链需求的过程中,不同影响因素的作用分析存在偏差,导致预测结果与实际销量误差较大,对此问题,提出基于遗传算法的煤炭港口企业供应链需求预测方法,分别从内部因素和外部因素两个角度全面分析了企业过去的运营状况、产品补货提前期、营销活动开展情况、竞争企业运营情况、煤炭交易价格、煤炭资源流通总量需求预测影响因素,利用遗传算法计算供应链需求量,对需求预测影响因素进行编码处理,结合供应链构成对初始种群规模进行适应性设置,将煤炭港口企业供应链需求预测的目标函数作为遗传算法执行阶段的适应度函数,以此实现需求预测。在测试结果中,设计方法的预测结果与实际销量差异稳定在25.0t内,对应占比小于4.0%。

地方高校就业信息平台资源整合现状及供应链需求分析

2007年作为“高校毕业生就业工作的全面服务年”，网络联盟的启动标志着为高校毕业生就业提供服务进入了一个新阶段。通过地方高校就业信息平台资源整合现状及供应链需求分析，对今后有效架构毕业生就业“共赢”模式，促进高校毕业生就业、满足用人单位人才引进需求及区域信息平台自身运营的经济效益有着非常积极的作用。

供应链需求变异风险问题研究

供应链风险是导致供应链整体失调的主要原因。在供应链风险体系中,起主导作用的是需求变异风险。本文从分析供应链本身固有的需求不确定性出发,找出导致需求变异风险发生的要素,并结合案例分析,运用IDEF方法对其进行识别,为后续的供应链风险研究提供必要的参考。

基于Agent技术的企业供应链需求预测模型构建研究

世界经济形势的不断变化,使各个企业之间的竞争模式也发生巨大转变。在未来,企业的竞争不只是效益上的竞争,更是供应链的竞争,人才的竞争。因此,通过进一步提高企业供应链的管理效率预测市场需求趋势,对于推动企业发展有极其重要的意义,不仅能够实现订单任务的动态管理能力,更能提高招标策略的准确。

基于供应链需求变异的多级库存控制模型

多级库存控制研究的对象包含供应链的各个节点企业的库存成本．本文以需求变异情况下EOQ模型为起点．对多级库存量进行插值与拟合等数学处理，探索最佳批量和最佳存储量。并在文献基础上对缺货生产模型进行了修正．引入需求变异系数．改变了将落单费用与缺货损失割裂考察引起的不必要计算问题。

乳制品供应链规划中的市场需求调查与分析方法研究

本文结合课题研究,对吉林省长春市乳制品的用户需求状况进行了调查,运用Excel、Matlab、Spss等软件,对调查数据讲行详细整理与分析。调查内容与方法对乳制品乃至其它相关农产品供应链产品市场需求调查与分析具有重要的参考价值,为农产品供应链需求分析、预测及供应链规划打下了良好的基础。

基于多变量支持向量机的供应链需求预测分析

在供应链中,市场需求往往受到多个因素的影响,单一变量的预测方法已经无法达到预测期望。为了提高预测精度,削弱牛鞭效应,根据Agent理论构建供应链模型,提出一种基于多因素的支持向量机需求预测方法;通过选取主要影响因素,建立多变量SVM预测模型,并利用遗传算法对SVM模型的参数进行优化选择,最后利用算例进行仿真分析。实验结果表明,与单变量支持向量机相比,多变量支持向量机充分考虑影响市场需求的相关因素,最大程度挖掘了数据中的有效信息,提高了供应链需求预测的准确性,从而缓解了供应链中的牛鞭效应。

企业的需求——供应链战略

该文指出了当前经济环境中企业的必要竞合战略 :需求———供应链战略 ,并从经济、现实、管理角度分析了需求———供应链战略。

供应链质量需求风险形成机理及定量描述

本文从用户对产品质量的需求角度对供应链质量需求风险进行了研究,首先创造性地对供应链质量需求风险进行了详细的定义,其次在分析风险构成要素及要素间相互关系的基础上,对其形成机理进行探讨。并运用F T A尝试性地对供应链质量需求风险进行了定量描述。

需求驱动型供应链物流仿生优化设计框架

为提高供应链运作效率,运用仿生学理论和方法,仿生生物基因表达调控模式对需求驱动型供应链物流进行了优化设计。分析了基因表达调控机制,建立了基因表达调控的"功能-行为-结构"模式,识别了需求驱动型供应链物流与基因表达调控过程的相似性,提出了包括需求驱动——响应机制、设施位置、信息传输过程和物流路径在内的需求驱动型供应链物流仿生设计框架。研究表明,仿生设计能够从整体上优化供应链物流的运作过程,提高运作效率。

