一、电子商务环境下基于合作预测的库存管理问题（论文文献综述）
曹馨誉[1]（2020）在《H家纺电商成品备货优化》文中提出家纺行业属于民生产业,能够有效拉动内需,创造大量的就业岗位,为我国社会主义经济建设做出了巨大贡献。家纺产品标准化程度较高,非常适合线上销售,加之线下业务近年来不断萎缩,家纺企业纷纷将发展重心从线下转向线上。随着电商平台纷纷打造五花八门的电商节,如“双11”和“618”等电商节日已经深入消费者内心。这些电商节使得产品需求出现井喷,虽提升了家纺公司的电商销售收入,但电商成品备货问题特别是需求井喷时的备货问题,也成为了许多家纺企业亟待解决的问题。H家纺公司作为南通地区家纺三线排头兵企业,在传统线下渠道拓展遇到瓶颈时,在2004年开始向电商领域扩展,并持续发力。通过实地调研H家纺公司,发现其备货量与实际销售量经常存在较大出入,大多数情况会超量备货,出现一定量库存,积压了企业的大量资金。在电商井喷需求状态下,偶有出现备货不足的情况,导致产品不能及时到达消费者手中,非常影响购物体验。H家纺公司电商成品备货存在的问题主要可以归纳为:备货数据与电商实际销售数据不一致、缺乏对历史数据的详细分析、缺货情况下生产速度慢、备货模式设计不合理、竞争热度把握不准以及信息系统有待完善。通过对H家纺公司电商成品备货存在的问题进行细致剖析,从销售环节提出营造主题活动引导顾客消费、创新IP合作打造爆款产品和做好市场需求预测优化建议;从生产环节提出引进智能吊挂生产线、采用小批量多批次生产方式和拉式生产方式的优化措施。通过优化方案的实施,有效提升了H家纺公司的备货能力。在电商日常需求以及需求井喷情况下,备货量与实际销售数据差异明显缩小,强化了H家纺公司的库存管理能力,增强了H家纺公司的核心竞争力。为H家纺公司在电商领域未来的发展奠定了良好基础,也有助于相关企业借鉴参考。
赵艺菲[2]（2020）在《新零售下物流水平对市场需求影响预测不一致的物流外包契约》文中研究说明随着信息技术的不断发展,2016年马云在杭州的云溪大会上首次提出“新零售”这一概念。“新零售”是线上线下以及物流企业的深度融合,从向消费者销售商品转向消费者服务,高质量、高效率的物流服务直接影响了消费者的体验感受,进而影响了市场销售数量。但是物流服务对市场需求影响程度到底如何呢?在这一点上新零售商和第三方物流企业往往因为各自的数据来源、分析方法、以及对市场认识的差异导致二者的预测是不一致的。这种不一致会导致新零售商与第三方物流企业在物流服务价格、数量、服务水平等方面产生分歧,甚至导致合作关系破裂。为此,针对市场预测的不一致情况,对新零售商与第三方物流企业的物流外包契约进行了研究。首先,在完全竞争市场下,构建市场总容量可变与市场总容量不变的物流外包契约模型。研究表明,市场需求占比系数不断变化,在市场总容量不变时,预测不一致不影响外包协议的达成,物流外包协议单价不受预测不一致的影响,但第三方物流企业服务水平及其收益与其预测正相关,新零售商的收益与双方的预测正相关。在市场总容量可变时,预测的不一致将影响外包协议的达成,只有双方预测的乘积大于阀值时才能达成外包协议,且达成的协议单价、物流服务水平、以及双方的收益均与各自的预测正相关。随后,在不完全竞争市场下,构建市场总容量可变与市场总容量不变的物流外包契约模型。研究表明,在市场总容量不变时,市场需求预测增长系数的变化,影响物流外包协议的达成,第三方物流企业不提供物流服务时,双方才能达成外包协议,不符合现实意义。在市场总容量不断变化的情况下,市场需求预测的增长系数影响物流外包协议的达成,协议达成过程中存在阀值,存在新零售商与第三方物流企业利润收益的最大化情况。最后,总结了主要的研究结论,并从市场需求函数的更进一步变化,以及新零售服务商和第三方物流企业的风险规避性差异两个维度确定了进一步的研究方向。
胡小强[3]（2019）在《QK便利超市库存管理研究》文中研究表明随着经济的发展,人民的收入水平和生活质量有了较大的提高,同时也影响着人们的消费行为不断改变升级。目前,我国大部分便利超市的库存管理水平相对较低,库存管理模式管理比较落后,在消费升级的背后,零售便利的管理水平没有很好的跟进,库存商品的管理成为便利超市管理的重点和难点。本文以QK便利超市的库存管理现状为研究对象,希望能够为解决该便利超市的库存管理问题提供帮助。本文采用理论与实践相结合、案例分析相结合的方法。首先,详细介绍了国内外相关研究的现状,以及本文涉及的库存管理理论知识,包括便利超市的基本概念特征,库存管理的基本理论和方法。然后,阐述了QK便利超市的经营现状和库存管理现状,并基于理论从订货和仓储两个方面分析了库存管理中存在的问题,提出了管理优化和保障措施的实施。在制定订单管理方案时,科学运用ABC分类法对其商品进行多重分类管理进行优化,并根据其订单需求建立EOQ经济订单模型。此外,还详细给出了深化与供应商关系管理和订单流程管理的具体方案。在制定仓库管理方案时,给出了重新安排仓库面积、日常维护货物和货物、管理仓库流程的具体方案。在提出实施优化方案的保障措施方面,从信息化建设、商品结构优化、人员培训、滞销商品管理等几个方面进行了阐述。本文研究对象具有一定特殊性,所处地理位置发展背景处于快速动态变化,以及自身发展的困境的约束,期望通过本文研究用,用资金投入最小的方式去解决其目前的库存管理问题,探索出一条低成本、易于操作的库存控制方案,此方案对于同类型面临资金困境与库存积压严重的零售超市具有一定应用价值和借鉴意义。
