基于制造资源约束的供应链优化算法
制造业企业的价值链管理与优化
制造业企业的价值链管理与优化随着全球经济的发展和竞争的加剧，制造业企业面临着越来越大的压力。
为了保持竞争力并实现可持续增长，制造业企业需要有效地管理和优化自身的价值链。
本文将探讨制造业企业的价值链管理与优化的关键要素和方法。
第一部分：价值链管理1.价值链的概念价值链是指将企业的业务活动划分为一系列的环节，并以增值为导向，形成一条从原材料采购到产品销售的完整过程。
这些环节可以被划分为主要活动和支持活动。
2.主要活动主要活动包括采购、生产、销售和服务。
制造业企业应该通过优化这些环节来实现成本的控制和效率的提升。
例如，采购部门可以通过与供应商建立紧密的合作关系来获取更好的采购价格和质量保证。
生产部门应该关注生产过程中的效率和质量控制，以提高产品的制造质量和交货速度。
销售和服务部门应该与客户保持良好的沟通，并提供及时的售后服务，以提升客户满意度和忠诚度。
3.支持活动支持活动包括供应链管理、技术开发、人力资源管理和企业基础设施等。
这些活动为主要活动的顺利进行提供了支持和保障。
例如，优化供应链管理可以降低物流成本和库存风险，同时提高产品的灵活性和响应速度。
技术开发可以促进新产品的研发和创新，提升企业的竞争力。
人力资源管理应该关注员工的培训和激励，以提高员工的专业素质和工作动力。
企业基础设施包括信息技术、财务和法务等，对整个企业的运营和管理起到重要的支持作用。
第二部分：价值链优化1.流程优化制造业企业应该通过流程优化来提高生产效率和产品质量。
例如，采用先进的生产技术和设备可以降低生产成本和能源消耗，提高产品质量和生产速度。
同时，制定科学合理的生产计划和调度可以提高生产线的利用率和产能，减少生产过程中的浪费。
2.供应链优化供应链是制造业企业的重要环节，优化供应链可以降低物流成本、减少库存风险，同时提高产品的灵活性和响应速度。
制造业企业可以通过与优质供应商建立长期稳定的合作关系，实现供应链的整合和协同。
同时，通过信息技术的应用，可以实现供应链信息的共享和实时监控，提高供应链的可视性和透明度。
APS高计划与排程原理
APS高计划与排程原理APS（Advanced Planning and Scheduling）即高级计划与排程，是一种基于计算机技术的先进生产计划与排程方法。
它旨在通过优化资源利用、提高生产效率和降低生产成本，帮助企业降低库存并更好地满足客户需求。
本文将介绍APS的原理和使用方法。
一、APS原理APS基于数学模型和算法，以最小化成本或最大化利润为目标，通过将订单、工序、资源和时间进行优化配置，实施更加有效的计划与排程。
其实现的关键原理包括以下几个方面：1.预测需求：APS通过分析市场趋势、历史数据和其他相关因素，预测未来的需求，并根据需求确定生产计划。
2.确定制造目标：根据订单的优先级、交货期和产品类型等因素，确定生产目标，并优化生产排程。
3.资源配置：根据已有资源（机器、设备、人力等）的产能和能力，将订单分配给最适合的资源，确保资源的充分利用和平衡利用。
4.约束管理：考虑到各种生产上的限制条件，如设备容量、人力资源、原材料供应等，对计划和排程进行约束管理，以确保生产的可行性。
5.排程优化：通过使用启发式算法或优化算法，定义目标函数和约束条件，找到最优的排程方案，提高生产效益和减少生产成本。
二、APS的应用领域APS在制造业的各个领域都有广泛的应用，包括生产制造、供应链管理、物流与配送等。
以下是一些主要的应用领域：1.生产计划：通过APS可以对生产过程进行规划与控制，根据订单和资源的可用情况，制定最佳的生产计划。
它可以帮助企业实现快速响应客户需求、降低库存和提高交货准时率。
2.库存管理：APS可以根据需求预测和交货周期，优化库存水平，降低库存持有成本，并确保库存的合理分布和供应。
3.供应链管理：APS可以通过优化供应链中的计划和排程，提高供应链的运转效率和响应能力，降低整体成本，减少库存和缩短交货周期。
4.订单管理：APS可以根据订单的优先级、交货期和资源可用情况，制定最佳的生产计划和排程，并通过实时跟踪和优化，确保订单按时交付。
供应链网络设计：模型与算法
供应链网络设计：模型与算法题目：供应链网络设计：模型与算法摘要：随着全球市场的蓬勃发展，供应链网络设计成为企业成功的关键因素之一。
本论文旨在研究供应链网络设计中的模型与算法，并通过数据分析和结果呈现来探讨这一主题。
首先，我们介绍了研究问题及其背景，包括供应链网络设计的重要性和挑战。
接下来，我们提出了一种综合的研究方案方法，包括供应链网络模型的建立和求解算法的设计。
然后，我们进行了数据分析和结果呈现，展示了我们所提出算法的有效性和性能。
最后，我们给出了结论和讨论，总结了我们的研究成果，并展望了进一步的研究方向。
1. 研究问题及背景供应链网络设计是指通过优化资源配置和交货策略，设计一个能够满足需求、成本最小化和效率最大化的供应链网络。
供应链网络设计是一个复杂的问题，涉及到多个方面的决策，如选址、物流路径、库存管理等。
由于市场需求的不确定性、交通运输成本的波动等因素，供应链网络设计面临许多挑战。
因此，研究如何设计一个稳定、高效的供应链网络具有重要的实践意义。
2. 研究方案方法为了解决供应链网络设计问题，我们提出了一种综合的研究方案方法。
2.1 供应链网络模型首先，我们建立了一个数学模型来描述供应链网络的物流流程和成本。
该模型包括供应商、制造商、分销商和最终用户等各个节点，以及它们之间的关系和相互作用。
我们考虑了多个约束条件，如交通时间、库存限制、需求变化等。
通过数学建模，我们能够定量地分析各种决策对供应链网络的影响。
2.2 求解算法设计为了求解供应链网络模型，我们设计了一种高效的算法。
该算法基于混合整数线性规划方法，通过线性规划和整数规划相结合来求解优化问题。
我们还引入了启发式算法，如遗传算法和模拟退火算法，以加速求解过程和提高求解质量。
3. 数据分析和结果呈现我们使用真实的供应链网络数据进行了实验和分析。
通过计算实际数据，我们能够评估我们所提出算法的有效性和性能。
我们对比了我们的算法与传统算法的结果，并展示了我们算法的优越性。
制造业供应链管理的现状与优化策略研究
