基于数据包络分析的新零售供应链绩效研究——以苏宁为例文献综述

 2022-03-16 10:03

文献综述

一、前言

本文打算采用数据包络分析方法针对新零售企业苏宁集团供应链绩效方面展开研究。数据包络分析的基本方法成熟,可探究及有效利用在多个方面,对于供应链的绩效评价有着重要意义。处在电子商务转型新零售的风口,传统的供应链研究以及无法满足目前的经济增长,本文结合新零售特点综合考虑仓储、运输等供应链问题研究,在现有电子商务供应链研究的基础上更加具有实际意义。

二、国内外现有相关文献概述

现有学者对数据包络分析和新零售物流供应链的研究主要分为以下几方面:

(1)数据包络分析

数据包络分析(DEA).是一种被普遍认可的、有效的效率评价方法,己被广泛用于衡量一组决策单元(DMU)的相对效率,这些决策单元在当前生产可能集内将多个投入转换为多个产出,其中生产可能集表示在当前生产技术水平下的投入产出的生产可能集。CCR模型是最基本的DEA模型之一,该模型最初由Chames,Cooper和Rhodes三人提出。在这之后,Banker,Charnes和Cooper又在CCR模型的基础上提出了经典的BCC模型(Bankeretal.,1984)[1]。后人在这些经典的DEA模型的基础上,又提出了很多考虑具体情境的DEA模型。这使得DEA被广泛应用到很多不同的情境,例如高科技行业的效率评估和分解(Zhang and Chen,2019),研发项目选择和效率评估(Wuetal.,2016),研究机构的生产力评估(Liuetal.,2019),酒店连锁绩效评估(Ramanathanetal.,2016),甚至奥运会成绩的绩效评估(Leietal.,2015)等等。近年来国内智艳丽,沙梦一,甄苓[2]和张子元[3]通过数据包络分析办法分析供应链收益评价。

  1. 供应链生产运输计划研究

多年以来,生产计划问题被研究人员广泛研宄,该问题的本质是使单个产品的生产水平与需求的波动和产能限制相匹配,或者通常将所需产品分配给可用资源(如,Byrne and Bakir,1999)。生产计划问题与固定成本分摊问题(如,Beasley,2003,Yuetal.,2016,Zhuetal.,2017)和集中式资源分配问题(如,Korhonen and Syrjanen,2004,Asmildetal.,2009,Duetal.,2010)密切相关,最终都是通过最大或最小化管理目标来确定最优的投入-产出计划方案。现有文献中有很多学者从各个角度研究生产计划问题,其中,一些研宄从库存管理的角度研究生产计划问题(如,Chazaletal.,2008,朱宝琳等,2009);一些研究则将其视为数学优化问题,并通过线性规划模型进行求解(如,ByrneandHossain,2005,Pastoretal.,2009,李建祥等,2004,赵忠、谢家平,2009);还有一些研究将数据包络分析技术融合到生产计划问题中(如,Angetal.2018)。

曾文江为两阶段供应链系统提供了综合的生产和运输计划方案,并且证明了本文提出的两阶段供应链系统的生产和运输综合计划模型能够极大地降低两阶段供应链的总成本,并且计划后的决策单元都能达到DEA有效。在供应链管理中,通过考虑中间产出的内部运输问题,曾文江得到:考虑中间产出的内部运输过程至少不会使系统总成本提高,即当不同供应链之间的中间产出的内部运输成本远小于最终产品的相应外部运输成本时,我们考虑供应链的中间产出的运输,能够极大地降低系统总成本;当供应链之间的中间产出的内部运输成本较大时,此时供应链之间的中间产出的运输过程将不会发生。我们也考虑了中间产出存在外部运输的情形,即两阶段供应链的中间产出除了进行再生产得到最终产出以满足需求地对产品的需求,还会直接被投入到市场满足市场对中间产出的需求。对于这种两阶段供应链的情形,也提出了有针对性的综合生产和运输计划方案,使得两阶段供应链生产效率最大化和成本最小化[4]。最后通过数值算例验证了上述提出的所有新的生产计划都会使得DMU达到DEA有效,并且新的生产计划极大地降低了两阶段供应链系统的总成本。供应链机制、整合于供应链资本对于供应链绩效的影响越来越受到关注。

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