再制造成本随机分布和市场细分的生产优化模型
模型优化算法在生产优化中的应用
模型优化算法在生产优化中的应用在现代生产过程中，优化算法被广泛应用于各种不同领域。
其中，模型优化算法是一个非常重要的子领域，它可以帮助生产企业减少成本、提高效率，提升市场竞争力。
什么是模型优化算法？模型优化算法，指的是一种通过数学建模、优化分析等手段，最终得到最优解的算法。
这种算法通常会采用各种数学模型或者各种计算机模拟方法，通过对生产过程进行建模和仿真，来找到最佳的工艺参数和操作指导，使得生产过程达到最优化状态。
模型优化算法的应用范围非常广泛，包括工业生产、交通运输、医学诊断等领域。
在工业生产领域，模型优化算法特别受欢迎，因为它可以帮助生产企业提高产品质量、提高生产效率、降低成本。
模型优化算法的实际应用举例在生产实践中，模型优化算法可以被应用于多个环节。
下面，我们将从材料选择、生产工艺、生产调度和质控等方面来介绍模型优化算法的实际应用。
材料选择材料选择是产品设计和生产过程中的一个非常重要的环节，因为不同的材料对产品的性能、成本和可信程度都会产生不同的影响。
模型优化算法可以通过建立数学模型和计算机仿真方法，对不同材料的性能进行评估和预测，为产品设计提供支持和指导。
同时，这种算法也可以帮助生产企业在安全性、环保性和可持续性等方面做出更明智的选择。
生产工艺生产工艺是生产过程中另一个非常重要的环节。
在实际生产中，许多生产过程都需要通过调整工艺参数和操作流程来实现最好的生产效果。
模型优化算法可以通过建立数学模型和计算机仿真方法，来帮助确定最佳的工艺参数和最优的操作流程。
这样可以提高生产效率、生产质量和产品可靠性。
生产调度生产调度是生产过程中另一个重要的工作。
通过合理的生产调度，可以实现生产线的最大化效益。
在生产调度中，模型优化算法可以根据生产过程的实际情况建立数学模型和计算机仿真方法，来预测任务完成的时限、资源分配信息和流程安排等。
这样可以降低生产成本、提高生产效率和产品质量。
质控质控是生产过程中另一个非常重要的环节。
制造业中的生产过程优化方法
制造业中的生产过程优化方法在制造业中，生产过程的优化方法是提高产品质量、降低生产成本、提高生产效率的关键。
通过优化生产过程，企业可以提高产品的竞争力，更好地满足市场需求。
本文将介绍几种常见的生产过程优化方法。
一、价值流映射（Value Stream Mapping）价值流映射是一种通过绘制整个生产过程的流程图，分析价值和非价值活动，发现和消除浪费的方法。
通过价值流映射，企业可以清楚地了解产品从原材料到最终交付给客户的整个流程，找出不必要的环节和环节间的瓶颈。
企业可以通过优化不必要的环节、减少等待时间和减少库存来实现生产过程的优化。
二、精益生产（Lean Production）精益生产是一种以减少浪费为目标的生产管理方法。
精益生产的核心原则是“一次正确、按需生产、从根本上解决问题”。
在生产过程中，通过消除各种浪费，如等待时间、过度处理、库存积压等，提高生产效率和质量。
实施精益生产需要企业全员参与和持续改善的意识。
三、六西格玛（Six Sigma）六西格玛是一种数据驱动的管理方法，旨在通过减少过程变异来提高产品和过程质量。
通过对生产过程进行数据分析，寻找并消除造成产品质量问题的根本原因。
六西格玛采用DMAIC的方法论（定义、测量、分析、改进和控制）来实施质量改进项目，以实现生产过程的优化和质量的持续改进。
四、物联网技术和大数据分析随着物联网技术的快速发展，制造业中越来越多的设备和工件能够实时收集和传输数据。
借助物联网技术和大数据分析，企业可以实时监控生产过程，及时发现问题并采取措施。
通过对大数据的分析，企业可以找出生产过程中的瓶颈和改进空间，进一步优化生产过程。
五、标准化工作标准化工作是一种通过制定和执行工作标准，提高作业效率和质量稳定性的方法。
通过制定标准作业程序、标准化工作指导书等，确保不同员工在进行同一工序时都能遵循一致的操作方法和标准，提高工作效率和产品质量的稳定性。
六、持续改进和员工参与持续改进是一种使企业在不断变化的市场竞争中保持竞争力的关键。
财务危机预警模型_Z计分模型的应用分析_陈娟
财务危机预警模型—Z计分模型的应用分析【摘要】2007年美国爆发了次贷危机，导致诸多银行、投资机构和企业倒闭或申请破产保护，之后迅速蔓延到世界各地，引起全球金融危机。
之后欧债危机使得全球经济再次跌入低谷，市场信心遭受了重大打击。
2008年11月中国政府提出了总投资4万亿元的救市计划，以达到刺激经济增长的目的，并且实施了相关的财政政策和货币政策。
扩大内需，增加出口。
次贷危机、欧债危机和国内企业财务危机所引发的一系列反应，说明加强危机前的预警，对于国家、企业和国民经济的健康平稳发展至关重要。
本文在详细梳理已有的财务危机预警模型的基础上，选择适当的中国ST上市公司样本和配对样本，对Z计分模型及其针对新兴市场经济体的修正模型——EMS模型进行了小样本的实证检验，发现Z计分模型在我国的适用性较差，而EMS模型相对更适用于我国上市公司的财务危机预警，文章最后对造成这种情况的原因进行了简要分析，并就如何进行模型的改进提出了建议。
【关键词】：财务危机；财务危机模型；Z计分模型；EMS模型【Abstract】The American subprime mortgage crisis broke out in 2007, resulting in many Banks, investment institutions and business failures or filed for bankruptcy protection, then quickly spread to all over the world, cause the global financial crisis. Again after the European debt crisis has made the global economy bottomed, suffered a big blow to market confidence. In November 2008, the Chinese government put forward a total investment of 4 trillion dollar rescue plan, to achieve the purpose of stimulating economic growth, and implement the related fiscal policy and monetary policy. To expand domestic demand, increase exports. The subprime crisis, the European debt crisis and the domestic enterprise financial crisis has triggered a series of reactions, that strengthen the warning before the crisis, for the country, the enterprise is vital and healthy and stable development of national economy. This paper in