论文题目：考虑需求预测的R公司原材料库存控制策略研究
摘要：R公司是专业从事汽车燃油喷射系统相关产品装配和零部件研发、测试、销售的外商投资企业,用供应商生产出的零部件装配成产品卖给下游的汽车制造商客户。因其处在供应链中游,会受到来自供应商和客户的双重压力,且作为专注于技术研发的装配型制造业,R公司的库存控制与管理工作受公司发展规划与资源倾斜等因素的限制,与专业物流企业相比仍有较大差距。在竞争激烈的市场环境下,提高供应链反应速度与服务能力,合理控制库存水平对于企业提高生产经营效益具有重要意义。本文通过对R公司物流部门运作流程和库存控制现状进行分析,发现其现有工作存在库存原材料分类方法笼统、需求预测不准确以及库存控制策略不科学等问题。为了更有针对性地选择原材料库存控制策略,本文利用库存价值与需求波动性两个指标对原材料进行分类,再分别对其进行需求预测和库存控制策略设计。研究结果主要包括:（1）提高原材料分类准确度。在R公司现行ABC分类基础上,增加了原材料需求波动性衡量指标。采用ABC-XYZ分类法对原材料进行分类,按照计算结果形成分类矩阵,再从库存控制工作简洁性角度出发,进一步将分类矩阵分成库存价值相对较高、需求稳定的Ⅰ类原材料与库存价值相对较低、需求不稳定的Ⅱ类原材料。分类结果与R公司原有分类方法相比,增加了分类衡量指标,能够提高R公司的库存原材料分类准确度。（2）提高原材料需求预测准确度。针对Ⅰ类原材料,通过二次指数平滑法进行需求预测;针对Ⅱ类原材料,采用GM（1,1）模型对其历史数据进行建模预测,考虑到传统GM（1,1）模型背景值的缺陷性,利用拉格朗日中值定理对GM（1,1）模型的背景值进行优化。拟合结果表明,本文提出的预测方法与R公司现行预测方法相比,预测结果更准确。（3）提高原材料库存控制策略科学性。根据原材料的需求预测结果,分别对两类原材料设计库存控制策略。对Ⅰ类原材料库存状态进行重点管控,采用不允许缺货的连续性定点定量（Q,R）订货模型进行库存控制。因Ⅱ类原材料库存种类多、库存数量大,会由于盘点不及时等原因而产生报废。针对这一现象,构建考虑报废成本的允许缺货EOQ模型,基于预测数据求出订货周期与经济订货批量,对于需求波动较大的原材料,具有较高的可操作性。最后,研究了关键参数对库存成本和订货批量的影响,以期为R公司的计划工程师在今后的库存控制工作中提供参考。计算结果表明,建立的（Q,R）订货模型能够在不发生缺货的前提下降低Ⅰ类原材料的库存持有水平,而考虑缺货成本的EOQ模型也能为需求波动较大的Ⅱ类原材料确定成本最小的订货周期和订货批量。因此本文的研究结果对于R公司的实际库存运作具有良好的实践应用意义。
关键词：原材料分类;指数平滑法;灰色预测模型;(Q,R)模型;EOQ模型
学科专业：物流工程（专业学位）
摘要
Abstract
第一章 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
1.2 国内外研究综述
1.2.1 库存控制模型综述
1.2.2 库存分类方法综述
1.2.3 预测方法综述
1.2.4 考虑需求预测的库存控制策略综述
1.2.5 研究述评
1.3 研究内容及技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究思路及技术路线图
1.4 主要创新点
1.5 本章小结
第二章 相关理论概述
2.1 库存与库存控制概述
2.1.1 库存
2.1.2 库存控制
2.1.3 库存控制水平影响因素
2.2 库存控制策略
2.2.1 库存分类方法
2.2.2 库存控制运行成本
2.2.3 库存检查策略
2.2.4 允许缺货的经济订货批量模型(EOQ模型)
2.3 预测方法
2.3.1 移动平均法
2.3.2 指数平滑法
2.3.3 改进的灰色预测法
2.4 本章小结
第三章 R公司库存控制现状分析
3.1 R公司概况
3.1.1 R公司简介
3.1.2 R公司组织架构及运作流程
3.2 R公司物流部门运作现状
3.2.1 R公司物流部门运作流程及职能划分
3.2.2 R公司产品生产模式
3.2.3 原材料采购及入库流程
3.3 R公司库存控制现状
3.3.1 R公司库存构成及供应商分布
3.3.2 R公司原材料分类方法
3.3.3 R公司原材料需求预测
3.3.4 R公司库存控制策略
3.4 R公司原材料库存控制存在的问题
3.4.1 库存分类不合理
3.4.2 需求预测准确程度不高
3.4.3 库存控制策略缺乏科学性
3.5 本章小结
第四章 R公司原材料库存控制方案研究
4.1 基于ABC-XYZ分类法的原材料库存分类优化研究
4.1.1 R公司原材料库存ABC分类
4.1.2 R公司原材料库存XYZ分类
4.1.3 R公司原材料ABC-XYZ分类
4.2 基于二次指数平滑法的I类原材料需求预测优化研究
4.2.1 移动平均法预测结果
4.2.2 二次指数平滑法预测结果
4.2.3 预测结果对比
4.2.4 Ⅰ类原材料需求预测结果
4.3 基于改进GM(1,1)模型的II类原材料需求预测优化研究
4.3.1 移动平均法预测结果
4.3.2 改进背景值的GM(1,1)模型预测结果
4.3.3 预测结果对比
4.3.4 Ⅱ类原材料需求预测结果
4.4 基于(Q,R)模型的I类原材料库存控制策略研究
4.4.1 模型构建
4.4.2 代入数据求解
4.4.3 计算结果分析
4.5 基于考虑报废成本的EOQ模型的II类原材料库存控制策略研究
4.5.1 模型参数定义与假设条件
4.5.2 模型构建
4.5.3 模型求解方法
4.5.4 代入数据求解
4.5.5 计算结果分析
4.6 库存控制方案设计前后对比分析
4.7 R公司库存控制建议
4.8 本章小结
第五章 结论与展望
5.1 结论
5.2 研究展望
致谢
参考文献