制造业供应链管理的现状与优化策略研究一、供应链管理的定义与重要性供应链管理是指对企业内外的供应、生产和分销环节进行全面管理和协调，实现供应链成员之间信息流、物流和资金流的高效流动，以提高企业的综合竞争力。
二、制造业供应链管理现状1. 基础设施不完善：在部分地区，基础设施建设滞后，供应链物流效率低下，增加了企业生产成本。
2. 信息沟通不畅：企业间的信息沟通和数据共享不够顺畅，导致供应链信息不透明、反应迟缓。
3. 缺乏供应链合作意识：企业之间缺乏共同合作和协同创新的意识，无法形成高效的供应链网络。
4. 产品质量管理不到位：供应链环节中的产品质量监控不够严格，容易产生质量问题并影响下游企业。
三、制造业供应链管理的优化策略1. 建设智能化物流系统：通过引入物联网、大数据等技术，实现供应链信息的实时监控和管理，提高物流效率。
2. 加强供应链的合作与协同：加强与供应商、合作伙伴之间的沟通与合作，建立互利共赢的合作伙伴关系。
3. 推动数字化转型：通过数字化技术，实现供应链信息的数字化和智能化，强化信息共享与透明度。
4. 强化品质管理：加强供应链环节中对于产品质量的严格把控，确保产品的安全和合规性。
四、建设智能化物流系统的意义1. 提高物流效率：智能化物流系统能够实现物流信息的实时跟踪和监控，加快物流速度，降低物流成本。
2. 提升供应链反应速度：智能化物流系统可以实时收集并共享供应链各环节的信息，使企业能够更快地应对市场变化和客户需求。
3. 降低生产成本：智能化物流系统能够优化供应链中的运输、仓储等环节，提高运输效率，减少库存损耗，降低企业的生产成本。
五、加强供应链的合作与协同的重要性1. 提高资源利用效率：通过供应链的合作与协同，企业可以共享资源，避免资源的重复配置和浪费，提高资源的利用效率。
2. 降低库存水平：供应链的合作与协同可以实现库存的共享和协调，减少库存积压，提高资金周转效率。
3. 加快新产品上市速度：合作伙伴之间的信息共享和协同创新能够缩短新产品的研发周期，提高新产品的上市速度。
供应链中使用的优化算法及其应用实践
供应链中使用的优化算法及其应用实践随着全球贸易的快速发展，供应链管理日益成为企业成功的关键因素之一。
在供应链中，如何优化运营，提高效率和降低成本已成为企业追求的目标。
优化算法可以帮助企业实现这些目标。
本文将介绍供应链中常用的优化算法，以及它们在实践中的应用。
1.线性规划算法线性规划是一种优化算法，通过最大化或最小化线性目标函数的方法，在满足一定约束条件下找到最优解。
在供应链中，线性规划可以用于优化资源分配、生产计划和库存管理等方面。
例如，在生产计划中，线性规划可以帮助确定最佳的生产量，以满足需求并最大化利润。
2.整数规划算法整数规划是线性规划的扩展，其中决策变量被限制为整数值。
在供应链中，许多决策变量，如订单数量和仓库位置，通常是离散的。
整数规划算法可以用于优化这些决策变量，以满足需求并最小化成本。
例如，在配送中心位置选择上，整数规划可以帮助确定最佳的仓库位置，以减少运输成本和配送时间。
3.遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
它通过对候选解进行交叉、变异和选择操作，逐步优化解空间，找到最优解。
在供应链中，遗传算法可以用于优化生产计划、货车路径规划和仓库布局等方面。
例如，在货车路径规划中，遗传算法可以优化货车的路径，以最小化运输成本和配送时间。
4.模拟退火算法模拟退火算法是一种模拟金属退火过程的优化算法。
它通过接受差解的概率来避免局部最优解，以便在全局解空间中寻找最优解。
在供应链中，模拟退火算法可以用于优化库存管理、订单分配和生产排程等方面。
例如，在库存管理中，模拟退火算法可以帮助确定最佳的库存策略，以满足需求并最小化库存成本。
5.禁忌搜索算法禁忌搜索算法是一种通过禁止某些移动操作，从而避免重复搜索相同解的优化算法。
它通过维护一个禁忌表来避免搜索到已经搜索过的解，并在搜索过程中不断更新禁忌表。
在供应链中，禁忌搜索算法可以用于优化订单分配、仓库布局和供应商选择等方面。
例如，在供应商选择中，禁忌搜索算法可以帮助选择最佳的供应商组合，以满足质量要求并最小化成本。
第三章 供应链的构建与优化
供应链设计的框架要素
战略设计 逻辑结构设计 组织结构设计 业务流程设计
运营机制设计 信息系统设计 物流渠道设计
战略设计
供应链战略决定着供应链的整体布局，是对供应链未来市 场走向的整体定位，是供应链设计的核心。
不同的供应链战略定位，与相应的市场竞争战略匹配。 如：富士康公司的竞争战略是总成本最低战略，它的供应
第三章 供应链的构建与优化
目录
第一节 供应链构建的体系框架 第二节 供应链构建的设计原则 第三节 供应链构建的几个基本问题 第四节 供应链的结构模型 第五节 供应链的设计策略
第一节 供应链构建的体系框架
供应链订单响应周期
1
2
3
N
供应链管理组织模型
主客体分析
组织结构
供应商
制造商 分销商 零售商
物流网络
应 速
型
度
基于供应链的信息支持系统 电子化供应链 管理流程决策支持系统 系统集成
信息技术
电子化供应链
预测
供应链中枢
订单管理系统 仓储管理系统 配送管理系统
供应链环境下的运作管理
生产与计划
供应链延迟点、基于供应 链环境生产计划与控制、 基于多阶供应链响应周期 优化决策模型、基于成本 和提前期的多个CODP 定 位决策、面向延迟制造的 供应链重构模型 客户库存控制 自 动 补 货 系 统 与 VMI 、 Cross Dock、虚拟仓储、 提前期与安全库存、基于 提前期的库存管理
组织设计、绩效评价与激励机制 运行机制
供应链运行机制
Push (Pull/PushP) ull
计划控制 供应链生产计划与控制
供应链环境下的物流管理
同步生产计划与控制
供应链管理 第五章 制造商主导的供应链管理
制造商主导的 供应链管理
制造商主导的供应链管理流程
预测与 计划
产品
制造商主导的供 应链管理流程 分销与 售后 采购与 生产
设计
动画：制造商主导的供应链管理流程
①预测，就是运用科学的方法，对影响市场供求变化 的诸因素进行调查研究，分析和预见其发展趋势，掌握 市场供求变化的规律，为经营决策提供可靠的依据。预 测主要包括以下内容： i）市场容量及变化ii）市场价格的变化 iii）生产发展及其变化趋势
其他则分布在亚洲。
制造商主导的 供应链管理
Zara总部管理
