导读:本文包含了预测和补货论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:石油化工设备,设备健康监测,统计库存控制,大数据
预测和补货论文文献综述
张晨,李嘉,王海宁,李思悦[1]（2019）在《大数据在设备健康预测和备件补货中的应用》一文中研究指出提出了一种设备健康预测和库存优化方法。使用自编码器提取监测信号特征,基于深度神经网络模型进行时序预测,构建设备健康度指标;采用统计分布判定和参数拟合的预测方法实现库存优化;最后,根据设备健康状态与备件数量实现生产主动预警。实例结果表明,该方法预测精度高于LSTM算法,可对设备故障进行精确预警,且备件库存优化模型的可靠性高达90.4%,可有效减少备件库存。(本文来源于《中国机械工程》期刊2019年02期）
王燕[2]（2018）在《某石化企业加油站成品油补货时间窗预测优化》一文中研究指出加油站成品油销售、补货量及补货时间窗预测在整个成品油物流业务中至关重要。对某石化企业加油站成品油补货时间窗进行研究,结合实际提出了解决方案,考虑了成品油零售过程的随机性,提出了补货时间窗问题和运输任务的安排问题,建立了补货时间窗预测优化模型,并用一种启发式方法对问题进行了求解。研究结果表明,通过统筹规划、合理调配,不但可以降低配送过程的成本,还可以有效地避免断油或等待卸油的现象出现,保证在供应不断档的情况下力求总体费用最优。通过对补货时间窗预测算法进行初步探索优化,目的是在运输资源、仓储容量、运输时间等限制和约束下的收益最佳或成本最低的资源调度方案,排出每辆车的作业流程和各配送点的送货时间、数量一览表,达到最小运输成本的目的。用某地区数据对本文优化算法验证后发现,优化后车辆准点到达率可提高0.1%,脱销次数减少3次,节约费用2.5万元。(本文来源于《中外能源》期刊2018年02期）
王燕[3]（2018）在《某石化企业加油站成品油补货量预测优化》一文中研究指出加油站成品油销售、补货量及补货时间窗预测在整个成品油物流业务中至关重要。对某石化企业加油站成品油补货量建立方法模型,在充分考虑加油站各个油罐过去一段时间的进销存数据、每个油罐当前的库存量、当前的在途订单、有效罐容、停泵罐容、油罐的罐存标准、可用槽车隔舱容量等信息、加油站的卸油时间、油库的提油时间、各个加油站可用槽车的工作时间、槽车的优先级别、油罐的有效罐容、停泵罐容、销售量波动情况等信息的情况下,预测、生成每个油罐对应的补货量。应用此算法,对某地区500余个加油站每天的补货量进行预测,90.5%的加油站可确保各种油品在正常销售过程中既不会发生断货,也不会发生油罐不容纳的情况,其中一日一配类加油站的适用率能达到95.6%,多日一配类加油站的适用率能达到91.1%,一日多配类加油站的适用率能达到88.4%。采用此算法对某地区配送计划进行验证,对比实际计划,车辆的正点到达率可提高0.1%,可减少脱销3次,节费约2万元。(本文来源于《中外能源》期刊2018年01期）
陈清[4]（2017）在《W公司家居饰品的需求预测及补货策略研究》一文中研究指出在电子商务的兴起和移动互联网的浪潮冲击下,消费拉动的新型经济增长模式快速开启。消费群体的需求快速变化,产品生命周期缩短,快速消费品在市场中所占比重提高。在当代新趋势下,一方面传统意义上的耐用功能性产品比如家居饰品,属性发生变异,家居饰品的生命周期从长变短并且时令性增强,款式多变逐渐演变成了新型快速消费品;另一方面,顾客消费习惯的改变使该类产品的市场需求具有更大的波动性,从而导致销售需求预测难度增加。因此,对新型快速消费品的需求预测及库存管理研究提到了前所未有的高度。家居饰品行业是新型快速消费品行业之一,企业的销售利润与库存控制戚戚相关,库存控制的水平直接影响公司的服务水平。