基于逆向物流的制造商库存控制研究
发布时间:2023-06-28 01:35
当今社会,环境不断恶化,各国政府纷纷立法强制对废弃产品进行合理处置,从而促进了逆向物流的产生及发展。而随着科技的不断进步,产品的生命周期缩短,更新换代速度不断加快,产生了大量的废旧产品。对这些废旧产品的回收再制造不仅能够达到环境保护的目的,而且实现了资源的重复利用,为企业带来经济效益。作为制造商来说,需要将产品回收和传统正向物流中的库存控制相结合,以提高企业效益和竞争力。在此背景下,基于逆向物流的库存问题成为研究热点。 本文以带有再制造逆向物流环节的制造商为研究对象,从企业的库存控制、回收网络选址等方面研究库存优化控制问题。论文主要包括以下内容: (1)对逆向物流、库存控制和再制造方面的相关理论进行了介绍,并分析综述了逆向物流的库存问题。 (2)在逆向物流的影响下,负责产品回收的制造商的零部件库存由供应商供货和废旧产品回收再制造双源补充。论文在产品回收率随机的情况下,考虑到再制造零部件对订货的影响,对零部件库存系统进行分析,从定量处理和定期处理两个方面分别建立库存控制模型。并分别求解得到最优的订货批量、回收品处理批量和最优订货批量、回收品处理周期。最后,通过实证分析,验证了模型有效性,...
【文章页数】:68 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究综述
1.3 研究内容及创新点
1.3.1 本文研究内容
1.3.2 本文创新点
1.4 研究方法与技术路线
1.4.1 研究方法
1.4.2 技术路线
第2章 逆向物流与库存控制理论
2.1 逆向物流概述
2.1.1 逆向物流的内涵
2.1.2 逆向物流的分类
2.2 库存控制概述
2.2.1 库存的基本概念
2.2.2 库存问题的分类
2.2.3 库存控制系统
2.3 再制造工程理论
2.3.1 再制造的定义与内涵
2.3.2 再制造的过程
2.3.3 实施再制造的前提条件
2.4 基于逆向物流的制造商库存系统分析
2.5 本章小结
第3章 制造商零部件的双源库存控制
3.1 不考虑产品回收的制造商零部件库存控制模型
3.2 制造商双源库存控制问题分析
3.2.1 零部件库存的特点
3.2.2 制造商双源库存管理问题分析
3.3 按定量处理的制造商双源库存控制模型
3.3.1 模型假设
3.3.2 参数符号
3.3.3 制造商零部件库存控制模型
3.4 按定期处理的制造商双源库存控制模型
3.4.1 模型假设
3.4.2 参数符号
3.4.3 制造商零部件库存控制模型
3.5 算例及敏感性分析
3.6 本章小结
第4章 制造商回收品库存控制与回收网络选址研究
4.1 回收活动分析
4.2 回收品库存影响因素
4.3 库存与选址联合决策模型
4.3.1 问题描述
4.3.2 网络选址与库存联合决策模型建立
4.4 模型求解算法的关键步骤
4.5 模型算例及分析
4.6 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 论文总结
5.2 研究展望
参考文献
在学期间研究成果
致谢
本文编号:3835720
【文章页数】:68 页
【学位级别】:硕士
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摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究综述
1.3 研究内容及创新点
1.3.1 本文研究内容
1.3.2 本文创新点
1.4 研究方法与技术路线
1.4.1 研究方法
1.4.2 技术路线
第2章 逆向物流与库存控制理论
2.1 逆向物流概述
2.1.1 逆向物流的内涵
2.1.2 逆向物流的分类
2.2 库存控制概述
2.2.1 库存的基本概念
2.2.2 库存问题的分类
2.2.3 库存控制系统
2.3 再制造工程理论
2.3.1 再制造的定义与内涵
2.3.2 再制造的过程
2.3.3 实施再制造的前提条件
2.4 基于逆向物流的制造商库存系统分析
2.5 本章小结
第3章 制造商零部件的双源库存控制
3.1 不考虑产品回收的制造商零部件库存控制模型
3.2 制造商双源库存控制问题分析
3.2.1 零部件库存的特点
3.2.2 制造商双源库存管理问题分析
3.3 按定量处理的制造商双源库存控制模型
3.3.1 模型假设
3.3.2 参数符号
3.3.3 制造商零部件库存控制模型
3.4 按定期处理的制造商双源库存控制模型
3.4.1 模型假设
3.4.2 参数符号
3.4.3 制造商零部件库存控制模型
3.5 算例及敏感性分析
3.6 本章小结
第4章 制造商回收品库存控制与回收网络选址研究
4.1 回收活动分析
4.2 回收品库存影响因素
4.3 库存与选址联合决策模型
4.3.1 问题描述
4.3.2 网络选址与库存联合决策模型建立
4.4 模型求解算法的关键步骤
4.5 模型算例及分析
4.6 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 论文总结
5.2 研究展望
参考文献
在学期间研究成果
致谢
本文编号:3835720
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