detail, on the basis of the existing financial crisis early warning model, select the appropriate sample and paired samples ST listed companies in China, the z-score model and its correction model for emerging market economies - EMS model are empirically the small sample, and found that the applicability of the z-score model in our country is poorer, and EMS model more suitable for the financial crisis warning of listed companies in our country, the article finally has carried on the brief analysis to the cause of this situation, and how to model the improvement Suggestions were put forward.【key words】：Financial crisis; Financial crisis model; Z-score model; The EMS model一、引言由于市场竞争的激烈程度日益加剧，企业所负担的压力逐渐增大。
多目标规划模型及其在生产优化中的应用
多目标规划模型及其在生产优化中的应用随着科技的不断进步，企业在生产的过程中需要考虑的因素也越来越多，例如成本、质量、效率、环保等多个方面。
这些因素不仅对企业的发展起到了决定性的作用，而且对于整个行业的发展也具有重要意义。
因此，在这个时代，如何能够完成多目标规划，对于企业的生产优化是非常重要的。
本文将从多目标规划模型及其在生产优化中的应用方面进行探讨。
一、多目标规划模型的概述多目标规划（multi-objective programming，MOP）是指在满足多个目标的基础上，寻求最优方案的一种决策方法。
多目标规划模型是通过建立目标函数，对每个目标进行评价和权衡，从而实现多目标的决策优化模型。
多目标规划模型可以被用来解决许多现实生产和决策问题，例如资源配置问题、供应链管理问题、营销决策问题、风险管理和环境保护问题等等。
在这些问题中，优化目标多个，且有时目标之间存在着矛盾性，因此需要采用多目标规划模型来解决。
二、多目标规划模型在生产优化中的应用1. 降低成本和提高质量对于一个企业来说，成本和质量是两个非常重要的因素。
如何同时降低成本和提高质量成为了企业的一个难题。
多目标规划模型可以帮助企业在进行生产决策时，考虑多个目标，实现成本和质量的平衡。
在多目标规划模型中，建立成本和质量的目标函数，对企业的各项指标进行量化和分析，然后对目标函数进行加权，最终得到最优方案。
通过这种方式，企业可以在不降低产品质量的条件下，实现成本的降低，从而提高企业的效益。
2. 提高生产效率和降低能耗随着市场竞争的加剧，企业需要不断提高生产效率，从而降低成本，并提高企业的竞争力。
另一方面，环境保护也成为了现代企业生产的一个必须考虑的因素。
多目标规划模型可以在生产过程中，同时考虑生产效率和能耗，实现生产的可持续发展。
在多目标规划模型中，建立生产效率和能耗的目标函数，评估企业的各项指标，加权得到最优方案。
通过这种方式，企业可以在提高生产效率的同时，降低能耗，实现生产效率与环境保护的双赢。
最优化经济模型及应用
最优化经济模型及应用最优化经济模型是将优化技术应用于经济学中的一种方法，用来分析在给定的限制条件下如何最大化效益或最小化成本。
该模型被广泛应用于商业、金融、政府和科学领域中，以帮助人们做出更好的决策，并寻找最佳的解决方案。
最优化经济模型的原理是通过使用数学模型来表示经济活动，然后将其转化为优化问题，通过定义目标函数和约束条件来解决该问题，从而找到最佳的解决方案。
为了进行优化，需要考虑多个因素，包括资源、成本、收益、风险等。
最常见的最优化经济模型是线性规划模型。
它是一种通过优化线性目标函数来解决问题的方法。
该模型通常用于分配资源、规划生产和运输问题等。
例如，一家工厂可以使用线性规划模型来确定如何分配其资源，以最大化收益并保持成本最低。
在这种情况下，目标函数是收益最大化，约束条件是资源限制和成本限制。
另一种常见的最优化经济模型是非线性规划模型。
它通常用于分析复杂的经济问题，例如金融衍生品定价、投资组合优化等。
非线性规划模型可以使用各种工具和算法来进行求解，包括梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法等。
在实际应用中，最优化经济模型可以用于许多问题的分析和解决。
例如，企业可以使用该模型来分析生产和运输问题，以优化利润。
政府可以使用该模型来制定合理的税收政策，以增加税收和平衡财政收支。
金融机构可以使用该模型来管理投资和风险，以最大化回报和最小化损失。
此外，最优化经济模型也常用于研究消费者行为和市场行为等，以了解市场运动的动态。
然而，在实际应用中，最优化经济模型也面临着一些挑战。
一方面，该模型通常需要大量数据和高级数学技能来进行求解，因此需要专业人员进行分析和解决。
另一方面，该模型假设经济行为是理性的，但事实上，人类行为可能受到情感、社会因素等多种因素的影响，因此模型的准确性和实用性受到一定的限制。
综上所述，最优化经济模型可以为各领域决策提供有力的支持，帮助人们理解和解决各种经济问题。
虽然它在应用中还面临一定的挑战，但是它仍然具有广泛的价值和实际应用意义。
生产排程和生产计划的优化模型建立
生产排程和生产计划的优化模型建立1. 每个制造业企业都面临着生产排程和生产计划的优化问题，这涉及到如何有效地安排生产任务、资源和时间，以最大化生产效率和利润。
2. 优化生产排程和生产计划可以帮助企业降低生产成本、缩短交货周期、提高生产效率和客户满意度。
3. 生产排程和生产计划的优化模型是一种数学和计算方法，用于研究和解决生产排程和计划中的复杂优化问题。
4. 在建立生产排程和生产计划的优化模型时，首先需要考虑生产任务、资源、时间和约束条件等因素。
5. 生产任务包括订单数量、交货日期、生产工艺等，资源包括人力、机器、原材料等，时间包括生产周期、交付期限等。
6. 约束条件则包括生产能力、设备利用率、库存水平等。
在实际应用中，还需要考虑到生产中的挤压、突发事件等不确定性因素。
7. 为了建立有效的生产排程和生产计划优化模型，我们可以使用数学规划、模拟仿真、遗传算法、人工智能等方法。
8. 数学规划是一种利用数学模型和优化算法求解复杂问题的方法，可以对生产排程和计划进行数学建模和优化求解。
9. 模拟仿真是一种通过计算机模拟实际生产过程，评估不同排程和计划方案的效果和风险的方法。
10. 遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，可以用于寻找最优的生产排程和计划解决方案。
11. 人工智能包括机器学习、深度学习等技术，可以帮助企业自动优化生产排程和生产计划。
