基于ARMA（1,1）需求的多级供应链牛鞭效应仿真

在市场需求信息为ARMA(1,1)平稳可逆时间序列模型的前提下,首次建立了多级供应链各级成员以均方误差优化预测技术预测市场需求,以订货点法来确定订货量时多级供应链牛鞭效应理论及仿真模型,并利用仿真模型对多级供应链的整体牛鞭效应及其影响因素进行了详细的分析,研究表明供应链牛鞭效应和相关系数ρ与滑动平均系数θ之间的相互关系有关.     

最优需求预测下预测与处理过程中的牛鞭效应

研究了在AR(1)市场需求模式下,生产商与零售商所组成的供应链系统中,当零售商采取不同预测技术时,在信息预测,处理及传递过程中产生的牛鞭效应问题.证明当存在订货提前期时,零售商采用移动平均法及一次指数平滑法预测会导致在需求预测,信息处理及传递过程中产生牛鞭效应;而采用最优预测仅在需求相关性很强时存在有限值的牛鞭效应.并对二级供应链进行拓展,证明在信息传递过程中,非最优预测将导致上游需求模式复杂化,牛鞭效应逐级递增,而最优预测可使上游需求模式简化,遏制误差的传递.     

基于零售商与消费者预测行为的牛鞭效应

考虑一个供应商和一个零售商组成的两级供应链,零售商运用移动平均和指数平滑技术预测提前期需求,分析价格波动下消费者的价格预测行为对牛鞭效应的影响。分析表明:①零售商平滑的需求预测有助于减小牛鞭效应;②消费者的价格预测行为有助于减小牛鞭效应,一方面,消费者越关注历史价格的波动,越有助于减小牛鞭效应;另一方面,消费者观察到更长期的历史价格可以进一步减小牛鞭效应。比较了两种预测技术下的牛鞭效应,同以往学者研究结论不同,移动平均预测下的结果可能比指数平滑预测下的结果显著。     

多产品供应链的牛鞭效应及其减弱方法

讨论两级多产品供应链中需求相关时的牛鞭效应.下游零售商从能力无限制的上游供应商处订货来满足相关的市场需求.当零售商面临的需求平稳时,若零售商采用简单移动平均法预测需求,证明了供应链中的牛鞭效应的存在性,并给出了其量化表达式.进一步提出了在一定条件下可有效消除牛鞭效应的需求预测方法.     

基于反馈控制的牛鞭效应自补偿对多级库存系统的影响

在时变需求条件下,多级库存问题中需求变异放大的现象给供应链上下游企业的供需匹配带来了极大的挑战.本文考虑一个单条供应链在信息共享条件下采用订至点补货策略的情形,在随机需求下,研究了一个四级供应链系统中的牛鞭效应及其抑制方法.基于反馈控制理论构建了一个四级库存系统的动态控制模型,并通过拉普拉斯变换推导出了系统的传递函数.在四级库存反馈控制模型的基础上,设计了一个牛鞭效应自补偿机制,使供应链进销存系统的需求变异维持在原有水平.数值试验及仿真进一步对牛鞭效应自补偿算法的效果进行了验证.试验结果表明,加入自补偿算法后供应链各级结点企业的订货量波动明显减弱;剩余库存量的波动大幅下降;供应链整体牛鞭效应约为信息共享条件下的三分之一,仅约为信息不共享条件下的四分之一.     

供应链时滞系统模型及其牛鞭效应的H∞控制

在供应链管理时滞连续系统模型基础上，建立了一个供应链管理多层时滞离散系统模型，采用供应链上游库存、订货、销售、生产波动方差之和与下游客户层需求量波动方差之和的比例描述牛鞭效应，分析了多层时滞系统牛鞭效应．提出顾客末端需求波动最差条件下的H∞控制方法，以抑制牛鞭效应．这一方法本质就是供应链末端需求波动最差情况下制定供应链管理的最优决策，并且以一个供应链多层时滞系统为对象进行了供应链牛鞭效应的H∞控制仿真实验．     