产品是自己生产还是外包，选择的标准有：产品需求的速度和市场专家 的意见，成本效益原则，工厂的生产能力。 40%的布料来自于内部。其中又有50%的布料是未染色的，这样就可以 迅速应对夏季颜色变化的潮流。 Zara自己通过CAD裁减原材料，缝制工作全部交给拉科鲁尼亚附近的 500家转包商。转包商把衣服缝制好之后，再送回原来裁减的工厂，在 那里烫平并接受检查。产品最后用塑料袋包装好，贴上响应的标签，然 后送到物流中心。 大约20公里的地下传送带将商品从Zara的工厂运到位于西班牙Zara总部 的货物配送中心。Zara总部还设有双车道的高速公路直通配送心。物流 中心有5层楼高，建筑面积超过50000平方米。 Zara公司还在巴西、阿根廷和墨西哥建有三个小型的仓储中心，用来应 对南半球在不同的季节的需求。 连锁店通常每周向总部发两次订单，产品也每周更新两次。
制造商主导的 供应链管理
原材料 A
制造商主导的供应链结构图
用 户 A
零配件 A 分销商 A 制造商 分销商 B 分销商 N 用 户 N 物料流 信息流 资金流 用 户 B
原材料 B
零配件 B
零N 配件
SAP APO 供应链管理方案
SAP APO 供应链管理方案SAP高级计划和优化器(SAP APO)，包含了许多集成在一起的模块，这些模块使用了基于限制的规划和优化哲学。
SAP APO协同性计划，正如其名字所说的，就是要帮助企业与他们的业务合作伙伴一同进行协同性供应链规划。
供应链驾驶舱向用户提供查看所有的活动和应用程序的强大功能。
供应链驾驶舱可以用特别设计的用户图形界面对供应链进行建模、监控和管理，向用户提供对查看所有的活动和应用程序的强大功能。
通过设置，SAP APO 供应链驾驶舱能方便地描绘您的生产工厂、配送中心、供应商和客户，以及他们之间的运输链接。
您可以通过网络模型为您自己导航，从不同的角度观察它，并深挖至更详细的层次。
运用供应链警报器，您可以根据当前情况检查预测、规划及日程表的精确性和恰当性。
它还将自动地引起您对异常情况、瓶颈及不寻常事件的注意。
您可以自动切换到规划和执行应用程序以解决所有问题。
需求计划关注的是未来中长期的市场的需求水平。
激烈的竞争，顾客需求的不断变化，市场的快速发展，都使得需求计划越来越困难，也越来越重要。
需求计划将销售的历史数据、客户的数据、及供应链合作伙伴的数据，包括POS数据，进行校对分析。
SAP APO 需求计划提供多种模型能动态地调整数据，并且自动提醒您需求模式中的突发性变动。
多元化的数据模型和分析功能使您可以通过不同的途径检查数据。
您也可以将该模块与SAP BW 强大的分析功能联合起来使用。
您甚至可以模拟新的市场策略对需求的影响效果。
供应网络计划将采购、生产、以及运输过程与需求相匹配，从而平衡和优化您的整个供应网络。
使用供应网络规划和部署组件，您可以为您的整个供应网络及其所有限制性条款开发一个模型。
然后，使用这一模型，您可以同步化您的活动，并规划整条供应链的物流。
您可以为采购、制造、存货、及运输制订可行的计划，以使供求相匹配。
生产计划&详细排产能够实现优化资源的应用，并创建精确的以工厂为单位的生产安排，以便缩短生产周期及提高对市场需求预测变化的反应速度。
基于Anylogic的供应链网络建模与优化
基于AnyLogic的供应链网络建模与优化【摘要】针对Down Jacket 服装公司华东销售区域供应链网络的复杂性，利用AnyLogic软件对该供应链网络进行仿真分析。
将总仓、区域仓及门店之间的关系，通过智能体以及流程图等进行衔接，并将最终成果在GIS中直观地展现出来，对其区域仓的产品流以及布局进行分析，统计初始状态下的物流成本。
采用最大最小距离聚类算法对门店进行分组，将多重心选址转换成单一重心选址，求出各个区域的分仓选址，再使用AnyLogic进行仿真，验证优化成果。
【关键词】供应链网络；建模；重心法；目 录21 前言 ...................................................................1.1 研究背景与研究意义 (2)1.1.1 研究背景 (2)1.1.2 研究意义 (2)1.2 国内外研究现状 (3)1.2.1 国外研究现状 (3)1.2.2 国内研究现状 (3)52 供应链网络建模理论概述 ................................................2.1 供应链网络 (5)2.2 供应链建模与模型 (5)2.2.1 Anylogic软件介绍 (6)73 D公司的供应链网络建模与优化 ..........................................3.1 D公司简介 (7)3.2 基于AnyLogic的供应链网络建模 (7)3.2.1 假定条件 (7)3.2.2 建立初始模型 (8)3.3 运行模型 (14)3.4 基于聚类算法的多重心法供应链网络选址优化 (14)3.4.1 重心法概述 (14)3.4.2 多重心法概述 (16)3.4.3 最大最小距离聚类算法 (16)3.4.4 确定分仓选址 (17)3.5 仿真结果分析 (18)204 结论 ...................................................................1 前言1.1 研究背景与研究意义1.1.1 研究背景随着经济的快速发展，信息化程度越来越高，科学技术也在不断发展，市场的信息更加透明，加剧了对各个企业自身实力的考验，伴随着消费者生活质量的提高，消费者的需求变得多种多样，企业需要做好众多准备，以满足消费者的需求。
制造业企业生产计划与调度的优化与控制
制造业企业生产计划与调度的优化与控制现代制造业企业面临着日益激烈的市场竞争和复杂多变的生产环境，如何进行有效的生产计划与调度成为企业提高竞争力的关键之一。
本文将从优化与控制两个方面探讨制造业企业生产计划与调度的方法与策略。
一、优化生产计划优化生产计划是指通过合理规划生产资源和时间，使生产过程最大化地满足市场需求并最小化成本。
以下是几种常见的优化方法：1.预测与需求管理：企业应通过对市场需求进行准确的预测，并建立合理的需求管理机制。
基于市场数据的预测模型能够帮助企业准确把握需求变化趋势并及时调整生产计划。
