一、CPFR与现代信息技术浅析（论文文献综述）
潘红兰[1]（2020）在《A公司集成供应链服务管理优化研究》文中提出伴随着市场经济的快速发展和技术变革,企业需要敏捷响应动态的市场变化,对各企业进行集成化管理,把供应商、制造商、仓储、物流,渠道商进行有效的整合,使得整个供应链成本达到最小,对供应链上各节点企业达成信息互通,数据共享和业务互动具有重要的意义。本文的研究主体A公司是一家全球性提供半导体供应链服务的公司,通过文献研究和理论研究,确立了以集成供应链理论,供应链管理理论和协同式供应链库存管理理论为本文的主要理论,认为A公司需要将现有的集成供应链服务管理进行优化升级。本文对A公司现有的集成供应链服务管理进行审视后发现,发现存在信息平台服务过于局限、采购服务不具有多样性、物流服务区域受限、库存管理服务缺乏弹性以及资金流服务风险过高等问题,而造成这些问题的原因主要在于供应链上各企业共享平台尚未互通、风险防范意识过于保守、物流仓储网点不健全、采购服务流程不规范、仓储之间协调性弱以及资金积压严重等。本文针对这些问题以及原因分析,通过提供信息共享的平台服务、规范采购流程、增加仓储网点、提供物权归客户的库存管理服务等,对已有的集成供应链服务管理进行优化,本文也围绕信息流、物流、资金流、采购、库存管理对供应链集成服务管理优化的实施进行了说明。同时认为需要在组织架构、系统构建等方面加强保障确保优化方案的实施。通过本文的研究,A公司集成供应链服务管理将更加完善,核心竞争力将全面提升,从而提高A公司的整体经济效益以及提升客户满意度,实现供应链上各企业的双赢,最终促进A公司在提供半导体供应链服务行业的可持续发展。
夏雨晴[2]（2020）在《A电商企业M配送中心仓储系统优化》文中研究说明随着经济的迅速发展和信息化技术的逐步深入,我国的电商物流业也进入高速发展阶段。物流系统覆盖运输、仓储、配送等环节在独立发展和完善的同时,相互之间的协作也日益加深。而配送中心作为物流系统的关键节点,对企业运营效率和服务质量发挥着重要作用。本文以A公司M配送中心为研究对象,从仓储作业、储位布局、货位分配等方面入手对配送中心仓储系统现状进行较为系统的分析。首先,明确指出其在仓储物流活动中存在拣选路径长效率低、积压库存多成本高的突出问题,并挖掘问题成因。其次,针对配送中心拣选作业中拣选效率低的问题,以缩短拣选路径为目的,建立CRV货位分配模型,并运用遗传算法给出求解方案,并对结果进行验证,能够有效减少无效路径,提高仓储系统的效率;第三,针对配送中心库存积压问题,制定并建立预测方法和协同补货模型,提出了需求预测方案和协同补货方案,进行库存控制,来降低M配送中心库存成本,同时增强供应链协调性和竞争力。A公司M配送中心仓储系统优化方案的实施,使配送中心内部布局更加合理,作业效率明显提升,库存成本大幅降低。在提高企业市场竞争力的同时,也为同行业同类型仓储管理实践提供了具有一定参考价值的经验和思路。
贾晓康[3]（2020）在《A市烟草公司供应链管理优化研究》文中提出随着经济全球化的飞速发展,企业面临着复杂严峻的经营形势。市场需求的不确定性,以及制造商和供应商之间肤浅的合作关系,导致企业面临着高库存和缺货情况并存的问题。为了实现整条供应链系统的整合协同和高效运行,协同规划、预测与补货（CPFR）开始慢慢吸引越来越多企业使用。但是由于烟草行业的垄断特点,在一定程度上禁锢了烟草管理者的思想观念,普遍对供应链管理的重要性认识不足,这在一定程度上阻碍了烟草公司整体竞争力的提升。首先,本文对传统库存管理和供应链下的库存管理理论进行了简单的说明。其次运用文献研究法、案例分析法、实地调查法和定量分析法等方法,直接接触调查对象获取第一手资料,系统地了解A市烟草公司卷烟供应链管理现状和存在的问题,包括消费需求变化无法准确预估、在途时间的不确定性、供应链缺乏协调且效率较低、品牌规格数量较多等。然后,结合发展形势,针对性地提出供应链管理优化的具体措施:及时准确研判卷烟消费需求、找准采购数量和时间节点、搭建工商双方CPFR机制、科学规划卷烟品类布局等方法。此外,为保障供应链优化策略的实施,提出了财务一体化、对标管理、营销队伍转型、构建批零业务共同体等措施。最后,在总结本文研究结论的基础上,对烟草商业企业未来的研究方向进行了畅想和展望。研究结果表明,通过CPFR把一条供应链各个节点上的企业集成起来,不但能为企业降低库存成本、提高经营业绩,还能够改善合作伙伴间的关系,维持了企业间相对均衡的地位,最终促进供应链利益最大化。CPFR是未来一段时期内供应链上下游企业间在供应链管理上的更优解决方案。本文的研究成果,能够为卷烟商业企业实施CPFR协同补货以及解决相关的库存管理问题提供一定程度的参考和借鉴。
李渊[4]（2019）在《东风日产乘用车公司钢材采购CPFR应用研究》文中进行了进一步梳理汽车行业整体进入微增长状态,增速相比前十年显着回落。随着各汽车厂商产品的丰富,细分市场竞争日益激烈,销售端出现部分产品特别畅销、同时部分产品滞销的情况,生产-销售预测的变化幅度不断增大,在钢材供应端出现供应链周期长、渠道库存高、响应速度慢的难点问题。CPFR正是通过对供应链中各环节的整合,制定的一个适合供应链中各环节角色的共同目标,将协同的动作渗透到实绩作业层面。CPFR的优势与特点,完全契合与目前汽车市场的竞争要求,可以帮助企业提升供应链柔性生产能力,降低供应链成本,从而获得竞争优势。本文通过对CPFR相关的理论文献以及相关企业的发展经验进行研究,分析CPFR的特点、优势以及相关应用条件,针对东风日产乘用车公司的钢材采购与供应链现状,分析供应链环节存在的突出问题以及问题成因。本文首先阐述了CPFR理论和延迟差异化理论,在查阅相关文献资料基础上,梳理CPFR发展现状,结合东风日产钢材采购的现状及问题成因,确立以CPFR构建东风日产钢材采用管理体系的总体方向。