12. 在建立生产排程和生产计划优化模型的过程中，我们需要收集并整理各种生产数据，包括订单信息、资源利用情况、生产过程中的异常情况等。
13. 然后，我们可以利用这些生产数据构建数学模型，以数学符号和方程式描述生产任务、资源和约束条件之间的关系。
14. 在建立数学模型时，我们需要考虑到生产中的复杂性和不确定性，例如订单变动、设备故障、人员调整等因素。
15. 接下来，我们需要选择合适的优化算法，来求解生产排程和生产计划优化模型，得到最优的生产排程和计划方案。
16. 最后，我们需要对优化模型和算法进行验证和调整，以确保其在实际生产中的有效性和可靠性。
动态随机一般均衡模型
动态随机一般均衡模型动态随机一般均衡模型（DSGE）是在一般均衡理论框架内融入跨期优化选择和外生随机冲击而构建的一种宏观经济学模型，主要用来解释经济增长和经济波动这样一些重要的宏观经济现象，评价货币政策和财政政策的效果。
DSGE的一个显著特色是，它本质上是一种以微观经济学原理（特别是最大化原则和理性预期假说）为基础推导出来的宏观经济学模型，同时接受了新凯恩斯主义的一些基本假设（如不完全性假设和价格黏性）。
它是一种计量经济学模型，但是与主要用于预测的计量经济学模型不同，它从代表性家庭和厂商出发寻找行为方程中的结构参数，从而回应了卢卡斯批评。
DSGE模型经历了两个主要发展阶段：20世纪80年代的实际的经济周期模型和90年代以来新凯恩斯主义的DSGE模型。
在结构上，DSGE模型类似于实际的经济周期模型，但是DSGE建立在垄断竞争、价格调整是非连续的并且是有成本的假设之上。
DSGE模型除了具有实际经济周期模型的优势以外，还有以下意义：①DSGE模型建立在经济当事人偏好和他面临约束时做出最大化决策的微观经济学原则基础上，因此DSGE模型具有逻辑上的内在一致性。
而且，正是由于DSGE模型建立在经济当事人偏好的假设之上，所以它又可以用来评价体制变革和政策调整是否满足帕累托标准和其他社会福利准则。
②DSGE模型明确界定了偏好、技术和体制，也就是说明了经济当事人“需要什么”、“能够生产什么”以及“相互交易的方式”，因此从理论上说，能够通过求解DSGE模型来预测一个经济实际上生产了什么、交易了什么和消费了什么。
③DSGE模型的主要参数均来源于经济当事人的偏好和经济的技术特征，因此很有可能符合卢卡斯对“结构性参数”的定义。
另外，DSGE并不依赖于实际经济周期模型关于价格灵活变动和市场出清的假设，因此可以和凯恩斯主义、新凯恩斯主义体系相融合，可以被应用到其他学派的理论中。
④就数量方法来说，实际的经济周期模型主要使用校准方法，而新凯恩斯主义DSGE模型主要使用贝叶斯方法。
面向MTS的再制造集约生产计划优化模型
闭环供应链的研究进展综述及评价
do:i 10. 3969 /.j issn. 1005—152X. 2010. 13. 038闭环供应链的研究进展综述及评价曹俊1,熊中楷2(1.重庆科技学院经济管理学院,重庆401331;2.重庆大学经济与工商管理学院,重庆400030)[摘要]从闭环供应链的回收渠道管理、再制造件的库存控制、产品生命周期和再制造件的竞争等不同研究侧面,对近几年来对闭环供应链相关问题的有关研究文献进行分析总结,挖掘文献中所提出的新的研究视角及解决方法,以此提出未来闭环供应链的研究方向。
[关键词]闭环供应链;研究综述;评价[中图分类号]F273. 7; F253. 4[文献标识码]A[文章编号]1005-152X(2010)13-0126-04Evaluation of the CurrentDevelopment ofC losed-loop Supply ChainCAO Jun1, XIONG Zhong-kai2(1. School ofEconomics&Management, ChongqingUniversity ofScience& Technology, Chongqing 401331;2. School ofEconomics& BusinessAdministration, ChongqingUniversity, Chongqing 400030, China)Abstract:From perspectives of reclamation channelmanagement, inventory control of remanufacturing parts, life circle of products and thecompetition of remanufacturing parts, etc., the paper summarizes the studies on closed-loop supply chains in recentyears, gathers the novel re-search angles andmethods proposed in them and points out the fields for future study. Keywords:closed-loop supply chain; research summary; evaluation[收稿日期]2010-04-26[基金项目]国家自然科学基金(70571088);重庆市自然科学基金(cstc. 2006BB0188);重庆市教委人文社科基金(09SKP02)[作者简介]曹俊(1975-),男,湖北枝江人,重庆科技学院经济管理学院,博士,主要研究方向:物流与供应链管理;熊中楷(1948-),男,江西南昌人,重庆大学经济与工商管理学院教授,博士生导师,主要研究方向:物流与供应链管理、决策优化。
stip模型名词解释
Stip模型是一个用于描述供应链中库存和生产决策的模型。
它是一种统计模型，用于分析库存和生产策略，以实现库存管理和生产效率的最优化。
Stip模型基于统计和概率方法，考虑了库存和生产过程的随机性和不确定性，提供了有关库存策略和生产决策的详细信息。
Stip模型的主要组成部分包括需求预测、库存计划、生产计划和决策规则。
需求预测考虑了消费者的需求模式和季节性变化，并使用统计模型进行预测。
库存计划基于库存需求和可用库存量，决定最佳的库存水平和管理策略，如安全库存、补货策略等。
生产计划考虑了生产能力和生产成本，以确定最佳的生产批次、生产数量和生产时间。
此外，Stip模型还包括决策规则，用于指导库存和生产决策的实施。
这些规则基于业务目标和风险评估，允许管理者根据实际情况进行调整和优化。
Stip模型的目标是实现库存成本和生产效率的最优化，同时满足业务需求和消费者期望。
Stip模型的应用范围广泛，适用于各种类型的供应链场景，包括制造、物流、零售等。
它可以帮助企业制定合理的库存和生产策略，降低库存成本和缺货风险，提高生产效率和质量。
此外，Stip模型还可以用于分析供应链风险和不确定性，以及制定相应的应对策略。
总之，Stip模型是一个用于描述供应链中库存和生产决策的统计模型，它基于概率和统计方法，提供有关库存策略和生产决策的详细信息，以实现库存管理和生产效率的最优化。
Stip 模型的应用范围广泛，适用于各种类型的供应链场景，为企业提供合理的库存和生产策略，降低成本和风险，提高效率和竞争力。
生产优化模型的研究与应用
生产优化模型的研究与应用一、引言随着现代企业生产规模的不断扩大和市场竞争的日趋激烈，如何优化生产模式，提高生产效率，已经成为企业日常管理工作中的重中之重。