许圣佳,蒋炜[4]（2016）在《电子商务环境下基于点击流的需求预测模型和企业库存优化》文中研究表明基于电子商务平台中较有代表性的两大数据:点击量和购买量数据之间的关系,通过点击量和购买量的历史信息进行需求预测,并对需求预测模型的有效性进行理论证明。以电商企业为研究对象,以库存成本最小化为目标,运用单阶段报童模型对电子商务企业的库存模型进行优化,证明模型的有效性、适用条件及其库存成本降低的概率下限,分析适用于这一优化模型的企业特征,并为企业提出相应的库存策略。基于天猫平台实际数据,对加入需求预测模型的报童模型的性质进行了实证研究。结果表明,并非所有电商企业都能通过应用点击-购买需求模型对库存管理进行优化,电商企业应根据企业自身特征采用相应的库存策略以降低其库存成本。
许圣佳[5]（2016）在《电子商务环境下基于点击流的需求预测模型和企业库存优化》文中研究说明基于电子商务平台中较有代表性的两大数据:点击量和购买量数据之间的关系,通过点击量和购买量的历史信息进行需求预测,并对需求预测模型的有效性进行理论证明。以电商企业为研究对象,以库存成本最小化为目标,对电子商务企业的库存模型进行优化,在不考虑缺货成本情况下的目标补给系统这一库存策略。本文证明了模型的有效性及适用条件,分析适用于这一优化模型的企业特征,并提出改进的库存策略以满足所有电商企业改善其库存;其次在考虑缺货成本情况下建立报童模型,以库存成本最小化为目标,得到库存成本下降的概率下限,并针对不同企业提出库存优化策略。基于天猫平台实际数据,对加入需求预测模型的库存模型及其适用条件以及改进的库存策略进行了实证研究。实证结果显示,在不考虑缺货成本时所有电子商务企业都能通过改进后的目标补给库存策略降低成本,在考虑缺货成本的情况下,约70%的品牌可以通过改进的报童模型降低库存成本。本文结果表明,电商企业应针对自身特征确立库存策略,并为电商企业选择策略提出了分析框架。
张树梁[6]（2014）在《电子商务环境下云配送物流模式研究及其应用》文中研究指明随着世界经济、电子商务及通信信息技术的高速发展，电子商务行业的竞争日趋激烈，顾客的需求亦日益多样化，对电子商务物流配送的要求也越来越高。由于技术及管理的落后，大量物流资源无法集中统一协调运作，这不仅浪费了资源，同时提高了物流配送成本，更难以满足电子商务物流配送“多品种、小批量、多批次、短周期”的要求。传统的物流配送模式难以适应现代化物流配送的发展和需要，新的配送需求不断出现，如大规模跨地区模配送，共同配送等，物流配送模式已经发生了巨大变化。尤其是物联网技术与云计算等新兴技术的出现奠定了上述配送需求的技术基础，新的配送模式亟待出现以解决电子商务环境下的物流配送瓶颈问题。本文以电子商务发展的特点及现有物流配送模式所存在的问题为着眼点，从系统工程的视角出发，对云计算的内涵、特点展开分析，结合云计算模式与电子商务物流配送的相似特征与联系，提出电子商务环境下云配送模式的概念。在分析电子商务对云配送的需求后从组织、管理、运作三个方面展开电子商务环境下的云配送物流模式研究。组织方面：从宏观和微观两方面详细分析了云配送物流组织结构，构建了云配送技术及服务平台；管理方面：对云配送模式下的物流订单管理、库存管理和运输管理模式等物流功能活动进行了阐述；运作方面：从宏观和微观两个层面详细研究了云配送物流运作模式。针对云配送物流模式的特点及这种新的组织、管理、运作模式对网络结构带来的变化，分析现有物流网络结构存在的问题及物流网络结构的演变，提出云配送模式下的物流网络结构。最后以宅急送为例，分析其电子商务业务及网络建设现状和存在的问题，对其发展云配送物流模式给出解决方案并构建了云配送模式下宅急送配送网络结构。本文提出的云配送物流模式为电子商务环境下解决物流瓶颈问题进行了有益的探索，丰富了电子商务物流配送模式的理论研究。
姜子叶,李文[7]（2012）在《基于供应链管理的货币现金需求预测方法研究》文中提出文章将供应链管理理论与货币发行相结合,提出现金供应链的概念,综合运用物流技术、动态规划、信息共享等理论,构建基于现金供应链的现金需求合作预测模型,并提出优化现金供应链管理的建议。
张晓楠[8]（2012）在《基于“云仓储”和“云物流”的B2C大物流模式研究》文中研究表明伴随着电子商务的快速发展,物流越来越成为制约其发展的瓶颈,直到现在仍没有的得到有效的解决。B2C（Business to Consumer）作为一枝独秀,将成为未来电子商务发展中的巨头。然而,由于B2C电子商务物流配送具有品种多、批量小、频率高、范围大的特点,B2C物流网络体系存在着：物流网络布局不合理,基础设施建设滞后；仓库周转难,库存量大,库存成本高；电子商务物流信息平台发展滞后,信息化程度不高；物流企业缺乏规模化优势；政府对电子商务物流发挥在那的引导不够；物流专业人才极度短缺等问题。因此,如何大力发展B2C电子商务物流,提高B2C电子商务物流服务质量,提升消费者的购物体验,全面降低企业成本,成为B2C电子商务企业当前面临的重要挑战。基于此背景,本文针对目前我国B2C电子商务企业的物流运营现状,提出基于“云仓储”和“云物流”的B2C大物流模式,并通过构建“云仓储”设施选址模型和库存策略模型,解决B2C区域配送网络的节点选址和库存管理问题；通过构建“云物流”信息平台,解决B2C产品链的信息共享问题,为“云仓储”的实施提供信息支撑和技术支持。实现B2C电子商务企业和物流企业的协调发展。本文在查阅大量文献的基础上,以B2C电子商务物流为研究对象,理论探讨与实证分析相结合,对其B2C大物流模式进行了深入的研究和探讨。首先,详细介绍了“云仓储”和“云物流”的相关概念,通过分析国内外研究现状和发展现状,提出目前我国B2C电子商务物流存在的问题,为后续研究奠定了研究基础。其次,通过了解我国B2C电子商务物流配送的特点,结合云仓储理念,构建多级-多设施选址模型,并采用遗传算法进行实例求解。再次,通过分析库存策略影响因素,建立库存管理模型,并引入实例进行求解验证。最后,通过介绍我国B2C电子商务物流业务流程,结合“云物流”理念,设计B2C电子商务云物流信息平台,改造原有业务模式。