然后,本文通过对CPFR实施过程及方法的研究,分析基于CPFR的信息共享策略、供应商筛选及管理策略等,经过协同规划、联合库存管理、协同预测、协同补货几个步骤,构建适合东风日产乘用车公司钢材采购的CPFR管理体系。最后,本文对东风日产乘用车公司的钢材采购CPFR实施效果进行评价分析,通过对采购周期、库存情况、订货资金、期货执行率等几个方面进行总结,分析CPFR的实施效果及优势,并对后续研究做了展望。本文在东风日产乘用车公司钢材采购CPFR体系构筑过程中,始终以消费者市场终端变化及主机厂生产的物料需求变化为基础,提升东风日产钢材采购供应链在协同规划、协同预测、协同补货方面的供应链整体水平,一方面不断降低公司资金成本和运营成本,另一方面努力提升供应链柔性生产供货能力,从而增强钢材供应链保供能力,降低生产供应周期,缩短客户提车等待时间,提升客户满意度,提升公司整体竞争力。
张慧[5]（2019）在《促销行为下零售商的供应链库存控制研究》文中进行了进一步梳理在日常的销售活动中,零售商经常采用各种促销手段来增加产品的销量,调动消费者的购买欲望,增加企业的知名度,扩大产品的市场占有率。虽然促销活动可以带来销量,为零售商增加利润,但促销行为所带来的需求的不确定性也会扰乱供应链的节奏,影响零售商与供应商的合作关系,可能导致零售商的高库存或缺货现象时有发生,从而增加整条供应链的库存管理费用。在供应链库存管理理论中,协同规划、预测、补货（CPFR）是一种协同式的库存管理模式,它建立在信息共享的基础之上,从供应链的角度上对市场需求进行预测,在一定程度上提高了库存管理水平,有助于供应链库存控制,最大程度提升供应链的整体价值。因此在促销行为下运用CPFR帮助零售商进行供应链库存控制有着重要的意义和研究价值。论文首先对供应链库存管理、CPFR供应链库存管理和促销管理的相关理论进行了介绍,分析CPFR相比其他供应链库存管理模式的优势。以两级供应链为研究对象,分析促销行为对零售商供应链库存控制产生的主要影响及原因。其次,建立了促销行为下零售商实施CPFR进行供应链库存控制的方案,从协同规划、协同预测、协同补货三方面详细阐述零售商实施CPFR的具体步骤,制定了零售商在促销行为下实施CPFR的基本流程和协同预测方法并构建了相应的协同补货模型。最后,在理论研究的基础之上,以TJ连锁超市为例,应用所建立的CPFR方案对促销商品的供应链库存进行管理,并对比了实施CPFR前后的最优订货批量、零售商的供应链库存管理费用以及整条供应链的库存管理费用,论证了促销行为下零售商实施CPFR的可操作性以及实施CPFR后零售商可获得的收益。论文旨在通过CPFR将零售商和供应商协同起来,提高促销行为下的市场预测精确度,降低供应链的库存管理费用,从而促进零售业的发展,也为其他企业实施CPFR提供参考和借鉴。
李国明[6]（2019）在《基于CPFR的A公司采购管理研究》文中指出在当前市场环境中,采用合理的企业管理方式,降低企业供应链管理成本,提高供应链的整体效率,对于改善企业的生产经营具有重要的意义。一般来说,传统的采购管理侧重于对本企业采购预测和管理,而基于信息共享的供应链采购管理更强调供应链中全体成员参与,协同完成采购管理工作。如此能够降低供应链上企业的整体采购水平,实现企业采购中供应链的多赢状态。首先,文章对采购以及基于供应链的采购管理进行了简述,并指出该种采购方式能够优化企业现有的采购管理模式,提高企业的采购效率和经济收益。同时指出了当前企业管理和采购中存在的一些问题,引出了CPFR的管理模式,指出了应用CPFR可以解决企业中存在的一些问题。其次,文章介绍了CPFR的基本理论和在采购管理方面的优点,结合企业的实际应用状况,预测出了CPFR能够为企业的采购带来很大的收益。因此,在此采购方案的基础上,对A公司开展了基于CPFR的采购流程和采购策略研究。结果表明,分步骤对实施CPFR时,应该进行重点关注的信息共享策略、利用信息共享发挥提高供应链上企业之间的协作效率,并对这一应用进行了解释说明。再次,为了能够对企业实施CPFR的效果进行评估,结合了层次分析法和熵权法,对开展CPFR后A企业的经济效果进行了评价,利用专家权重指标说明分析后,进一步证实了开展CPFR对于企业采购管理的积极作用,同时建立了对企业开展CPFR效果的评价模型。最后,以A公司为例,采用CPFR模型建立了其供应链采购管理策略,并分析相关数据,然后进行预测。该研究过程结合了层次分析和熵权法,并在此基础上采用了量化权重评价方法,评价结果显示基于CPFR的采购管理方式对公司的采购管理效果具有良好的改进效果,研究结果有助于进一步提升A公司的企业管理效率。
夏子甲[7]（2019）在《CPFR方法在LH百货存货周转管理中的应用研究》文中指出随着社会不断的进步,市场竞争越来越激烈,零售商和供应商之间的关系呈现弱化趋势,零售企业时常出现两种较极端的情况:即高库存或是缺货。那么企业将采取哪些有效的措施来降低企业的库存,加快存货的周转已经成为公司发展重中之重。在这种情况下如果仅靠零售企业方单面的努力,难以改变如上库存现况。传统的库存管理方式基本上都侧重于本企业库存预测和管理。而这种方式已经证明了库存要么出现积压情况要么出现缺货情况。所以我们把目光转移到供应链上,利用整条供应链的优势来解决库存难题。而协同式供应链库存管理正好可以解决这个问题,与传统的库存管理相比,它更加侧重加强与供应链各节点企业之间的协同合作。市场竞争不断白热化,应大型知名供应商如康师傅、统一等企业要求,CPFR在中国的零售企业运用已成必然之势。本文以此作为研究背景,认真调研、研究厦门一家大型连锁超市,通过研究其对CPFR的具体应用来分析CPFR方法在LH百货存货周转管理中的应用及其存在的问题。本文首先对存货、供应链、供应链管理、存货周转、协同式供应链库存管理及ABC分类法的相关概念进行概述。然后对LH百货应用CPFR的背景和必要性进行描述,接着对LH百货应用CPFR的现状包括CPFR在LH百货中应用总体情况和具体应用进行了研究。在此基础上,分析了 LH百货应用CPFR的效果。最后,根据应用过程,以及公司CPFR应用中还存在的具体问题,给出公司应用CPFR的改进措施。研究结果表明,采取协同补货模式将有效降低库存管理成本,从整体上强化了供应链竞争性和协作性,提高了企业库存周转率。本文的研究成果在一定程度上能够为零售企业实施协同补货以及解决相关的库存管理问题提供参考价值和实用意义。