而生产优化模型正是解决这个问题的重要途径，本文将从模型的研究和应用两个方面进行阐述。
二、生产优化模型的研究1. 生产优化模型的核心概念生产优化模型是指利用数学方法和模型理论来描述、分析生产系统中的各种变量之间的相互关系，从而制定出一套能够实现最优生产方案的决策模型。
生产优化模型的核心概念在于最优决策，在确定最优决策的过程中，需要明确生产系统的目标和约束条件。
2. 典型的生产优化模型（1）线性规划模型线性规划模型是指生产系统中遵从线性关系的各种变量在满足一组约束条件下，能达到最大值或最小值的决策模型。
这种模型通常采用单目标优化，其目标函数是某种生产指标，如成本、收益、效益等。
缺点在于不能描述非线性关系和不确定性。
（2）动态规划模型动态规划模型是指在生产系统中，采取不同决策方案，将会对未来生产系统状态产生影响的情况下，如何才能制定出最优解决方案的模型。
该模型适合于对生产过程进行较为详细的建模，但计算量较大。
（3）进化算法模型进化算法模型是指将自然进化过程中的基因遗传和自然选择规律引入到生产系统中，通过不断迭代寻找最优解决方案的模型。
该模型能够解决非线性、多目标、高维度的生产优化问题，但与其他模型相比，计算时间较长。
3. 生产优化模型的实现关键技术（1）数据采集技术生产系统中各种变量之间的关系、作用机理和约束条件需要通过大量的数据采集、整理和统计才能被深入了解，并提供有力的支持和帮助。
因此，数据采集技术是生产优化模型实现的基础。
（2）模型求解技术模型求解技术是指将经过数据采集、建模、参数调整、求解等步骤得到的优化模型转化为实际的生产指导意见的技术。
对于大规模的优化模型，求解技术的速度和准确度往往决定了优化模型实现的可行性和有效性。
三、生产优化模型的应用1. 生产计划制定生产优化模型能够根据产品的规格型号、销售量、原料库存、生产能力等信息，制定最优的生产计划，从而保证生产效率的最大化。
偏好市场下制造再制造系统最优生产决策
０
圈ｌ
消费者购买决秉
Ｆｉｇ．１ Ｃｏｎｓｕｍｅｒ ｐｕｒｃｈａｓｉｎｇ ｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇ
最优生产决策的前提设定
１．１参数符号 １）每期的潜在市场容量均为Ｑｏ，比较稳定．
只有在消费者获得的净效用大于Ｏ时才会购 买产品，所以购买新产品的消费者的心理价位一 定要超过Ｐ。，而心理价位介于Ｐ。和Ｐ。之间的消费 者会购买再制造产品，心里价位小于Ｐ。的消费者
第１４卷第３期 ２０１１年３月
管理科学学报
ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ ＳＣＩＥＮＣＥＳ ＩＮ ＣＨＩＮＡ
Ｖ０１．１４ Ｎｏ．３ Ｍａｒ．２０ｌｌ
偏好市场Ｔ ＳＵ造／再制造系统最优生产决策①
谢家平，王爽
（上海财经大学国际工商管理学院，上海２００４３３）
摘要：从消费者对再制造产品和新产品有着不同的需求偏好入手，引入市场需求偏好函数，构 建单一垄断生产商利润最大化的带约束生产决策模型，探讨偏好市场下的两期和无限期的最
品的支付意愿有所不同，厂商区别定价．
２
利润最大化生产决策模型
两期利润最大化的生产决策模型 第ｌ期中，只有新的产品生产销售，（Ｐ，一
２．１
的产品以及生产量．由于第２期以后的各期决策 相同，则年金流入相同，这里乘以折现系数．约束 条件中，Ｙｑ，≥ｑ。代表着厂商第２期再造产品的产 量不能超过第１期生产产量乘以回收率；ｙ（ｑ。＋ ｑ。）≥ｑ。代表着厂商在今后各期中再造产品的数 量不能超过回收率乘前一期产量之和（新生产产 品和再造产品的产量）．
２．２
面ＯＬ＝Ｑ。一２ｑｌ—ｃ＋Ａ１ｙ＝ｏ
无限期利润最大化的生产决策模型 由于厂商在进行最优化决策时具有前瞻性，
不同机器加工不同产品所需成本建模
不同机器加工不同产品所需成本建模不同机器加工不同产品所需成本建模引言：在制造业中，了解不同机器加工不同产品所需成本是非常重要的。
成本建模是一种方法，通过对各种因素进行分析和计算，以确定生产过程中的成本。
在这篇文章中，我们将探讨如何根据不同机器和产品来建立成本模型，并提供一个全面的详细回答。
一、背景介绍：1.1 制造业的成本管理制造业是一个高度竞争的行业，有效管理成本对企业的成功至关重要。
了解不同机器加工不同产品所需的成本可以帮助企业优化生产过程、提高效率和利润。
1.2 成本建模的意义成本建模是指通过分析和计算各种因素来确定生产过程中的成本。
它可以帮助企业预测和控制生产过程中的费用，并为决策提供依据。
在制造业中，成本建模可以帮助企业评估使用不同机器加工不同产品时的经济效益，并做出相应调整。
二、影响机器加工产品成本的因素：2.1 机器设备不同类型的机器设备具有不同的功能和性能特点，其价格和维护成本也不同。
选择适合产品加工的机器设备可以降低生产成本。
2.2 原材料原材料是制造产品的基础，其价格和供应情况会直接影响成本。
不同产品所需的原材料种类和用量也会对成本产生影响。
2.3 加工工艺不同产品需要采用不同的加工工艺，包括切削、焊接、冲压等。
每种加工工艺都有其特点和适用范围，选择合适的加工工艺可以提高效率并降低成本。
2.4 人力资源人力资源是企业生产过程中不可或缺的一部分。
不同机器加工不同产品所需的人力资源数量和技能水平也会对成本产生影响。
2.5 设备维护与修理机器设备在使用过程中需要进行维护与修理，这些费用也会计入到成本中。
设备维护与修理的频率和费用大小取决于设备的质量和使用情况。
三、建立机器加工产品成本模型：3.1 数据收集要建立机器加工产品成本模型，首先需要收集相关数据。
这包括机器设备价格、原材料价格、加工工艺参数、人力资源成本以及设备维护与修理费用等。
3.2 成本计算根据收集到的数据，可以进行成本计算。
生产线平衡与优化的多标准决策模型
生产线平衡与优化的多标准决策模型生产线的平衡与优化对于企业来说是至关重要的。
通过合理地平衡和优化生产线，企业可以实现最大程度的资源利用率和生产效率提升。
为了实现这一目标，企业需要建立一个全面考虑各种因素的决策模型，以支持决策者制定最佳的生产线平衡与优化策略。
在制定生产线平衡与优化的多标准决策模型之前，我们首先需要明确生产线平衡与优化的目标。
生产线平衡指的是在生产线上的各工序之间实现合理的产能匹配，避免出现瓶颈环节，以确保生产线的顺畅运行。
而生产线优化则是进一步提升生产线的效率与产能利用率，减少资源浪费，降低生产成本。
基于以上目标，我们可以建立一个多标准决策模型，考虑以下几个关键要素。
第一要素是生产线各工序的产能和周期时间。
通过调查研究和数据收集，我们可以获得各工序的产能以及所需完成的周期时间。
这些数据对于生产线平衡与优化至关重要，可以帮助我们确定合理的生产线配置和工序顺序，以提升生产效率。
第二要素是生产线的生产能力和需求。
我们需要对生产能力和市场需求进行全面的分析和预测，以确定生产线的平衡策略。
通过平衡产能和需求，可以避免过剩或不足的情况发生，确保生产线的稳定运行。
第三要素是生产线的资源利用率和效率。
为了优化生产线的资源利用率，我们需要考虑各种资源的供给情况以及各工序的资源消耗情况。
通过合理配置资源，并对资源使用情况进行优化，在减少资源浪费的同时，提高生产效率和质量水平。
第四要素是生产线的成本和效益。
为了衡量生产线的经济效益，我们需要考虑各种成本，如人工、材料、能源等，并与生产线的产出进行比较。
