摘要:本文中的分销系统由生产多种产品的多个制造商,一个地区分销中心DC,多个零售商所组成,系统采用基于CPFR来确定订货临界点,并且在假设DC和零售商都实行连续性盘点的(R,Q)库存控制策略,提前期为随机变量,零售商需求为泊松分布的前提下,以整个分销系统的库存成本最小化为目标函数,以DC和零售商的多产品服务水平为约束条件,通过确定最佳订货批量,建立了此多产品分销系统的库存优化模型,从而达到有效控制库存的目的。
关键词:CPFR;多产品分销;(R,Q)库存策略;随机提前期;优化模型
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随着全球信息网络技术的发展,技术变革的加速及市场竞争的加剧,给企业带来了 难得的机遇和严峻的挑战。为了实现对SC的有效运作和管理,以及对市场变化的科学预测和快速反应,一种协同式的供应链库存管理新技术-合作计划、预测与补货(CollaborativePlanning, Forecasting andReplenishment,简称CPFR)应运而生,并已成为现今国内外对SC研究的热门话题。与CPFR相关的最新文献主要发表在VICS(the VoluntaryInterindustry Commerce Standards Association)组织的官方网站上[1]。其中Pallab Saha(2003)提到在ECR(Efficient Consumer Response)思想的指导下,零售业的竞争者在使用第一手信息和第二手信息来实施协同计划、预测与补货策略CPFR时,应该考虑的一些关键因素[2];Neeley(2004)总结了实施有效的供应链合作的几个关键点:深层次的合作,合作的能力,问题识别能力和学习能力[3];Seifert,D(2003)的如何通过CPFR来提升供应链的优势一书,是一部相关的最新,也是最权威的专著[4]。国内有关CPFR的研究尚处于起步阶段,相关文献较少。汪传旭(2004)采用了定的量的方法研究了供应链环境下的合作预测能够降低牛鞭效应的情况[5];王瑛,孙林岩(2004)将联合预测过程引入到供应链成员的库存补充策略中,研究了多级库存系统建立合作需求预测过程将大大降低系统总成本的问题[6]。目前国外已有CPFR的实践,如Wal-Mart实施CPFR后服务水平和销售收入都有较大幅度的提高[7];SAP等公司正在开发CPFR软件系统和从事相关的服务[8]。