物流與供應(yīng)鏈管理知識點整理(編輯修改稿)
2025-07-25 19:10 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ①受自然條件影響較大，難以保證全年通航；②運送速度慢，在途中的貨物多，會增加貨主的流動資金占有量。經(jīng)濟指標(biāo)①水運建設(shè)投資?、谶\輸成本低③勞動生產(chǎn)率高④平均運距長⑤遠(yuǎn)洋運輸是發(fā)展國際貿(mào)易的強大支柱，戰(zhàn)時又可以增強國防能力公路①機動靈活②運送速度快，可以實現(xiàn)門到門運輸③投資少①運輸能力?。虎谶\輸能耗很高；③運輸成本高；④勞動生產(chǎn)率低。⑤交通擁擠⑥環(huán)境污染嚴(yán)重航空①運行速度快②機動性能好①飛機造價高；②能耗大；③運輸能力小；④成本高；⑤技術(shù)復(fù)雜。管道①有效速度高；②運輸能力大；③可靠①適用范圍很窄；②速度慢；1多式聯(lián)運駝背運輸piggyback：鐵路運輸和卡車運輸?shù)慕Y(jié)合魚背運輸fishyback：卡車運輸和水上運輸?shù)慕Y(jié)合可變成本和固定成本variable and fixed costs可變成本一般包括線路運輸成本，如燃油和人工成本、設(shè)備維護(hù)成本、裝卸成本、取貨和送貨成本。固定成本一般包括獲取路權(quán)的成本和維護(hù)成本，端點設(shè)施成本、運輸設(shè)備成本和承運人管理成本。第七章2路線選擇問題及解決辦法①起訖點不同的單一路徑規(guī)劃：最短路徑法②多個起訖點的路徑規(guī)劃：運籌學(xué)中的運輸問題③起訖點相同的路徑規(guī)劃：感知式和啟發(fā)式解法2行車路線和時刻表的制定方法①掃描法②節(jié)約法：使所有車輛行駛的總里程最短，并進(jìn)而使為所有站點提供服務(wù)的卡車數(shù)量最少。第八章2需求的特性①空間和時間特征spatial versus temporal demand：需求隨時間的變化歸因于銷售的增長或下降、需求模式季節(jié)性變化和多個因素導(dǎo)致的一般性波動。②尖峰需求和規(guī)律性需求lumpy versus regular demand③派生需求和獨立需求derived versus independent demand ★ 派生需求：需求是特定生產(chǎn)計劃要求派生出來的 獨立需求：需求來自許多獨立采購的客戶，采購量只構(gòu)成企業(yè)分撥總量的很少一部分 ★如果需求是獨立的，采用統(tǒng)計預(yù)測的方法會有較好的效果，多數(shù)短期預(yù)測模型都要求預(yù)測對象是獨立隨機的；? ★而對于派生需求，只要最終產(chǎn)品的需求確定，就可得出非常準(zhǔn)確的派生需求的預(yù)計值。2預(yù)測方法的特點和適應(yīng)情景定性法利用判斷、直覺、調(diào)查或比較分析對未來做出定性估計的方法簡便易行，不需復(fù)雜運算。但所需時間較長，費用較高，不能夠提供以精確數(shù)據(jù)為依據(jù)的預(yù)測值，而只能提供市場未來發(fā)展的大致趨勢。當(dāng)影響物流需求預(yù)測的相關(guān)信息是非量化的、模糊的、主觀的，而且有關(guān)物流的歷史數(shù)據(jù)或者沒有，或者與當(dāng)前的預(yù)測相關(guān)程度很低時；中長期預(yù)測歷史映射法將數(shù)據(jù)映射到未來短期預(yù)測方法基本前提是未來的時間模式將會重復(fù)過去，至少大部分重復(fù)過去的模式。數(shù)學(xué)和統(tǒng)計模型成為主要的預(yù)測工具。擁有相當(dāng)數(shù)量的歷史數(shù)據(jù)，時間序列的趨勢和季節(jié)性變化穩(wěn)定、明確；短期預(yù)測因果法利用因果關(guān)系預(yù)測預(yù)測變量的水平取決于其他相關(guān)變量的水平預(yù)測時間序列主要變化、進(jìn)行中長期預(yù)測2計算指數(shù)平滑法（統(tǒng)計學(xué)方面）公式：Ft+1 = α At + (1α) Ftα— 指數(shù)平滑系數(shù)?At — 第t 期的需求值 Ft —第t 期的預(yù)測值校正趨勢： St+1=αAt+(1 α) (St +Tt)? Tt+1=β(St+1 St)+(1 β) Tt?Ft+1= St+1 + Tt+1Ft+1—第t+1期校正趨勢后的預(yù)測值 St—第t期的最初預(yù)測 Tt—第t期的趨勢 β—趨勢平滑系數(shù)預(yù)測誤差：實際需求預(yù)測需求2經(jīng)典時間序列分解（統(tǒng)計學(xué)方面）F=TSCR2物流管理著特殊預(yù)測問題啟動在沒有足夠的、用于預(yù)測的歷史數(shù)據(jù)的情況下預(yù)測新產(chǎn)品和服務(wù)，常用到的方法l 將最初的預(yù)測任務(wù)交給營銷人員，直到積累一定的銷售歷史數(shù)據(jù)；l 由類似產(chǎn)品的需求模式進(jìn)行估計；l 如使用指數(shù)平滑法預(yù)測，可將指數(shù)平滑系數(shù)定得高一點。尖峰需求需求模式中的隨機波動非常大，使得趨勢和季節(jié)性特征非常模糊。本質(zhì)上很難用數(shù)學(xué)方法準(zhǔn)確預(yù)測不規(guī)律需求l 尋找導(dǎo)致需求不規(guī)律的明顯原因，利用這些因素預(yù)測。將不規(guī)律需求與規(guī)律需求的預(yù)測分開，分別使用不同的方法。（）l 如果沒有找到需求偏移的原因，就不對這類產(chǎn)品或需求模式的變化迅速反應(yīng)。l 由于不規(guī)律需求多發(fā)生在低需求產(chǎn)品上，因此預(yù)測精度并不是最重要，可多保有一些庫存來抵消預(yù)測的不精確。地區(qū)性預(yù)測預(yù)測的地理分解和匯
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