周小青[8]（2018）在《A照明企业协同补货决策模式的研究》文中指出协同规划、预测与补货（Collaborative Planning Forecasting and Replenishment）,是一种协同式的供应链库存管理技术,它在降低存货的同时,也增加了销售额。有别于目前很多从零售商角度思考的CPFR策略研究,本文研究的方向聚焦于照明制造企业及其经销商基于CPFR模式的补货决策,从供应商至零售商的传统层级转移到制造商至经销商的层级。研究的目的为探讨在CPFR模式下,A企业与经销商的补货如何决策,才能更好满足订单需求,同时提高库存周转。本文研究发现,销售预测不准是照明行业供应链水平不理想的最直接原因之一。但是经过进一步剖析发现,即使制造企业与经销商协同做预测（假定预测准确率可达到合理水平）,也不能保证订单满足率及库存周转率达到理想水平。我们发现,正常预测水平下制约改善目标达成的重要因素是补货进度,下游经销商的补货进度对A企业的供应链水平存在决定性的影响。补货进度的改善,需要A企业和经销商形成共同认可并易于执行的补货决策思维逻辑与配套系统工具。综上所述,现阶段A企业与经销商科学的补货决策,是改善A企业及其经销商的供应链水平的核心因素。本文主要分为六个部分:首先阐述了研究背景、目的与意义;第二部分介绍了CPFR概念、流程与实施发展;第三部分介绍了A企业供应链及补货管理的现状,分析了存在的问题与改善点;第四部分研究了A企业的补货模式优化设计,并对补货决策的思维逻辑进行了重点阐述;第五部分对A企业CPFR补货模式实施进行了总结,对实际实施的绩效反馈进行了分析;最后提出了本文的结论及展望。本文研究异于其他学者主要在两个方面:1、以经销商为主体,思考基于CPFR模式的协同补货决策问题;2、提出“大补货”模式,将订单预测纳入至协同补货模块,订单预测直接驱动补货与生产。
吕尧[9]（2017）在《基于CPFR的智能终端产能爬坡过程中原材料需求管理研究》文中进行了进一步梳理智能终端作为数据时代人们生活的必需品,每年都有大量的新产品推向市场。但是目前并没有行之有效的原材料需求管理方法来应对新产品产能爬坡阶段各级供应商的需求。本文通过借鉴协同式供应链库存管理（Collaborative Forecast And Replenishment,CPFR）联合计划、预测、补货的先进供应链管理方法,将该方法从零售行业应用到智能终端领域,整合各级供应商产能爬坡阶段的原材料需求和半成品制造能力,提出基于协同式供应链库存管理（CPFR）的智能终端产能爬坡过程中原材料的需求管理办法。论文首先分析了智能终端供应链的组成和产品生命周期的特点;其次基于智能终端供应链结构,找出并重点分析瓶颈部件的需求链;通过逐层递进的供需匹配原理,从终端客户需求出发,一直匹配至原材料需求;然后通过智能终端行业产品迭代的特点进一步分析了两代产品世代交接对于原材料需求的影响;最后通过案例,实际应用并验证了基于CPFR的原材料需求管理方法适用于智能终端行业。论文还分析了新兴智能终端供应链的原材料需求特点及影响因素,探索了产品迭代模式下新型供应链原材料需求预测方法。该方法广泛适用于新兴智能终端领域产能爬坡阶段原材料需求预测,成本低廉,预测准确。同时,也为CPFR联合计划、预测及补货方法在其他行业的应用提供了参考模型。
吕尧[10]（2017）在《智能终端产能爬坡过程中原材料需求管理研究》文中进行了进一步梳理智能终端作为数据时代人们生活的必需品,每年都有大量的新产品推向市场。但是目前并没有行之有效的原材料需求管理方法来应对新产品产能爬坡阶段各级供应商的需求。本文通过借鉴协同式供应链库存管理（CPFR）联合计划、预测、补货的先进供应链管理方法,将该方法从零售行业应用到智能终端领域,整合各级供应商产能爬坡阶段的原材料需求和半成品制造能力,提出基于协同式供应链库存管理（CPFR）的智能终端产能爬坡过程中原材料的需求管理办法。论文首先分析了智能终端供应链的组成和产品生命周期的特点;其次基于智能终端供应链结构,找出并重点分析瓶颈部件的需求链;通过逐层递进的供需匹配原理,从终端客户需求出发,一直匹配至原材料需求;然后通过智能终端行业产品迭代的特点进一步分析了两代产品世代交接对于原材料需求的影响;最后通过案例,实际应用并验证了基于CPFR的原材料需求管理方法适用于智能终端行业。论文还分析了新兴智能终端供应链的原材料需求特点及影响因素,探索了产品迭代模式下新型供应链原材料需求预测方法。该方法广泛适用于新兴智能终端领域产能爬坡阶段原材料需求预测,成本低廉,预测准确。同时,也为CPFR联合计划、预测及补货方法在其他行业的应用提供了参考模型。
二、CPFR与现代信息技术浅析（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、CPFR与现代信息技术浅析（论文提纲范文）
（1）A公司集成供应链服务管理优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究进展 |
| 1.2.1 供应链管理相关研究综述 |
| 1.2.2 集成供应链的相关研究综述 |
| 1.2.3 协同式供应链库存管理相关研究综述 |
