基于CPFR的協(xié)同預(yù)測與最佳補貨策略研究.pdf

1、協(xié)同規(guī)劃、預(yù)測與補貨(CollaborativePlanningForecastingandReplenishment，CPFR)目前是供應(yīng)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(yù)測，減少不確定性因素影響，提升預(yù)測的準確性，以降低不必要的庫存成本，是企業(yè)未來所應(yīng)追求的目標。本文著重研究CPFR流程中的協(xié)同預(yù)測和協(xié)同補貨階段。具體研究內(nèi)容包括： 1、將時間序列預(yù)測、多元回歸、嶺回歸相結(jié)合，并將銷售信息作

2、為銷售量的解釋變量，構(gòu)建了CPFR流程下的混合協(xié)同預(yù)測模型。實驗計算結(jié)果表明，該模型預(yù)測效果較傳統(tǒng)的預(yù)測方法要好，可作為供應(yīng)鏈中合作產(chǎn)商參考的依據(jù)。 2、構(gòu)建的協(xié)同訂單預(yù)測模型將CPFR流程下買賣雙方所取得的協(xié)同信息作為訂單量解釋變量，這樣模型可以更好地反映訂單特性，預(yù)測模型的績效與品質(zhì)會更佳。實驗結(jié)果顯示，二階段協(xié)同訂單預(yù)測模型無論在4周、8周或11周的預(yù)測績效皆優(yōu)于傳統(tǒng)時間序列或一般線性回歸模型，因此，該模型可作為CPFR流

3、程下欲進行協(xié)同訂單預(yù)測或一般訂單預(yù)測的參考。 3、由于預(yù)測模型中的解釋變量較多，變量間若存在共線性會降低模型績效。嶺回歸分析是一種修正的最小二乘估計法，當自變量系統(tǒng)中存在多重相關(guān)性時，它可以提供一個更為穩(wěn)定的預(yù)測。 4、在建立最佳庫存和最佳運送周期之間的函數(shù)關(guān)系基礎(chǔ)上采用進化策略法對建立的目標函數(shù)進行尋優(yōu)，最終得到最佳運送周期與最佳庫存下所需的最小總成本。在取不同參數(shù)的情況下所計算的結(jié)果與事實相符。這證明該研究方法是正確