VMI與TPL集成環(huán)境下的補(bǔ)貨及發(fā)貨策略研究.pdf

1、考慮自身物流能力有限，很多供應(yīng)商尋求與第三方物流（Third-party Logistics，TPL）合作以實(shí)施供應(yīng)商管理庫存（Vendor-managed Inventory，VMI）。基于此，本論文聚焦于研究VMI&TPL 集成環(huán)境下的補(bǔ)貨及發(fā)貨策略，主要包括兩大部分：其一，由于VMI&TPL 集成供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)復(fù)雜，本文根據(jù)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模擬VMI&TPL 集成供應(yīng)鏈系統(tǒng)，通過仿真分析了TPL在VMI 供應(yīng)鏈中的集貨與風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)作用；其二，

2、針對TPL的補(bǔ)貨及發(fā)貨業(yè)務(wù)，將VMI&TPL 集成供應(yīng)鏈簡化為一個(gè)兩級(jí)供應(yīng)鏈模型，根據(jù)最優(yōu)化理論對四種需求環(huán)境下TPL 補(bǔ)貨及發(fā)貨策略進(jìn)行優(yōu)化。具體而言，本文主要?jiǎng)?chuàng)新性研究工作總結(jié)如下：
　　 一是在VMI-APIOBPCS 模型的基礎(chǔ)上，將串行供應(yīng)鏈拓展到分銷供應(yīng)鏈中，并引入TPL，構(gòu)成VMI&TPL 三級(jí)供應(yīng)鏈系統(tǒng)，建立“生產(chǎn)-庫存-運(yùn)輸”集成模型（VMI&TPL-APIOBPCS），考察其在階躍需求和隨機(jī)需求環(huán)境下的系統(tǒng)表

3、現(xiàn)。模擬結(jié)果表明：引入TPL后，供應(yīng)商的生產(chǎn)節(jié)奏更加平穩(wěn)，系統(tǒng)庫存水平得到降低，零售商的平均服務(wù)水平得到提升。
　　 二是在有限計(jì)劃期內(nèi)的確定性需求環(huán)境下，得到TPL的最優(yōu)補(bǔ)貨及發(fā)貨策略滿足“零庫存”規(guī)則，基于該規(guī)則本文設(shè)計(jì)了一種復(fù)雜度為()3O T的算法優(yōu)化TPL的補(bǔ)貨及發(fā)貨策略。通過與VMI的運(yùn)作成本比較，算例結(jié)果表明：引入TPL后能夠形成多批次小批量運(yùn)輸，從而有效降低供應(yīng)鏈庫存水平。另外，考慮了零售商的訂單需求帶有時(shí)間窗約

4、束，當(dāng)TPL的運(yùn)輸成本是運(yùn)輸量的線性函數(shù)時(shí)，容易安排發(fā)貨策略以滿足不同零售商的時(shí)間窗需求，提出了一種復(fù)雜度為()3O T的算法優(yōu)化TPL的補(bǔ)貨及發(fā)貨策略。當(dāng)TPL的運(yùn)輸成本是運(yùn)輸量的Stepwise 型函數(shù)時(shí)，該問題為NP-hard 難題，因而考慮了一種特殊的時(shí)間窗約束，優(yōu)先滿足時(shí)間窗較早的零售商訂單，設(shè)計(jì)了一種復(fù)雜度為()4O T算法優(yōu)化TPL的補(bǔ)貨及發(fā)貨策略。
　　 三是在隨機(jī)需求下，TPL 采用基于時(shí)間和基于數(shù)量策略以滿足

5、下游零售商的累積訂單需求，并最小化平均成本。在以上兩種集貨策略下，分別設(shè)計(jì)了兩個(gè)有效算法得到TPL的最優(yōu)補(bǔ)貨及發(fā)貨策略。通過比較研究發(fā)現(xiàn)：當(dāng)零售商的等待成本較大時(shí)，基于時(shí)間的發(fā)貨策略優(yōu)于基于數(shù)量的發(fā)貨策略。
　　 四是在多零售商需求下，不同零售商對交貨時(shí)間有不同的偏好。TPL的最優(yōu)發(fā)貨策略不一定滿足“零庫存”規(guī)則，但不同零售商的最優(yōu)發(fā)貨期為層級(jí)包含結(jié)構(gòu)，基于該發(fā)貨期結(jié)構(gòu)提出一個(gè)有效算法得到每個(gè)補(bǔ)貨周期內(nèi)的最優(yōu)發(fā)貨策略，并根據(jù)WW