基于密度峰值聚类方法的多准则ABC库存分类模型

对于ABC库存分类管理的多准则优化问题,已有多种分类模型被提出,其中无监督机器学习方法具有吸引人的理论和实践特性,最大优点是不涉及主观性。在平均单位成本、全年货币使用量和提前期这三种库存决策要素的基础上,提出一个基于密度峰值聚类方法的多准则ABC库存分类模型。使用DPC模型和K-Means 模型对由47个库存单位组成的标准数据集进行聚类分类,利用成本-服务绩效方法将DPC模型、K-Means 模型和GMM模型分类结果进行比较分析。研究结果表明,在成本-服务绩效方面,DPC模型优于K-Means 模型和GMM模型,同时发现这三个无监督聚类模型分类结果优于使用同一数据集的几种数学规划模型。

浅谈药品存贮模型及ABC库存分类管理法

依据存贮模型理论，结合本医院的药品存贮工作实际进行分析应用，对加强医院药库的药品管理工作有所裨益。

ABC分类法结合PDCA在中药库存管理中的应用

目的找出最优的库管方法,降低库存周转天数,提高库存周转率,使之达到评审标准。方法根据库存周转率和库存周转天数的公式,以及ABC分类法等不同方式,计算并分析,结合PDCA循环法的管理理念,对不符合85%以上药品库存周转率应少于10~15日标准要求的情况进行整理分析,找出影响因素,并进行改善。结果①符合三甲医院标准周转天数≤15天的品种共有271种,占总品种的70.2%。②通过PDCA理论的管理,医院药库药品库存周转天数≤15天(达标)的品种占总品种的86%。③ABC三类周转天数≤15天(达标)的药品金额累计比率合计86.97%超过了85%的标准。结论传统的中药库存管理且根据PDCA循环法分析,影响因素比较多,工作量大,比较困难完成,药品过度周转的情况时常发生。按单品种累计比例分析,周转率为70.2%与标准相差不大,通过PDCA循环法对各类药品使用量,采购申领,人为因素分析并作出相应的改革,可以使库存周转率达标到达86%,ABC分类库存管理法能解决过度周转问题,并以86.97%的数值超过85%的标准,为最符合标准的库房管理方法。

基于多标准的ABC分类库存模型

ABC分类库存方法是企业应用最广泛的库存分类方法之一。国内外学者在研究ABC库存分析法时通常只针对一种分类标准,然而按照多种标准进行分类的库存模型则研究的相对较少。提出了一种新型的基于多标准的ABC分类库存模型,此模型概括了线性和非线性的情况,重点研究库存物品权重在分类中的影响作用。通过对比本模型与AHP方法所得出的结果,然后进行数据整理、对比分析,得出了库存物品的权重在分类决策中占有非常重要的地位。最后,通过数据证明得到此研究方法在库存决策方面更优,能够更好地为库存管理者提供决策依据。

ABC库存分类的多指标体系及其信息熵方法

库存合理分类对企业的库存管理非常重要.在现有ABC库存分类指标体系的基础之上,指出需求波动对库存分类的重要性,设计了考虑需求波动系数的.ABC库存分类多指标体系;进一步,分析了指标的差异性对库存分类的影响,提出了基于信息熵的多指标ABC库存分类方法.与已有文献对比分析表明,所设计的多指标分类体系综合考虑了库存物资的不同属性;对某家电企业的案例分析可以看出,所提出的.ABC库存分类的多指标体系及其信息熵方法有助于企业制定合理的库存决策,可有效提高企业的管理绩效.

基于库存ABC分类法的矿山企业物料管理

针对矿山企业库存管理中存在的典型问题,采用库存ABC分类法将物料进行分类,从而分清物料的主次关系。对不同物料采用定量、定期储备等方法,实行ABC物料管理法。并结合矿山企业供应市场复杂度和物料价值将库存ABC方法进行改进,进一步合理划分物料。从而降低了库存管理成本。

生产企业备件库存ABC分类模型的改进研究

库存ABC分类模型是目前库存控制中最常用的一种分类方法.其基本思想是以库存产品的单个品种的库存资金占整个库存产品资金的累积百分比进行排序,分清重点和一般,达到经济、合理、有效地使用人力、物力和财力资源,在国内外企业中得到了广泛的应用.但在应用中也发现了一些问题,很多学者纷纷提出了多属性的ABC分类标准,如双标准矩阵法、统计聚类法、层次分析法、模糊聚类法以及人工神经网络法等.然而,这些方法的致命弱点是它们大多引入了定性的主观判断或过于复杂或需要大量历史统计数据而无法应用到生产企业的备件仓储管理信息系统中.

