供應鏈管理 - 庫存管理

如供應鏈的主要目標所示，SCM 的基本目標之一是確保公司內部和公司之間所有活動和職能的有效管理。

在某些情況下，可以透過提高庫存效率來確保供應鏈效率，更準確地說，是透過保持庫存減少的效率來確保。雖然庫存被認為是對高效供應鏈管理的負債，但供應鏈管理人員承認庫存的必要性。然而，不成文的規則是將庫存保持在最低限度。

許多戰略的目標是簡化供應鏈以外的庫存，並將庫存投資保持在儘可能低的水平。供應鏈管理人員傾向於將庫存保持在儘可能低的水平，因為庫存投資。擁有庫存相關的成本或投資可能很高。這些成本包括購買庫存所需的現金支出、獲得庫存的成本（投資於庫存而不是投資於其他事物的成本）以及與庫存管理相關的成本。

庫存的作用

在瞭解庫存在供應鏈中的作用之前，我們需要了解制造商和客戶之間的融洽關係。處理客戶，應對他們的需求以及與製造商建立關係是供應鏈管理的關鍵部分。

在許多情況下，我們看到協作關係的概念被標記為供應鏈管理的本質。然而，對供應鏈關係（特別是那些包含產品流的供應鏈關係）的更深入分析表明，這些關係的核心是庫存的移動和儲存。

其中超過一半依賴於庫存的購買、轉移或管理。眾所周知，庫存在供應鏈中扮演著非常重要的角色，是一個顯著特徵。

庫存在供應鏈中最基本的功能如下：

公司需要管理上游供應商的交易和下游客戶的需求。在這種情況下，公司進入一種狀態，它必須在滿足客戶需求（這大多很難精確或準確地預測）和保持足夠的材料和商品供應之間取得平衡。這種平衡可以透過庫存來獲得。

供應鏈最佳化模型是將實際問題編碼為數學模型的模型。構建此數學模型的主要目標是最大化或最小化目標函式。除此之外，還為這些問題添加了一些約束條件來定義可行區域。我們嘗試生成一種高效的演算法，該演算法將檢查所有可能的解決方案，並在最後返回最佳解決方案。各種供應鏈最佳化模型如下：

混合整數線性規劃 (MILP) 是一種數學建模方法，用於在某些限制條件下獲得系統的最佳結果。該模型廣泛應用於許多最佳化領域，例如生產計劃、運輸、網路設計等。

MILP 包含一個線性目標函式以及由連續變數和整數變數構成的某些限制約束。該模型的主要目標是獲得目標函式的最優解。這可能是最大值或最小值，但必須在不違反任何施加的約束條件的情況下實現。

可以說，MILP 是使用二元變數的線性規劃的特例。與普通的線性規劃模型相比，它們稍微難以求解。基本上，MILP 模型由商業和非商業求解器求解，例如：Fico Xpress 或 SCIP。

隨機建模是一種數學方法，用於表示資料或預測存在一定程度的隨機性或不可預測性的情況下的結果。

例如，在生產單位中，製造過程通常具有一些未知引數，例如投入材料的質量、機器的可靠性和員工的勝任力。這些引數會影響製造過程的結果，但不可能用絕對值來衡量它們。

在這些需要找到無法精確測量的未知引數的絕對值的情況下，我們使用隨機建模方法。這種建模策略透過考慮這些因素的不可預測性，有助於以一定的誤差率預測該過程的結果。

在使用現實的建模方法時，系統必須考慮不確定性。不確定性評估到一定程度，其中系統的特性不確定性是用機率性進行建模的。

我們使用不確定性建模來用機率分佈來表徵不確定引數。它像馬爾可夫鏈一樣很容易將依賴關係作為輸入，或者可以使用排隊論來建模等待起重要作用的系統。這些是建模不確定性的常用方法。

每當需要做出分散的或分層的決策時，現實生活中就會出現雙層問題。在這種情況下，多方會一個接一個地做出決策，這會影響他們各自的利潤。

到目前為止，解決雙層問題的唯一方法是對實際規模使用啟發式方法。然而，人們正在努力改進這些最優方法，以便為實際問題計算最優解。

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