多维度视角下的库存管理研究,文献综述与展望

多维度视角下的库存管理研究,文献综述与展望

月影迷离 2025-01-12 钢质安全门 667 次浏览 0个评论
摘要:本文综述了库存管理的多维度视角。库存管理作为企业运营中的重要环节,涉及到多个方面的考量,包括库存成本控制、货物流动性、市场需求预测等。通过对相关文献的梳理,本文总结了库存管理的关键要素和策略,并指出了未来研究方向,旨在为企业提高库存管理效率、优化资源配置提供理论支持和实践指导。

本文目录导读:

  1. 库存管理的定义与目标
  2. 库存管理的关键要素
  3. 库存管理的参考文献综述

随着全球化和市场竞争的加剧,库存管理作为企业运营的重要环节,越来越受到企业的重视,有效的库存管理不仅能提高客户满意度,还能优化企业运营流程,降低成本,提高利润,对于库存管理的研究和实践,一直是企业管理领域的重要课题,本文将通过梳理库存管理的相关参考文献,从多个维度对库存管理进行深入探讨。

库存管理的定义与目标

库存管理涉及到对企业库存物品的管理与决策,包括采购、生产、销售、物流等各个环节,其主要目标是在满足客户需求的前提下,优化库存结构,降低库存成本,提高库存周转率,以实现企业运营的高效运作。

库存管理的关键要素

1、需求预测:预测未来的需求变化,为库存决策提供数据支持。

2、库存水平决策:确定适当的库存水平,以满足需求并避免过剩或缺货。

3、库存管理策略:包括推动式策略、拉动式策略以及混合策略等。

4、供应链协同:与供应商、分销商等合作伙伴协同管理库存,实现资源的优化配置。

多维度视角下的库存管理研究,文献综述与展望

库存管理的参考文献综述

1、经典理论

(1)《库存管理》(Supply Chain Management):该书系统地介绍了库存管理的基本概念、理论和方法,包括库存控制模型、供应链协同等。

(2)《生产与库存管理》(Production and Inventory Management):该书详细阐述了生产与库存管理之间的关系,包括生产计划、库存管理策略等。

2、需求预测研究

(1)《基于时间序列的需求预测模型研究》(Time Series Based Demand Forecasting Models):该文介绍了时间序列分析在需求预测中的应用,包括ARIMA模型等。

多维度视角下的库存管理研究,文献综述与展望

(2)《基于机器学习的需求预测模型研究》(Research on Demand Forecasting Models Based on Machine Learning):该文探讨了机器学习算法在需求预测中的应用,如神经网络、支持向量机等。

3、库存优化与控制研究

(1)《基于精益思想的库存管理优化研究》(Research on Inventory Management Optimization Based on Lean Thinking):该文介绍了精益思想在库存管理中的应用,包括消除浪费、持续改进等。

(2)《库存优化模型研究》(Research on Inventory Optimization Models):该文介绍了多种库存优化模型,如经济订货量模型(EOQ)、动态规划等。

4、供应链协同研究

多维度视角下的库存管理研究,文献综述与展望

(1)《供应链协同管理研究》(Research on Supply Chain Collaboration Management):该书详细探讨了供应链协同管理的概念、理论和实践。

(2)《供应链协同中的库存管理策略》(Inventory Management Strategies in Supply Chain Collaboration):该文介绍了供应链协同中的库存管理策略,包括信息共享、共同预测等。

库存管理作为企业运营的重要环节,其涉及的领域广泛且深入,本文从需求预测、库存优化与控制以及供应链协同等多个维度对库存管理进行了综述,随着技术的发展和市场竞争的加剧,库存管理将面临更多的挑战和机遇,企业需要不断创新和完善库存管理策略,以适应市场的变化和发展,参考文献作为研究和实践的宝贵资源,将继续在库存管理领域发挥重要作用。

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