生产能力变异性对供应链牛鞭效应的影响

分析了工厂生产能力分别服从正态分布、指数分布和β分布,并且需求为一阶自回归AR(1)过程的情况下,生产能力变异性对供应链中牛鞭效应的影响。所得结论为:①工厂生产能力的变异性可以导致牛鞭效应;②工厂生产能力的增大本身可以缓冲需求不确定性对供应链中牛鞭效应的影响,但生产能力的变异性对牛鞭效应的影响比生产能力大小对牛鞭效应的影响更敏感。     

基于模糊Petri网的供应链牛鞭效应的成因与控制建模分析

从信息流角度,建立了基于模糊Petri网的牛鞭效应成因与控制模型,给出了相应的模糊推理算法,通过仿真分析,验证了一些重要结果。该模型描述了供应链中信息对决策的影响及供应链成员同步运作的现象,将供应链中牛鞭效应成因与控制可视化,为牛鞭效应问题的进一步研究提供一个新的思路。     

基于系统动力学的闭环供应链中回收商行为

以系统动力学方法构建由制造商、零售商和第三方回收商组成的三级闭环供应链模型,考虑影响回收商行为的环境政策指数及回收延迟,并运用Vensim软件进行仿真实验。通过计算各级成员订货率的牛鞭效应,研究回收商行为对整个闭环供应链产生的影响。研究表明:(1)环境政策指数越大,即回收商回收比例越大,对正向供应链零售商订货率牛鞭效应的减弱效果越好,但会越发加强逆向供应链牛鞭效应;(2)回收商回收延迟越小,对正向供应链牛鞭效应的减弱效果越好;回收延迟增大,可以减弱逆向供应链牛鞭效应;(3)环境政策指数较回收延迟对各级成员订货率牛鞭效应的影响更显著。     

基于多变量支持向量机的供应链需求预测分析

在供应链中,市场需求往往受到多个因素的影响,单一变量的预测方法已经无法达到预测期望。为了提高预测精度,削弱牛鞭效应,根据Agent理论构建供应链模型,提出一种基于多因素的支持向量机需求预测方法;通过选取主要影响因素,建立多变量SVM预测模型,并利用遗传算法对SVM模型的参数进行优化选择,最后利用算例进行仿真分析。实验结果表明,与单变量支持向量机相比,多变量支持向量机充分考虑影响市场需求的相关因素,最大程度挖掘了数据中的有效信息,提高了供应链需求预测的准确性,从而缓解了供应链中的牛鞭效应。     

需求预测和供应链协调对长鞭效应的影响分析

运用自适应过滤、滑动平均和指数平滑预测方法分析多阶段供应链中长鞭效应．分析结果表明，在运用自适应过滤预测方法时，供应链不一定存在长鞭效应，文章进一步提出该预测方法前提下长鞭效应存在的条件；在运用滑动平均和指数平滑预测方法时，长鞭效应总是存在．根据三种预测方法的分析结果得出，适当的预测参数和供应链协调可以减小长鞭效应．并在此基础上，比较分析三种预测方法条件下供应链协调时需求参数对长鞭效应的影响规律，结果表明，预测方法不同，需求参数对长鞭效应的影响规律也有所不同．     

EWMA控制图在MSA稳定性分析中的应用

针对传统的 Shewhart 控制图使用当前观测数据进行测量系统分析(MSA)的稳定性分析,不易检测出过程均值中存在的小偏移,而指数加权滑动平均(EWMA)和累计和(CUSUM)控制图考虑了历史数据,可以克服Shewhart 控制图在小波动情况下检测能力不足的缺陷:首先通过 Montle-Carlo 模拟计算控制图性能评价指标ARL(average run length),分析了 EWMA 和 CUSUM 控制图的优越性;然后给出了 EWMA 控制图在 MSA 稳定性分析中的实施步骤.示例分析表明 EWMA 在小波动时比 CUSUM 和 Shewhart 控制图更为有效.     

