基于改进距离区间直觉模糊TOPSIS算法在库存管理中应用,本文关于直觉论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
直觉论文参考文献：
摘 要：随着经济的发展,企业间的竞争越来越激烈,一些制造型企业将生产外包给第三方企业,以便于全力提升其核心竞争力.即使将生产外包,库存管理仍然是企业管理的重要组成部分,如何在代工厂之间进行科学有效的库存调配成为了很多企业关注的重点之一.为此,文章从成本、时间、需求特性以及代工厂的信誉度等方面构建指标体系,并且将基于改进距离的区间直觉模糊集的TOPSIS算法应用于库存管理绩效评估中,节约了库存成本,提高了工作效率,使企业资源得到了充分利用.
关键词：库存管理；代工厂；绩效评估；区间直觉模糊集；TOPSIS算法
中图分类号：F253 文献标识码：A
Abstract： With the development of economy, the competition among enterprises is becoming more and more fierce. Some manufacturing companies tend to outsource production to third-party companies so that they can focus on promoting their core competence capability, whereas inventory management is still an important part of enterprise management in that case. So, how to carry out scientific and effective inventory allocation among the OEMs has become one of the key issues of many enterprises. In this study, a set of key performance indicators are defined by taking into account the cost, time, characteristics of demands and the reputation of OEMs etc. Furthermore, a novel distance measure has been developed and combined with TOPSIS method based on interval valued intuitionistic fuzzy sets to performance the evaluation of inventory management, with an objective of reducing the cost of inventory and improving the efficiency of inventory re-allocation.
Key words： inventory management； OEM； performance evaluation； interval intuitionistic fuzzy sets； TOPSIS method
0 引 言
隨着经济的快速发展,市场竞争也愈演愈烈 ,作为生产运营过程中的重要组成部分,库存管理水平的高低是企业运营水平的一个重要指标,据统计库存成本一般占企业经营总成本的30%[1].因此如何实施科学有效的库存管理成为了企业关注的重点.
中国拥有世界最多的代工厂,对于拥有多家代工厂的企业而言,如何在定货周期内对各代工厂的库存进行统筹管理,并根据各代工厂的库存现状及需求进行库存调配以保证各代工厂正常生产的同时最小化库存管理总成本越来越成为各具有代工厂的制造企业的考虑重点.资料显示,目前关于库存管理研究已有大量的成果发表,相关研究主要集中于库存需求预测[2-3]、库存分类控制[4]、从供应链角度优化库存管理[5]等方面,但尚未见有关于生产制造企业代工厂的库存调配问题的文献发表.在实践中,相关的库存调配问题大多依据工作人员的经验或者成本,存在很多不足,因此本研究将以某制造型企业代工厂库存调配管理为研究对象,在充分了解相关企业实际库存管理约束及需求的基础上对各代工厂进行绩效评估并根据评估的结果进行库存调配优化,以达到充分满足各代工厂生产需求的同时尽量减少库存管理费用.
指标排序是实施绩效评估的重要组成部分,资料显示,随着对于生产中不确定因素的重视,模糊排序成为实践应用领域的一项重要的排序工具,也发表了许多相关的研究成果,特别是关于区间直觉模糊集的研究在近年得到了越来越广泛的关注.例如：谢海斌、王中兴等[6]（2012）给出一种新的精确函数的定义,在一定程度上克服了排序指标失效的情况,然后将该精确函数作为区间直觉模糊数的排序指标并提出一种权重信息不完全确定的区间直觉模糊多属性决策方法.康婧、兰蓉、王莎莎[7]（2015）在考虑犹豫度的情况下定义一种新的区间直觉模糊数的精确函数,借助新的精确函数提出一种区间直觉模糊数的排序算法,并通过若干区间直觉模糊数的排序结果验证该算法的有效性.赵娟、刘琼荪[8]（2008）综合考虑了质心到原点的绝对距离及质心到原点的面积两个因素,提出基于模糊数中心的模糊数的排序方法.Dügenci[9]（2015）通过和四种经典的距离测量方法进行比较,给出一种新的距离测量方法,经验证发现新的距离测量方法更加精确,并且将该距离测量方法应用到TOPSIS算法中,最后提出一种基于权重信息不完全的区间直觉模糊TOPSIS算法.针对本研究所涉及的代工厂库存调配问题的管理需求,我们将Dügenci[9]提出的基于改进距离的区间直觉模糊TOPSIS算法应用于库存管理绩效评估中,节约了库存成本,提高了工作效率,使企业资源得到了充分利用.不仅在一定程度上丰富了库存管理相关理论,而且为其他企业进行库存调配管理提供了参考.
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