本人通过阅读大量相关文献资料及系统学习的管理理论知识,并结合的工作实践,以W公司新型快速消费品的家居饰品为研究对象,研究其在供应链环境下的需求预测及补货策略。首先,从W公司家居饰品的库存控制现状,需求预测的制度,家居饰品的商品分类,需求预测方法等方面进行研究发现其需求预测中存在的问题,进而分析了影响W公司家居饰品需求预测准确性的内外部因素,提出了实用的需求预测优化方案;其次,研究了W公司当前的补货部门职能及核心补货活动,家居饰品的当前补货流程,补货目标及KPI,分析了W公司家居饰品补货管理存在高库存与缺货并存的现象并挖掘了影响W公司家居饰品库存控制的因素。在提高需求预测准确性的基础上,调整了补货模型的核心参数的设置,研究了补货点,订货至水平对补货量及家居饰品库存控制的影响,最后提出适合W公司家居饰品的补货管理优化方案。本文的研究不仅对提高W公司家居饰品的需求预测精确度及其优化补货策略具有实用性,而且对普遍意义上的国内快速消费品行业的管理者制定或者优化需求预测及补货管理模式提供了有效的决策依据。(本文来源于《华南理工大学》期刊2017-06-16）
陈晓政[5]（2017）在《创新型半导体产品市场预测与补货策略的研究》一文中研究指出当前,半导体行业因自身发展的特点,使得产品生命周期日益缩短,产品市场需求随着客户需求变化越来越快,而价格却越来越低,利润空间越来越小。大型芯片原厂正在合并重组,以求在整合中产生新的营利点。而中小半导体设计企业的生存则高度依赖于创新产品的成功与有效的库存与成本控制。在竞争越来越急烈的市场环境下,精确的市场需求预测与有效的库存控制是企业成功的关键,而科学管理方法是企业用来达到精确控制的途径。本论文在对创新产品扩散理论应用研究的基础上,运用库存与补货理论对企业中存在的商业问题进行分析,运用品管手法分析历史记录与找寻真因;通过建模与流程设计,拟订改进策略;运用方案对比、模似运算、参数优化的方法对拟订的策略进行验证;在验证策略有效的基础上,运用项目管理与标准化的方法实施策略;且通过试运行,对比策略实施前后的供应链评价指标,以确认策略有效性。本研究以EN中小芯片设计企业的运营管理为案例,详细分析其工作流程与方法,提出应用多种方法相结合进行需求预测有助于提高预测精度;借助于模拟运算进行补货模型参数调整有助于改进库存水平;从定性与定量两方面应用供应链评价指标来进行效果确认;同时提出中小企业应积极创新、勇于运用新技术以改进业绩。本案例在改进企业的管理业绩的同时,也能够为相关企业的管理提供决策参考。(本文来源于《厦门大学》期刊2017-04-01）
李丽[6]（2015）在《家具制造企业协同运营的预测补货模式研究》一文中研究指出进入21世纪以来,在全球市场经济的影响下我国企业的商业模式正在发生着翻天覆地的变化。由于信息技术的普及,使得企业间信息传递速度不断加快,以前由厂商主导的市场转变成为由消费者主导的市场,消费者的多样化需求成为推动企业发展与创新的核心力量。然而,由于消费者需求日益呈现出的多样化和个性化特征,加剧了需求的不确定性,加上消费者响应性要求的提高,都使得传统的依据自身成本、质量优势的企业不得不转向追求供应链整体竞争优势上。只有建立一条信息同享、优势互补的供应链模式才能够改善上下游企业由于信息不对称所造成的库存结构失衡问题,才能够在快速响应顾客个性化需求的同时降低成本。由于库存控制是供应链管理的重要内容之一,在这样的背景下,本文的侧重点是以家具行业为分析对象,对其在协同运营环境下预测补货的模式展开研究。本文的研究目的是寻求一种分销系统供应链库存的控制办法,即:如何按照顾客需求合理地制定经销商和分销商最佳补货策略,以达到库存结构协调、资源合理配置的目的。首先,本文对供应链管理、协同管理以及库存控制相关文献和理论进行了研究。并通过对家具行业的大量调查,详细阐述了家具行业的概况、产品和需求特征、生产模式、供应链构成以及家具制造企业的订单处理流程和需求计划模式,透彻的分析了家具制造企业在顾客个性化需求和交货期敏感双重压力下预测补货模式存在的主要问题,提出了优化预测补货模式的要求,为后续研究奠定基础。