董绍辉[9]（2010）在《供应链信息共享中的信息泄露问题研究》文中认为在供应链成员间实行信息共享,是实现供应链体系高效、协调运转的关键所在。但是,信息共享过程中的信息泄露问题却严重地影响了供应链合作,它不仅会造成信息共享的失败,甚至会造成供应链合作关系的破裂。信息泄露不仅存在于信息共享的过程中,在供应链的所有涉及信息传递的过程中都有可能发生,这给供应链的正常运行造成了严重的阻碍。因此,在当前供应链企业建立广泛合作关系以加强企业间的协同经营,共同营造竞争优势的背景下,系统地研究供应链信息泄露问题,对帮助供应链成员削弱信息泄露给供应链带来的负面影响以及指导供应链成员建立安全的合作关系具有十分重要的意义。在国内外研究成果的基础上,综合运用博弈论、委托代理理论、运筹学、以及密码学等理论对供应链信息共享中的信息泄露问题进行深入地研究。首先,界定和分析了供应链信息泄露的概念和内涵。根据信息接收方是否策略性地采取能够造成信息发送方信息泄露的行为,将供应链信息泄露分为非策略性信息泄露和策略性信息泄露。而后,根据现实案例剖析了供应链信息泄露产生的途径,并对供应链管理中容易引起信息泄露的因素进行了分析。这些研究为后续章节的研究提供了理论依据。其次,在一个由单个供应商和两个进行数量竞争的零售商组成的供应链中,研究了单个零售商共享信息和两个零售商共享信息两种信息共享安排下非策略性需求信息泄露的产生机理;接着,在一个由供应商、主导零售商以及跟随零售商组成的具有不确定市场需求或者成本结构的供应链中,分别研究了策略性需求信息泄露和策略性成本信息泄露的产生机理,分析了需求（成本）不确定性和供应商信息泄露行为的关系,并进一步讨论了需求（成本）分布类型、竞争形式和产品类型对上述结果的影响。再次,在非策略性信息泄露的产生机理的分析基础上,研究了伴随信息共享发生的非策略性需求信息泄露对于供应链物流、信息流和资金流的作用,讨论了信息共享安排对于上述结果的影响,并分析了不同信息共享安排下零售商的信息共享激励问题。接着,从供应链物流、信息流和资金流三个方面入手,研究了在面对不确定市场需求的供应链订货过程中策略性需求信息泄露对于供应链的影响。而后,构建了信息泄露条件下供应链零售商订货决策的信号博弈模型,研究了分离均衡和混同均衡状态下零售商的最优订货策略、最优收益以及信念等,并将均衡结果与完全信息时的结果进行对比以探讨分离均衡和混同均衡对供应链成员的决策和收益的影响,在此基础上,通过对零售商在分离均衡和混同均衡下的收益进行对比,讨论了不同需求状况下零售商的策略选择的问题。最后,将安全多方计算引入供应链的信息共享过程,以供应链CPFR为例,提出了基于安全多方计算的供应链信息泄露防范机制,构建了安全合作预测、库存计划和补货协议,并对协议进行了安全性分析,该协议可以保证CPFR的顺利实施而不泄露参与者的任何信息。
陈士昂[10]（2007）在《供应链环境下时尚产品库存控制研究》文中研究说明技术的不断进步、消费者偏好的快速改变、竞争的不断加剧，使得产品的生命周期大大缩短。有一类商品其生命周期之短更为突出，即包括服装、玩具、手机、电脑等商品的时尚产品。由于缺乏对于此类产品运作的系统性指导，企业遭遇了一系列问题，而这些问题集中表现为突出的库存控制问题。虽然此类产品的边际利润较高，但是库存过剩和缺货带来的损失大大削弱了企业的盈利能力。作为一个制造大国，无论是劳动密集型的服装、玩具行业，还是手机、电脑等等高新产业，在我国的产业分布中占据了极为重要的地位。但是经营时尚产品的企业所遇到的库存问题，已经严重削弱了我国相关行业的竞争力，影响了我国相关行业的健康发展。时尚产品的库存控制问题是时尚产品经营的核心问题，库存积压和缺货并不是单纯的库存控制策略失误的问题，时尚产品本身具有的需求不确定性高、生命周期短是供需难以匹配的直接原因，同时它又是企业诸多运营环节低效和失误等问题的集中体现。本论文基于一个时尚产品品牌商的角度，综合运用运筹学、信息技术、信息经济学、库存优化以及其它的相关理论，在供应链管理的环境下讨论了品牌商如何改进相关环节的运作模式，以实现库存控制和供需匹配。主要内容如下：第一章回顾了与论文研究主题相关的文献，在分析时尚产品库存问题产生原因的基础上，介绍了本文的研究思路和研究内容。第二章旨在通过改进需求预测的精度以降低需求不确定性带来的影响。在定性分析了需求预测对于企业业绩的作用之后，指出应该将时尚产品的需求预测提升到需求预测职能管理的高度；进而总结了时尚产品需求预测管理的几个原则，并结合典型时尚产品——服装的运作特点，给出了服装产品需求预测运作框架模型。第三章旨在利用补货机会改进品牌商的订货策略。本章以服装行业为背景，在基于需求预测更新和一次补货运作的基础上，建立了适用于指导时尚产品订货运作的参考模型，并给出了相应的启发式算法和基于预测更新的参数估计方法，最后通过数值分析得到一些有益的结论。