论制造企业采购提前期的压缩策略

为了解决制造企业采购提前期的压缩问题,在划分供应链提前期的基础上,阐述了影响订单式采购提前期的主要因素,并通过细分整体供应链成本的构成,分析了采购提前期与供应链成本之间的关系。结果表明,两级供应链总成本随采购提前期的压缩先降后升。因此,解决制造企业采购提前期压缩问题应采取差异化管理策略、信息对称策略、强化供应商质量管理策略和供应商管理库存策略。

制造资源计划MRPⅡ采购提前期的神经网络算法

从供应商管理的角度提出考虑供应商合作关系基础上的采购物料的计算思路,设计了神经网络算法并进行算例计算.计算的结果显示这种思路是合理的,计算方法也可行.

基于权值直接确定神经网络的采购提前期预测模型

精确采购,尽可能地降低库存成本是大多数企业一直追求的目标之一。然而准时采购受到库存量、采购处理等众多因素影响,这些因素之间彼此影响,因此对采购提前期的预测很难给出一个精确的数学模型。人工神经网络具有很强的非线性映射能力,可以很大程度地解决非线性预测问题。提出了一种权值直接确定神经网络的采购提前期模型,仿真效果达到预期水平。

工程建设项目采购提前期缩短策略研究

本文从工程建设项目的特殊性入手,分析采购提前期在其中的表现及重要作用,并根据当前存在的问题提出压缩采购提前期的策略,对于提高企业项目管理能力具有重要意义。

ERP中固定采购提前期矛盾的一种管理解决方法

采购提前期的确定是确保ERP核心部分MRP有效运行的重要前提之一,也是MRP实施过程中比较棘手的问题。MRP固定提前期的使用,又带来各种问题和矛盾,使得ERP的运行结果无法应用。基于技术的柔性提前期的应用,也因提前期数据难以确定,而不能从根本上解决这些问题。本文作者通过深入研究和实践经历,提出一种通过管理变革的措施,使得这一问题得到有效解决。

基于神经网络的制造企业采购提前期研究

采购活动直接影响企业成本控制。采购提前期是影响采购优化的主要因素,采购提前期制定的合理与否直接影响到企业生产过程和订单的顺利交割。文章针对制造业影响采购提前期因素较多的特点,采用神经网络方法进行训练动态确定采购提前期,最后通过实例验证方法的有效性。

基于权值直接确定神经网络的采购提前期模型

精确采购,尽可能地降低库存成本是大多数企业追求的目标之一。然而准时采购受到库存量、采购处理等众多因素影响,这些因素之间彼此影响,因此对采购提前期的预测很难给出一个精确的数学模型。人工神经网络具有很强的非线性映射能力,可以很大程度地解决非线性预测问题,对此提出一种权值直接确定神经网络的采购提前期模型,仿真效果达到预期水平。

基于BP神经网络的订单式供应链采购提前期研究

采购对于订单式供应链具有重要的作用,采购提前期制订的合理与否直接影响到企业生产过程和订单的顺利交割。随着市场竞争环境的供应链化,对于供应链中进行生产加工活动的企业,越来越多的生产设备、原材料等生产投入要素需要相应的配套企业来提供,这就对采购活动提出了更高的要求,采购提前期在供应链中的重要性更加突出。文章利用BP神经网络,对提前期分解,对阶段时间进行预测,以满足企业供应链采购管理发展的需要,并且通过实证说明方法的有效性。

电力物资采购提前期与输变电工程里程碑计划协同性研究

本文主要针对电网输变电工程物资采购需求管理与工程里程碑进度计划不匹配导致工程物资采购供应响应不及时等问题，通过了解输变电不同电压等级里程碑进度节点及每个工序阶段所需物资情况，全面梳理电力工程物资采购合理提前期，进而开展物资采购提前期与工程里程碑进度计划协同工作，加强物资管理对电网工程建设的主动服务意识，提高物资供应及时性，提升电网工程物资供应保障能力。

基于神经网络的天津客车桥公司采购提前期模型

针对天津客车桥公司的物料采购提前期非线性和非定量影响因素较多等特点,采用神经网络方法建立时间模型进行训练,并通过计算比较了BP神经网络和RBF神经网络,证明模型的有效性和哪种方法更优。