通过评估成本与效益的关系，可以帮助我们确定最佳的生产线平衡和优化策略，以实现经济效益最大化。
在建立多标准决策模型时，我们需要结合以上要素，并采用适当的决策方法与技术。
常用的方法包括线性规划、网络分析、模拟仿真等。
这些方法可以帮助决策者综合考虑各种因素，预测不同决策方案的效果，并选择最佳的方案。
除了建立决策模型，企业还需要注意动态调整生产线的平衡和优化策略。
企业家如何优化市场细分
企业家如何优化市场细分市场细分是现代营销学中重要的理论之一，其理论模型包括选择哪些消费者、选择哪些需求和选择哪些定价机制。
对于企业家来说，优化市场细分是提高市场竞争力和实现利润最大化的重要手段。
本文将从基本概念入手，就企业家如何优化市场细分进行探讨。
一、市场细分的基本概念1.1 市场细分的定义市场细分，是指将整个市场的总体需求、行为和成本等因素，按照某种逻辑和原则，划分成若干个互不重叠的子市场，并找出在小市场中存在的不同特点因素，以更好地为每个子市场的消费者提供产品和服务，并提高市场竞争力和利润最大化。
1.2 市场细分的意义市场细分不仅可以通过对每个不同的细分市场进行产品和服务的差异化，提高企业的竞争力，还能实现对细分市场产品和服务的定价，提升利润率。
此外，市场细分还能帮助企业了解消费者的需求和行为，从而更好地制定营销策略和有效推进产品和服务的销售。
二、企业家优化市场细分的方法2.1 从产品差异化角度考虑企业在进行市场细分时，首先要考虑产品的差异化。
如果产品在市场上过于同质化，企业就需要从一些特定的因素入手，例如产品包装、品牌文化等方面，创造出不同的产品形象和个性，以便从众多市场竞争者中脱颖而出。
2.2 从消费者需求角度考虑企业家必须了解消费者需求的差异性，从而更好地提供他们需要的产品和服务。
这种需求差异性可以从消费者的购买力、消费举止、意愿以及生活方式等方面进行细分。
同时，企业家需要关注消费者会对产品和服务表现出哪些不同的态度和行为，从而进一步完善产品和服务。
2.3 从定位力度角度考虑市场细分在筛选消费者时，企业家需要考虑产品和服务的主要目标市场。
通过确定目标市场，企业可以更好地了解市场变化，天然的市场互动可以对两个市场进行细分。
此外，对目标市场的细分也为企业提供了很好的定位和营销机会。
三、企业家注意事项3.1 适当考虑市场尺寸和资金管理市场细分理论虽然可以为企业带来巨大利益，但没有起点和重点。
基于市场划分的再制造闭环供应链模型
基于市场划分的再制造闭环供应链模型杨爱峰;陈骜;胡小建【摘要】The market is divided according to customers’ differential evaluation towards new and re‐manufactured products ,and the mathematical models of supply chain with different market partici‐pants are established considering such elements as the discount ratio of new and remanufactured prod‐ucts ,and the recycling ,remanufacturing and resale of the waste products so as to study the optimal pricing strategies of new and remanufactured products .Through the numerical simulation ,the impact of discount ratio and remanufacturing cost on the profits of decision‐makers is analyzed and the profit‐ability in different supply chain models is compared .%文章根据顾客对新产品和再制造产品的估值差异化将市场进行划分，考虑顾客对新产品和再制造产品的接受度以及废旧产品的回收、再制造和再零售过程等因素，建立由不同市场参与者组成的供应链模型，以研究新产品和再制造产品的最优定价策略。
通过数值仿真，分析了再制造产品的接受度以及再制造生产成本对各决策者利润的影响，同时比较了各种供应链模型的盈利情况。
再制造成本随机分布和市场细分的生产优化模型_李新军
第15卷 第5期2007年 10月 中国管理科学Chinese Journal of Management Science Vol.15,No.5Oct., 2007文章编号:1003-207(2007)05-0072-06再制造成本随机分布和市场细分的生产优化模型李新军(东南大学经济管理学院,江苏南京 211189)摘 要:本文研究了单一厂商制造/再制造混合系统的两期生产优化问题。
首先,在回收率一定条件下,建立了回收产品的再制造成本与再制造率之间的函数关系;接着,引入消费者偏好系数构造了再制造产品和新制造产品之间的价格竞争和市场细分;然后,建立了以追求利润最大化为目标的模型,证明了该模型为凸规划,给出了K -T 条件表达式,并分析了伽马分布条件下解的特征;最后,通过算例对本文模型的性质和规律作进一步分析。
关键词:闭环供应链;生产优化;成本函数;市场细分;K -T 条件。
中图分类号:F253 文献标识码:A收稿日期:2006-10-23;修订日期:2007-06-25基金项目:国家自然科学基金资助项目(70472033)作者简介:李新军(1975-),男(汉族),山东沂水人,东南大学经济管理学院博士生,研究方向:为闭环供应链管理,逆向物流.1 引言回收产品质量状态的不确定性是闭环供应链管理的重要特征之一[1-3],引起学术界的广泛关注。
Fleischmann 等[4]基于回收产品质量的不确定性,建立仿真模型,用以评估不同的逆向物流结构。
为有效控制回收产品质量的不确定性,Guide 等[5]提出了产品回收管理(PAM ,Product Acquirement Management )的概念,并对此作了经济价值分析。
Guide 等[6]扩展了这个模型,通过质量依赖的回收价格体系来影响回收产品的质量和数量,建立了再制造产品的需求函数,从而实现了回收产品的供需平衡和利润最大化。
Ray 等[7]引入“以旧换新”概念,基于顾客已使用时间的回收产品的“剩余价值”建立了回收产品折扣价的最优化模型。
再制造成本随机分布的生产优化问题研究
