基于3PL的JMI物料库存管理以及安全库存预测研究

摘要

随着经济的全球化以及供应链管理思想的发展，现代企业间的竞争日趋国际化，并逐步转变成企业供应链间的竞争。在企业供应链管理过程中，人们逐渐发现库存管理是供应链管理的重要组成部分，库存成本也在企业成本中占了相当大的比例。因此，研究供应链中各节点企业的库存管理策略对供应链整体的优化具有很强的理论和实践意义。
　　本文中的H汽车制造厂采用供应商管理库存的策略，供应商能够自主管理企业物料库存，在一定程度上降低了物流成本。然而，在现有的库存管理中，存在供应商供货决策过程中缺乏与制造厂的沟通和协商、现有的信息系统对物料流动监控不够及时、准确等问题。针对上述问题，文中提出了基于第三方物流的联合库存管理的解决方法。联合库存管理(Joint Managed Inventory，即JMI)更加注重供应链中上下游企业节点间的权利责任平衡和风险分担，能够有效避免了“牛鞭效应”的发生。在联合库存管理中引入第三方物流，将企业的库存管理以及相关物流业务进行外包，让企业集中精力发展自己的核心业务，提高了企业竞争力。
　　同时，针对库存管理中的安全库存问题，文中提出了基于遗传算法优化LM-BP神经网络的算法，并建立了相应的安全库存预测模型。该模型针对BP神经网络易陷入局部最优，收敛速度慢的问题，利用遗传算法和LM算法进行改进，使之兼具神经网路的学习能力和遗传算法的全局搜索能力，极大地提高了BP神经网络的性能。并且，通过Matlab进行仿真实验对算法的可行性和性能进行验证，效果明显。
　　论文最后使用.NET三层框架结构对基于3PL的JMI物料管理系统进行了详细的设计和实现，并将C＃实现的安全库存预测算法应用到系统中。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 JMI研究现状

1．2．2 安全库存研究现状

1．3 联合库存管理(JMI)相关理论介绍

1．3．1 JMI的供应链模型

1．3．2 JMI的实施策略及优势

1．3．3 基于第三方物流的JMI实现形式

1．4 研究内容及组织结构

1．4．1 论文主要研究内容

1．4．2 论文组织结构

1．5 本章小结

第2章 基于3PL的JMI物料库存管理系统需求分析和总体设计

2．1 H汽车制造厂供应物流业务现状

2．2 H汽车制造厂供应物流业务需求分析

2．2．1 物料采购管理业务

2．2．2 供应商供货—第三方物流收货业务

2．2．3 第三方物流出库—企业生产上线业务

2．3 系统总体设计

2．4 本章小结

第3章 安全库存预测模型及方法研究

3．1 安全库存定量方法分析

3．2 人工神经网络相关算法研究

3．2．1 LM算法和遗传算法

3．2．2 标准BP神经网络算法

3．3 标准BP神经网络的优化

3．3．1 标准BP神经网路的性能分析

3．3．2 标准BP神经网络的优化方法研究

3．4 安全库存预测建模及性能分析

3．4．1 安全库存预测模型建立

3．4．2 安全库存预测模型参数设置

3．4．3 实例仿真及结果分析

3．5 本章小结

第4章 基于3PL的JMI物料库存管理系统设计与实现

4．1 系统开发环境及整体框架设计

4．2 系统功能设计

4．2．1 供应商库存管理功能设计

4．2．2 第三方物流库存管理功能设计

4．2．3 制造厂库存管理功能设计

4．3 系统数据库的设计

4．3．1 数据库概念模型设计

4．3．2 数据库表设计

4．4 系统主要功能的实现

4．4．1 物料库存实时查询功能的实现

4．4．2 供应商供货功能模块的实现

4．4．3 第三方物流收货功能模块的实现

4．4．4 安全库存预测功能模块的实现

4．5 本章小结

总结与展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文及参与的科研项目