零售业供应链中的采购、库存和分销优化研究

摘要

当今整个市场竞争呈现明显的国际化和一体化格局，全球零售业之间的竞争已不再是企业间的竞争，而是供应链之间的竞争；采用供应链管理已不再是管理和整合供应链的一种选择，而是企业获取成功的一种必须。从集成的管理思想和方法来看，供应链管理涵盖从企业战略层到战术层，再到运作层的所有的需求预测，计划，决策优化和执行等职能。 零售业供应链主要由采购、库存和分销等环节组成。本文针对零售业供应链采购、库存和分销阶段，提出并研发了一些新的模型和优化方法，其中包括：针对采购阶段的供应商评价与选择问题，提出了基于模糊集理论的改进层次分析（FEAHP）评价方法，并建立了多目标整数规划模型，同时考虑了采购量折扣，很好地解决了该问题；针对库存阶段的零售商库存管理问题，通过整合库存模型和供应商选择模型，研发并实现了库存-采购两阶段仿真系统；针对分销阶段的零售业营销问题，提出了数据挖掘知识模式中的关联规则挖掘，旨在发现商品集中所有的频繁购买模式，以实现交叉销售和捆绑销售；针对分销阶段的客户关系管理问题，结合大型商场管理系统提出了一种基于遗传算法的最优客户群体数据挖掘算法，以实现供应链效益最大或供应链成本最小的目标。 具体地，本文主要对以下几个方面内容进行了研究： 1. 供应商评价与选择在前人关于应用AHP进行供应商评价研究的基础上，针对AHP容易受主观判断、偏好影响的特点，提出了应用模糊集改进的模糊综合层次分析法（FEAHP）新方法，消除了AHP过程的主观偏见。 在引入供应商的供应能力约束和价格折扣后,所研究的问题变得更加复杂。本文分别以采购单一产品和多种产品为背景，以最大化采购量加权和、及时运送产品的数量和最小化采购成本和缺陷产品的数量为优化目标，综合考虑价格折扣的影响，建立了单目标线性规划模型和多目标混合整数规划模型，提供了模型的求解方法，并以具体实例验证了所提议模型可应用于最佳供应商选择和相关采购量分配。 2. 零售商库存管理优化库存管理是零售业供应链的重要组成部分。根据经典的库存模型和决策理论，研发并实现了库存-采购两阶段仿真系统。采购和库存这两个环节的整合，不仅将零售商和供应商捆绑成一个整体，提高了服务响应速度，从而成为最小化供应链成本的重要手段。这是一个需求驱动的工作流程。当库存管理模型有采购需求时，再调用供应商选择和采购量分配模型进行优化，最后向选择的最佳供应商发采购订单。 在库存模型中，根据库存量变化及时做出采购决策进行补货，分别采用定量模型、定量和定期混合模型进行了仿真。对仿真结果的比较分析表明，加入了定期订货和定点订货策略的混合模型控制效果更佳。 3. 关联规则挖掘技术在零售业营销中的应用关联规则在零售业营销中的应用，很好地回答了零售企业“顾客需求是什么?”、“如何满足顾客需求？”等问题。 针对零售业大卖场的具体案例，运用Apriori算法[57]寻找频繁项集，挖掘商品购买关联模式，采用交叉销售和向上销售的方法，实现准确的商品促销。这样既满足了消费者，也为零售企业创造了更多的价值，体现了关联规则挖掘可以为零售企业提供许多潜在的、有价值的信息。 4. 遗传算法挖掘技术在零售业客户关系管理（CRM）中的应用数据挖掘在零售业CRM中的应用，有效地解决了零售企业CRM的一些关键问题，如目标客户及其购买模式等。实际上，是通过遗传算法分析客户购买模式来挖掘最优客户群体，即寻找平均利润最大且满足一定规模的客户群，并以此来设计商品采购和促销方案，挖掘客户购买力。 遗传算法作为一种数据挖掘优化技术，在求解复杂系统优化的应用中展现了它的特点和魅力。为使遗传算法更加灵活有效，文中采用自适应遗传算子、多参数编码技术和确定性期望值模型选择机制等方法对基本遗传算法作了相应改进，改进遗传算法拥有更高的收敛速度和优化效率。