基于库存ABC分类法的矿山物料管理

针对矿山企业库存管理中存在的问题,采用库存ABC分类法将物料进行分类,从而分清物料的主次关系。对不同物料采用定量、定期储备等方法,并结合矿山企业供应市场复杂度和物料价值将库存ABC方法进行改进,进一步合理划分物料。从而降低了库存成本,节约了管理投入。

基于ABC分类库存管理法分析并优化药品库存管理

目的通过ABC分类库存管理法分析泉州市第一医院城东院区药品库存,为后续药品库存管理、优化提供依据。方法通过众邦中国医院信息系统西药库工作站导出2019—2020年库存数据,根据2020年药品出库金额对药品降序排列处理,计算药品出库金额的累计占比并进行分类;以药品周转率和周转天数为指标评估2020年药品库存,并评价库存管理实施前后药品库存情况。结果A、B、C类药物品种数占比分别为13.88%、25.51%和60.61%,出库额占比为59.81%、30.16%和10.03%,其中A类药品主要为抗肿瘤药物、抗菌药物、心血管系统药物、消化系统药物和血液系统药物;库存情况达标品种占比为92.03%,出库金额占比为99.66%;2020年药品总体周转率为262.50%,平均周转天数为11.43 d,平均库存为7442381.40元,而2019年药品总体周转率为173.21%,平均周转天数为17.32 d,平均库存为12948291.60元。结论ABC法可提高药品周转率、优化药品库存管理,且当前药品库存较为合理。

基于聚类分析方法的多准则ABC库存管理

企业通常将库存元件进行分类来达到高效库存管理的目的,广泛应用于库存分类的方法就是ABC分类法。在多准则分类方面,有很多对准则权重如何产生的研究,但是很少有对决策矩阵变换方法的研究。近年来出现了一些将聚类分析方法用于ABC库存分类的案例,但是他们的方法过于复杂。文章提出了一种新的决策矩阵变换方法,该方法使规范后的决策向量均值相等,并将一种简单的聚类分析方法应用于ABC库存分类中。在文章最后用一个案例来说明该方法的有效性。

电力物资库存需求定额预测模型的研究

为解决电网企业周转库现行的配电网备品备件库存管理中存在的物资采购计划的盲目性,物资分类不合理,库存定额不科学和库存管理模式过于传统等问题。采用库存成本分析模型,经济订货批量模型,分析库存管理的总费用和订货量的关系,综合考虑缺货、数量折扣以及其他经济订货批量等问题。本文研究库存需求预测的相关理论以及配电网备品备件的特征,提出适用于配电网备品备件的需求预测模型。模型有效考虑了物资的历史需求量,检修计划,设备故障率以及运行环境这四个影响物资需求的因素。以配网物资设备为例验证需求预测模型的合理性与可行性。

民用机场助航灯光备件库存控制与管理研究

在调研上海某4E机场助航灯光备件库存管理现状的基础上,分析其不足和存在的问题;并根据现代备件库存控制管理理论,提出对机场助航灯光备件实施考虑其消耗特性的两阶段ABC分类管理方法,并提出了基于零件使用寿命概率函数的助航灯光备件最低储备量计算模型;经依托工程的具体应用,验证了所建议的备件分类方法和储备量计算模型具备一定的合理性和适用性,可为机场助航灯光备件的库存控制与管理提供一定的技术参考。

优化库存管理对企业流动资金周转的影响——以广州二轻研究所库存控制模式改革为例

库存管理作为影响企业资金流动的重要影响因素已越来越受到企业的重视,文章主要以广州市二轻研究所的库存控制模式的改革作为研究对象,通过分析其库存控制模式改革所取得的成果,找出优化库存管理对企业流动资金周转的影响,并提出几点改善意见。

基于ERP数据共享的库存管理应用

各企业为确保长期生产稳定运行,都会保持一定量的库存物资。然而库存物资会占用大量的流动资金,同时增加保管成本。如何平衡供需加快物资周转,是一个值得研究应用的课题;随着信息化系统在国家能源集团的推广和应用,如何基于数据共享的基础上,依托ERP系统将实时数据流和历史数据相结合,从集团到二三级单位不同的管理目标,对库存消耗情况进行分析,并按数据分析出物资在企业运转中的特点,从而对物资进行分类确定不同的管理模式,优化库存结构以增强供应链运转效率,并形成明显的规模经济效益。

多维指标结合的库存管理优化研究

文章根据ABC分类法在库存管理中的应用与存在的缺陷,对该方法进行了扩展和优化。并综合考虑了库存产品的出库频率、销售额和缺货风险对于库存管理的影响,建立了三指标矩阵模型。以三指标为衡量标准、运用坐标曲线将产品分成六种大类,依据每一种类型的特点选择库存策略,最终构建了多维指标结合的库存管理优化方法。

An Improvement to Multiple Criteria ABC Inventory Classification Using Shannon Entropy

This paper extends the Ng-model [Ng, 2007] for multiple criteria ABC inventory classification based upon Shannon entropy. The proposed approach determines the common weights associated with all criteria importance rankings, and provides a comprehensive scoring scheme by aggregating all rankings of the criteria importance. A numerical illustration is presented to compare the model with previous studies.