| 1.3 研究目的和研究内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 本文的创新之处 |
| 第2章 相关概念和理论基础 |
| 2.1 供应链管理 |
| 2.1.1 供应链管理的概念 |
| 2.1.2 供应链管理的理论基础 |
| 2.2 集成供应链管理 |
| 2.2.1 集成供应链管理的概念 |
| 2.2.2 集成供应链管理的理论基础 |
| 2.3 协同式供应链库存管理 |
| 2.3.1 协同式供应链库存管理的概念 |
| 2.3.2 协同式供应链库存管理的理论基础 |
| 第3章 A 公司集成供应链服务管理现状及存在问题 |
| 3.1 A公司简介及经营现状 |
| 3.2 A公司集成供应链服务管理现状调研 |
| 3.2.1 调研设计 |
| 3.2.2 调研实施 |
| 3.2.3 调研分析 |
| 3.3 A公司集成供应链服务管理存在的问题 |
| 3.3.1 信息流服务中信息平台服务过于局限 |
| 3.3.2 采购服务不具有多样性 |
| 3.3.3 物流配送服务区域有限制 |
| 3.3.4 库存管理缺乏弹性 |
| 3.3.5 资金流服务风险过高 |
| 第4章 A公司集成供应链服务管理存在问题的成因分析 |
| 4.1 供应链各企业信息共享平台尚未互通 |
| 4.2 库存风险防范意识过于保守 |
| 4.3 物流仓储网点较少 |
| 4.4 仓储之间货物协调性较弱 |
| 4.5 资金积压严重 |
| 第5章 A公司集成供应链服务管理优化策略 |
| 5.1.供应链各企业电子商务信息共享的平台服务 |
| 5.2 采购服务中采购流程的规范 |
| 5.3 物流服务中增加仓储网点的服务 |
| 5.4 库存管理服务中提供仓储之间调货的服务 |
| 5.4.1 货权持有方 A 公司库存管理的优化 |
| 5.4.2 货权持有方供应商库存管理的优化 |
| 5.5 资金流服务中对客户提供无货权的仓储服务 |
| 5.5.1 A 公司库存管理中根据客户需求货权的互动优化 |
| 5.5.2 A 公司集成供应链服务管理增设无货权的仓储服务 |
| 第6章 A公司集成供应链服务管理优化策略的实施保障 |
| 6.1 供应链各企业以及员工配合度 |
| 6.2 集成供应链内外部的协调 |
| 6.3 供应链上各企业信息交换系统升级 |
| 6.4 员工跨职能培训 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 附录 :集成供应链服务管理调查问卷 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）A电商企业M配送中心仓储系统优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 国外文献综述 |
| 1.2.2 国内文献综述 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法及技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 相关理论及方法 |
| 2.1 仓储系统概述 |
| 2.2 货位分配优化理论 |
| 2.3 库存控制优化理论 |
| 2.3.1 库存控制的意义 |
| 2.3.2 CPFR库存控制理论 |
| 2.3.3 CPFR协同预测方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 A电商企业M配送中心仓储系统现状分析 |
| 3.1 M配送中心概况 |
| 3.1.1 A公司简介 |
| 3.1.2 M配送中心基本情况 |
| 3.2 M配送中心仓储系统现状 |
| 3.2.1 仓储作业现状 |
| 3.2.2 货位分配现状 |
| 3.2.3 库存控制现状 |
| 3.3 M配送中心仓储系统存在的问题分析 |
| 3.3.1 仓储作业问题分析 |
| 3.3.2 货位分配问题分析 |
| 3.3.3 库存控制问题分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于综合关联价值的M配送中心货位分配优化(CRV) |
| 4.1 CRV储位优化模型的构建 |
| 4.1.1 研究假设及符号约定 |
| 4.1.2 摆放自由度的计算方法 |
| 4.1.3 CRV的形式化描述 |
| 4.2 基于遗传算法的CRV求解方法 |
| 4.2.1 算法设计流程图 |
| 4.2.2 算法步骤 |
| 4.3 基于CRV模型的M配送中心货位分配优化 |
| 4.3.1 M配送中心空间的形式化描述 |
| 4.3.2 M配送中心货位分配优化 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于CPFR的M配送中心库存控制优化 |
| 5.1 基于CPFR的M配送中心协同规划 |
| 5.2 基于CPFR的M配送中心需求预测 |
| 5.2.1 协同预测方案 |
| 5.2.2 协同预测方案评估 |
| 5.3 基于CPFR的M配送中心协同补货策略 |
| 5.3.1 符号约定及研究假设 |
| 5.3.2 协同补货模型的建立 |
| 5.3.3 协同补货方案 |
| 5.4 CPFR控制优化实施的结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 附录 |
| 附录1 基于遗传算法的CRV模型求解的matlab实现主程序 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 |
| 致谢 |
