基于EWQR預測法的CPFR供應系統(tǒng)成本模型.pdf

1、協(xié)同規(guī)劃、預測與補貨(Collaborative Planning Forecasting and Replenishment,簡稱CPFR)是目前供應鏈管理中一個熱門的研究問題。如何利用協(xié)同合作所獲得的實時信息來進行預測,減少不確定性因素影響,提升預測的準確性,以降低庫存成本,是企業(yè)未來所應追求的目標。CPFR強調(diào)零售商與制造商共同合作建立一個供應鏈的預測方式,協(xié)同預測階段是CPFR中極為重要的一部分。由于協(xié)同預測結果作為下階段實際補

2、貨的參考,其預測準確性的要求就格外重要。然而研究文獻多側(cè)重于CPFR流程架構與導入效益等管理議題,雖有少數(shù)針對預測模型的研究,但也以企業(yè)內(nèi)部銷售預測為主,并且預測模型的準確性不高。因此,很有必要對CPFR流程下協(xié)同預測流程與預測方法進行研究和探討。在基于需求預測的CPFR供應系統(tǒng)中,如何以更低的成本、更高的服務水平進行更有效地供應鏈管理一直是企業(yè)努力的目標。
　　 首先,本文將計量經(jīng)濟學前沿預測方法--指數(shù)加權分位數(shù)回歸方法(E

3、xponentiallyWeighted Quantile Regression,簡稱EWQR)引入供應鏈需求預測領域,并基于此研究方法以及CPFR供應系統(tǒng)共享的POS數(shù)據(jù)、業(yè)務計劃和例外事件,構建CPFR供應系統(tǒng)的需求預測方法。其次,基于此需求預測方法,同時應用信息熵作為系統(tǒng)調(diào)整參數(shù),研究并構建了供應系統(tǒng)節(jié)點成員和供應系統(tǒng)的多產(chǎn)品供應成本模型,以及整個供應系統(tǒng)的服務水平。第三,從實踐應用角度設計了CPFR供應系統(tǒng)的需求預測與訂單預測的

4、業(yè)務流程,以期對此預測方法和成本模型的實際應用提供參考依據(jù)。最后,通過VBA編程算例分析表明,使用指數(shù)加權分位數(shù)回歸預測模型,避免需求預測模式的假設,并使預測數(shù)據(jù)動態(tài)持續(xù)更新,明顯降低了CPFR供應系統(tǒng)的各節(jié)點企業(yè)成本和供應系統(tǒng)總成本,并提高了CPFR供應系統(tǒng)的服務水平。
　　 本文對CPFR流程下的協(xié)同預測和協(xié)同補貨策略進行了有益的探討,所得到的研究結果為CPFR的應用提供了理論基礎和實踐依據(jù),同時也為企業(yè)實施CPFR策略提供