面向需求的零件生产库存系统优化策略研究
发布时间：2022-08-09 21:49
传统的供应链模式是以产品制造为中心，对于产品生产者而言，只关心产品出货，与终端的消费者需求没有直接联系，一旦产品销售不佳时，若等到批发零售商以及经销商逐渐减少下单时，制造商无法及时应变，造成大量的产品及原材料的库存积压。库存消耗了大量流动资金，也使得生产受到限制。为此本文以零件生产库存系统为对象，提出了面向需求的零件生产库存系统，以需求为导向构建的生产库存系统，能够对消费者需求的变化快速做出反应，减少因供应链信息不畅通以及时间滞后所导致的反应不及时。本文采用将灰色系统理论与动态规划和蚁群算法相结合、定性分析与定量研究相结合的方法，通过定性的分析生产库存系统的运行机理、构成生产库存系统的要素以及生产库存运转过程中的各要素流动，构建了面向需求的零件生产库存系统优化策略模型，基于系统优化策略模型的基础上进行了定量研究。本文将面向需求的零件生产库存系统优化策略模型分成需求预测、生产及存储以及出库运输三部分，采用了改进算法的灰色预测模型加入动态规划模型和复合蚁群算法构建了面向需求的零件生产库存系统的数学模型，实现了系统模型的定量表达。对建立的数学模型进行了仿真平台的构建与仿真分析。研究表明仿真平...
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 生产库存系统及产品需求预测的研究背景和意义
1.1.2 零件的生产、存储以及需求预测的意义
1.2 研究现状
1.2.1 零件生产库存系统的研究现状
1.2.2 需求预测的研究现状
1.3 本文的研究方法和内容
1.3.1 研究方法
1.3.2 研究内容
1.3.3 创新点
第2章 零件生产库存系统的运行机理及优化策略分析
2.1 系统原理
2.1.1 系统的基本概念
2.1.2 系统的特性
2.2 零件生产库存系统运行过程分析
2.2.1 零件生产库存系统的基本特征
2.2.2 零件生产库存系统的运行过程
2.2.3 零件生产库存系统的流动要素
2.3 面向需求的零件生产库存系统优化策略分析
2.3.1 面向需求的零件生产库存系统优化策略原理
2.3.2 面向需求的零件生产库存系统的子系统
2.3.3 面向需求的零件生产库存系统优化策略实现方法
2.4 本章小结
第3章 面向需求的零件生产库存系统数学模型的构建
3.1 零件需求量预测数学模型的构建
3.1.1 灰色 GM(1,1)模型的改进
3.1.2 灰色 GM(1,1)模型的使用要求
3.2 零件生产及存储数学模型的构建
3.2.1 零件生产及库存的约束条件
3.2.2 零件生产和存储规划的数学模型
3.3 原料订购和库存的数学模型构建
3.3.1 原料订购和库存的约束条件
3.3.2 原料订购和库存的数学模型
3.4 零件出库运输数学模型的构建
3.4.1 零件出库运输的概念
3.4.2 零件出库运输的约束条件
3.4.3 零件出库运输的目标函数
3.4.4 使用复合蚁群算法搜索出库运输最优路径
3.5 本章小结
第4章 面向需求的零件生产库存系统的模拟应用
4.1 面向需求的零件生产库存系统的产品需求预测
4.1.1 产品需求的 k 和 k+1 期的预测
4.1.2 到本季度末的零件产品需求预测
4.2 基于需求预测的生产及存储
4.2.1 零件的生产及存储
4.2.2 原料订购及存储规划
4.3 零件出库运输优化模拟
4.3.1 出库运输仿真模型的对比
4.3.2 出库运输模拟结果的分析
4.4 本章小结
第5章 面向需求的零件生产库存系统仿真平台的设计与实现
5.1 面向需求的零件生产库存系统仿真平台的设计思路
5.2 面向需求的零件生产库存系统仿真平台的设计方法
5.2.1 仿真平台的需求预测及生产及存储功能设计
5.2.2 仿真平台的零件出库运输功能设计
5.2.3 仿真平台参数设置
5.3 面向需求的零件生产库存系统仿真平台的仿真计算
5.3.1 仿真平台数据输入
5.3.2 仿真平台计算结果及分析
5.4 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 研究总结
6.2 研究展望
参考文献
致谢
学习期间的研究成果及发表的学术论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]面向需求的零件生产库存系统优化策略[J]. 陈泽,王晶,詹莉,陆宁云. 江南大学学报(自然科学版). 2012(04)
[2]基于改进蚁群算法的车辆路径优化问题研究[J]. 陈迎欣. 计算机应用研究. 2012(06)
[3]物流配送车辆调度问题算法综述[J]. 陈君兰,叶春明. 物流科技. 2012(03)
[4]基于改进蚁群算法的物流配送复杂路径优化问题研究[J]. 赵勇,曾勇,贾春华,简三军. 中国市场. 2011(28)
[5]关于时间序列预测法的探讨[J]. 赵仁义,朱玉辉. 科技信息. 2011(15)
[6]精益库存管理在制造业中的应用实践[J]. 储锡佳. 科技致富向导. 2011(06)
[7]基于神经网络预测的汽车制造业供应链协同管理研究[J]. 彭志忠,孙清华. 山东社会科学. 2010(09)
[8]灰色预测理论在供应链管理需求预测中应用[J]. 李敏. 物流科技. 2010(06)
[9]物流需求灰色预测及其实证分析[J]. 张潜. 哈尔滨工业大学学报(社会科学版). 2010(01)
[10]遗传算法和蚂蚁算法混合求解旅行商问题[J]. 熊道勇,肖人岳. 科学技术与工程. 2009(19)
