多时段采购优化决策及其支持系统开发研究

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在现代市场经济背景下,经济形势瞬息万变,企业为了应对日趋激烈的竞争环境必须从产品研发、营销、生产和物料采购等方面全方位寻求突破,以降低经营成本,提高经济效益。其中,采购成本在企业、尤其是在制造型企业的经营成本中占有很大的比重。因此,提高采购决策水平可以有效地提升企业的整体竞争力,使其能够面对巨大的挑战。此外,由于客户需求的个性化以及产品更新换代速度的加快,以“以销定产”为运作理念的多品种、可变批量生产方式被越来越多的企业所采纳。这种生产方式是大势所趋,但也为采购决策带来了极大的难度和风险,主要体现在物料需求的数量交叉和时间交叉上,形成了多时段、变动批量的采购决策问题。因此,制定多时段采购优化决策,对企业来说具有极为重要的现实意义。为了研究多时段采购优化问题,本文首先从采购优化理论研究入手,分析采购各个环节中的关键点与输入输出,分析国内外学者研究成果,针对多品种、可变批量生产方式下物料需求时段数量众多、长短不一、需求变化频繁等问题,提出自己的研究思路,即:将整个采购优化过程分为供应商评价指标体系的构建、最优供应商遴选、需求时段划分以及订货优化决策四大模块,分析每个模块中的决策理论和方法,提出相应的优化方案。然后,针对每个模块,在理论基础上加以改进和融合,建立相应的模型,进行实例验证。最后,在.NET平台上使用Visual Studio和SQL Server等工具进行采购决策支持系统开发,将模型构建过程和计算过程实现信息化、自动化,以对企业决策的快速形成提供技术支持。本文的主要贡献在于:针对供应商评价指标体系的科学构建问题,应用递阶层次结构模型,对分散的评价指标进行隶属匹配,形成多层级的评价指标体系。赋予指标权重后,以ELECTRE Ⅲ方法为例进行供应商排序。再针对现有供应商选择方法众多,以何种方法下得出的供应商排序为准的问题,提出利用知识逻辑推理规则,进行最优供应商的遴选。多时段的物料需求存在需求时间的交叉和需求数量交叉,本文将物料需求时段细分到以‘天’为单位,进行单位时段需求率的叠加,计算出物料需求计划。最后以成本最小化为目标,建立物料订货优化模型,以最大周期收益法为例,进行订货优化实例验证。此外,本文利用信息技术,将整个采购优化过程中的上述四部分融会贯通,分析、设计并开发完成了采购决策支持系统,实现成本的预算和控制,为采购优化决策提供了实施平台。
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