随着我国工业产业不断发展,我国的机床保有规模已经跃居全球第一,随着工业技术不断更新换代,大量机床面临淘汰,机床再制造已经成为我国重点扶持的一项产业。在机床再制造项目中,废旧机床的回收是关键环节之一。但是,如今大部分机床再制造企业主要研究的是机床再制造技术,并未详细研究机床回收过程中的物流问题。由于废旧机床再制造逆向物流过程中存在着许多不确定性,比传统正向物流更为复杂,其过程中产生的一些问题在传统物流理论中难以找到有效的解决方法。因此,研究废旧机床再制造逆向物流显得尤为重要。本课题以某废旧机床再制造公司为背景,深入研究废旧机床再制造逆向物流过程,主要研究内容如下:(1)针对废旧机床回收量波动大、难预测的问题,提出基于GM(1,1)和傅立叶级数的废旧机床回收量预测模型,该方法主要对原始序列建立GM(1,1)模型来描述系统总体趋势,然后用傅立叶级数对GM(1,1)模型预测值与原数值的残差序列进行拟合,从而提高废旧机床回收量的预测精度。(2)针对废旧机床再制造逆向物流网络设计问题,在对逆向物流网络分析的基础上,构建了基于碳税约束条件下废旧机床再制造逆向物流网络模型,充分考虑再制造逆向物流网络中各环节的碳排放量及作业成本,从碳排放总量、网络总成本两个方面对逆向物流网络进行规划设计,最后通过LINGO软件对模型进行求解。(3)针对废旧机床回收的第三方物流供应商的选择过程中不确定性以及无定量性评价等问题,运用序关系法与逼近理想解排序法相结合的混合评价方法,通过对影响第三方物流供应商选择的评价指标综合分析计算后,建立第三方物流供应商评价体系,从而具体化、定量化的完成第三方物流供应商的选择。本文以某机床再制造公司的废旧机床再制造逆向物流过程为例,首先根据现有样本量对回收量进行预测;其次构建再制造逆向物流网络模型;最后对第三方物流供应商进行评价。对废旧机床再制造逆向物流的规划提供了理论依据和解决方案。