基于数字化平台预约需求系统的供应链解耦点最优决策研究

数字化平台预约需求信息采集系统(DADI)作为逐渐受到实业界关注的数字化技术之一,对供应链上下游的运营优化产生了积极的影响。预约需求信息采集功能将传统的库存/订单推拉模式转化为库存/预约推拉模式,通过获取客户承诺提前期缩短了客户等待时间,降低供需不匹配现象,改变了传统供应链解耦点的位置决策方式,同时,数字化平台企业促进了终端市场订单需求信息的快速共享,避免了信息逐层向上反馈造成的时滞性和长尾效应。因此,本文探索了DADI系统优化供应链解耦点决策过程的影响机理。第一,本文推导出承诺提前期和库存相互依赖且共同影响企业利润水平的作用机制;第二,计算得到承诺提前期成本阈值点,该阈值点不仅影响供应商选择预约驱动或库存驱动策略,同时也影响供应链解耦点位置;第三,推导出单位库存持有成本、延迟订货成本、客户需求不确定性等因素对解耦点位置的影响情况;第四,对比分析了DADI系统、ADI系统以及传统模式下供应链整体利润水平和解耦点位置的差异性。本文还对相关参数做了敏感性分析,并通过数值算例验证了模型结果的有效性。

大规模定制下多CODP的定位模型及算法

在分析大规模定制系统中单客户订单解耦点(Customer Order Decoupling Point,CODP)生产模式不足的基础上,提出为不同属性的产品设置不同的多CODP的大规模定制生产模式,通过分析企业订单及其产品定制属性,设计多CODP的定位机制及模型,并给出算法。最后以某电动车生产企业为例,验证模型及算法的可行性。

MC下基于成本优化的多CODP定位模型及算法

在分析大规模定制系统中客户订单解耦点(Customer Order Decoupling Point,CODP)设置方式不足的基础上,提出了基于成本优化的多CODP定位思路。对基于多CODP的MC生产系统的成本构成进行了分析,给出了基于成本优化的多CODP的定位模型及算法,以某电动车生产企业为例,证明模型及算法的可行性。