2.流程改进：通过优化生产流程，减少生产环节，提高生产效率。
例如，可以通过采用精益生产或六西格玛方法来减少浪费和缺陷，提高产品质量和交付速度。
3.排程算法：排程算法是制定生产计划的重要工具，能根据资源约束、生产规模和订单优先级等因素进行优化。
常用的算法包括先进规划与调度（APS）和约束满足规划（CSP）等。
二、调度控制调度控制是指在制造过程中对生产任务进行合理分配和调度，保证生产计划的顺利执行。
以下是几种常见的调度控制方法：1.基于约束的调度：通过制定约束条件，避免出现生产资源过载或过剩的情况。
例如，可以通过限制每个生产线的最大产能和设定任务完成期限等来控制生产进度。
2.即时响应能力：建立灵活的生产调度系统，能够实时监控生产过程，并根据市场需求和资源状况做出快速调整。
例如，通过实时采集和分析生产数据，及时调整生产任务和资源分配。
3.调度优化系统：使用先进的信息技术和优化算法，建立集成的调度优化系统。
该系统能够综合考虑任务优先级、资源约束和生产效益等因素，快速生成最优的调度计划。
三、优化与控制结合应用在实际应用中，优化与控制往往需要相互结合，共同实现生产计划与调度的有效管理。
以下是几种实践案例：1.生产计划与库存管理：通过优化生产计划和定期盘点库存，能够控制生产成本和库存风险。
例如，通过准确预测需求和合理分配生产任务，可以避免库存积压和物料浪费。
基于资源约束的生产计划与控制
财力
时间
指生产过程中所需的资 金资源，包括固定资金
和流动资金。
指生产过程中所需的时 间资源，包括生产周期、
交货期等。
资源约束的来源与影响
01
资源有限性
由于资源的数量和品质有限，无 法满足所有生产需求，导致生产 计划受到约束。
资源成本
02
03
资源依赖性
不同资源的成本不同，高成本资 源的使用会影响生产计划的成本 效益。
基于资源约束的 生产计划与控制
目录
• 引言 • 资源约束理论概述 • 基于资源约束的生产计划制定 • 资源约束下的生产控制策略 • 案例分析与实践应用 • 结论与展望
01
引言
背景与意义
工业4.0的推动
随着工业4.0的推进，智能制造和数字化转型成为制造业的核心议题。资源约 束下的生产计划与控制变得尤为重要，以满足市场需求的快速变化和个性化定 制的需求。
案例分析与实践应用
案例一：某制造企业的生产计划与控制
1 2 3
企业背景
某制造企业面临生产资源紧张、生产成本高、交 货期延误等问题，需要进行生产计划与控制优化。
解决方案
采用基于资源约束的生产计划与控制方法，对生 产资源进行合理配置，优化生产流程，提高生产 效率。
实施效果
通过实施基于资源约束的生产计划与控制，该企 业有效解决了资源紧张问题，降低了生产成本， 提高了交货准时率。
资源约束是影响生产计划的重要因素，研究结果表明，合理配置 资源可以提高生产效率，降低生产成本。
生产计划与控制方法的改进
针对资源约束条件下的生产计划与控制问题，提出了多种优化算法 和解决方案，有效解决了生产过程中的瓶颈问题。
实际应用案例分析
SCM、APS和ERP的关系
SCM、APS和ERP陈绍文本文简要介绍与供应链管理相关的重要概念和国外在供应链管理领域的主流思想和做法。
供应链管理SCM和其它单项管理软件如CRM等的发展对传统ERP系统提出了严重的挑战，本文试图说明它们之间既有功能重叠、又集成应用的关系。
目前企业应用软件的发展出现了百家争鸣的局面，处在“春秋战国”时期，无论是应用企业还是软件供应商，都应谨慎地面对这种变化。
ERP的功能和缺陷60年代开始，制造业企业逐步地广泛采用制造资源计划软件进行库存、采购和财务的管理，编制和控制生产进度计划等繁重工作都依赖于MRP—MRPII—ERP的集成和精确的处理能力。
ERP软件与管理人员的丰富经验相结合，至90年代中后期创造了ERP实践的辉煌时期。
在1998年以前，企业资源计划ERP被看作是采用数据库技术和专门的用户界面控制业务信息的企业系统，是面向整个企业的、统一的事物处理系统。
ERP软件支持和加快定单的整个执行过程，使业务和生产过程管理实现数据共享和集成，实现事物处理自动化和对财务、制造和分销资源进行跟踪。
企业实施ERP还意味着业务流程再造、改进企业的灵活性和提高应变的响应能力。
ERP无力承担企业之间的集成和协同但是从80年代开始，一些重要的化学工业企业如BASF, DOW, Du Pont发现，单靠企业自身生产过程的优化、改进企业内部的管理所获得的收效变得越来越有限，开始分析为他们供应物料的上下游企业的活动。
90年代，随着商品市场国际化和竞争加剧，形成了产品用户化和交付期多变的环境，某些大型制造企业改进管理的焦点转移到相关的独立企业之间的协调和企业外部的物流和信息流的集成和优化。
但ERP仅仅是当时多数企业应用的制造资源计划MRPII而已，推出ERP的术语是为了反映当时的系统比原来有所进步，如加强了按行业的解决方案和扩展了需求管理、产品构型、电子数据交换、现场服务等功能；以及它采用的是client/server结构、关系数据库和开放平台等新的计算机技术等。
基于再制造闭环供应链问题的研究进展
基于再制造闭环供应链问题的研究进展1. 引言1.1 背景介绍再制造闭环供应链是指通过再利用废旧产品和材料，将其重新加工、再制造，最终重新投入到供应链中的一种供应链模式。
随着环境保护意识的提高和资源约束的日益加剧，再制造闭环供应链已经成为了解决资源浪费和环境污染的重要途径之一。
再制造闭环供应链不仅可以实现资源的有效利用，减少新资源的消耗，还可以降低环境污染的程度，促进可持续发展。
在传统的线性供应链中，产品的生命周期通常是“生产-使用-废弃”的模式，这导致了大量的废弃物和资源浪费。
而再制造闭环供应链则是在原有线性供应链的基础上进行创新，将废弃产品回收再利用，延长产品的生命周期，实现循环再利用，减少资源消耗和环境污染。
再制造闭环供应链模式已经在一些企业中得到了应用，并取得了显著的经济和环境效益。
通过对再制造闭环供应链背景的介绍，可以更好地理解再制造闭环供应链的重要性和现实意义，促进相关研究和实践的深入发展。
1.2 研究意义再制造闭环供应链是当前环境保护和资源节约的重要方式之一，其研究具有重要的现实意义和理论意义。
再制造闭环供应链的建设可以有效降低资源消耗和环境污染，有利于推动可持续发展的目标实现。
