A销售企业CPFR模式需求预测优化研究

发布时间：2017-12-17 05:20

  本文关键词：A销售企业CPFR模式需求预测优化研究

  更多相关文章： 供应链管理 协同规划 预测与补货 需求预测

【摘要】：随着科学和信息技术的飞速发展,全球经济一体化的趋势已经非常明显,企业为了更好的掌握资源和拓展市场,已经加快了在全球各个国家布局的步伐。同时,企业之间的竞争愈加激烈,目前已经从单一的产品竞争,转化为企业之间供应链的竞争。特别是销售企业面临着更加复杂的市场环境,其供应链效率直接影响到产品销量。近年来,销售企业供应链CPFR的协作模式在理论上得到不断发展,企业通过CPFR模式解决了供应链协作的很多难题,但同时也遇到瓶颈。在此背景下,本文针对CPFR协作项目实施过程中遇到的需求预测不准确的问题,结合近年来发展迅速的大数据思维理论进行研究。本论文尝试将大数据思维融入到供应链协作之中,对解决目前CPFR项目的瓶颈需求预测问题具有一定的现实意义。本论文结合案例,以CPFR实施过程中遇到的问题为研究对象,以博弈论、价值链理论、供应链协作理论和大数据思维理论为基础,对供应链协作过程的需求预测问题进行研究。首先,通过借鉴国内外文献研究成果,对目前CPFR模式的发展情况进行回顾和深入了解。其次对A销售企业的实际案例进行分析并建立销售预测数学模型,根据大数据思维中对相关关系的研究,用鱼骨图等分析方法,对限制企业CPFR进一步发展的原因进行深挖,并通过算例证实除因果关系之外的相关因素对销售预测准确度的影响。最后本文对大数据思想和供应链预测的结合进行可行性分析,对企业CPFR模式的数据利用等提出建议。本论文研究认为：第一：在A销售企业开展CPFR协作项目过程中,销售预测准确度是影响CPFR模式协作等级的关键原因；第二：通过算例证实,增加相关因子可以优化模型预测结果,使模拟预测更加接近实际销售需求；第三：结合大数据的三个重要思想及销售企业和渠道企业之间供应链协作的特点,进行可行性分析后认为,大数据思维可以运用到企业的销售预测过程中,帮助增加销售预测的准确度,从而提高CPFR的协作等级并扩大销售。与此同时,文章对CPFR模式实施过程中的数据利用问题进行了分析优化,认为一方面可以通过企业内部供应链多种类型数据的获取能力、挖掘能力和使用方法的来增加使用效率,另一方面对企业外部供应链可视性、信息系统对接以及以供应链核心企业数据库的建立提出优化建议。融合大数据思维到供应链管理领域,用相关因素配合因果关系来改善销售预测准确度,提高CPFR合作等级并提出切合建议,是本文的创新之处。
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F274

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本文编号：1298898