（3）A市烟草公司供应链管理优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 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 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究评述 |
| 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 技术路线 |
| 第2章 相关管理理论与方法 |
| 2.1 传统库存管理理论 |
| 2.1.1 ABC分类法 |
| 2.1.2 经济订货批量 |
| 2.2 供应链下的库存管理理论 |
| 2.2.1 供应链管理(SCM) |
| 2.2.2 协同式供应链库存管理(CPFR) |
| 第3章 A市烟草公司供应链管理现状与问题分析 |
| 3.1 公司概述 |
| 3.2 供应链管理现状 |
| 3.2.1 采购管理过程 |
| 3.2.2 产品供应情况 |
| 3.3 供应链管理存在的问题 |
| 3.3.1 商业库存占用资金较大 |
| 3.3.2 库存周转天数相对偏高 |
| 3.4 供应链管理问题的原因分析 |
| 3.4.1 消费需求变化无法准确预估 |
| 3.4.2 物流在途时间不稳定影响采购提前期 |
| 3.4.3 供应链间缺乏协调且响应速率较慢 |
| 3.4.4 在销品牌规格数量相对较多 |
| 第4章 A市烟草公司供应链管理优化策略 |
| 4.1 及时准确研判卷烟消费需求 |
| 4.1.1 构建终端信息采集网络 |
| 4.1.2 构建市场状态实时监控体系 |
| 4.2 找准采购数量和时间节点 |
| 4.2.1 准确掌握物流在途时间 |
| 4.2.2 明确卷烟分类补货策略 |
| 4.3 搭建工商双方CPFR机制 |
| 4.3.1 完善自下而上预测机制 |
| 4.3.2 探索工商协同预测补货 |
| 4.4 科学规划卷烟品类布局 |
| 4.4.1 制定合理品类发展规划 |
| 4.4.2 建立科学品牌评价体系 |
| 4.5 供应链优化策略实施效果 |
| 第5章 A市烟草公司供应链优化实施保障 |
| 5.1 推动财务业务一体化 |
| 5.2 发挥对标管理作用 |
| 5.3 探索营销队伍转型 |
| 5.4 构建批零业务共同体 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 附录 |
| 致谢 |
（4）东风日产乘用车公司钢材采购CPFR应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 牛鞭效应 |
| 1.2.2 延迟差异化 |
| 1.2.3 CPFR |
| 1.3 研究内容、方法和框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究框架 |
| 第二章 东风日产乘用车公司钢材采购管理现状分析 |
| 2.1 东风日产乘用车公司简介 |
| 2.2 东风日产乘用车公司钢材采购管理现状 |
| 2.3 东风日产乘用车公司钢材采购管理存在问题 |
| 2.4 东风日产乘用车公司钢材采购管理问题成因分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 东风日产乘用车公司钢材采购CPFR体系构建 |
| 3.1 东风日产乘用车公司钢材采购CPFR整体架构设计 |
| 3.2 东风日产乘用车公司钢材协同规划 |
| 3.3 东风日产乘用车公司钢材协同预测 |
| 3.3.1 东风日产乘用车公司钢材联合库存 |
| 3.3.2 东风日产乘用车公司钢材协同预测模型 |
| 3.4 东风日产乘用车公司钢材协同补货 |
| 3.4.1 钢厂生产延迟制造 |
| 3.4.2 东风日产乘用车公司钢材采购协同补货模式 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 东风日产乘用车公司钢材采购CPFR应用效果分析 |
| 4.1 东风日产乘用车公司钢材采购周期改善情形 |
| 4.2 东风日产乘用车公司钢材库存改善情形 |
| 4.3 东风日产乘用车公司钢材订货资金及利息降低情形 |
| 4.4 东风日产乘用车公司钢材期货执行率提升情形 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附件 |
（5）促销行为下零售商的供应链库存控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 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 国内外研究现状小结 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究方法和创新点 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究中的创新点 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 供应链库存管理理论 |
| 2.1.1 供应链管理 |
| 2.1.2 CPFR的供应链库存管理模式 |
| 2.2 促销管理理论 |
| 2.2.1 促销行为内涵 |
| 2.2.2 不同促销主体的促销行为与促销收益分析 |
| 2.2.3 促销管理与供应链库存管理 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 促销对零售商供应链库存控制的影响 |
