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传统的供应链管理仅仅是通过通信介质把预先指定的供应商、制造商、分销商 和客户依次联系起来，是一个简单的、点对点的横向集成。 在传统的供应链中，信息流、物流、资金流的传递是逐级传送的，传送效率低，灵活性差，同时增加了不确定性，其存在的弊端主要体现在以下几点： 1. 牛鞭效应严重。在传统供应链中，
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整合供应链管理的核心是由顾客化需求-整合计划-业务流程重组-面向对象过程控制组成第一个控制回路（作业回路）；由顾客化策略-信息共享-调整适应性-创造性团队组成第二个回路（策略回路）；在作业回路的每个作业形成各自相应的作业性能评价与提高回路（性能评价回路）。供应链管理正是围绕这三个回路展开，形成相互协调
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VMI(供应商管理库存) 零售商有自己的库存，批发商有自己的库存，供应商也有自己的库存，供应链各个环节都有自己的库存控制策略。由于各自的库存控制策略不同且相互封闭，因此不可避免地产生需求的扭曲现象，从而导致需求变异放大，无法使供应商准确了解下游客户的需求。供应商管理库存(Vendor Managed Inventory，VM
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1.不确定性 知识供应链模型 牛鞭效应 供应链最大的一个特点就是不确定性，牛鞭效应就是这种不确定性的表现，企业一般通过设立仓库，以库存对抗不确定性。但是，与传统的供应链相比，知识供应链的不确定性不只是来自市场竞争，而是与知识供应链有关的知识风险。当掌握企业核心技术知识的人离开企业时，尽管企业
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知识供应链(KnowledgeSupplyChain，KSC)是由美国的“下一代制造项目”(NextGenerationManufacturingProject，NGMP)提出的。知识供应链是指通过需求与供应关系将知识的供应、创新、传播、使用等过程的相邻知识结点联系起来的，把概念转换为知识化产品，再到最终用户的一个功能网链。
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1、预测两个生产批量之间的市场需求情况(平均需求) 2、统计每个存货点现有存货数量 3、确定安全库存水平(安全库存=预测误差*Z累计概率分布值) 4、计算整个物流系统的需求(总需求=平均需求+安全库存) 5、从总需求中剔除现在存货，得到净需求量 6、根据需求预测分配额外产品=(平均需求a/总的平均需求(a+b)
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物流系统的建模方法主要有以下几种： 1.优化方法 优化方法是运用线性规划、整数规划、非线性规划等数学规划技术来描述物流系统的数量关系，以便求得最优决策。由于物流系统庞大而复杂，建立整个系统的优化模型一般比较困难，而且用计算机求解大型优化问题的时间和费用太大，因此优化模型常用于物流系统的局部
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物流系统模型的要求主要有： 1.保持足够的精度。模型应把本质的东西反映进去，把非本质的东西去掉，但又不影响模型反映现实的真实程度。 2.简单实用。模型既要精确，又要力求简单。若模型过于复杂，一则难以推广，二则求解费用高。 3.尽量借鉴标准形式。在模拟某些实际对象时，如有可能应尽量借鉴一些标
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物流系统模型的分类 物流系统模型按结构形式分为实物模型、图式模型、模拟模型和数学模型。 1.实物模型 实物模型是现实系统的放大或缩小，它能表明系统的主要特性和各个组成部分之间的关系。如桥梁模型、电机模型、城市模型、风洞试验中的飞机模型等。这种模型的优点是比较形象，便于共同研究问题；它的
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为了实现系统开发、计划、设计和应用，需要定量或定性地分析和掌握系统的功能与特性。在物流研究中，定量的系统分析、系统综合已受到人们更多的重视，物流系统模型是开展这项工作的有效工具。 模型是对物流系统的特征要素、有关信息和变化规律的一种抽象表述，它反映厂系统某些本质属性。模型描述了物流系统各要素
