基于需求信息更新的物流能力决策研究

发布时间：2017-08-24 10:38

  本文关键词：基于需求信息更新的物流能力决策研究

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【摘要】：21世纪专业服务外包趋势,使服务业成为带动经济发展的新鲜动力。服务业的能力规划问题一直是企业关注的重点。随着物流服务行业的快速发展,传统资产型物流企业向提供专业化集成物流服务的轻资产型现代物流企业过渡,还有一些大型企业设立专属物流公司,为自身和行业内其他企业提供物流服务。这些物流企业通过整合外部的基础性物流资源能力提供物流服务,成为物流服务集成商,是供应链组织中的重要角色。然而如何优化能力数量,缓解物流服务能力过剩和物流服务能力紧缺的现象,实现能力与需求的匹配,是物流服务集成商面临的问题。例如,电商物流每年在“双十一”到来之前进行的仓储能力储备；又如,水泥物流企业通过与多家承运商签订合同,从外部获取水泥罐装运输能力来满足季节性随机波动的水泥运输服务需求。平衡各种因素进行能力最优投入决策直接决定了物流企业的收益和服务水平。各种市场因素的影响使得物流需求难以把握,物流需求派生性、复杂性等特性使得物流需求既有一定的规律可循,又需要不断的通过观测市场信号等各种因素,对需求的预测进行调整。 本文首先对物流需求的特点分析,得出物流需求间接性、复杂性以及不确定性,又对物流能力进行界定,对其获取方式以及特点进行阐述,总结出物流服务供需网络框架。根据物流需求与能力的特点,引入需求信息更新理论,结合动态规划方法建立需求预测更新基础上的两阶段物流服务集成商最优能力决策模型,对模型进行求解和分析,阐述市场信息对最优结果的作用机理。最后进行算例分析,并通过分析参数变化对最优结果的影响,并得出信息更新能够优化物流服务集成商的利润,外部能力的价格的变化对决策的影响。
【关键词】：物流能力 需求更新 物流服务集成商 贝叶斯
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F253
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 绪论10-19
• 1.1 研究背景及意义10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-17
• 1.2.1 服务能力的相关研究12-13
• 1.2.2 物流能力决策相关研究13-15
• 1.2.3 需求信息更新的相关应用研究15-17
• 1.3 研究内容及研究方法17-19
• 1.3.1 研究内容17
• 1.3.2 研究方法17-19
• 2 相关概念及理论综述19-30
• 2.1 物流能力管理19-24
• 2.1.1 物流能力涵义及特性19-20
• 2.1.2 物流能力市场结构分析20-23
• 2.1.3 物流服务集成商的能力管理23-24
• 2.2 物流需求概述24-27
• 2.2.1 物流需求的概念及分类24-25
• 2.2.2 物流需求的特性25-26
• 2.2.3 物流需求信息管理26-27
• 2.3 贝叶斯需求信息更新27-29
• 2.3.1 贝叶斯定理27-28
• 2.3.2 贝叶斯需求信息更新28-29
• 2.4 本章小结29-30
• 3 带有需求信息更新的物流能力决策模型30-41
• 3.1 需求信息更新下的物流能力决策分析30-33
• 3.1.1 物流能力决策问题界定30
• 3.1.2 物流需求信息更新30-31
• 3.1.3 物流能力决策中的二律背反31-33
• 3.2 需求信息更新下的能力决策模型33-38
• 3.2.1 模型描述33-34
• 3.2.2 模型假设34-35
• 3.2.3 符号定义35
• 3.2.4 模型构建与求解35-38
• 3.3 模型解释38-40
• 3.3.1 需求观测信息38-39
• 3.3.2 观测信息对最优能力的作用分析39-40
• 3.4 本章小结40-41
• 4 带有需求信息更新的物流能力决策数值分析41-54
• 4.1 需求信息更新对收益的影响分析41-44
• 4.1.1 模型算例41-42
• 4.1.2 需求信息更新对收益的影响分析42-44
• 4.2 带有需求更新决策下的参数影响分析44-53
• 4.2.1 外部能力价格对能力决策的影响44-45
• 4.2.2 集成商能力运作成本对能力决策的影响45-47
• 4.2.3 预测准确度对能力决策的影响47-49
• 4.2.4 需求信息观测值对能力决策的影响49-53
• 4.3 本章小结53-54
• 5 全文总结与展望54-56
• 5.1 全文总结54-55
• 5.2 研究展望55-56
• 参考文献56-59
• 附录A59-60
• 附录B60-62
• 索引62-63
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果63-65
• 学位论文数据集65

【参考文献】

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本文编号：730858