第四章旨在改进零售商的合同管理，作为虚拟经营的品牌商，向零售商的贸易合同是其巩固销售渠道和整合下游供应链的重要手段。本文针对品牌专卖商业模式的运作特点，研究了品牌专卖模式下最常见的两种合同——回购合同和数量折扣合同。对于回购合同，本文把零售价格p也作为回购合同设计时的决策变量之一，并给出具体的求解思路；对于数量折扣合同，本文结合相关文献的研究，在真正考虑零售商渠道成本和商品季末残值的基础上，给出了用于单个零售商和多个零售商的数量折扣合同的设计思路。第五章结合我国时尚产品品牌商供应商管理的现状和时尚产品供应链的构建需求，提出了基于柔性的战略伙伴供应商选择的两阶段模型；并在已有文献的研究基础上，合理地改进了供应商供应柔性计算方法和包含供应柔性成本的采购期望总成本计算方法。第六章针对我国的时尚产品行业的行业特点，在综合考虑信息获取难度和信息平台建设成本的基础上，提出了适合我国中小企业的基于核心企业托管的信息平台构建模式。接着在论证了跨组织流程优化和管理的必要性后，讨论了跨组织流程优化的四个层次，最后给出了基于SCOR模型的跨组织流程优化的一般步骤。第七章总结了论文的主要工作和创新点，然后展望了进一步的研究方向。
二、电子商务环境下基于合作预测的库存管理问题（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、电子商务环境下基于合作预测的库存管理问题（论文提纲范文）
（1）H家纺电商成品备货优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究框架 |
| 1.4 创新点 |
| 第二章 概念界定与理论研究 |
| 2.1 电商促销相关理论 |
| 2.1.1 电商的定义 |
| 2.1.2 电商的促销活动 |
| 2.1.3 电商促销引起的需求井喷 |
| 2.1.4 电商促销对企业的重要性 |
| 2.2 备货相关理论 |
| 2.2.1 库存管理理论 |
| 2.2.2 备货管理理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 H家纺电商销售与成品备货现状分析 |
| 3.1 H家纺简介 |
| 3.1.1 H家纺概况 |
| 3.1.2 H家纺组织结构 |
| 3.1.3 H家纺产品线构成 |
| 3.1.4 H家纺营收情况 |
| 3.2 H家纺电商销售现状 |
| 3.2.1 H家纺电商销售流程 |
| 3.2.2 H家纺电商运营情况 |
| 3.2.3 H家纺电商销售业绩分布 |
| 3.2.4 H家纺参与电商促销销售情况 |
| 3.2.5 H家纺电商销售的特点 |
| 3.3 H家纺电商成品备货现状 |
| 3.3.1 备货现状分析 |
| 3.3.2 电商促销备货情况 |
| 3.3.3 电商备货的特点 |
| 3.4 H家纺电商成品备货存在的问题 |
| 3.4.1 缺乏对历史数据的细致分析 |
| 3.4.2 无法准确把握竞争热度 |
| 3.4.3 缺货情况下生产速度慢 |
| 3.4.4 备货模式设计不合理 |
| 3.4.5 信息系统有待完善 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 H家纺电商成品备货优化方案设计 |
| 4.1 H家纺电商成品备货优化的目标与思路 |
| 4.1.1 备货优化的目标 |
| 4.1.2 备货优化的思路 |
| 4.2 基于营销环节的备货优化方案 |
| 4.2.1 营造主题活动引导顾客消费 |
| 4.2.2 创新IP合作打造爆款产品 |
| 4.2.3 做好市场需求预测 |
| 4.3 基于生产环节的备货优化方案 |
| 4.3.1 引进智能吊挂生产线 |
| 4.3.2 采用小批量多批次生产方式 |
| 4.3.3 采用拉式生产方式 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 优化方案实施效果 |
| 5.1 优化方案保障措施 |
| 5.1.1 人力资源保障 |
| 5.1.2 信息系统保障 |
| 5.1.3 效果监督保障 |
| 5.2 优化方案实施过程 |
| 5.2.1 销售环节的优化过程 |
| 5.2.2 生产环节的优化过程 |
| 5.3 优化方案实施效果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）新零售下物流水平对市场需求影响预测不一致的物流外包契约（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 研究思路与研究方法 |
| 1.3 研究内容与框架 |
| 1.4 研究技术路线图 |
| 2 相关理论介绍及国内外研究综述 |
| 2.1 相关理论介绍 |
| 2.1.1 新零售与供应链管理 |
| 2.1.2 契约理论 |
| 2.1.3 博弈论 |
| 2.2 国内外文献综述研究 |
| 3 完全竞争下物流水平对市场影响预测不一致的物流外包契约 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型的假设与条件 |
| 3.3 市场总容量不变的物流外包契约 |
| 3.4 市场总容量可变的物流外包契约 |