然后,本文在上述分析和总结的基础上,提出了适用于家具制造企业的协同运营的预测补货模式,构建了一个分销商和经销商组成的二级预测补货模型。该模型以分销系统成本最低为目标,考虑了订货成本、库存持有成本和物流成本等方面成本,并考虑顾客服务水平以及物流能力约束问题。然后进一步给出了模型求解思路和算法逻辑。最后,结合家具制造企业的实际情况,采用某小区域市场的实际销售数据为基础,展开了对分销系统库存决策的实证研究,最终验证了模型的正确性和有效性,并求得了该分销系统下节点企业的最佳补货策略,分析了模型对供应链绩效的改善效果,探讨了该模式的实施建议,为企业应用该模式提供了参考。(本文来源于《云南财经大学》期刊2015-05-01）
张瑾[7]（2015）在《模块化分拣下的需求预测与补货问题研究》一文中研究指出随着互联网的发展,人们的网购需求逐渐扩大。对于电子商务企业而言,他们的客户订单通常都是小批量、多样化而且数量巨大的,这直接导致分拣复杂程度的增大和分拣时间的增加,进而影响仓储周转和及时供货的保证。为了更好的快速满足顾客多样化的订单需求,本文提出了模块化分拣这一思路,即通过分析企业订单,找出不同订单中大量重复出现的商品组合,选择其中的有效组合定义为模块,在分拣区以模块为单位进行分拣。由于增加了模块,就需要为它们分配储位,制定拣选策略。同时,在进行模块补货上架前应对这些商品组合进行简单的处理,如简易的包装,以方便上架和拣选,这就涉及到模块组合补货问题。以上就是模块化分拣下的研究子问题,具体分为叁个:有效模块的确定、分拣策略的调整、模块的补货规划,而本文关注的是第叁个问题。本文首先对大量相关文献进行了学习,为后续研究提供理论依据。并将研究问题转化为两个子问题:模块需求预测和模块补货批量的确定,以需求预测的结果为基础确定模块每天及每个订单波次的补货批量。旨在保证分拣工作顺利进行且满足模块补货人员与储位容量限制的前提下,实现模块补货成本的最小化。针对模块需求预测子问题,本文通过借鉴现有的预测方法,提出一套适合案例企业的模块需求预测方法,并利用企业的实际数据进行验证。针对第二个研究子问题,本文借鉴传统的批量问题模型,并结合补货环节的实际运作情况,建立了能力限制下的模块组合补货批量模型;同时,对一个前向启发式算法进行修改,得到本模型的求解算法,并用一个算例验证了模型和算法的有效性。本文根据案例企业的实际运作情况,提出了以上合理规划模块补货作业的方法,在降低补货成本的前提下能够很好的保证分拣工作的顺利进行,也为后续的课题研究做了铺垫。(本文来源于《华中科技大学》期刊2015-04-01）
文松[8]（2014）在《汽车配件供应链协同预测补货及业务协同系统研究》一文中研究指出随着全球经济一体化的逐渐凸显,全球市场的竞争越来越激烈,企业在这种环境下被迫需要面对一个快速变化的并且无法预测的买方市场和多样化主观需求的消费者,企业现有的管理思想已经不能保证企业在这种新的竞争形势下占得先机。一个配件从它的设计到制造、检验到运输都要涉及这条供应链上多个企业的合作,各企业在新的形势下应该加强相互之间的信任,共享供应链上配件的各种信息,以协作的方式来应对当今市场经济的复杂形势。本文分析了某汽车配件供应链管理的现状,总结了该汽车配件供应链管理面临的一些问题,包括供应链企业协作不高；预测不够准确；物流成本较高；供应链上各企业敝帚自珍,信息共享度不高等。为该配件公司引入了CPFR协同式供应链管理技术,它是建立在VMI和其他的管理模式的实践基础上,摒弃了VMI等管理模式的主要缺点,对供应链企业在提升相互信任度,减少整条供应链的库存,提高配件预测精度都有很大的帮助。