第23卷第1期Vol.23No.1控 制 与 决 策Cont rolandDecision2008年1月 J an.2008收稿日期:2006210219;修回日期:2007201204.基金项目:国家自然科学基金项目(70472033).作者简介:李新军(1975—),男,山东沂水人,博士生,从事闭环供应链管理、逆向物流的研究;达庆利(1945—),男,南京人,教授,博士生导师,从事经营过程分析与决策、管理系统工程的研究. 文章编号:100120920(2008)0120041205再制造成本随机分布的生产优化问题研究李新军,达庆利(东南大学经济管理学院,南京211189)摘 要:研究单一厂商制造/再制造集成系统的两期生产优化问题.首先,在回收率一定的条件下,建立回收产品的再制造成本与再制造率之间的函数关系;然后,建立以追求利润最大化为目标的模型,验证了该模型为凸规划,给出了K 2T 条件表达式,并分析了伽马分布条件下解的特征及其临界条件;最后,通过算例对该模型的性质和规律作进一步分析.关键词:闭环供应链;生产优化;成本函数;K 2T 条件中图分类号:F253 文献标识码:AMonopoly production optimization problem for rem anufacturingcost with stochastic distributionL I X i n 2j un ,DA Qi ng 2li(School of Economics and Management ,Southeast University ,Nanjing 211189,China.Correspondent :L I Xin 2jun ,E 2mail :lixinjun101@ )Abstract :The two 2period production optimization model is established in a monopoly manufacturing/remanufacturing setting.The f unction between the remanufacturing cost and the remanufacturing yield is constructed under the condition that the return rate is fixed.The theorem is verified that the model is a convex programming problem ,and then K 2T conditions are given.Moreover ,the character and the critical term of solving are testified on the condition of gamma distribution.Finally ,a numerical computation is given to illustrate the properties and rules of the model.K ey w ords :Closed 2loop supply chains ;Production optimization ;Cost f unction ;K 2T condition1 引 言 闭环供应链作为供应链领域一个新兴研究方向,近年来引起了学术界和企业界的广泛关注.所谓闭环供应链是指:从产品的全生命周期角度出发,将正向供应链活动和逆向供应链活动整合起来,对产品的回收、生产和再销售整个过程进行设计和管理[123];而逆向供应链则是指:从消费者手中回收废旧产品并进行分类/检测/拆解,直到最终处置或由制造商再利用的过程[426].许多学者对闭环供应链从不同角度进行了研究.Majumder [7]应用纳什均衡博弈分析了原始设备制造商和当地再制造商相互竞争模型,并建立了可再制造产品与回收率和产品寿命以及前几期新制造产品之间的数量关系.Savaskan 等[8]应用博弈论研究了逆向供应链中分别由生产商、零售商和第三方负责回收这3种渠道结构的最优选择问题.Toktay 等[9]基于技术选择对制造/再制造成本结构的影响,从产品定价和消费者效用的角度研究了新制造产品和再制造产品在同一市场上销售且存在价格竞争的利润最大化问题.Ferrer 等[10]假定每期的再制造率为定值,分别研究了单一厂商和双寡头垄断条件下两期、多期和无穷期的利润最大化问题.Guide 等[11]提出了回收产品的分层结构模式,通过质量依赖的回收价格体系来影响回收产品的质量和数量,并建立了再制造产品的需求函数,从而实现了回收产品的供需平衡以及利润最大化的目标.现有的文献大都研究了回收产品质量状态的不稳定性.Fleischmann 等[4]考虑到回收产品质量的不确定性,建立了仿真模型,用以评估不同的逆向物流结构.Guide 等[2]提出了产品回收管理(PAM )的 控 制 与 决 策第23卷概念,定性分析了如何控制回收产品质量的不确定性,并作了经济价值分析.Guide等[11]扩展了该模型,基于PAM建立了回收产品质量依赖的递阶供应函数,研究了以追求利润最大化为目标的供需均衡模型.Ferrer等[10]提出了单一厂商的两期生产优化模型,忽略了回收产品质量的不确定性而假定所有回收产品的再制造成本相同,并且指出,从再制造率对再制造成本的影响出发研究该模型是未来的一个重要研究方向.Galbret h[12]研究了再制造条件下的回收和分类策略,构造了再制造成本与再制造率之间的函数关系,主要用于解决在需求确定和随机条件下产品回收和再制造率的选择问题.Klausner 等[13]研究了如何采取激励措施来提高回收产品的质量状态,并得出结论:回收产品质量的提高将导致较高的再制造率.本文在文献[10]的基础上,引入再制造成本的随机分布函数来分析闭环供应链的生产优化问题.因此,本文研究具有以下特点:1)在回收率一定的条件下,建立了再制造成本与再制造率之间的函数关系,并引入了伽马分布;2)本文模型为凸规划,可用K2T条件求解,且具有唯一最优解.可见,本文模型通过累积分布函数描述了再制造成本变化趋势,对于闭环供应链的生产决策起到了很好的辅助作用,具有重要的理论价值和现实意义.2 模型建立及求解 本文主要研究制造/再制造集成系统单一厂商的两期利润最大化问题.假设市场中只有一个完全垄断的制造商且只生产一种产品.第1期只新制造产品;第2期既要新制造产品,也要对回收产品进行再制造.假设每期的潜在市场容量均为A,p1和q1分别为第1期新制造产品的价格和数量,q2,j为产品j在第2期的数量,j=N,R分别表示新制造产品和再制造产品.假定第1期需求函数为线性需求函数,记为q1=A-p1[10],第2期的需求函数为p2=A-q2,N-q2,R,即假定第2期消费者对新制造产品和再制造产品无法区分,愿意支付同一价格p2.新制造产品的单位成本为c.产品回收率为α(0<α<1),即α为第2期回收产品与第1期新制造产品的比例.再制造率为γ,即γ为第2期再制造产品与回收产品的比例.考虑资金时间价值,并假定资金折现率为β(0<β<1).2.1 再制造产品成本函数在不进行技术创新的情况下,对于大多数产品,如电话机、一次性相机等,当回收时间间隔和回收率一定时,回收产品的质量状态基本一致[12].此时,可采用再制造成本来描述回收产品的质量状态:回收产品的质量越低,则再制造成本就越高.第2期的回收产品来源于第1期的新制造产品,只要回收率一定,第1期新制造产品数量无论有多少,回收产品的质量状态都基本不变,即回收产品质量状态仅与回收率有关.再制造成本和再制造率之间的函数关系如图1所示.图1 再制造率与再制造成本关系由回收率定义知,第2期回收产品为αq1,第2期再制造产品为q2,R,则γ=q2,R/(αq1).假设回收产品质量状态的累积分布函数为G(・),相应的概率密度函数为g(・),用t0表示再制造成本的临界值,则有γ=G(t0)or G(t0)=q2,R/(αq1).(1)式(1)的含义为,当再制造率为γ或q2,R/(αq1)时,再制造成本的临界值为t0,亦即再制造成本小于t0的概率为再制造率γ或q2,R/(αq1).