| 3.1 促销对零售商供应链库存控制产生的主要影响 |
| 3.1.1 预测的准确性较低 |
| 3.1.2 增加零售商的订货批量 |
| 3.1.3 供应链库存水平高 |
| 3.1.4 增加额外的流通成本 |
| 3.1.5 增加管理难度 |
| 3.2 促销对零售商供应链库存管理产生影响的原因分析 |
| 3.2.1 零售商与供应商缺乏相互信任和合作 |
| 3.2.2 信息系统共享程度低 |
| 3.2.3 补货计划效率低下 |
| 3.2.4 促销导致消费者需求难以预测 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 促销行为下零售商实施CPFR的方案研究 |
| 4.1 促销行为下零售商实施CPFR的优势 |
| 4.2 零售商实施CPFR的流程 |
| 4.3 促销行为下零售商的协同规划方案 |
| 4.3.1 供应链伙伴达成协议 |
| 4.3.2 创建共同促销计划 |
| 4.4 促销行为下零售商的协同预测方案 |
| 4.4.1 促销行为下的协同预测流程 |
| 4.4.2 确定协同预测方法 |
| 4.4.3 辨识销售预测的例外情况 |
| 4.4.4 例外情况的解决/合作 |
| 4.4.5 创建订单预测 |
| 4.4.6 识别订单预测的例外情况 |
| 4.4.7 例外项目的解决/合作 |
| 4.5 促销行为下零售商的协同补货方案 |
| 4.5.1 协同补货模型的建立 |
| 4.5.2 协同补货前供应链库存管理费用 |
| 4.5.3 协同补货后供应链库存管理费用 |
| 4.5.4 协同补货前后订货批量的确定 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 案例分析 |
| 5.1 案例背景介绍 |
| 5.2 TJ超市促销商品CPFR的实施过程 |
| 5.2.1 协同规划 |
| 5.2.2 协同预测 |
| 5.2.3 协同补货 |
| 5.3 实施CPFR的结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（6）基于CPFR的A公司采购管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 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 研究目的与研究内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究的思路方法与研究意义 |
| 1.4.1 研究思路及方法 |
| 1.4.2 研究意义 |
| 第二章 理论基础 |
| 2.1 基于CPFR的新型采购理论概述 |
| 2.1.1 CPFR的来源 |
| 2.1.2 CPFR的利益原则 |
| 2.1.3 CPFR的指导原则 |
| 2.2 基于CPFR的采购模型研究 |
| 2.2.1 CPFR的理论模型 |
| 2.2.2 CPFR采购管理模型 |
| 2.2.3 CPFR与其它采购管理模式的区别 |
| 第三章 A公司实施CPFR的采购管理案例分析 |
| 3.1 A公司概况 |
| 3.2 A公司在采购管理中存在的问题 |
| 3.3 A公司基于CPFR的采购管理模式及流程构建 |
| 3.3.1 CPFR的一般流程 |
| 3.3.2 基于CPFR的采购管理流程 |
| 3.3.3 基于CPFR的采购策略 |
| 3.3.4 基于CPFR的数据传递过程 |
| 3.4 实施CPFR对采购管理阶段的影响 |
| 第四章 A公司CPFR采购管理实施效果评价 |
| 4.1 基于AHP—熵权法的CPFR采购管理效果评价方法简介 |
| 4.1.1 层次分析法的基本步骤 |
| 4.1.2 基于AHP—熵权法的指标权重计算方法 |
| 4.1.3 CPFR的应用效果评价模型 |
| 4.2 应用CPFR效果的评价研究 |
| 4.2.1 A公司采购管理模式的改进 |
| 4.2.2 基于AHP—熵权法的指标权重计算 |
| 4.3 应用CPFR需要注意的问题 |
| 第五章 A公司实施CPFR模式的改进策略与建议 |
| 5.1 策略与计划安排 |
| 5.2 避免意外事故发生 |
| 5.3 追踪实施效果并持续改进 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 :企业基本情况调查问卷 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（7）CPFR方法在LH百货存货周转管理中的应用研究（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 研究意义 |
| 1.1.3 论文研究的思路与内容 |
| 1.2 国内外百货业存货周转管理的研究现状和综述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究评述 |
| 1.3 论文创新 |
| 2 相关概念及理论基础 |
| 2.1 供应链 |
| 2.1.1 供应链的概念 |
| 2.1.2 供应链的构成 |
| 2.2 供应链管理的概念和作用 |
| 2.2.1 供应链管理的概念 |
| 2.2.2 供应链管理的作用 |
| 2.3 存货周转 |
| 2.3.1 存货的定义 |
| 2.3.2 存货的分类 |
| 2.3.3 存货周转的定义 |
| 2.3.4 存货周转的作用 |
| 2.3.5 存货周转率的特点 |
| 2.4 供应链库存管理方法 |
| 2.4.1 供应商管理库存 |
| 2.4.2 联合管理库存 |