提前期敏感商品的销售商采购提前期压缩

研究提前期敏感商品的销售商采购提前期压缩与库存优化问题。分别假设单位采购成本函数为分段线性函数和光滑幂函数,应用国外研究关于销售提前期的结论,建立了销售商的最大利润函数数学模型。通过数学推导及证明的方法得到最优采购提前期,又通过问题的转化求解最优采购提前期下的最优价格和最大利润。最后通过数值实验的方法对销售商采购提前期及库存决策进行分析,数据分析得到了一些销售商提前期和库存最优决策的规律。

有采购提前期的两部件串联系统的更换策略

研究了由两个不同型部件组成的串联系统的最优更换策略,当部件需要更换时,新的同型部件需要提前订购.当部件发生故障时对其进行维修,维修后的工作时间形成随机递减的几何过程,且每次故障后的修理时间形成随机递增的几何过程.以部件更换前的故障次数(N_1,N_2)为策略,以系统经长期运行单位时间内的期望费用最小为目标,研究了二维最优策略问题,给出了寻找最优策略的方法和数值分析.

基于ANFIS神经网络的水处理药剂采购提前期模型

水处理药剂的采购提前期对自来水的生产保障十分重要。本文基于减法聚类的ANFIS神经网络,以水处理药剂采购提前期的影响因子作为模型的输入层,建立水处理药剂采购提前期预测模型,计算结果证明该模型能够准确预测出水处理药剂的采购提前期,为采购工作提供指导参考。

ERP模式下的采购管理系统的研究与开发

探讨了定单生产式企业的采购周期和采购成本等。通过采购管理系统的开发实例 ,介绍了采购管理系统的体系结构、功能设计以及提前采购的重要性与实现方法 ,以及系统实现的关键技术。

MRP管理下寻求最佳零配件采购时间和成本的研究

在MRP采购实施应用中,可控采购提前期的引入是一个全新的课题。论文从采购成本、供应提前期和合格品率三方面入手探讨零配件采购的最佳时间和成本,依托物料清单,尝试发展一套采购提前期可调整的、成本最佳的采购决策程序,以支持企业管理者做出正确有效率的采购决策。

基于库存的面粉厂采购分析决策模型

随着市场竞争的加剧,面粉企业正朝着集团化、规模化的方向发展,所以建立一个基于库存的采购分析决策系统,使得企业能够在满足正常生产的需要和尽量减少采购中人为的因素的基础上,降低库存和采购的成本,提高原料质量。分析了面粉厂的库存控制模型、安全库存模型及采购分析决策模型。

数字化转型与企业存货调整行为——基于文本分析方法的经验证据

基于2007—2020年沪深A股上市公司的存货明细数据,利用文本分析方法,检验数字化转型对企业存货水平的影响。研究表明,数字化转型程度越高,企业的存货水平越低。异质性分析表明,在非国有、业务复杂度高、与供应商/客户地理距离远以及所处地区数字基础设施建设水平高的企业中,数字化转型对企业存货水平的降低作用更大。进一步研究发现,提高企业存货管理能力和缩短采购提前期是数字化转型降低企业存货水平的两条作用路径。研究结论对于如何通过促进微观企业数字化转型赋能我国传统产业升级、推动经济高质量发展具有一定的理论意义和实践价值。

基于供应链视角的钢铁上市公司库存绩效实证研究

近年来，在产能过剩和市场需求萎缩的形势下，库存成为钢铁企业亟需解决的问题。本文采用钢铁行业36家上市公司2001～2011年度的面板数据构建模型，从供应链视角研究了供应链集中度、提前期对库存绩效的影响。研究发现，采购提前期越长，库存周转率越低；采购集中度、销售集中度越高，库存周转率越高；但销售提前期对库存周转率无显著影响。本研究结果以期为钢铁企业降低库存提供实证性指导及决策支持，并丰富了供应链管理的客观数据研究。

汽车配件企业安全库存设置

整车厂商JIT要求对上游的汽车配件生产企业快速响应,汽车配件生产企业为了满足整车厂商的突发性需求与消除本企业内部影响生产平稳的一些不确定因素,也是为了取得比较好的客户满意率,因此对安全库存的研究显得极为重要。文章借助于统计学方面的一些知识和专门的统计软件SPSS对汽车配件生产企业的采购提前期和需求量进行了分析,旨在得出适合汽车配件生产企业的安全库存和再订货点的设置方法。

钢铁企业燃料经济库存初探

控制钢铁燃料库存对于企业来说能够减少企业资金占用、缩减封闭料场面积、降低人力成本,是钢铁企业削减物流成本的重要手段。文中通过分析钢企燃料采购特点,优化燃料的经济库存的计算方法,为企业测定经济库存提供理论支持。