| 3.5 算例 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 不完全竞争下物流水平对市场影响预测不一致的物流外包契约 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模型的假设与条件 |
| 4.3 市场总容量不变的物流外包契约 |
| 4.4 市场总容量可变的物流外包契约 |
| 4.5 算例 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 本文主要结论 |
| 5.2 未来研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（3）QK便利超市库存管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究评述 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 相关概念及理论综述 |
| 2.1 便利超市相关概念 |
| 2.1.1 便利超市概念 |
| 2.1.2 便利超市业态特征 |
| 2.2 库存管理理论 |
| 2.2.1 库存管理基本概念 |
| 2.2.2 库存管理理论 |
| 2.3 库存管理基本方法 |
| 2.3.1 ABC分类法 |
| 2.3.2 经济订货批量法 |
| 2.3.3 供应商管理库存 |
| 3 QK便利超市库存管理现状评价及问题分析 |
| 3.1 QK便利超市经营概况 |
| 3.2 QK便利超市库存管理现状 |
| 3.2.1 订货现状 |
| 3.2.2 仓储现状 |
| 3.3 QK便利超市库存管理问题分析 |
| 3.3.1 订货方面 |
| 3.3.2 仓储方面 |
| 4 QK便利超市库存管理方案优化 |
| 4.1 订货管理方案优化 |
| 4.1.1 商品订货分类管理 |
| 4.1.2 建立经济订货模式 |
| 4.1.3 深化供应商关系管理 |
| 4.1.4 订货流程管理 |
| 4.2 商品结构优化 |
| 4.2.1 商品利润贡献分类 |
| 4.2.2 商品结构优化 |
| 4.3 仓储管理方案优化 |
| 4.3.1 库房区域分布优化 |
| 4.3.2 货位日常维护 |
| 4.3.3 仓储流程管理 |
| 5 QK便利超市库存管理优化方案的保障措施 |
| 5.1 提高管理信息化 |
| 5.2 改善经销商品结构 |
| 5.3 重视人员培养 |
| 5.4 改善滞销品管理机制 |
| 6 结论及展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足 |
| 6.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附件 |
（4）电子商务环境下基于点击流的需求预测模型和企业库存优化（论文提纲范文）
| 1 问题描述及假设 |
| 2 模型建立 |
| 2.1 需求模型建立 |
| 2.2 库存模型建立 |
| 3 实证研究 |
| 3.1 实证分析参数设计 |
| 3.2 点击量对库存成本降低概率下限的影响 |
| 4 结束语 |
（5）电子商务环境下基于点击流的需求预测模型和企业库存优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 库存管理研究现状 |
| 1.2.2 基于需求预测的库存优化研究现状 |
| 1.2.3 目标补给系统的研究现状 |
| 1.2.4 报童模型的研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容与章节安排 |
| 第二章 单一阶段不考虑缺货成本的库存优化 |
| 2.1 问题描述及假设 |
| 2.2 模型建立 |
| 2.2.1 需求模型建立 |
| 2.2.2 库存模型建立 |
| 2.3 改进的库存策略 |
| 2.4 实证研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 单一阶段考虑缺货成本的库存优化 |
| 3.1 问题描述及假设 |
| 3.2 问题研究现状 |
| 3.3 模型建立 |
| 3.4 实证研究 |
| 3.4.1 实证分析参数设计 |
| 3.4.2 点击量对库存成本降低概率下限的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 结束语 |
| 4.1 主要工作与创新点 |
| 4.2 后续研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（6）电子商务环境下云配送物流模式研究及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究背景和意义 |
| 1.1.1 论文研究背景 |
| 1.1.2 论文研究意义 |
| 1.2 国内外相关问题研究综述 |
| 1.3 论文研究内容、创新点和体系结构 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文创新点 |
| 1.3.3 论文体系结构 |
| 2 论文相关理论基础 |
| 2.1 电子商务 |
| 2.1.1 电子商务的概念 |
| 2.1.2 电子商务的发展现状与趋势 |
| 2.2 电子商务物流配送 |
| 2.2.1 电子商务物流配送的概念 |