| 2.4.3 协同式供应链库存管理(CPFR) |
| 2.5 ABC分类法 |
| 2.5.1 传统ABC分类法 |
| 2.5.2 二次ABC分类法 |
| 2.6 本章总结 |
| 3 LH百货概况及应用CPFR的必要性 |
| 3.1 LH百货概况 |
| 3.1.1 公司简介 |
| 3.1.2 企业发展历程 |
| 3.1.3 企业文化 |
| 3.1.4 LH百货的组织结构 |
| 3.1.5 LH百货基本情况 |
| 3.2 CPFR在LH百货中的应用背景 |
| 3.2.1 信息延滞 |
| 3.2.2 信号失真 |
| 3.2.3 存货管理水平不足 |
| 3.2.4 规模效益低 |
| 3.2.5 仓储配送模式落后 |
| 3.2.6 库存积压,存货周转率低 |
| 3.3 CPFR在LH百货应用的必要性 |
| 3.4 本章总结 |
| 4 CPFR在LH百货中的应用现状分析 |
| 4.1 CPFR在LH百货中的应用总体情况 |
| 4.2 CPFR在LH百货中的具体应用 |
| 4.2.1 CPFR的管理模式的宣贯 |
| 4.2.2 构建供应链的组织协调模式 |
| 4.2.3 构建供应链之间的协同关系 |
| 4.2.4 完善LH百货存货的内部管理制度 |
| 4.3 CPFR在LH百货应用后的效果 |
| 4.3.1 工作效率得到提高 |
| 4.3.2 采购预测准确率得到了提高 |
| 4.3.3 订单满足率提高 |
| 4.3.4 存货周转率提高 |
| 4.4 本章总结 |
| 5 CPFR在LH百货应用中存在的问题及改进措施 |
| 5.1 CPFR在LH百货应用中存在的问题 |
| 5.1.2 信息化建设落后 |
| 5.1.3 例外信息增加了销售预测的难度 |
| 5.1.4 部分商品供应不及时 |
| 5.2 CPFR在LH百货应用中的改进措施 |
| 5.2.1 加强LH百货与供应商的协同规划 |
| 5.2.2 加强LH百货与供应商的协同预测 |
| 5.2.3 加强LH百货与供应商的协同补货 |
| 5.3 本章总结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）A照明企业协同补货决策模式的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 研究目的 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 国外研究概况 |
| 1.2.2 国内研究概况 |
| 1.2.3 对本研究的启示 |
| 1.3 研究内容 |
| 第二章 CPFR概述及实施方法 |
| 2.1 CPFR概述 |
| 2.1.1 CPFR的由来 |
| 2.1.2 CPFR的优势与劣势 |
| 2.1.3 CPFR的基本流程 |
| 2.2 CPFR的实施方法 |
| 2.2.1 组织与团队构建 |
| 2.2.2 数据的整合 |
| 2.2.3 软硬件的构建 |
| 2.2.4 业务协同的规则 |
| 第三章 A企业供应链及补货现状 |
| 3.1 A企业供应链现状 |
| 3.1.1 集中度不足,供货分散,同质化竞争严重 |
| 3.1.2 订单响应不及时 |
| 3.1.3 库存偏高 |
| 3.1.4 经销商库存居高居高不下 |
| 3.1.5 经销商与制造商对需求判断不一致 |
| 3.2 A企业补货现状 |
| 3.2.1 A企业工厂供应现状 |
| 3.2.2 A企业经销商补货现状 |
| 3.3 A企业补货问题分析 |
| 3.3.1 工厂供应问题分析 |
| 3.3.2 经销商补货问题分析 |
| 3.4 A企业补货改善关键点 |
| 3.4.1 A企业工厂供应改善关键点 |
| 3.4.2 A企业经销商补货改善关键点 |
| 第四章 A企业协同补货模式设计 |
| 4.1 A企业协同补货模式设计 |
| 4.1.1 协同补货模式的目标 |
| 4.1.2 协同补货模式的原则 |
| 4.1.3 协同补货模式的决策规划 |
| 4.2 协同补货决策模型 |
| 4.2.1 数学模型的前提和假设 |
| 4.2.2 数学模型的参数定义和分析 |
| 4.2.3 数学模型的建立 |
| 4.3 效果验证 |
| 4.3.1 求解分析 |
| 4.3.2 变量相关性分析 |
| 第五章 A企业协同补货模式实施 |
| 5.1 协同补货决策实施 |
| 5.1.1 协同补货决策的政策制度 |
| 5.1.2 协同补货决策的流程 |
| 5.1.3 决策工具 |
| 5.2 实施绩效反馈 |
| 5.2.1 订单满足率分析 |
| 5.2.2 库存周转率分析 |
| 第六章 A企业协同补货决策运用总结 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）基于CPFR的智能终端产能爬坡过程中原材料需求管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容及论文章节安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文的章节安排 |
| 第二章 国内外研究现状综述 |
| 2.1 项目管理中的需求管理 |
| 2.2 库存需求管理理论 |
| 2.2.1 经济订货批量模型 |
| 2.2.2 平稳随机需求库存管理模型 |
| 2.2.3 非平稳随机需求库存管理模型 |
| 2.3 生产预测理论 |
| 2.3.1 爬坡效应 |
| 2.3.2 CPFR协同式供应链库存管理 |
| 2.4 目前研究理论的总结 |
| 第三章 智能终端产能爬坡过程中原材料需求预测现状分析 |
