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隨機(jī)需求下供應(yīng)商選擇與采購(gòu)量分配問(wèn)題研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和全球化的進(jìn)程,各行各業(yè)都面臨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的壓力。在采購(gòu)領(lǐng)域,如何選擇合適的供應(yīng)商和合理地分配采購(gòu)量成為了企業(yè)面臨的難題。特別是在隨機(jī)需求的情況下,如何避免過(guò)剩和缺貨現(xiàn)象的發(fā)生,進(jìn)一步提高采購(gòu)效率和供應(yīng)鏈管理水平就顯得至關(guān)重要。二、研究意義在現(xiàn)有的采購(gòu)管理體系中,一般都采用固定的供應(yīng)商和采購(gòu)量配額,這種做法在預(yù)測(cè)需求比較準(zhǔn)確的情況下效果良好。但是在需求難以預(yù)測(cè)的情況下,這種傳統(tǒng)的采購(gòu)管理方式就顯得力不從心。因此,通過(guò)研究隨機(jī)需求下供應(yīng)商選擇與采購(gòu)量分配問(wèn)題,可以為企業(yè)提供一種新的采購(gòu)管理思路和方法,進(jìn)一步提高采購(gòu)效率和降低采購(gòu)成本。三、研究?jī)?nèi)容和方法1.研究?jī)?nèi)容本研究將圍繞隨機(jī)需求下的采購(gòu)問(wèn)題展開(kāi),具體包括以下內(nèi)容:(1)探究隨機(jī)需求下采購(gòu)管理的特點(diǎn)和難點(diǎn),分析傳統(tǒng)固定供應(yīng)商和采購(gòu)量配額的局限性。(2)總結(jié)當(dāng)前供應(yīng)商選擇與采購(gòu)量分配方法的優(yōu)劣,并提出改進(jìn)方案。(3)通過(guò)理論分析和實(shí)證研究,驗(yàn)證改進(jìn)方案的可行性和優(yōu)越性。2.研究方法(1)文獻(xiàn)研究法:通過(guò)查閱相關(guān)的文獻(xiàn)和資料,總結(jié)和分析隨機(jī)需求下采購(gòu)管理的研究現(xiàn)狀和進(jìn)展,并從中尋找改進(jìn)的思路和方法。(2)數(shù)理統(tǒng)計(jì)法:通過(guò)對(duì)歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的分析和建模,掌握需求變化規(guī)律,預(yù)測(cè)未來(lái)需求的可能分布情況,并采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證和優(yōu)化。(3)模擬實(shí)驗(yàn)法:通過(guò)模擬隨機(jī)需求下的采購(gòu)管理過(guò)程,測(cè)試改進(jìn)的供應(yīng)商選擇和采購(gòu)量分配方法的效果和優(yōu)越性。四、研究預(yù)期成果本研究將對(duì)隨機(jī)需求下供應(yīng)商選擇與采購(gòu)量分配問(wèn)題進(jìn)行深入研究,預(yù)期獲得以下主要成果:(1)探索規(guī)律:通過(guò)研究隨機(jī)需求的規(guī)律和分布情況,揭示其對(duì)采購(gòu)管理的影響,為改進(jìn)供應(yīng)商選擇和采購(gòu)量分配提供科學(xué)依據(jù)。(2)提出方案:通過(guò)總結(jié)和比較各種供應(yīng)商選擇和采購(gòu)量分配的方法,提出一種適合隨機(jī)需求下的改進(jìn)方案,為企業(yè)提供一種新的采購(gòu)管理思路和方法。(3)驗(yàn)證實(shí)效:通過(guò)實(shí)證研究和模擬實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證改進(jìn)方案的可行性和優(yōu)越性,為企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)提供指導(dǎo)。五、研究進(jìn)度安排本研究預(yù)計(jì)分為以下幾個(gè)階段,詳見(jiàn)下表:階段|工作任務(wù)|預(yù)計(jì)時(shí)間---|---|---第一階段|文獻(xiàn)查閱和分析|1個(gè)月第二階段|建立數(shù)學(xué)模型|1個(gè)月第三階段|數(shù)據(jù)分析和模擬實(shí)驗(yàn)|2個(gè)月第四階段|結(jié)果分析和報(bào)告撰寫(xiě)|1個(gè)月六、參考文獻(xiàn)[1]趙文鵬,徐靚,劉勝?gòu)?qiáng).隨機(jī)需求下多品種供應(yīng)商選擇與采購(gòu)量分配問(wèn)題研究[J].工業(yè)工程,2015,(1):91-97.[2]吳彭新.基于物流需求不確定性條件下的供應(yīng)商選擇與采購(gòu)量分配研究[D].哈爾濱工業(yè)大學(xué),2016.[3]
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