基于奇异谱分析的我国航空客运量集成预测模型

针对时间序列包含噪声以及单一模型可能存在预测表现不稳定的问题,本文提出了一个基于奇异谱分析(SSA)的集成预测模型,并将其运用于我国年度航空客运量的预测中.首先,采用SSA方法对原始时间序列进行分解和重构,得到一个剔除噪声的时间序列,然后将其作为单整自回归移动平均模型(ARIMA)、支持向量回归模型(SVR)、Holt-Winters方法(HW)等单一模型的输入并进行预测,接着再采用加权平均集成预测方法(WA)将三种单一模型的预测结果进行综合集成.通过与各单一模型、基于经验模态分解方法(EMD)的模型以及简单平均集成预测方法(SA)的预测结果进行对比发现,本文所建模型具有较高的预测精度和较稳定的预测表现.最后,采用本文的模型对我国2014-2016年年度航空客运量进行了预测.     

ARMA(1,1)需求条件下需求信息延迟对两级供应链牛鞭效应和平均成本的影响

为了分析需求信息延迟对供应链绩效的影响,考虑由一个零售商和一个制造商所组成的两级供应链,顾客需求满足ARMA(1,1)过程。首先从理论上建立需求信息不延迟与需求信息延迟时零售商和制造商订单量波动程度的定量描述模型,通过两种情形下的比较分析得出:当需求自回归系数为正数时,需求信息延迟将减小牛鞭效应,当需求自回归系数为负数时,需求信息延迟将提高牛鞭效应;其次运用仿真方法对需求信息延迟与需求信息不延迟时制造商和零售商的平均成本进行了比较分析,同样得出:当需求自回归系数为正数时,需求信息延迟将降低制造商和零售商的平均成本,而需求自回归系数为负数时,需求信息延迟将提高制造商和零售商的平均成本。     

基于标准差的预测有效度的组合预测模型

针对考虑预测精度标准差的预测有效度的组合预测模型，提出了新的优性组合预测、预测方法优超和冗余度的定义．然后探讨了非劣性组合预测以及优性组合预测存在的充分条件，并给出冗余信息出现的一个判定定理．最后也讨论了组合预测模型的新的近似计算方法，给出实例分析，结果令人满意．     

基于APL的EWMA图优化设计

讨论了采用EWMA图进行工序过程监控时控制图的优化设计问题。首先提出了用马尔可夫链的方法对EWMA图的平均产品长度进行计算的方法,然后以平均产品长度作为性能度量的标准讨论在不同生产情况下如何选择EWMA图的控制参数,从而获得最佳的监控效果。通过与通用的EWMA设计方法的比较,说明了本文方法更能快速地发现过程中出现的较小波动。     

ARMA-GM combined forewarning model for the quality control

1.INTRODUCTION Tocontrolthequalityoftheproducts,wemustsu pervisethequalityindexesandanalyzethechanging tendency.Therearealotofstatisticaltoolsincom monuse,themosteffectivemethodisacontrol chart.Itcangrasptheabnormalsymptomofatrend ofthequalityofproductsincontrollingprocessand makethequalitypreventionpossible.Butfromits workingprocessweknowthismethodalsohassome limitation.Becausethecontrolchartonlydetermines theaveragevalueandlimitinterval,onecanonly judgethequalitystateofproductsstatica…     

设备故障评估新指标及基于ARMA的预测系统

设备故障停机时间受生产调度的影响较大,不能真实反映设备的自身性能,且具有很强的随机性和波动性,不适于直接用来进行自回归移动平均(auto-regressive moving average,ARMA)建模.针对此问题,提出一种设备故障评估指标--设备不可用度,将设备故障停机时间转换为设备不可用度,通过异常点替代和数据平...     

预防维修和VSS EWMA方差控制图联合经济决策模型

针对潜在故障导致过程质量方差漂移的可修系统,提出了一种将预防维修和监控过程方差的可变样本容量EWMA控制图联合考虑的经济决策模型.在分析确定预防维修和过程质量监控耦合机制形成的五种更新策略基础上,构建了以单位时间期望成本最小化为目标的集成决策模型.针对每种状况的期望更新成本和周期计算问题,与传统模型大多基于受控和失控两个总过程来构建的思路不同,本文采取了基于每个抽样间隔期的思路进行建模,避免了控制图平均失控运行长度计算的复杂性等问题.实例分析结果表明,本文模型由于充分考虑了预防维修和控制图两者之间耦合关系,能够获得比原先独立决策更优经济效益的决策结果.最后,利用试验设计和回归分析方法,对模型的时间和成本参数进行了灵敏度分析.