連續(xù)生產(chǎn)模式下的不常用備件庫(kù)存模型研究.pdf

1、華中科技大學(xué)博士學(xué)位論文連續(xù)生產(chǎn)模式下的不常用備件庫(kù)存模型研究姓名：王林申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：管理科學(xué)與工程指導(dǎo)教師：張金隆20030101的統(tǒng)計(jì)推斷效果。建立了先驗(yàn)信息不全時(shí)，基于貝葉斯方法的庫(kù)存模型并推導(dǎo)出訂貨點(diǎn)和費(fèi)用函數(shù)期望值的表達(dá)式。通過與經(jīng)典方法的比較分析，發(fā)現(xiàn)對(duì)大部分情況而言，貝葉斯模型的計(jì)算效果比經(jīng)典模型要好。第六部分研究高價(jià)不常用備件的共享問題。在分析從供應(yīng)鏈的角度管理高價(jià)不常用備件的必要性的基礎(chǔ)上，給出了多級(jí)備件共享

2、的結(jié)構(gòu)模型以及基于岱，s一1)庫(kù)存管理策略的啟發(fā)式算法，通過實(shí)例分析了高價(jià)不常用備件在供應(yīng)鏈中存貨共享與轉(zhuǎn)載的好處。發(fā)現(xiàn)雖然并不總是可以減少，但備件的共享與轉(zhuǎn)運(yùn)通?？梢允沟每傎M(fèi)用降低大約20％，同時(shí)發(fā)現(xiàn)費(fèi)用的減少有時(shí)是通過供應(yīng)鏈中總量水平的提高取得的，而且?guī)齑娉尸F(xiàn)從備件中心向最終客戶轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)。第七部分研究備件庫(kù)存智能決策支持系統(tǒng)。在分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能技術(shù)對(duì)決策支持系統(tǒng)影響的基礎(chǔ)上，討論了基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的備件庫(kù)存控制智能決策