硕士论文
[1]基于改进蚁群算法的车辆调度研究[D]. 王坤楠.暨南大学 2011
[2]零配件分销企业库存的控制和改进[D]. 田之茵.上海交通大学 2009
[3]物流配送中的车辆路径优化问题研究[D]. 张宏.哈尔滨工业大学 2007
[4]基于VRP汽车零件物流运费定价的建模及算法研究[D]. 孟卫平.上海交通大学 2006
[5]供应链环境下物流配送优化研究与实现[D]. 郭志品.哈尔滨工业大学 2006
本文编号：3673343
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 生产库存系统及产品需求预测的研究背景和意义
1.1.2 零件的生产、存储以及需求预测的意义
1.2 研究现状
1.2.1 零件生产库存系统的研究现状
1.2.2 需求预测的研究现状
1.3 本文的研究方法和内容
1.3.1 研究方法
1.3.2 研究内容
1.3.3 创新点
第2章 零件生产库存系统的运行机理及优化策略分析
2.1 系统原理
2.1.1 系统的基本概念
2.1.2 系统的特性
2.2 零件生产库存系统运行过程分析
2.2.1 零件生产库存系统的基本特征
2.2.2 零件生产库存系统的运行过程
2.2.3 零件生产库存系统的流动要素
2.3 面向需求的零件生产库存系统优化策略分析
2.3.1 面向需求的零件生产库存系统优化策略原理
2.3.2 面向需求的零件生产库存系统的子系统
2.3.3 面向需求的零件生产库存系统优化策略实现方法
2.4 本章小结
第3章 面向需求的零件生产库存系统数学模型的构建
3.1 零件需求量预测数学模型的构建
3.1.1 灰色 GM(1,1)模型的改进
3.1.2 灰色 GM(1,1)模型的使用要求
3.2 零件生产及存储数学模型的构建
3.2.1 零件生产及库存的约束条件
3.2.2 零件生产和存储规划的数学模型
3.3 原料订购和库存的数学模型构建
3.3.1 原料订购和库存的约束条件
3.3.2 原料订购和库存的数学模型
3.4 零件出库运输数学模型的构建
3.4.1 零件出库运输的概念
3.4.2 零件出库运输的约束条件
3.4.3 零件出库运输的目标函数
3.4.4 使用复合蚁群算法搜索出库运输最优路径
3.5 本章小结
第4章 面向需求的零件生产库存系统的模拟应用
4.1 面向需求的零件生产库存系统的产品需求预测
4.1.1 产品需求的 k 和 k+1 期的预测
4.1.2 到本季度末的零件产品需求预测
4.2 基于需求预测的生产及存储
4.2.1 零件的生产及存储
4.2.2 原料订购及存储规划
4.3 零件出库运输优化模拟
4.3.1 出库运输仿真模型的对比
4.3.2 出库运输模拟结果的分析
4.4 本章小结
第5章 面向需求的零件生产库存系统仿真平台的设计与实现
5.1 面向需求的零件生产库存系统仿真平台的设计思路
5.2 面向需求的零件生产库存系统仿真平台的设计方法
5.2.1 仿真平台的需求预测及生产及存储功能设计
5.2.2 仿真平台的零件出库运输功能设计
5.2.3 仿真平台参数设置
5.3 面向需求的零件生产库存系统仿真平台的仿真计算
5.3.1 仿真平台数据输入
5.3.2 仿真平台计算结果及分析
5.4 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 研究总结
6.2 研究展望
参考文献
致谢
学习期间的研究成果及发表的学术论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]面向需求的零件生产库存系统优化策略[J]. 陈泽,王晶,詹莉,陆宁云. 江南大学学报(自然科学版). 2012(04)
[2]基于改进蚁群算法的车辆路径优化问题研究[J]. 陈迎欣. 计算机应用研究. 2012(06)
[3]物流配送车辆调度问题算法综述[J]. 陈君兰,叶春明. 物流科技. 2012(03)
[4]基于改进蚁群算法的物流配送复杂路径优化问题研究[J]. 赵勇,曾勇,贾春华,简三军. 中国市场. 2011(28)
[5]关于时间序列预测法的探讨[J]. 赵仁义,朱玉辉. 科技信息. 2011(15)
[6]精益库存管理在制造业中的应用实践[J]. 储锡佳. 科技致富向导. 2011(06)
[7]基于神经网络预测的汽车制造业供应链协同管理研究[J]. 彭志忠,孙清华. 山东社会科学. 2010(09)
[8]灰色预测理论在供应链管理需求预测中应用[J]. 李敏. 物流科技. 2010(06)
[9]物流需求灰色预测及其实证分析[J]. 张潜. 哈尔滨工业大学学报(社会科学版). 2010(01)
[10]遗传算法和蚂蚁算法混合求解旅行商问题[J]. 熊道勇,肖人岳. 科学技术与工程. 2009(19)
硕士论文
[1]基于改进蚁群算法的车辆调度研究[D]. 王坤楠.暨南大学 2011
[2]零配件分销企业库存的控制和改进[D]. 田之茵.上海交通大学 2009
[3]物流配送中的车辆路径优化问题研究[D]. 张宏.哈尔滨工业大学 2007
[4]基于VRP汽车零件物流运费定价的建模及算法研究[D]. 孟卫平.上海交通大学 2006
[5]供应链环境下物流配送优化研究与实现[D]. 郭志品.哈尔滨工业大学 2006
本文编号：3673343
本文链接：https://www.wllwen.com/projectlw/xtxlw/3673343.html