将再制造成本小于t的回收产品全部用作再制造,而将再制造成本大于t0的回收产品作废弃处理.于是,通过累积分布函数将再制造成本和再制造率联系起来.在γ= G(t0)中,γ越大,t0就越大.再制造产品q2,R的平均成本和总成本分别为∫G-1(γ)0xg(x)d x∫G-1(γ)0g(x)d x,(2a) q2,R∫G-1(γ)0x g(x)d x∫G-1(γ)0g(x)d x=αq1∫G-1(γ)0xg(x)d x.(2b)2.2 模型的建立考虑到价格竞争和再制造成本分布函数,以及新制造产品和再制造产品的产量非负约束,以追求利润最大化为目标的两期模型为max f(q1,q2,N,q2,R)=(p1-c)q1+β[(p2-c)q2,N+p2q2,R-αq1∫G-1q2,Rαq1x g(x)d x],(3a) s.t.p1=A-q1,(3b)24第1期李新军等:再制造成本随机分布的生产优化问题研究 p2=A-q2,N-q2,R,(3c) q2,R≤αq1,(3d) q2,N,q2,R≥0.(3e)2.3 模型的求解定理1 式(3)描述的两期模型为凸规划问题.证明 将式(3b)和(3c)代入(3a),则目标函数转化为max f(q1,q2,N,q2,R)=(A-q1-c)q1+β[(A-q2,N-q2,R-c)q2,N+(A-q2,N-q2,R)q2,R-αq1∫G-10q2,R aq1xg(x)d x].(4)由5G-1(q2,Rαq1) 5q2,R=d G-1(q2,Rαq1)d(q2,Rαq1)×5(q2,Rαq1)5q2,R=1d G[G-1(q2,Rαq1)]d G-1(q2,Rαq1)αq1=1αq1g[G-1(q2,Rαq1)]和5G-1(q2,Rαq1)αq1=-q2,Rαq21g[G-1(q2,Rαq1)],可得海赛阵为H=-2-βq22,Rαq31g[G-1(q2,Rαq1)]0-2ββq2,Rαq21g[G-1(q2,Rαq1)]-2β→←βq2,Rαq21g[G-1(q2,Rαq1)]-2β-β(2+1αq1g[G-1(q2,Rαq1)]).(5)因该矩阵是负定阵,所以目标函数是凹函数.约束条件q2,R≤αq1,q2,N≥0和q2,R≥0都是关于q1,q2,N,q2,R的线性函数.因此,该问题为凸规划问题.□定理2 式(3)描述的凸规划问题可通过Karush2Kuhn2Tucker优化条件求得其解.证明 容易证明该问题存在可行解.又该问题为凸规划,因此必定存在最优解.Lagrangean函数为L(q1,q2,N,q2,R)=(A-q1-c)q1+β[(A-q2,N-q2,R-c)q2,N+ (A-q2,N-q2,R)q2,R-αq1∫G-1q2,Rαq1xg(x)d x]+λ(αq1-q2,R)+u1q2,N+u2q2,R.(6) Karush2Kuhn2Tucker优化条件为5L5q1=A-2q1-c-β(α∫G-1q2,Rαq1xg(x)d x- q2,Rq1G-1(q2,Rαq1))+αλ=0,(7a) 5L5q2,N=β(A-2q2,N-2q2,R-c)+u1=0,(7b) 5L5q2,R=β(A-2q2,N-2q2,R- G-1(q2,Rαq1))-λ+u2=0,(7c)λ(αq1-q2,R)=0,(7d) u1q2,N=0,(7e) u2q2,R=0,(7f)λ,u1,u2≥0.(7g)于是定理得证.□2.4 再制造成本函数的表达形式由于Γ(a,b)(a>0,b>0)分布具有一些优点,且再制造成本和再制造率之间的函数关系类似于产品寿命分布,本文假定再制造成本函数服从Γ(a,b)分布[12].Γ(a,b)分布一般具有如下特点[14]:1)Γ(a,b)分布的概率密度函数为f(x)=1b aΓ(a)x a-1e-x/b,x>0;0,其他. 2)期望值为ab,方差为ab2,通过参数a和b的设定可以拟合很多变量为正值的分布.3)当a很大时,Γ(a,b)分布逼近正态分布.4)现实生活中很多分布服从Γ(a,b)分布,尤其是产品寿命分布.定理3 再制造成本服从Γ(a,b)分布时,可通过求解以下方程组得到结果:A-2q1-c-β(α∫G-10q2,Rαq1xg(x)d x-q2,Rq1G-1(q2,Rαq1))=0,A-2q2,N-2q2,R-c+u1=0,A-2q2,N-2q2,R-G-1(q2,Rαq1)=0,u1q2,N=0.34 控 制 与 决 策第23卷 证明 因再制造成本服从Γ(a,b)分布,并结合Γ(a,b)分布特点知0<q2,R<αq1,故u2=λ= 0.将其代入式(7)即可得证.□因Γ(a,b)分布函数比较复杂,无法给出解析式,故通过下面的算例来分析该模型的性质和规律. 3 算例分析 本算例所用参数取值为A=10,c=5,α= 0.8,β=0.9,采用Γ(a,b)分布.因为Γ(a,b)分布的期望值和方差分别为ab和ab2,所以首先固定期望值ab,然后使b逐渐增大,观察利润值和决策变量的变化,即在期望值固定的情况下,利润值和决策变量随着方差的变化趋势.参数b从1到10,间隔为1;期望值ab为新制造产品成本c的倍数,倍数分别为0.4,0.5,0.7,1.0,1.5,2.0.用Matlab6.5进行仿真,具体结果如表1所示.通过进一步分析,可得如下结论: 1)在b不变的条件下,随着ab的增加,利润值越来越小,这是因为再制造成本期望值越大,与新制造产品相比,再制造产品的成本优势越小,于是利润值也相应地降低.2)在ab不变的条件下,随着b的增加,利润值越来越大,这是由Γ(a,b)分布的特点决定的.因为再制造成本方差越大,与新制造产品相比,回收产品中再制造成本较低的比重越大,再制造产品的成本表1 再制造成本伽马分布的闭环供应链生产优化仿真数据表abb123456789100.4c3.4943.5743.6273.6663.6963.7193.7383.7533.7663.7770.7c3.1473.2413.3153.3743.4253.4683.5063.5403.5703.597q11.0c3.0983.1923.2613.3163.3633.4023.4373.4693.4973.5231.5c2.5652.6572.7372.8062.8662.9192.9683.0113.0513.0872.0c2.5092.5462.5932.6412.6892.7332.7752.8152.8522.8870.4c00000000000.7c0.4480.4880.4700.4420.4080.3740.3400.3080.2780.248 q2,N1.0c1.1131.0090.9270.8590.8000.7470.6990.6550.6140.5761.5c2.1241.8801.7261.6061.5111.4311.3611.2991.2421.1932.0c2.4342.2742.1362.0251.9251.8421.7681.7011.6402.5840.4c2.6562.6052.5882.5842.5902.5982.6072.6182.6282.6390.7c2.0522.0122.0312.0582.0922.1262.1592.1922.2232.252 