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酒类企业逆向物流网络成本研究

发布时间:2017-06-16 12:04

  本文关键词:酒类企业逆向物流网络成本研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:互联网经济飞速发展,电子商务深入人们日常生活,加之我国酒文化影响深厚,这极大促进了人们对酒类产品的消费。但同时,大量消费带来了大量废旧产品,给社会和环境带来巨大隐患。若不加以回收利用,不仅造成资源上的浪费,还会产生严重的环境问题。将废旧产品按照逆向物流流程进行规模处理,不仅可以节约资源,保护环境,还可以成为企业成本管理的一项重要举措。本文在上述背景下,研习国内外文献、总结国内外逆向物流理论与实践经验,选取酒类企业逆向物流网络成本进行研究。首先,综述了有关逆向物流、逆向物流网络成本核算及逆向物流网络成本优化的国内外研究现状,明确本文的研究内容,指出本文的研究意义。其次,在较为详细地论述了逆向物流的定义、战略重要性、与正向物流和循环经济的关系后,介绍了逆向物流网络的定义、功能、结构类型并根据酒类企业产品特点分析了酒类企业逆向物流网络成本及特点。然后,将研究的重点放在了逆向物流网络成本核算与成本优化上。技术之一是建立基于时间成本和作业成本的逆向物流网络成本核算体系,采用基于时间的作业成本法全面核算逆向物流网络相关的显性成本和隐性成本。技术之二是运用网络优化方法进行成本优化控制,建立基于灰色理论的酒类企业再利用逆向物流网络成本优化模型,以总成本最小为目标,利用软件Lingo11.0对模型进行求解。最后,运用A公司实际调研数据进行数值仿真,并对仿真结果进行分析提出合理建议。
【关键词】:逆向物流网络 酒类企业 成本核算 成本优化
【学位授予单位】:石家庄铁道大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F426.82;F252
【目录】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-8
  • 第一章 绪论8-19
  • 1.1 研究背景及意义8-13
  • 1.1.1 研究背景8-12
  • 1.1.2 研究意义12-13
  • 1.2 国内外研究综述13-16
  • 1.2.1 国外研究综述13-14
  • 1.2.2 国内研究综述14-16
  • 1.3 研究内容16-17
  • 1.4 研究方法17
  • 1.5 研究思路17-19
  • 第二章 逆向物流网络相关理论19-32
  • 2.1 逆向物流与逆向物流网络19-27
  • 2.1.1 逆向物流19-21
  • 2.1.2 逆向物流网络21-27
  • 2.2 酒类企业逆向物流网络特点27-29
  • 2.3 酒类企业逆向物流网络成本特点29-32
  • 2.3.1 系统性29
  • 2.3.2 隐蔽性29-30
  • 2.3.3 效益背反性30-31
  • 2.3.4 不确定性31
  • 2.3.5 难控制性31-32
  • 第三章 酒类企业逆向物流网络成本核算分析32-43
  • 3.1 酒类企业逆向物流网络成本构成分析32-36
  • 3.2 酒类企业逆向物流网络成本核算方法概述36-39
  • 3.2.1 传统成本核算方法36-37
  • 3.2.2 作业成本法37-38
  • 3.2.3 基于时间的作业成本法38-39
  • 3.3 酒类企业逆向物流网络成本核算模型39-43
  • 3.3.1 基于时间的作业成本法核算步骤39-40
  • 3.3.2 基于时间的作业成本法核算模型建立40-41
  • 3.3.3 基于T-ABC的酒类企业逆向物流网络成本核算模型建立41-43
  • 第四章 酒类企业逆向物流网络成本优化分析43-50
  • 4.1 酒类企业逆向物流网络成本优化原因43
  • 4.2 酒类企业逆向物流网络成本优化考虑因素43-44
  • 4.3 灰色环境下酒类企业逆向物流网络成本优化设计44-50
  • 4.3.1 问题描述44-45
  • 4.3.2 灰色理论概述45
  • 4.3.3 模型建立45-48
  • 4.3.4 模型白化处理48-50
  • 第五章 算例分析50-56
  • 5.1 A公司概况50
  • 5.2 酒瓶再利用逆向物流网络优化数值仿真50-55
  • 5.3 结果分析及建议55-56
  • 第六章 总结与展望56-58
  • 6.1 研究总结56
  • 6.2 研究展望56-58
  • 参考文献58-61
  • 致谢61-62
  • 附录62-73
  • 附录 1:疲劳宽放评价项目及宽放率62-64
  • 附录 2:西屋评定法参考值64-65
  • 附录 3:确定逆向物流作业时间定额65-70
  • 附录 4:再利用逆向物流网络优化核心源程序70-73
  • 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文73

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本文编号:455303

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