基于禁忌搜索的生产—库存—配送协同计划问题研究

针对具有一定生产期和存储期的快速消费品,从供应链集成的角度研究了确定性需求情形下多工厂、多产品、多客户供应网络的生产—库存—配送协同计划问题,并建立了多周期环境下生产—库存—配送协同计划问题的混合整数规划模型,以协同优化各工厂的生产计划、库存计划与配送计划.提出了求解该模型的禁忌搜索算法方案,且通过设计启发式顺序分配方法生成初始解,采用了从改进的2-opt和λ-interchange的邻域解中产生候选解的策略,给出了提出算法的具体实现过程.最后,通过测试算例的仿真结果,证明了禁忌搜索算法在求解该类问题时具有比混合遗传算法更强的鲁棒性,并且能够得到更好的解.

生产、库存、配送一体化系统研究

本文主要研究生产、库存、配送一体化复杂系统(Integrated Production Inventory Distribution System,PID),系统中存在一个供应商和多个下游厂商,供应商生产若干种不同类型的产品,并通过第三方物流(3PL)对下游厂商进行配送。研究的目的在于决定供应商的生产计划以及配送计划,从而使得系统总费用最低。借助于禁忌搜索法,本文提出了求解问题的算法,并且给出了PID与按照订单生产模式的仿真结果的对比,从结果可以看出,PID在一定程度上确实能够降低系统总费用。

考虑碳排放的多产品多目标供应链协同优化

针对供应链配送环节车辆产生的碳排放量问题,以时变网络下车辆变化的速度为关键变量,建立了考虑碳排放量目标的,将生产时间、库存时间和配送路径协同优化的模型,同时考虑了产品种类、客户需求时间窗、车辆满载率及装卸时间等约束。提出了粒子群算法与蚁群算法相结合的混合粒子群算法对模型进行优化计算,并设计了两段实数的编码、解码方式。使用蚁群算法的信息素强度方式更新粒子群算法的粒子方向,使粒子在更新过程中保留方向性和记忆性。通过对数值算例的仿真优化与结果对比分析,验证了模型的合理性和算法的有效性。

基于Supply-Hub的生产与配送协同模式研究

本文建立了需求随机情况下的基于Supply-Hub的两供应商、单制造商生产与配送协同决策模型,通过与没有Supply-Hub的两供应商-单制造商生产与配送协同决策模型进行对比,证明了Supply-Hub的协同功能能够降低各供应商的成本、制造商的总成本和供应链的总成本。最后通过参数分析,揭示了需求的不确定性对基于Supply-Hub的生产与配送协同模式的影响,研究结果表明:需求不确定性越高,Supply-Hub模式的优势表现的越明显,而且即使需求的不定性非常高,Supply-Hub也可以将配送批量控制在一定范围内;当需求的不确定性超过一定范围时,供应商会采用多批次、小批量的配送方式给Supply-Hub配送零部件来规避风险。

网络环境下动态联盟管理系统体系结构的研究

介绍了动态联盟的基本概念及其与传统企业组织方式相比的优势,探讨了一种在网络环境下动态联盟管理系统的体系结构。首先,介绍了系统体系结构组建的总体思想;其次,介绍了网络环境下动态联盟管理系统的总体功能结构,及其重要模块的功能;然后,介绍了在网络环境下系统的实现结构及其结构的特点;最后,以三花企业为背景,介绍了网络环境下该动态联盟管理系统体系结构的实际应用及所取得的成效。

物流装备

农夫山泉利用JDA解决方案提升预测准确度和库存管理水平 7月21日，JDA软件集团公司寅伽，农夫山泉股份有限公司已成功实施JDA。Demand（需求管理）、JDA。Fulfillment（补货管理）、JDA。Collaborate（协同管理）和JDA。MasterPlanning（主生产计划）。