不确定环境下基于时间成本的多供应商协同研究

研究了在市场需求较高,供应商的供给不确定程度较高,同时在某种条件下可能没法满足制造商订货需求的情况下,制造商如何对多个供应商进行协同、制定最佳的订货策略的问题。首先构建了基于时间成本和供应链总成本的多供应商办同模型,然后用MATLAB进行了仿真实验,结论是在时间成本权重较高的情况下,通过多供应商协同模型对降低成本有显著的效果。

订单不确定下多种零部件供应商协同供应研究

针对按订单装配的供应链系统中客户需求订单不确定的问题,提出了多种零部件供应商和核心制造商之间的分散决策模型和协同供应的集中决策模型,并比较了在两种模型下供应链各成员的总库存损失差异。通过Monte Carlo模拟数据仿真的方法,分析结果显示:相比于分散决策,在集中决策下通过供应链信息共享、供应商加急赶工来实现多种零部件的协同供应,能够有效地降低各个供应商的库存浪费,提高制造商的订单满足率,最终实现整个供应链的帕累托改善。