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上海大众供应商物流及供应链管理

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在逆向物流供应链研究中，为了解决市场需求、供应商供货能力、回收产品数量等不确定问题以及逆向物流系统中存在的目标冲突，建立了制造商收益最大化和所选供应商不合格零件数最少化的多目标数学优化模型来确定最佳供应商选择、订单量分配以及提货点选址。运用基于模糊目标规划的蒙特卡罗仿真模型把多目标函数重构成单目标函数。采用自适应遗传算法（AGA）对单目标函数进行求解，并给出了最佳供应商选择及订单量分配。在此基础上讨论了不同权重分配下结果的优劣性及供应商选择风险。最后，针对不同权重分配，比较了自适应遗传算法和Gurobi求解。实验表明，对于该问题模型自适应遗传算法在解的运行速度以及精度上都优于Gurobi。

如今，汽车零部件行业的供应链管理正在成为一个充满机遇和挑战的新兴行业。 作为供应链的网络节点，供应商的合理优化不仅影响售后零件的运营成本，运营绩效，竞争策略和未来发展，而且影响整个供应链的物流成本，物流策略和竞争策略。 。 供应链管理对供应商管理的研究可以有效地指导汽车零部件制造商的经营环境，培育优势和规避劣势，评估情况，抓住时机，并在将来聚集更激烈的市场竞争中始终保持优势。 因此，深入研究汽车售后配件供应链的相关理论，结合中国汽车及配件市场的现状和发展趋势，优化汽车客户服务配件供应链的基本模型和运作策略。对中国来说，具有非常重要的现实意义。 根据上汽通用汽车的客户服务零件供应链，分析了该公司的经营特点和现状； 分析公司售后零件供应链中存在的问题。 首先，由于历史原因，缺乏供应链的整体概念，供应商的订单交付率低，信息反馈不及时，库存压力高，供应链管理体系不完善。 其次，信息不完整和预测不正确导致仓库存储不合理。 库存周转率低。 最后，市场需求和信息不共享导致公司配件销售低迷和运输成本比例高。 在优化设计方面，首先我们分析和改进对供应商，库存结构，主要经营成本项目以及上汽通用汽车存在问题

供应链管理-采购与供应商管理着重介绍两方面：采购管理和供应商管理

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