基于循环经济的逆向物流研究【开题报告】

开题报告

物流管理

基于循环经济的逆向物流研究

一、综述本课题国内外研究动态，说明选题的依据和意义

国外研究动态：国际学术界和企业对逆向物流管理的重视也才是近十年的事情，1992年stock 最早在给美国物流管理协会（CLM）的一份研究报告提到“逆向物流”。美国物流管理协会认为逆向物流是对原材料、加工库存品、产成品，从消费地到起始地的相关信息的高效率、低成本的流动而进行规划、实施和控制的过程。1993年，Kopicki提出了逆向物流的原则和实践，讨论了再利用和循环利用的机遇。90年代后期对逆向物流管理的研究逐渐深入，1998年Stock研究了逆向物流管理的建立和实施；1999年Rogers和Tibben Lembke介绍了逆向物流广泛的商业应用；在技术方面，2000年Guide等详细讨论了再制造系统的优化设计问题。

1997年Fleischmann等将逆向物流研究领域分成三个主要研究方向：逆向物流网络规划、库存控制和生产计划。其中物流网络的构建是整个逆向物流的基础，大部分研究是在具体建模时一般将各种随机情况进行确定性的近似，将逆向物流网络设计问题建模成混合整数规划问题或者非线性规划问题，得到了一个较优的逆向物流系统。

目前,逆向物流的实践已经取得了很大的成果,一些物流公司已经成功地进入逆向物流领域,逆向物流的研究也更加深入,一些学者开始研究顾客的逆向行为;逆向物流与供应链的关系;逆向物流系统,第三方的逆向物流公司如Xelus公司开发出了专门的逆向物流管理软件以更好的为客户服务,公司的客户包括Cisco,Dell,Siemens等知名的大公司。但是,一方面定量分析中严格的约束使得理论与实践的某些方面脱节,另一方面逆向物流的提出仅有10余年,回收处理技术不成熟,在实际中进行应用并成功的例子较少,逆向物流信息系统的建设还是处于初级阶段,大多数文章仅限于静态的单一产品的研究,对于多计划期的动态情况和多产品类型的情况涉及较少。

国内研究动态：国内在逆向物流方面的研究比较晚,对于国内的研究目前主要集中在以下几个方面:(1)逆向物流网络设计研究主要研究逆向物流的网络结构特征及模型的构建。(2)库存控制与管理研究,讨论如何高效且经济地处理回收产品的相关库存管理。(3)预测与决策技术在逆向物流中的有效应用研究,讨论了预测与决策技术对逆向物流中存在的不确定性、复杂性等因素的有效处理。(4)逆向物流信息系统研究,分析了逆向物流系统的结构特征,建立了逆向物流系统的体系。

但是对于逆向物流的网络设计一般还只局限于确定型的恢复设施定位模型,而来自供给和需求的不确定性只是有具体情景和参数分析说明,而且模型大都从静态、单一阶段的角度考虑,动态多阶段

的闭环网络设计才刚刚起步。系统方面的研究重点都集中在系统的组织结构(如成员的功能、成员的选择及选址定位),而对系统的信息结构(包括信息的类型和特征、信息集成和信息共享策略)、研究方法、数学建模和决策结构(包括决策机制、契约合同的订立、决策权力的调配以及利润的分配)则研究较少。

因此,如何利用现代信息网络技术,降低逆向物流系统中的不确定性,建立新的逆向物流管理信息系统,促进逆向物流在供应链企业成员间的合理流动,对我国企业的可持续发展战略具有十分重要的意义,同时也使逆向物流系统结构的研究出现了新的动向。

选题的依据：逆向物流在这几年来已经是一个很热的话题,在现在全球的金融危机中显得越来越重要。由于资源的有限及环境污染日益加剧，循环经济及逆向物流的结合时许多企业以及国家所迫切需要的。

选题的意义：通过对此选题的研究，针对国内废旧物品的逆向物流回收模式进行研究分析，拟定解决方案决方案，使得企业能达到高效的物流模式，从而使得逆向物流模式在国内企业中得到普遍使用，在中国能建立起一个绿色的逆向物流模式。

三、研究步骤、方法及措施：

（一）研究步骤

1. 确定要研究的课题及拟解决的主要问题，准备和搜集大量的资料；

2. 根据论文主旨分析和筛选大量的资料；

3. 结合自己所掌握的资料，初步完成提纲，征求指导老师意见并修改；

4. 根据提纲完成初稿，主要依据是自己所搜集的资料；

5. 修改初稿，请教指导老师，继续搜集资料并深入分析现有资料；

6. 不断修改，最终打印成文，主要听取指导老师意见及继续收集各种相关资料。

（二）研究方法及措施

本课题将以网络资源、图书馆电子图书、各种相关著作以及相关期刊论文作为研究的主要来源，采用观察、对比分析等方法，对收集来的资料和数据进行统计分析，最后得出有效解决问题的方法。

四、参考文献

[1]岳辉,陈宇.第三方逆向物流决策研究[J]；物流技术,2004(6):38-40.

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[4]王科.从电子产品回收立法看逆向物流[J]；中国物流与采购,2005(14).

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[6]贾扬蕾.家电企业逆向物流回收模式选择的关键因素分析[J]；物流科技，2007(7):20-22.

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