| 2.2.2 电子商务物流配送模式 |
| 2.3 云计算 |
| 2.3.1 云计算的定义 |
| 2.3.2 云计算的特征 |
| 2.3.3 云计算的分类 |
| 2.4 物流网络 |
| 2.4.1 物流网络 |
| 2.4.2 物流配送网络 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 电子商务环境下基于云配送的物流模式研究 |
| 3.1 电子商务的特点 |
| 3.2 现行电子商务物流配送模式的问题 |
| 3.3 电子商务环境下云配送模式的提出 |
| 3.3.1 云计算与电子商务物流配送 |
| 3.3.2 电子商务环境下的云配送模式 |
| 3.4 电子商务对云配送的需求分析 |
| 3.4.1 电子商务对云配送的目标层需求 |
| 3.4.2 电子商务对云配送的技术层需求 |
| 3.5 基于云配送的物流组织模式研究 |
| 3.5.1 现行的物流组织 |
| 3.5.2 基于云配送的物流组织模式的内涵和特征 |
| 3.5.3 基于云配送的物流组织模式的构成要素 |
| 3.5.4 基于云配送的物流组织模式 |
| 3.6 基于云配送的物流管理模式研究 |
| 3.6.1 现行的物流管理 |
| 3.6.2 基于云配送的物流管理的特点 |
| 3.6.3 云配送模式下的物流订单管理 |
| 3.6.4 云配送模式下的物流库存管理 |
| 3.6.5 云配送模式下的物流运输管理 |
| 3.6.6 基于云配送的物流管理模式 |
| 3.7 基于云配送的物流运作模式研究 |
| 3.7.1 现行的物流运作 |
| 3.7.2 基于云配送的物流运作模式的含义和特点 |
| 3.7.3 基于云配送的物流运作模式 |
| 3.8 电子商务环境下的云配送模式 |
| 3.9 本章小结 |
| 4 电子商务环境下基于云配送的物流网络研究 |
| 4.1 现行的物流网络结构分析 |
| 4.1.1 配送网络结构 |
| 4.1.2 现行配送网络结构存在的问题 |
| 4.2 基于云配送的物流网络结构研究 |
| 4.2.1 云配送流程分析 |
| 4.2.2 云配送模式下的物流资源配置 |
| 4.2.3 云配送模式下的物流网络结构 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 电子商务环境下基于云配送的物流模式应用研究 |
| 5.1 案例背景 |
| 5.2 现状及问题分析 |
| 5.2.1 宅急送现状 |
| 5.2.2 问题分析 |
| 5.3 宅急送云配送网络构建 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 论文的主要工作与结论 |
| 6.2 进一步的研究方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 |
| B. 作者在攻读学位期间参加的科研课题 |
（7）基于供应链管理的货币现金需求预测方法研究（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、现金供应链管理的概念和模型 |
| 1. 现金供应链的概念与及其特点。 |
| 2. 现金供需决策管理研究现状。 |
| 3. 基于供应链管理的现金供应决策改进思路。 |
| 三、供应链环境下的现金需求预测实现方法 |
| 1. 假设条件。 |
| 2. 现金需求的独立动态预测建模。 |
| 3. 现金需求的合作预测建模。 |
| 4. 仿真结果分析 |
| 四、相关建议 |
| 1. 转变观念与思维方式, 以供应链管理思想重构现金供应模式。 |
| 2. 再造现金供应业务流程, 建立以下游用户需求为主要导向的信息驱动模式。 |
| 3. 突破实体边界, 建立现金供应链信息共享机制。 |
（8）基于“云仓储”和“云物流”的B2C大物流模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 B2C大物流的相关研究 |
| 1.2.2 “云仓储”的相关研究 |
| 1.2.3 “云物流”的相关研究 |
| 1.3 研究的主要内容 |
| 1.4 研究的技术路线 |
| 第2章 相关概念及发展现状 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 B2C“大物流”的相关概念 |
| 2.1.2 “云仓储”的相关概念 |
| 2.1.3 “云物流”的相关概念 |
| 2.2 国外发展现状 |
| 2.2.1 美国亚马逊 |
| 2.2.2 UPS |
| 2.2.3 美国Staples |
| 2.3 国内发展现状 |
| 2.3.1 京东商城 |
| 2.3.2 凡客诚品 |
| 2.3.3 当当网 |
| 2.4 我国B2C电子商务物流存在的主要问题 |
| 第3章 基于B2C大物流模式下的“云仓储”设施选址 |
| 3.1 “云仓储”设施选址问题的描述 |
| 3.2 “云仓储”设施选址的影响因素分析 |
| 3.3 “云仓储”设施选址模型 |
| 3.3.1 模型的假设 |
| 3.3.2 符号定义 |
| 3.3.3 模型的建立 |
| 3.4 选址方法的选择 |
| 3.5 基于遗传算法的算法实现 |
| 3.5.1 遗传算法的相关概述 |
| 3.5.2 遗传算法的设计 |