| 3.1 智能终端供应链组成和需求的传递 |
| 3.2 智能终端产品生命周期对于需求管理的影响 |
| 3.3 智能终端产品消费者市场需求的影响因素 |
| 3.4 智能终端产品制造能力对于需求管理的影响 |
| 3.4.1 智能终端新产品制造能力的形成 |
| 3.4.2 智能终端多产品制造能力的迭代 |
| 3.4.3 制造能力对于需求管理的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 新品迭代过程中基于CPFR的原材料需求预测模型 |
| 4.1 传统CPFR的模型 |
| 4.2 模型设计 |
| 4.2.1 指导原则和设计理念 |
| 4.2.2 设计思路 |
| 4.2.3 组成构件 |
| 4.2.4 输入输出信息 |
| 4.2.5 需求计算的数学表达式 |
| 4.3 建模方法 |
| 4.3.1 终端消费者需求的时间分布曲线 |
| 4.3.2 组装段的供给需求匹配 |
| 4.3.3 智能终端原材料的需求预测 |
| 4.4 模型优化 |
| 4.4.1 跨产品的原材料需求预测精准度的优化 |
| 4.4.2 爬坡效应对于需求预测精准度的优化 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 模型应用案例 |
| 5.1 基于CPFR的原材料需求预测模型在智能终端产品中的应用 |
| 5.2 例外事件对于需求预测模型柔性的检验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究总体结果 |
| 6.2 研究展望 |
| 6.2.1 研究的局限性 |
| 6.2.2 本论文的后续改进方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（10）智能终端产能爬坡过程中原材料需求管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 英文缩略语表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状综述 |
| 1.3.1 统计理论 |
| 1.3.2 预测理论 |
| 1.3.3 目前研究理论的总结 |
| 1.4 研究内容及论文章节安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 论文的章节安排 |
| 第二章 智能终端产能爬坡过程中原材料需求预测现状分析 |
| 2.1 智能终端供应链的组成和需求的传递 |
| 2.2 智能终端产品生命周期对于需求管理的影响 |
| 2.3 智能终端产品消费者市场需求的影响因素 |
| 2.4 智能终端产品制造能力对于需求管理的影响 |
| 2.4.1 智能终端新产品制造能力的形成 |
| 2.4.2 智能终端多产品制造能力的迭代 |
| 2.4.3 制造能力对于需求管理的影响 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 智能终端产能爬坡过程中基于CPFR的原材料需求预测模型 |
| 3.1 传统CPFR的模型 |
| 3.2 模型设计 |
| 3.2.1 指导原则和设计理念 |
| 3.2.2 设计思路 |
| 3.2.3 组成构件 |
| 3.2.4 输入输出信息 |
| 3.2.5 需求计算的数学表达式 |
| 3.3 建模方法 |
| 3.3.1 终端消费者需求的时间分布曲线 |
| 3.3.2 组装段的供给需求匹配 |
| 3.3.3 智能终端原材料的需求预测 |
| 3.4 模型优化 |
| 3.4.1 跨产品的原材料需求预测精准度的优化 |
| 3.4.2 爬坡效应对于需求预测精准度的优化 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 模型应用案例 |
| 4.1 基于CPFR的原材料需求预测模型在智能终端产品中的应用 |
| 4.2 设计变更对于需求预测模型柔性的检验 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 5.2.1 研究的局限性 |
| 5.2.2 后续研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
四、CPFR与现代信息技术浅析（论文参考文献）
- [1]A公司集成供应链服务管理优化研究[D]. 潘红兰. 南京师范大学, 2020(07)
- [2]A电商企业M配送中心仓储系统优化[D]. 夏雨晴. 河北科技大学, 2020(07)
- [3]A市烟草公司供应链管理优化研究[D]. 贾晓康. 青岛大学, 2020(02)
- [4]东风日产乘用车公司钢材采购CPFR应用研究[D]. 李渊. 华南理工大学, 2019(06)
- [5]促销行为下零售商的供应链库存控制研究[D]. 张慧. 石家庄铁道大学, 2019(03)
- [6]基于CPFR的A公司采购管理研究[D]. 李国明. 石家庄铁道大学, 2019(03)
- [7]CPFR方法在LH百货存货周转管理中的应用研究[D]. 夏子甲. 兰州交通大学, 2019(03)
- [8]A照明企业协同补货决策模式的研究[D]. 周小青. 东南大学, 2018(03)
- [9]基于CPFR的智能终端产能爬坡过程中原材料需求管理研究[D]. 吕尧. 上海交通大学, 2017(08)
- [10]智能终端产能爬坡过程中原材料需求管理研究[D]. 吕尧. 上海交通大学, 2017(02)
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