引入第三方物流的VMI模型优化研究

关于卖方管理库存(VM I)的研究多是从主导企业(买方)来评价VM I的实施效果的,事实上不但应该考虑VM I对买方的影响,还应考虑VM I对整个供应链的影响。在前人研究的基础上,考虑了运输成本和经济批量之间的内在联系,对传统VM I模型进行了完善。通过模型分析发现了卖方短期成本增加的条件,在此基础上通过引入第三方物流作为中间作业平台来优化VM I模型,从而缓解卖方短期成本增加的弊病,降低VM I作业环节的物流成本,增加卖方的短期利润,以提高卖方参与VM I的积极性。

基于VMI激励模型的零售商策略研究

对一个制造商和一个零售商服务于最终顾客的供应链系统,若发生缺货制造商重新获得顾客返还的订单依赖于零售商的努力程度。在满足制造商获得最大利润的前提下,建立了VMI下零售商对库存量不做限制和做出限制两种情况下的最优激励模型,并基于VMI最优激励模型,给出使零售商利润保持增加的临界库存限制量,为零售商策略的选择提供依据。

不同力量对比供应链中两种VMI模式下的决策问题研究

利用博弈论分析了力量对等和力量不对等两种力量结构的供应链中,两种VM I模式下成员的决策问题:VMI-模式中,零售商承担库存持有成本;VMI+模式中,供应商承担库存持有成本。首先以VMI运营模式为出发点,分析了在VMI-和VMI+模式下不同力量结构的供应链中成员的决策问题;而后横向分析在某种力量结构的供应链中对其成员来说最优的VMI模式。

VMI模式下仓单质信的企业资信评级体系建立探讨

仓单质信能够有效控制VMI运作中的信用风险,但随着实践深入,仓单质信的风险逐渐显露。基于客户资信风险、仓单风险、银行风险都与信用有着密切的联系,提出建立仓单质信的供应链企业资信评级体系。研究表明:通过构造指标要素,分析评级指数设定、信用等级平均累计违约率统计以及评级结果的准确性,可以实现信贷决策的科学化、精细化发展。

VMI应用模式研究

在研究国外企业VMI应用成功案例的基础上,提出了VMI应用的四种标准模式:供应商寄售模式、第三方物流公司维护补货模式、JIT模式、糖果人模式,并且给出了四种应用模式和物料特征的对应关系,对如何应用四种基本模式给出了指导意见。

VMI模式下成本控制优化与物料配送研究

在VMI模式下对库存成本控制与物料配送进行了深入研究,建立了基于时间发货策略的库存成本控制与物料配送模型。对库存成本进行分解得到了完整的总成本表达式,通过优化方法对模型进行求解得到了最优化发货周期、补货数量与最小库存成本。研究结果有助于增强企业快速响应市场需求的能力,降低企业的投入成本,提高企业的竞争能力。模型在企业分销系统中得到了实例应用。

供应链管理下的VMI与CPFR比较研究

VMI与CPFR都是国外在供应链管理方面提出的库存管理模型.对这2种模式的来由、架构实践进行了讨论.在此基础上,对VMI与CPFR的优缺点进行对比研究,并对于在中国采用何种模式进行了利弊分析.尽管CPFR克服了VMI集成性不够等缺点,可以实现供应链各节点企业之间的深层次合作,但因为VMI具有宽容的适用条件、相对低廉的获取和实施成本更加适合中国大多数的企业应用.

考虑缺货成本的VMI利益分配

考虑缺货成本,从库存成本角度开展研究,通过对比实施VMI前后供应链库存成本模型,指出VMI短期内供应链收益来源于库存成本变化,且存在责任利益不一致的情况。针对供需双方不同地位,应用价格契约、斯坦科尔博格博弈模型与收益共享契约分别建立了零售商占优与供需双方地位平等情况下的利益分配模型,求解出零售商激励采购价格与收益共享系数的具体值,并采用算例进行分析。

供应链背景下VMI运作模式的数量分析

在当今供应链管理中,供应商管理库存是一种先进库存管理理念,它的运作模式一般有集中型与分散型两种。该文用数量经济方法在比较分析集中型库存运作模式与分散型库存运作模式的基础上,得出了集中型库存管理模式更为适应供应链发展的结论,并提出了相应的运营对策。

不同运输服务主体的供应链及整合的VMI模式优化

建立了实施VMI模式前零售商承担运输业务、供应商承担运输业务和实施VMI模式后的数学模型,通过这三种模式的两两对比,分析了供应商、零售商和供应链系统的利润和成本变化规律,论证了实施VMI模式所带来的供应链整体经济效果的改善,得到许多有用结论,具有广泛的用途。

短缺量滞后供给与顾客等待时间相关的VMI模型

考虑短缺量滞后供给与顾客等待时间负相关,提出了供应商生产批量用于满足订货商多次订货需求的VM I模型。仿真寻优求得系统唯一最优解,短缺量拖后因子和生产率的灵敏度分析表明,二者对VMI系统库存控制策略的制定有较大影响。当短缺量拖后因子较大时,订货商应提高服务水平,缩短订货周期;当供应商生产率较大时,则应延长订货周期并减少生产周期内的订货次数。