通过研究再制造闭环供应链问题，可以为企业提供有效的管理策略和优化路径，提高企业生产效率和竞争力。
再制造闭环供应链的研究对于探索循环经济发展模式、促进产业升级和转型具有积极意义。
再制造闭环供应链的研究也能够为学术界提供新的研究思路和方法，拓展学科研究领域，促进学科发展。
深入研究再制造闭环供应链的问题，探讨其优化方法及未来发展趋势，对于推动循环经济的发展，提高企业竞争力以及促进学术研究的进步具有重要的意义。
1.3 研究现状学者们开始更加深入地探讨再制造闭环供应链的概念和内涵。
他们认为，再制造闭环供应链是指在产品使用寿命结束后，通过回收再利用资源、重新制造产品，并将再制造产品重新引入市场流通的一种供应链模式。
这一概念的提出，为再制造闭环供应链的研究和实践奠定了基础。
基于MC模式的供应链管理协调与优化分析
基于MC模式的供应链管理协调与优化分析内容摘要:大规模定制(Mass Customization,MC)生产模式下的供应链协调与优化问题关系到企业在竞争中的成败。
本文分析了MC模式下供应链管理(SCM)的特征,并探讨了MC模式下企业内部(生产计划)和企业外部(供应商的选择)供应链管理协调与优化的特征和途径。
关键词:大规模定制(MC) 供应链管理协调优化伴随着社会的不断发展、科技的不断进步,企业面临越来越严峻的竞争压力。
传统的以降低生产成本为目的的大规模生产模式和新兴的个性化定制生产模式已无法适应快速多变的市场需求,大规模定制生产模式结合了大规模生产和定制生产两种生产方式的特点,以其独特的优势取代大规模生产模式并成为21世纪的主流生产模式。
企业可以通过这种新的管理模式的灵活性和快速响应能力来满足用户多品种定制的需求。
许多制造企业和服务企业已经成功地实施了大规模定制模式并取得了巨大的成功。
因此,在批量生产的产品逐渐为个性化、多样化的产品所取代的新形势下,供应链管理作为实现大规模定制的主要手段越来越受到各方面的重视。
基于此,研究MC模式下的企业供应链管理协调与优化,对企业在竞争中取胜具有极其重要的意义。
大规模定制的基本内涵及研究进展Alvin Toffler于1970年在《未来的冲击》一书中提出了一种类似于标准化或大批量生产提供满足顾客特定需求的产品和服务的生产模式的设想;1987年Stan Davis在其《未来的理想生产方式》一书中首次将这种生产模式定义为大规模定制;随后, B. Joseph Pine Ⅱ于1993年在他的著作《大规模定制:企业竞争的新前沿》中通过大量的事例对大规模定制的内容进行了完整的描述。
另外,我国学者祈国宁认为,大规模定制是一种集企业、客户、供应商、员工和环境于一体,在系统思想指导下,用整体优化的观点,充分利用企业已有的各种资源,在标准技术、现代设计方法、信息技术和先进制造技术的支持下,根据客户的个性化需求,以大批量生产的低成本、高质量和效率提供定制产品和服务的生产方式。
供应链管理与优化的方法思路要点
供应链管理与优化的方法思路要点供应链管理，简称SCM管理：就是指在满足一定的客户服务水平的条件下，为了使整个供应链管理系统成本达到最小而把供应商、制造商、仓库、配送中心和渠道商等有效地组织在一起来进行的产品制造、转运、分销及销售的精益管理方法。
现代商业环境给企业带来了巨大的压力，不仅仅是销售产品，还要为客户和消费者提供满意的服务，从而提高客户的满意度，让其产生幸福感。
面对多变的供应链环境，构建幸福供应链成为现代企业的发展趋势。
供应链管理包括计划、采购、制造、配送、退货五大基本内容。
计划：这是SCM的策略性部分。
你需要有一个策略来管理所有的资源，以满足客户对你的产品的需求。
好的计划是建立一系列的方法监控供应链，使它能够有效、低成本地为顾客递送高质量和高价值的产品或服务。
采购：选择能为你的产品和服务提供货品和服务的供应商，和供应商建立一套定价、配送和付款流程并创造方法监控和改善管理，并把对供应商提供的货品和服务的管理流程结合起来，包括提货、核实货单、转送货物到你的制造部门并批准对供应商的付款等。
制造：安排生产、测试、打包和准备送货所需的活动，是供应链中测量内容最多的部分，包括质量水平、产品产量和工人的生产效率等的测量。
配送：很多“圈内人”称之为“物流”，是调整用户的定单收据、建立仓库网络、派递送人员提货并送货到顾客手中、建立货品计价系统、接收付款。
退货：这是供应链中的问题处理部分。
建立网络接收客户退回的次品和多余产品，并在客户应用产品出问题时提供支持。
大家应该了解，供应链就是由供应商、制造商、配送中心和渠道商等构成的物流网络，供应链管理也就是为了供应链达到最优化而实行的。
就跟我们平时的管理一样，管理也有一定的方法。
1、快速反应（QR）快速反应（QR）是指物流企业面对多品种、小批量的买方市场，不是储备了“产品”，而是准备了各种“要素”，在用户提出要求时，能以最快速度抽取“要素”，及时“组装”，提供所需服务或产品。
制造业供应链上下游协同优化策略
制造业供应链上下游协同优化策略制造业作为全球经济的支柱产业，在全球化竞争加剧与市场需求快速变化的背景下，供应链上下游之间的协同优化成为了提升企业竞争力的关键。
有效的协同不仅能够增强供应链的响应速度，还能显著降低运营成本，提高整体效率。
以下是制造业供应链上下游协同优化的六大策略：一、信息共享与透明化信息是供应链协同的基石。
在数字化时代，建立一个高效的信息共享平台是首要任务。
通过云计算、大数据和物联网技术，制造商、供应商、分销商和客户之间能够实时共享库存水平、生产进度、市场需求等关键数据。
这种透明度不仅减少了信息不对称问题，还使得各环节能够基于准确信息做出快速决策，及时调整生产计划和库存策略，避免过度生产和库存积压。
二、需求预测与协同规划精准的需求预测是供应链上下游协同优化的核心。
利用先进的数据分析和算法，结合历史销售数据、市场趋势、季节性因素及外部经济指标，企业可以更准确地预测未来市场需求。
在此基础上，供应链伙伴共同参与销售与运营计划（S&OP）的制定，确保从原材料采购到最终产品配送的每个环节都能与市场需求保持同步。
协同规划有助于平衡供应链各节点的产能，减少波动性，提升整体供应链的灵活性和韧性。
三、供应商关系管理与合作深化供应链上下游之间的长期合作关系对于协同优化至关重要。
制造商应采取主动管理供应商关系的策略，包括供应商评估、绩效考核、风险管理以及伙伴关系的建立。