基于网络图需求随机的供应链网络设计研究

运用网络图表述供应链网络基本结构,将供应链网络设计简化为各节点的能力设计及流量设计,建立了随机供应链网络的均衡条件。通过对随机因素进行简化处理,分别探讨了需求随机时制造中心及配送中心的优化决策,构建了从制造中心角度出发的制造、运输集成优化模型及从配送中心角度出发的库存、配送集成优化模型,并用变分不等式给出了最优条件,进而构建随机供应链网络集成设计模型。最后,通过数值实例的分析,验证了随机模型的有效性。

基于云模型的需求端粮食供应链信任研究

信任有助于企业间的合作,不同信任类型的选择会产生不同的合作效率。运用云模型对需求端粮食供应链企业间的信任度进行评价,帮助选择合适的信任类型。利用信任决策逻辑证明信任类型选择的正确性。研究结果表明:粮食加工方和粮食生产者的关系型信任处于较高信任等级,计算型信任处于较低信任等级,应选择关系型信任;粮食加工方和粮食经销方的关系型信任处于较低信任等级,计算型信任处于较高信任等级,应选择计算型信任。信任决策逻辑的分析验证了研究结果的正确性。

农产品需求供应链中的知识共享与协同决策:文献综述

将需求供应链理论引入,探究农产品需求供应链中的知识共享与协同决策,在未来是一个极具潜力的研究领域。从需求供应链、农产品需求供应链、农产品需求供应链中的知识共享、基于知识共享的农产品需求供应链协同决策四个方面进行了国内外文献梳理,为分析该领域的研究脉络提供框架指引,为未来相关研究提供激励与参考。

供应需求链的“兴奋点”

正当流程管理的观点盛行时,我们同时看到了对于BPR的猛烈抨击和大力表扬并存的现象,也有对于ERP的恐惧和狂热;同样,对供应链管理(SCM)也有人将其吹得神乎其神。包括引起强烈反映的BPR,也包括欧洲供应链协会提出的SCOR。不过我们发现,其基本的思考方式是流程导向。

需求与供应链管理平衡计分卡

应用平衡计分卡的思路,找出需求与供应链管理的相关KPI指标,为企业实施精准的供应链管理提供了有益的参考。

时间序列法下三种数据预测模型的准确性对比分析——基于我国新能源汽车行业整体市场需求预测

需求预测一般是针对未来一定时间内,企业或用户对产品或服务的需求数量和需求金额的估计。而供应链需求预测是进行供应链计划管理的首要任务,是制订供应链需求与供应计划以及进行供应链库存计划与控制的前提。目前在市场需求预测中常用的有两大类方法:一类是定性预测法,主要包括:德尔菲法、头脑风暴法等,本文暂不使用该类方法探讨。另一类是定量预测法,主要包括:时间序列法、因果联系法。本文将重点对比分析时间序列法中的三种不同方法的实际运用:简单移动平均法、加权移动平均法、指数平滑法。在加强排放法规、加大新能源汽车财税优惠、加速产业布局等举措下,我国新能源汽车市场呈现快速增长态势,成为全球新能源汽车增长的重要推动力,但也存在市场波动、经济发展、技术进步、地缘政治等各种不确定性因素的干扰。本文结合历史数据,主要利用三种时间序列模型对中国新能源汽车行业某一月份的市场需求预测值进行对比分析,找出预测精确性更高的模型方法。因考虑到各家新能源汽车22年月度数据不完整性,故而使用行业协会提供的全行业的历史供需数据作为分析样本,这就需要忽略作为企业实体的个性化因素。

浅谈水电站机电设备成套项目供应链复杂性及其风险管理

目前水电站机电设备成套业务已经逐渐形成了一条较为完善的"需求拉动式"的供应链,其复杂性和风险程度较高,不可预见的影响和日益变化的外部环境对项目影响较大。为此,通过分析机电设备成套项目供应链的复杂性及相关风险,对其风险管理模式进行了深入探讨,进而为机电设备成套项目的发展和企业管理提供理论支持。

浅谈3PL药品物流业务潜在机遇

近年来国内医药市场需求稳步增长,医药进口规模扩大,在各种驱动因素下,药品市场正蓬勃发展。作为配套服务的医药物流也迎来新的发展机遇,伴随着机遇而来的同时也有挑战。作为一个第三方物流企业,如何找到医药流通行业的切入点,是此文讨论的重点。通过市场与行业分析,确定3PL可以选择与药品批发商合作,作为初步进入行业的方式。

一类基于多信息集成算子信息融合技术的最优组合预测模型与应用

针对传统的组合预测研究中每个时点的组合预测结果只能介于该时点各单项预测结果最小值与最大值之间的不足,通过引入基于copula和对偶copula原理的信息集成算子,提出一类基于多信息集成算子信息融合技术的最优组合预测模型,给出了预测的基本流程。最后,以美国小型汽车年度销售的供应链需求数据为例,介绍了所提最优组合预测方法的应用,结果表明所提的组合预测方法是有效的和可行的,为组合预测的理论研究提供了新的视角。