q2,R1.0c1.1381.4921.5731.6411.7001.7531.8021.8461.8861.9241.5c0.3760.6200.7740.8940.9891.0701.1401.2011.2581.3082.0c0.0660.2260.3640.4750.5750.6580.7320.7990.8600.9160.4c6.5066.4266.3736.3346.3056.2816.2626.2476.2346.2230.7c6.8546.7596.6856.6266.5756.5326.4946.4616.4306.403p11.0c6.9026.8086.7396.6846.6386.5985.5636.5316.5036.4781.5c7.4357.3437.2637.1947.1347.0817.0336.9906.9506.9132.0c7.4927.4557.4077.3597.3317.2677.2257.1857.1487.1130.4c7.3347.3957.4127.4167.4107.4027.3937.3827.3727.3610.7c7.5007.5007.5007.5007.5007.5007.5007.5007.5007.500p21.0c7.5007.5007.5007.5007.5007.5007.5007.5007.5007.5001.5c7.5007.5007.5007.5007.5007.5007.5007.5007.5007.5002.0c7.5007.5007.5007.5007.5007.5007.5007.5007.5007.5000.4c18.55618.88019.18419.45519.69319.90220.08820.25420.40320.5370.7c15.52416.12816.61317.00917.35217.65017.91618.15318.36818.564利润1.0c13.49314.22014.77715.22215.60915.94316.24416.51516.75916.9851.5c12.20612.68513.11213.49613.83814.14814.43114.68814.93115.1542.0c11.91612.10512.34812.60112.85413.09613.32713.54713.75713.958 44第1期李新军等:再制造成本随机分布的生产优化问题研究 优势越来越大,于是利润值也相应地提高.3)在b不变的条件下,随着ab的增加,q1越来越小,而p1越来越大.这是因为再制造成本期望值越大,与新制造产品相比,再制造产品的成本优势越小,应尽量通过增加第1期新制造产品价格来获取利润.4)在ab不变的条件下,随着b的增加,q1越来越大,p1越来越小,这是由Γ(a,b)分布的特点决定的.因为再制造成本方差越大,与新制造产品相比,再制造产品的成本优势越大,第1期降低新制造产品价格来增加产量,以提高第2期再制造产品数量,充分利用再制造产品的成本优势.5)在b不变的条件下,随着ab的增加,q2,N越来越大,q2,R越来越小且均为正值.这是因为再制造成本期望值越大,与新制造产品相比,再制造产品的成本优势越小.6)在ab不变的条件下,随着b的增加,q2,N总体上越来越小,q2,R总体上则越来越大且均为正值,这是由Γ(a,b)分布的特点决定的.因为再制造成本方差越大,与新制造产品相比,再制造产品的成本优势越大.7)在ab不断增大的过程中,q2,N初始为0,即第2期只再制造产品,然后逐渐变为正值,即第2期同时新制造产品和再制造产品.这时,p2也由小于7.5变为等于7.5,这可由定理3和式(3c)得出.4 结 语 本文研究了再制造成本具有概率分布的闭环供应链的两期生产优化问题.分析了再制造成本与再制造率之间的函数关系,并引入了伽马分布,建立了以追求利润最大化为目标的模型,丰富了再制造成本结构理论,为从事制造和再制造的企业提供了重要的决策参考.如何将本文模型扩展到多期模型,如何将新制造产品和再制造成品之间的价格竞争融入本文模型,如何将本文的生产优化问题扩展到闭环供应链的采购—生产—再销售全过程,这些都是今后的研究方向.用再制造时间等来描述回收产品的质量状态,也可作为今后的研究方向之一.参考文献(R eferences)[1]Guide V D R,Wassenhove L N V.Business aspects ofclosed2loop supply chains[M].Pittsburgh:Carnegie Mellon University Press,2003.[2]Guide V D R,Wassenhove L N V.Managing productreturns for 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成本结构转换的常见形式
成本结构转换的常见形式标题:成本结构转换的常见形式正文:成本结构转换是企业在经营过程中常常面临的一个重要挑战。
它涉及到重新评估和调整企业的成本组成，以提高效率、降低成本并增强竞争力。
在实践中，有几种常见的形式被广泛采用来实现成本结构的转换。
本文将介绍其中的一些形式，以帮助读者更好地了解这一主题。
1.业务流程再工程化(Business Process Reengineering,BPR)业务流程再工程化是指重新设计和优化企业的核心业务流程，以实现更高的效率和更低的成本。
通过重新思考和重组流程，消除不必要的环节和浪费，企业可以实现资源的最大化利用，并提高运营效率。
这种形式的成本结构转换通常需要全面的企业范围内的改变，并涉及到跨部门的合作和协调。
2.外包和供应链优化外包是一种将非核心业务活动委托给外部供应商的做法。
通过外包，企业可以将特定的职能或业务流程交给专业的服务提供商，从而降低成本并专注于核心业务。
供应链优化涉及到重新评估和改善供应链中的每个环节，以提高效率并减少物流成本。
外包和供应链优化是常见的成本结构转换形式，可帮助企业在全球化和竞争激烈的市场中保持竞争力。
3.数字化转型数字化转型是指将传统业务过程和模式转变为数字化形式，利用信息技术和数字化工具来提高效率和降低成本。
这种形式的成本结构转换包括采用云计算、大数据分析、人工智能等先进技术，以改进业务流程、提供个性化的客户体验和实现自动化。
数字化转型可以帮助企业更好地适应数字时代的商业环境，并取得竞争优势。
4.供应商合作与协同供应商合作与协同是一种通过与供应商建立紧密的合作关系，共同优化供应链和降低成本的方式。
通过与供应商共享信息、资源和技术，企业可以实现更高效的供应链管理，同时降低采购成本和风险。
这种形式的成本结构转换需要建立互信和合作的关系，并加强供应链各方之间的沟通和协调。
5.管理效能提升管理效能提升是指通过改进组织结构、优化管理流程和提升员工素质来降低成本和提高效率。
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再制造成本随机分布和市场细分的生产优化模型
作者：李新军， LI Xin-jun
作者单位：东南大学经济管理学院,江苏,南京,211189
刊名：
中国管理科学
英文刊名：CHINESE JOURNAL OF MANAGEMENT SCIENCE
年，卷(期)：2007,15(5)
被引用次数：3次
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本文链接：/Periodical_zgglkx200705011.aspx。