通过定期沟通、培训和技术支持，帮助供应商提升质量控制和生产效率，同时鼓励创新合作，如共同研发新材料、新技术，以提高整个供应链的竞争力。
深度合作还能促进风险共担，比如通过签订长期合同锁定价格和供应量，减少市场波动带来的不确定性。
四、库存管理与物流协同优化库存管理是降低运营成本和提高响应速度的关键。
采用先进的库存管理系统，如VMI（供应商管理库存）和JIT（准时制生产），可以实现库存水平的动态调整，减少库存持有成本。
同时，物流协同是确保供应链顺畅运行的基础。
基于多源采购和有限产能的集群式供应链优化配置方法
doi：10.19868/ki.gylgl.2021.02.003和产能的［式供应链*聂笃宪(华南农业大学数学与信息学院，广东广州510642)摘要：市场环境的动态多变性使得集群式供应链的运作面临诸多不确定性，集群供应链上的行为主体仅与单一的供应商协作难以应对。
文章研究产业集群中多源采购策略下由有限产能的核心制造企业及其稻有供应商、独立供应商群组成的集群式供应链系统的优化配置问题，建立了考虑产业集群中行为主体安全库存设置的集群供应链优化配置模型，并采用启发式遗传算法对模型进行求解；针对市场动态需求和优先分配因子的变化给优化配置结果带来的影响进行了一系列敏感性分析，得出了一些重要的管理学启示。
关键词：产业集群；集群式供应链；供应链配置；多源采购策略；遗传算法中图分类号：F253.9文献标识码：A文章编号：2096-7934(2021)02-0026-12—、引言产业集群是我要模式，是许多经济大省推动经济增长的关键引擎，作为GDP11，在国务《占规要》1］文件中明确提出要求其大力发展产业集群。
在此基础上，广东省人民政府也发布了粤府函〔2020〕82号《广东省人民政府关于培育发展战略性支柱产业集群和战略性新兴产业集群的意见》2］，该文件提出未来十业集群和十新兴产业集群。
集群式供应链业集群和供应链新型［3］，具动等。
产业集群与集群式供应链是相互关整体，，企业关联关系4］0，对产业集群，尤其集群供应链作引起了许多企业管理者的高度。
*基金项目：然科学基金“保证服务模式下的集群式供应链ALC优”(2017A030313401)作者简介：聂笃宪(1974—),男，湖南邵阳人，华南农业大学数学与信息学院讲师，博士后，研究方向：复杂系统优化与供应链管理。
市场环境的动态多变性使得集群式供应链的运作面临诸多不确定性，如市场需求的剧烈波动造成某供应商的供应中断，这使得集群供应链上的行为主体仅与单一供应商的协作难以应对这种不确定性。
基于约束理论的制造单元管理与控制研究
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2、案例二：某制造企业的生产 计划优化
某制造企业采用约束理论对生产计划进行了优化。首先，企业识别出生产计 划中的关键约束，包括设备能力、工时和原材料等。然后，通过约束优化方法， 企业优化了生产排程和作业调度，提高了设备利用率和生产效率。最后，通过约 束控制方法，企业实施了实时监控和数据分析，及时发现并解决了生产过程中的 问题。经过优化后，企业的生产效率提高了20%，成本降低了15%。
结论：
本研究从约束理论的视角探讨了制造单元管理与控制的相关问题。通过文献 综述和实证研究，发现约束理论在制造单元管理与控制中具有显著的应用价值， 能够帮助企业提高生产效率和降低成本。然而，现有研究还存在不足之处，如缺 乏对不同约束条件的综合考虑等。
因此，未来研究可以进一步探讨如何将约束理论应用于不同类型和规模的企 业，并制定相应的管理策略以提高生产效率。
文献综述
再制造生产系统设计、建模与仿真技术的研究已经取得了丰富的研究成果。 然而，现有的研究主要集中在再制造生产系统的优化、控制和调度方面，而对于 系统设计、建模与仿真技术的研究相对较少。此外，现有的研究方法存在一定的 局限性，无法全面地揭示再制造生产系统的内在规律。因此，本次演示将从约束 理论的角度出发，对再制造生产系统设计、建模与仿真技术进行深入研究。
结果与讨论
通过运用约束理论对再制造生产系统进行设计、建模与仿真，我们取得了以 下研究成果：（1）明确了再制造生产系统的关键约束条件，为系统的优化提供 了明确的目标；（2）建立了再制造生产系统的约束模型，并通过仿真技术验证 了模型的可行性和有效性；（3）通过仿真实验，发现了系统中的瓶颈环节，为 生产系统的改进提供了依据。
研究方法
约束理论（Theory of Constraints，TOC）是一种先进的生产管理方法， 强调在复杂系统中寻找关键约束条件，并通过对这些条件的优化来提高系统的整 体性能。在本次演示中，我们将运用约束理论的基本概念、分析方法、建模和仿 真技术，对再制造生产系统进行深入探讨。具体来说，我们将首先分析再制造生 产系统的结构与功能，找出系统的关键约束条件；然后，建立再制造生产系统的 约束模型，并通过仿真技术对系统性能进行评估与优化。
企业生产排程优化方法研究
企业生产排程优化方法研究随着市场竞争的加剧和全球供应链的不断发展，企业迫切需要找到一种有效的生产排程优化方法来提高生产效率、降低成本，并满足客户需求。
本文将探讨企业生产排程优化方法的研究现状和相关应用。
生产排程是指在给定资源约束条件下，根据客户订单的要求，安排各项生产任务在时间上的先后顺序，以最大程度地满足客户需求。
优化生产排程可以有效地解决生产过程中遇到的各种约束和挑战，提高生产效率和资源利用率。
首先，针对企业生产排程优化方法的研究现状，我们可以看到目前有许多方法被提出来解决这一问题。
其中，最常用的方法包括启发式算法、遗传算法、模拟退火算法等。
启发式算法是基于经验和直觉的一类方法，通过权衡各种因素，寻找出较优的生产排程方案。
这种方法的优点在于简单易实施，但可能无法找到全局最优解。
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传遗传过程的优化方法。
通过基因表示问题的解，并运用自然选择、交叉和突变等遗传算子来保持种群的多样性和进化过程。
这种算法可以全局搜索，并具有较好的搜索性能。
模拟退火算法是一种模拟固体退火过程的优化算法。
它通过模拟金属退火时温度的变化和晶体缺陷的移动，搜索最优解。
模拟退火算法具有较好的全局搜索能力和快速收敛性。
