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基于模型预测控制的汽车零部件企业供应链库存优化研究

窦继江  
【摘要】:随着经济增长的加速,市场环境也逐渐趋于多变,面对不断变化的客户需求,“灵活机动,反应敏捷”已成为汽车零部件行业的共鸣,这就要求企业对生产,制造,采购,销售各种信息能够全面把握,实时分析,及时处理,进而做到在组织内部进行快速灵活的管理优化,时刻保持组织高效与对客户的优质服务。汽车零部件供应链的动态性随着需求变化演变的更为复杂,供应链运作成本和风险也随之增加。因此,将实用先进的技术引入到汽车零部件供应链库存管理,已经成为汽车零部件供应链管理者的迫切需求。 本文基于模型预测控制算法,对汽车零部件企业供应链库存优化操作方法进行了研究,主要包括三方面内容: 1)分析了现有的汽车零部件供应链库存管理模式,提出了包括原材料供应商,零部件制造商,整车制造商,分销商在内的四阶动态供应链模型,结合汽车零部件供应链的特点,设计了优化目标函数,为汽车零部件供应链决策中采购,库存等关键环节进行的决策指导。 2)结合汽车零部件行业供应链特点,通过分析和结合二次目标函数和一阶范数目标函数的各自优点,优化了传统模型预测控制中的目标函数,并给出了优化算法的实现步骤。 3)在需求不确定条件下,将所建模型中的安全库存进行改进,即将目标安全库存由经验固定值转化为以不确定扰动为依据变化,保证整个供应链上库存水平成本最小化,使汽车零部件供应链库存管理更贴近于实际。 此外,本文根据流程工业的动态模型,运用Simulink的仿真工具,进一步验证了文章所提算法的有效性。仿真结果显示,MPC控制策略保证系统能够很好地逼近设定目标,较大程度地抑制供应链上的牛鞭效应;在需求预测误差不确定的情况下,改进后的MPC优化控制策略带来了整体供应链库存成本的减低,以及最终客户满意度的提升。


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