多级库存的优化与控制是供应链管理中理论和实际应用的研究热点。尤其,当今网络信息技术变革的加速、市场竞争多元化,放大了牛鞭效应,加剧了库存的积压和供应链管理难度。而区块链技术的多方共识、分布式数据结构、信息透明、数据可追溯等特点恰好解决供应链的困难,实现库存流程优化、抑制牛鞭效应和优化供应链成本。基于此背景下,本文为加快推动区块链技术在供应链管理中的创新发展。首先,通过查阅国内外供应链多级库存经典文献以及区块链技术的应用前景,分析库存管理的研究现状和方法,厘清区块链技术应用供应链管理中的技术优势及研究目标;其次,应用区块链技术解决供应链中信息问题的基础上,如信息不对称、信息延迟、信息不精准等,采用数理建模和线性控制论方法深入研究复杂供应链环境下的多级库存的静态和动态模型,建立区块链技术影响下的多级库存成本控制模型和多级库存系统控制模型;最后,利用MATLAB进行遗传算法设计、算例仿真对比和系统动态响应分析。具体研究工作有:(1)通过应用区块链技术对供应链参与者信息充分可访问的前提下,定量分析区块链技术的应用程度对信息准确性和及时性的影响,引入区块链技术影响下的延迟成本,构建由核心企业、供应商和分销商网络组成的多级库存成本模型,利用改进遗传算法对目标函数进行求解,并验证模型和算法有效性、合理性及适用性。研究表明:①多级库存模型中引入延迟成本,与以往研究相比,优化后的模型的总成本降低1 6.87%;②供应链中库存的总成本随延迟成本权重系数的增大而减小;③当库存成本最优时,区块链技术应用程度最大。本研究丰富了区块链技术在随机顾客需求下日益复杂供应链多级库存的研究,优化库存成本,提升了供应链需求预测信息的精准性和及时性。(2)为解决供应链中信息时滞而导致牛鞭效应,本文在前人研究的基础上,运用线性控制理论构建由分销商和零售商组成的一个二级库存系统控制模型,引入区块链技术影响下的信息因子,设计二级库存系统控制模型的系统结构图,利用传递函数、频域响应曲线和白噪声放大曲线分析比较顾客固定需求和随机需求信号输入下区块链技术对控制系统的动态响应特性。研究表明:①高库存可变性伴随着高订单可变性;②订单可变性随着指数平滑系数和区块链技术影响下的信息因子减小而降低。③信息延迟时间越长,区块链技术影响下的信息因子对控制系统的抑制作用越显著。本研究量化了区块链技术对供应链中牛鞭效应的影响,丰富了区块链技术在供应链多级库存管理中的应用,为企业提供新技术的思路。