此外，还有一些其他的优化方法，如禁忌搜索算法、粒子群算法等。
这些方法在不同的企业和生产环境中可能会有不同的适用性，需要根据实际情况选择合适的方法。
其次，针对企业生产排程优化方法的应用，我们可以看到许多企业已经开始采用这些方法来提高生产效率和降低成本。
例如，在制造业中，优化生产排程可以减少生产停机时间、降低库存水平，提高交货效率。
在物流领域，优化生产排程可以减少货物滞留时间、提高运输效率，从而降低物流成本。
在服务业中，优化生产排程可以提高服务质量、降低客户等待时间，提升竞争力。
特别值得一提的是，随着人工智能技术的不断发展和应用，许多企业开始将人工智能算法应用于生产排程优化中。
通过运用机器学习、深度学习等技术，可以更加准确地预测需求、调整生产任务，从而提高排程的质量和效率。
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!!收稿日期!!""#$"%$!#!修订日期!!""#$&&$&*基金项目!国家%’5计划项目"!""5@@#&#"&5#!贵州工业大学博士基金资助项目"!""50""!#!!作者简介!李少波"&()5$#$男$湖南岳阳人$副教授$博士$主要研究方向%制造业企业信息系统!!谢庆生"&(*#$#$男$贵州贵阳人$教授$主要研究方向%制造业企业信息系统6文章编号%&""&$("%&"!""*#"5$"’%!$"5基于制造资源约束的供应链优化算法李少波!谢庆生"贵州大学_@?#_L ]A 工程技术中心!贵州贵阳**"""5$"-<8!2R :1Q 6:=+$摘!要!在基于@A >的网络化制造中!制造资源管理的目的是为了供应链的集成与优化!供应商的评价和选择是非常重要的%在研究基于制造资源约束的供应链关系的基础上!建立了基于制造资源约束的供应链优化数学模型%根据模型最优点应满足B 1M ,<U 0B ,U 40C ,:X 3M "B B C $一阶必要条件!考虑h 12M 142/14定理!提出了该问题在不同条件下的迭代求解算法%通过应用证明该方法算法效率高!在较少迭代次数时具有较好的收敛性%关键词!网络化制造&制造资源约束&供应链管理&B B C &优化算法中图分类号!C >5(&6)5!文献标识码!@I <99,6$/-’(#9.’0-,-,)#"’./01-&%+#(0-(<:-$.<"’()"%&#<"$%,’0’.&h L A U 1=08=F J L Y x /420<U 342N .’^I .S A !S -5),)()3F Q (,c #$(1-,2345,)6F Q (,6+-/Q(,c #$(**"""5F .#,-+O 31&."-$.4C U /<S 1S 3M <.,Q /3Q .U 3<,S S -K :U 1/4=S ./+1-1-2=M /.U +81<3Q=4+14,91:.,M /42M 3<=,M :3-/+/.<F Q 39/43Q .U 3+1.U 3+1./:1-+=Q 3-F 3<.18-/<U 3Q .U 39/M <.0=M Q 3M 43:3<<1M K :=4Q /./=4<=9B 1M ,<U 0B ,U 40C ,:X 3M N B B C O =S ./+1-/.K 9=M /.V _=4</Q 3M /42.U 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>的网络化制造资源管理系统通过构建区域制造资源的管理数据库$并通过制造资源建模和有效的评价&搜索方法$为客户快捷&有效地组建企业动态联盟提供了基础平台$对主机产品制造商而言$供应商的确定&供应链的优化是企业运作的核心问题之一’本文在研究基于制造资源约束的供应链关系的基础上$建立了基于制造资源约束的供应链优化数学模型$并研究提出了其优化迭代算法*&"’+’&!供应链管理的数学模型&6&!供应链关系图设制造商"主机产品生产商#生产和销售<种不同的产品$使用-种不同的原材料$这些原材料由*个供应商提供$如图&所示’制造商面临的问题是在当前的范围内$在供应商想得到最大利益的情况下$怎样确定从每一家供应商处购买多少零部件,原材料’假设市场对产品的需求是随机的$制造商具有限制它自己及其供应商的能力$且制造商是供应商很多客户中的一个$供应商提供的零部件,原材料市场情况比较好$供应商主要关注的是它的加工能力’则基于制造资源约束的供应链优化问题可以简单地理解为在最终产品实现之前$需要同时确定产品的生产数量及外购零部件,原材料的数量’图&!基于资源约束的供应链关系图&6!!变量"参数及符号说明制造商必须确定F 产品的生产数量6F ’设制造商每种产品产生销售收入4F $其中F 9&$-$<!一个单位的F 产品$需要第,种原材料的数量为],F $,9&$-$-$F 9&$-$<!参数?,:为从:供应商处以每单位成本",:购买,原材料的总数’设制造商生产一个单位F 产品$产生8F 的直接生产成本$同时消耗)F 种产能资源$虽然产能资源的消耗不产生额外的直接货币成本$我们假设这些资源的总数限制为g !另外$考虑到供应商资源的约束$2,:代表供应商:为供应制造商生产每单位的第,种原材料所占用的内部资源$设供应商:对该制第!*卷第5期!""*年5月!计算机应用_=+S ,.3M@S S-/:1./=4<!‘=-V !*E =V 5]1M V !""*万方数据造商设定的资源总数限制为0:!c F 描述产品F 的市场随机需求"&#c F $为该需求可能的概率密度函数!假设市场对每种最终产品的需求彼此独立#该假设并不总是成立"但可以证明当产品的相关性很低的时候"该假设成立"例如当产品是在独特的区域市场或高度分割的市场进行销售时$!决策过程如下%在决策的开始"制造商只了解每种产品大致的市场需求统计分布情况"而不知道市场的准确实际需求!企业不得不同时作外购#从每个供应商处订购各种零部件&原材料数量$与生产#每种产品制造的数量$的决定"因此"在定单之前"制造商不仅要考虑自身的能力&资源约束"同时也要考虑供应商的能力&资源约束"获得各种定单零部件&原材料"制造出各种产品!在供应网络关系中"忽略供应商供货的提前或延后"在外购关系中"假设供应商不存在初级原材料短缺的情况"同时零部件&原材料的交付在计划的时期以内#通过合同是可以实现的$!