汽车零配件企业VMI模式的问题与优化研究

本文以汽车零配件生产企业G公司原材料与零部件VMI模式为研究对象,对G公司的VMI库存管理策略进行了详细分析,找出在实施VMI过程中存在的问题与不足。结合G公司VMI实施方案的计划安排,为其后续库存管理工作的开展提出优化措施,提升原材料及零部件的库存管理效益。

考虑参考价格效应的库存路径与定价问题

针对客户有价格策略型行为下的供应商库存路径与定价问题(inventory routing and pricing problem,IRPP),通过将参考价格效应嵌入产品需求价格函数中,以供应商总利润最大化为目标,构建考虑参考价格效应的IRPP优化模型,设计改进的粒子群算法进行求解。通过3组不同规模的算例验证本文模型与算法的适用性和有效性。计算结果显示,考虑参考价格效应不仅有助于降低产品定价(约9%)和提升客户感知收益,而且能够降低零售商的产品总库存(约22%)、仓储资源占用成本和库存持有成本,从而提高供应商总利润(约5%)。敏感性分析结果显示:受客户记忆参数减小和增益系数增大的共同影响,供应商总利润会明显增加;受客户记忆参数和损失系数增大的共同影响,供应商总利润会迅速下降。研究结论可为电商环境下客户有价格策略型行为下的供应商IRPP优化提供决策支撑。

供应链上游段VMI模式下的产品差异化研究

为缓解供应商日趋激烈的同质化竞争,并促进实施上游段VMI模式在企业中的运用,有必要研究产品差异化对一个制造商和两个供应商组成的供应链的影响。以汽车行业供应链中的上游钢材供应商为例,结合Hotelling模型、制造商效用函数及供应商的利润函数,建立强势、弱势供应商之间的博弈支付矩阵,发现产品差异化策略既能够实现不同水平的供应商实现共赢局面,也能够为制造商留出选择余地。这为产品差异化策略在上游段VMI模式的应用,提供了理论依据。

VMI环境下制造企业分散式供应链收益分配研究——以XX公司为例

文章构建了基于Stackelberg的制造企业与供应商之间的二级供应链模型,分析在VMI环境下制造商与供应链之间的收益共享因子。以实例企业XX公司的调研数据进行模拟,研究结果表明当收益份额所处的区间R∈∈0,0.75∈时,制造企业与供应商之间处于最优的共享状态,能够有弹性的实现收益共享。

基于VMI契约的南水北调供应链SRSS策略及其模型

南水北调工程是解决我国北方地区水资源严重短缺问题的重大战略举措。VMI契约在南水北调工程中应用可以实现库存管理决策权在供需双方的重新分配,从而达到供需双方的"沟通与协调"的目的。借鉴水槽概念模型直观清晰地阐释了南水北调供应链VMI契约的内涵,设计出南水北调供应链的库存补充与调度的VMI系统。通过建立VMI契约下带提前期的SRSS模型,采用数值仿真的方法求解出不同参数基值和执行策略下的长期平均总成本,并绘制出长期平均总成本的变化趋势,对南水北调供应链执行策略的选取和决策具有一定的技术支撑和启发作用。

服装企业VMI全退货模式的应用研究

介绍了VMI理论及VMI全退货模式,结合"秋水伊人"品牌,从补货模型、信息系统开发、垂直化管理、货品流转体系四个方面进行探索性研究分析,并结合我国服装企业目前较少采用的实际状况提出该模式在我国服装企业中实施的可行性。

基于VMI的允许缺货情况下需求服从常数的易变质品库存控制模型研究

首先通过解析推导给出了一个考虑一个供应商和多个不同的订货商,并且允许缺货情况下的需求服从常数的易变质品供应商管理库存VMI(Vendor Managed Inventory)控制模型;其次通过算例用Matlab 6.5求出了其最优解和最佳订货周期,并通过灵敏度分析讨论了质变率参数、服务水平参数变动对订货周期和各类库存成本的影响;最后给出了总结,说明了研究的意义.

基于库存成本视角的供应链VMI利益分配

从库存成本角度开展研究,在比较实施VMI前后供应链库存模型的基础上分析供需双方利润变化,指出在VMI短期内存在责任利益不一致的情况,并应用价格契约和Stackelberg博弈模型建立了零售商强势情况下供需双方利益分配模型,体现为零售商激励采购价格,证明实施VMI后供应链协调水平越高,供应链库存成本与采购价格就越低,对解决VMI短期内供需双方责任与利益不一致的问题具有较好的理论与现实意义。

基于VMI的PC构件库存管理优化研究

随着装配式建筑的快速推广,当前PC构件的库存管理问题已经成为阻碍装配式建筑发展的一大瓶颈。本文针对PC构件存在的库存管理问题,引入了供应链的思想,应用供应商管理库存(VMI)的方法来解决目前预制件厂PC构件供应计划不合理的问题。针对单预制件厂多施工单位的库存管理问题,构建VMI环境下的总库存成本数学模型并采用改进灰狼优化算法对该模型进行求解。结果表明:在装配式建筑供应链中采用供应商管理库存的方法可有效降低库存成本,同时改进灰狼优化算法的结果更优。