| 3.5.3 实例验证 |
| 第4章 基于B2C大物流模式下的“云仓储”库存策略研究 |
| 4.1 “云仓储”库存策略问题的描述 |
| 4.2 “云仓储”库存模型的影响因素分析 |
| 4.3 “云仓储”库存模型 |
| 4.3.1 模型的假设 |
| 4.3.2 符号定义 |
| 4.3.3 模型的建立 |
| 4.4 实例验证 |
| 第5章 基于B2C大物流模式下“云物流”信息平台的建设 |
| 5.1 B2C电子商务企业现行收发货物流程分析 |
| 5.2 B2C大物流环境下的“云物流”信息平台设计 |
| 5.2.1 云基础设施层 |
| 5.2.2 云平台层 |
| 5.2.3 云应用层(SaaS) |
| 5.3 B2C大物流环境下的“云物流”信息平台的运行 |
| 第6章 结论及展望 |
| 6.1 本文的主要结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 不足之处及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）供应链信息共享中的信息泄露问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状及其评述 |
| 1.3.1 供应链信息共享相关研究综述 |
| 1.3.2 供应链信息共享研究评价 |
| 1.3.3 供应链信息泄露相关研究综述 |
| 1.3.4 供应链信息泄露研究评价 |
| 1.4 研究内容与研究方法 |
| 1.4.1 研究内容及逻辑框架 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 第2章 供应链信息泄露的基础理论 |
| 2.1 供应链信息泄露的概念和内涵 |
| 2.2 供应链信息泄露的分类 |
| 2.3 供应链信息泄露的产生途径 |
| 2.3.1 独立于供应链之外的第三方企业泄露信息 |
| 2.3.2 供应链上游企业泄露信息 |
| 2.3.3 供应链下游企业泄露信息 |
| 2.3.4 供应链管理系统泄露信息 |
| 2.4 供应链信息泄露产生的管理因素 |
| 2.4.1 信息泄露识别机制 |
| 2.4.2 保密协议 |
| 2.4.3 激励机制 |
| 2.4.4 网络安全 |
| 2.4.5 应急处理机制 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 供应链信息泄露的产生机理 |
| 3.1 非策略性需求信息泄露的产生机理 |
| 3.1.1 问题描述和模型假设 |
| 3.1.2 单一零售商共享信息情形下非策略性信息泄露产生机理 |
| 3.1.3 两个零售商共享信息情形下非策略性信息泄露产生机理 |
| 3.2 策略性需求信息泄露的产生机理 |
| 3.2.1 问题描述与模型假设 |
| 3.2.2 零售商的决策行为分析 |
| 3.2.3 供应商的信息泄露行为分析 |
| 3.2.4 敏感性分析 |
| 3.2.5 数值算例 |
| 3.3 策略性成本信息泄露的产生机理 |
| 3.3.1 问题描述及模型假设 |
| 3.3.2 零售商的决策行为分析 |
| 3.3.3 供应商的信息泄露行为分析 |
| 3.3.4 敏感性分析 |
| 3.3.5 数值算例 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 供应链信息泄露对供应链的影响 |
| 4.1 非策略性信息泄露对供应链的影响 |
| 4.1.1 存在非策略性信息泄露时供应链成员的决策行为分析 |
| 4.1.2 对供应链的影响分析 |
| 4.2 策略性信息泄露对供应链的影响 |
| 4.2.1 对物流的影响分析 |
| 4.2.2 对信息流的影响 |
| 4.2.3 对资金流的影响分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 信息泄露条件下供应链成员的决策行为 |
| 5.1 问题描述和模型假设 |
| 5.2 完全信息和不完全信息下零售商的决策行为分析 |
| 5.3 零售商订货决策的信号博弈分析 |
| 5.3.1 零售商订货决策信号博弈的分离均衡 |
| 5.3.2 零售商订货决策信号博弈的混同均衡 |
| 5.3.3 零售商的策略选择 |
| 5.4 数值算例 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于安全多方计算的供应链信息泄露防范机制 |
| 6.1 安全多方计算与信息泄露 |
| 6.2 问题描述和模型假设 |
| 6.3 安全合作计划、预测与补货协议 |
| 6.3.1 安全合作预测、计划与补货的基础协议 |
| 6.3.2 安全合作预测协议 |
| 6.3.3 安全合作库存计划协议 |
| 6.3.4 安全合作补货协议 |
| 6.4 协议安全性分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（10）供应链环境下时尚产品库存控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 供应链管理的概念和拓展 |
| 1.3 短生命周期产品的库存控制问题 |
| 1.3.1 报童模型及其扩展 |
| 1.3.2 易腐品库存问题 |