假设产品F 的实际市场需求数c F 大于制造商能提供的产品数6F "则存在未满足的需求c F ;6F ’另一方面"如果产品生产过多"则有6F ;c F 的产品销售不出去!出现生产不足或生产过多的情况都是不合算的"设(F 代表单位产品F 生产不足的损失"D F 代表单位产品F 生产过多的损失!&65!数学模型定义使用上述描述的符号"决策问题用公式表示如下%#C $%!]1Z /+/R 36F "F 9&"("<"?,:",9&"("-’:9&"("*)<F 9&)?6F"*4F c F ;D F #6F ;c F $+&#c F $Q c F >?h6F*4F 6F;(F#c F;6F$+&#c F$Q c F,;)<F 9&8F 6F;)-,9&)*:9&",:?,:#&$条件%)<F 9&],F 6F $)*:9&?,:",9&"("-#!$)-,9&2,:?,:$0:":9&"("*#5$)<F 9&)F 6F$g##$?,:#""6F #"",9&"("-":9&"("*"F 9&"("<#*$目标函数式#&$由三部分组成%第一部分是产品F 的实际产量多于市场需求时的预期利润"第二部分是产品F 的实际产量少于市场需求时的预期利润"这两部分对所有产品进行积分"第三部分是制造商内部制造成本及支付给供应商的成本!式#!$描述了产品的原材料需求’式#5$中的约束描述了供应商对制造商的约束’式##$描述制造商自身能力&制造资源的约束!&6#!问题!C "最优解描述最优点应满足B 1M 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l#中置需要配对的端点位为&&’!将&帧中该支架5个__?镜头对5"路]1M X3M探测到的一组41(48数据"5""W#分段写入表&中的5个缓冲区"如前’"W数据写入L E#W H D等#!将传输字节数写入L E字节计数器"如将数’"写入L E#W_#!启动传输$当通过L E控制与状态寄存器"L E#_A#中相关位判断为&闲’时!再启动其他端点传输!直至将5个包发出$!#应用程序首先调用8\S34?M/P3M"#函数打开设备"支架#!分别从相应管道"S/S3E,+#依次读取上述5个数据包!如读取#0L E对应的’"W数据包时函数调用为%8,-X_=4.M=-V S/S3E,+d5[8l3<,-.#L E d?3P/:3L=_=4.M=-N U?3P/:3FL\_C h＿Y p H A W＿W H h B＿l Y@?F o8,-X_=4.M=-F</R3=9N W H h B＿C l@E A D Y l＿_\E C l\h O F W,993M#L EFh342.U#L EF o4W K.3<#L EF E H h h O[所传数据写入W,993M#L E缓冲区!包大小"’"#写入4W K.3<#L E变量$5个包合并!则得到&帧中从某支架传输上来的完整数据包"5""W#$#!数据包解析与数据预处理从#个支架传输上来的#个数据包要进行解析和预处理后!才能用于计算!求得&帧中各]1M X3M点的支架坐标并转化为地面坐标!最终提供给人体建模和虚拟空间5?图像动态显示$!!各支架传输的5""W数据包中!每&"W为&组!第&"5"组按顺序分别对应第&"5"路]1M X3M发光时的探测数据$以&组为例"表!#!41(48以&!位!进制数存入!支架上5个__?镜头探测该路]1M X3M时5组"41!48#数据占(字节!最后&个字节决定上述’个数的有效性!由固件程序根据__?扫描和双跳变计数值的特征来确定$表!!每组&"字节!W&"W&""原始数据编码字节内容编码W&W!W5__?&41低%位48高#位F41高#位48低%位W#W*W’__?!41低%位48高#位F41高#位48低%位W)W%W(__?541低%位48高#位F41高#位8低%位W&"有效位""J J J J J J按下列几个步骤对数据包进行解析和预处理%&#解析与有效性判断$通过移位等计算将数据包还原成整型数据并存入5维数组)]1M X3M*)支架*)__?*!当由有效位决定某个数无效或该数超出实际允许范围时!该数记为"$ !#数字滤波$由于__?像敏元很小"本系统__?芯片像敏元宽为%微米#(__?镜头采用固定像距的成像方式!受__?增益和温度变化等因素影响!]1M X3M点位置固定时!传输并显示的数据在很小范围内跳动!在保证探测精度的前提下!进行限跳(平滑等数字滤波处理!使]1M X3M点稳定时!数据稳定+]1M X3M点移动时!数字变化具有相应的敏感度$ 5#遴选$如果某]1M X3M点被!个以上"包括!个#支架探测到时!系统按一定的数据选优原则!遴选其中&个支架的数据$经上述预处理!得到有效和相对稳定的探测数据!还要经过较为复杂的计算!才能得到各]1M X3M点坐标数据$参考文献#f&g!Y p0H A W C3:U4/:1-l393M34:3]14,1-‘3M</=4&V(f Y W c\h g V U..S k c c T T TV:K S M3<<V:=+F!"""$"*Vf!g!Y p0H A W I343M1->,M S=<3?M/P3MA S3:/9/:1./=4f Y W c\h g V U.0 .S k c c T T TV:K S M3<<V:=+F&((($"!$!5Vf5g!武安河F周利莉V7/4Q=T<设备驱动程序N‘Z?与7?]O开发实务f]g V北京k电子工业出版社F!""&Vf#g!王有庆V__?应用技术f]g V天津k天津大学出版社F!"""V!上接第’%#页"求!制造企业能主动或被动地"指制造商主动联系#找到一批能满足它们供应链优化的供应商$通过该系统证明!本方法算法效率高!在较少迭代次数时具有较好的收敛性$限于篇幅!具体算例不作描述$参考文献#f&g!谢庆生V我国制造业@A>的模式与发展策略f j g V中国制造业信息化F!""5F&N&O k’’$)"Vf!g!A Y I Y‘@FI Y W@H Y lj V W!W>M=:,M3+34.14Q]1M X3.S-1:3C M14<9=M+1./=4f j g VL49=M+1./=4C3:U4=-=2K14Q]141230+34.F!""&F!N!O 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