5-5 大规模制造网络安全库存管理

大规模网络库存管理

主要内容与关键数据

数据驱动的网络库存管理模型

• 承诺服务模型：节点对下游需求承诺服务时间 ( S_I )，保证在 ( t + S_T ) 时刻交货。
• 数据驱动的需求函数：通过分位数回归模型 (FQRM) 直接从数据中学习需求函数。
• 优化算法：Proximal ADMM 算法用于求解大规模复杂库存网络优化问题。

大规模复杂库存网络优化算法

• 三类现有算法：迭代分解算法、动态规划算法、非凸优化方法。
• 改进算法：基于序列线性规划 (SLP) 的网络分解算法 (ID-SLP)，通过局部解集合找到使库存成本最小的局部最优解。
• 效果：相较于传统方法，ID-SLP 可将库存成本降低约 50%。

库存网络仿真系统

• 意义：评估和优化供应链在疫情等突发事件下的风险和应对策略。
• 分析维度：供应商选择、物料策略、仓库存放时间等。
• 六大模块：供应网络建模、数据分析与参数估计、策略模拟仿真、策略优化建议。

具体总结

1. 数据驱动的网络库存管理模型：

   • 承诺服务模型：节点对下游需求承诺服务时间 ( S_I )，保证在 ( t + S_T ) 时刻交货。
   • 数据驱动的需求函数：通过分位数回归模型 (FQRM) 直接从数据中学习需求函数。
   • 优化算法：Proximal ADMM 算法用于求解大规模复杂库存网络优化问题。

2. 大规模复杂库存网络优化算法：

   • 三类现有算法：迭代分解算法、动态规划算法、非凸优化方法。
   • 改进算法：基于序列线性规划 (SLP) 的网络分解算法 (ID-SLP)，通过局部解集合找到使库存成本最小的局部最优解。
   • 效果：相较于传统方法，ID-SLP 可将库存成本降低约 50%。

3. 库存网络仿真系统：

   • 意义：评估和优化供应链在疫情等突发事件下的风险和应对策略。
   • 分析维度：供应商选择、物料策略、仓库存放时间等。
   • 六大模块：供应网络建模、数据分析与参数估计、策略模拟仿真、策略优化建议。

以上总结涵盖了研报的主要内容和关键数据，条理清晰，易于理解。