| 1.3.3 时尚产品的库存问题 |
| 1.4 研究对象和内容 |
| 1.4.1 研究对象界定 |
| 1.4.2 研究思路和内容 |
| 第二章 时尚产品的需求预测管理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 时尚产品的需求预测特点 |
| 2.2.1 时尚产品的特征 |
| 2.2.2 现有预测方法的介绍 |
| 2.2.3 现有预测方法的局限 |
| 2.3 时尚产品的需求预测管理 |
| 2.3.1 需求预测管理的一般原则 |
| 2.3.2 需求预测管理的不同阶段 |
| 2.3.3 时尚产品需求预测管理的几个原则 |
| 2.4 典型时尚产品──成衣服装的需求预测 |
| 2.4.1 服装产品需求预测的特点 |
| 2.4.2 品牌服装产品需求预测运作模型 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 时尚产品的库存控制策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关库存控制模型 |
| 3.2.1 没有补货机会的库存控制模型 |
| 3.2.2 一般产品的库存控制模型 |
| 3.3 时尚产品的库存控制模型 |
| 3.3.1 问题描述 |
| 3.3.2 模型的建立 |
| 3.3.3 模型求解 |
| 3.3.4 需求分布参数的估计 |
| 3.3.5 数值模拟分析 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 品牌商的合同管理 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 品牌商─零售商订货合同的一般分析 |
| 4.2.1 常见的商业合同 |
| 4.2.2 品牌商─零售商间合同适用性分析 |
| 4.2.3 如何加强直营店的管理 |
| 4.3 回购合同的设计 |
| 4.3.1 问题描述和符号设定 |
| 4.3.2 回购合同模型的建立 |
| 4.4 数量折扣合同 |
| 4.4.1 问题描述 |
| 4.4.2 单个零售商时的数量折扣合同设计 |
| 4.4.3 多个零售商时的数量折扣合同设计 |
| 4.4.4 多个零售商时的数量折扣模型求解 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于柔性的供应商战略伙伴关系构建 |
| 5.1 供应商关系管理的改进 |
| 5.1.1 供应链节点企业关系发展的不同阶段 |
| 5.1.2 战略伙伴关系对时尚产品供应链的价值 |
| 5.1.3 我国时尚产品行业企业供应商关系管理的改进 |
| 5.2 基于柔性的战略伙伴供应商选择 |
| 5.2.1 战略伙伴关系构建的一般流程 |
| 5.2.2 柔性──时尚产品品牌商选择供应商的关键要素 |
| 5.2.3 战略伙伴供应商的两阶段选择模型 |
| 5.2.4 综合评价指标体系的建立 |
| 5.2.5 柔性成本评价模型的建立 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 基于核心企业托管的管理信息平台构建 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 供应链管理信息平台的构建 |
| 6.2.1 信息技术的应用趋势和关键技术探讨 |
| 6.2.2 信息共享一般模式分析 |
| 6.2.3 信息平台构建面临的困难 |
| 6.2.4 基于核心企业托管的供应链管理信息平台构建模式 |
| 6.3 跨组织业务流程的改进 |
| 6.3.1 跨组织业务流程管理的层次 |
| 6.3.2 跨组织业务流程改进的步骤 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文的主要工作与创新点 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果 |
四、电子商务环境下基于合作预测的库存管理问题（论文参考文献）
- [1]H家纺电商成品备货优化[D]. 曹馨誉. 东华大学, 2020(01)
- [2]新零售下物流水平对市场需求影响预测不一致的物流外包契约[D]. 赵艺菲. 重庆理工大学, 2020(08)
- [3]QK便利超市库存管理研究[D]. 胡小强. 兰州交通大学, 2019(01)
- [4]电子商务环境下基于点击流的需求预测模型和企业库存优化[J]. 许圣佳,蒋炜. 上海管理科学, 2016(02)
- [5]电子商务环境下基于点击流的需求预测模型和企业库存优化[D]. 许圣佳. 上海交通大学, 2016(05)
- [6]电子商务环境下云配送物流模式研究及其应用[D]. 张树梁. 重庆大学, 2014(02)
- [7]基于供应链管理的货币现金需求预测方法研究[J]. 姜子叶,李文. 现代管理科学, 2012(12)
- [8]基于“云仓储”和“云物流”的B2C大物流模式研究[D]. 张晓楠. 大连海事大学, 2012(09)
- [9]供应链信息共享中的信息泄露问题研究[D]. 董绍辉. 哈尔滨工业大学, 2010(05)
- [10]供应链环境下时尚产品库存控制研究[D]. 陈士昂. 同济大学, 2007(02)