对CPFR模式下的供应链管理流程进行了研究,并将其应用到汽车配件供应链业务协同管理系统中,设计了配件供应链业务协同系统架构,优化了业务流程,并设计了一种组合预测模型来预测配件的需求,为该公司配件的采购部、经销商／服务商的配件订购数量提供一定参考,从而达到减小配件供应链库存成本的目的。本文通过对某汽车的配件供应链业务进行需求调研,对业务流程进行详细的分析,应用协同思想,将整个系统分为平台系统和内部系统,配件厂通过平台系统和经销商／服务站进行交互,然后将信息交换到厂内系统进行订单和库存的处理,处理完成后将结果发布到平台系统上,这样就可以实现配件厂和经销商／服务站的协同,从而达到减小供应链库存的目的。(本文来源于《西南交通大学》期刊2014-06-01）
常青,王玖河[9]（2011）在《建立磷复肥行业企业间的协同规划、预测与补货管理》一文中研究指出在目前复杂多变的外部环境下,企业必须及时调整各自的战略,加强企业间的协同合作,以应对外部市场的变化。探讨通过上下游企业间的协同、规划、预测与补货管理,来加强企业间的合作,增强企业的竞争力。(本文来源于《磷肥与复肥》期刊2011年01期）
张建军[10]（2010）在《供应链管理的新模式协作计划、预测与补货》一文中研究指出随着全球市场竞争的日益激烈,为了实现对市场变化的科学预测和快速反应,必须对供应链进行有效的运作和管理,一种面向供应链的库存管理新的模式——CollaborativePlanning,Forecasting and Replenishment简称(CPFR)应运而生。文章阐述了CPFR的基本理念,介绍了CPFR的实施流程,最后分析了企业实施CPFR的关键因素以及挑战。(本文来源于《商业时代》期刊2010年35期）
预测和补货论文开题报告
（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：
加油站成品油销售、补货量及补货时间窗预测在整个成品油物流业务中至关重要。对某石化企业加油站成品油补货时间窗进行研究,结合实际提出了解决方案,考虑了成品油零售过程的随机性,提出了补货时间窗问题和运输任务的安排问题,建立了补货时间窗预测优化模型,并用一种启发式方法对问题进行了求解。研究结果表明,通过统筹规划、合理调配,不但可以降低配送过程的成本,还可以有效地避免断油或等待卸油的现象出现,保证在供应不断档的情况下力求总体费用最优。通过对补货时间窗预测算法进行初步探索优化,目的是在运输资源、仓储容量、运输时间等限制和约束下的收益最佳或成本最低的资源调度方案,排出每辆车的作业流程和各配送点的送货时间、数量一览表,达到最小运输成本的目的。用某地区数据对本文优化算法验证后发现,优化后车辆准点到达率可提高0.1%,脱销次数减少3次,节约费用2.5万元。
（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。
预测和补货论文参考文献
[1].张晨,李嘉,王海宁,李思悦.大数据在设备健康预测和备件补货中的应用[J].中国机械工程.2019
[2].王燕.某石化企业加油站成品油补货时间窗预测优化[J].中外能源.2018
[3].王燕.某石化企业加油站成品油补货量预测优化[J].中外能源.2018
[4].陈清.W公司家居饰品的需求预测及补货策略研究[D].华南理工大学.2017
[5].陈晓政.创新型半导体产品市场预测与补货策略的研究[D].厦门大学.2017
[6].李丽.家具制造企业协同运营的预测补货模式研究[D].云南财经大学.2015
[7].张瑾.模块化分拣下的需求预测与补货问题研究[D].华中科技大学.2015
[8].文松.汽车配件供应链协同预测补货及业务协同系统研究[D].西南交通大学.2014
[9].常青,王玖河.建立磷复肥行业企业间的协同规划、预测与补货管理[J].磷肥与复肥.2011
[10].张建军.供应链管理的新模式协作计划、预测与补货[J].商业时代.2010