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VMI 模式无论在减少物流成本还是在提升工作效率方面都比传统库存模式更加的好。此
外,国内学者周阳也利用 VMI 模式来对库存和运输集成化进行一个深度的研究。
本文在这些作者的文章基础上,通过自己对于 VMI 模式的理解,以佛山市光法雷奥
照明系统有限公司为案例,抽取公司内一部分的零配件的销售量利用时间序列分析法来
进行需求预测,再根据得出的预测结果来制定减少物流成本、提高效率的解决方案,解
决掉公司库存优化管理这方面的问题。
(四)相关概念界定
1.VMI 模式
VMI 是由供应商来为客户管理库存、为它们制定库存策略和补货计划,根据客户的
销售信息和库存水平为客户进行补货的一种库存管理策略和管理模式
[7]
。本文中,结合
VMI 模式对汽车零部件进行需求预测分析。它要求在整车供应链上的上游企业到终端客
户上,建立一个信息共享管理平台,客户在该平台上需要将自身的汽车零配件库存量等
资料上传到平台上,让处于上游的供应商能实时抓捕到客户的库存情况,从而根据客户
给到的数据对出货计划进行调动,以此来控制好库存的数量。
2.牛鞭效应
牛鞭效应描述的是供应链中供应商所接受的订单比终端顾客的需求具有更大的方
差的现象即需求扭曲现象,此外,这种扭曲将以放大的形式向供应链的上游传播
[18]
。
3.需求预测
需求预测需要根据有关调查资料对拟建项目的产品未来市场需求变化进行细致的
分析研究,掌握需求的内在规律,对其发展趋势作出正确的估计和判断,以确保拟建项
目投产后产品对路,品种符合市场需要。在本文中,我们结合时间序列分析法以及佛山
市光法雷奥有限公司以往的汽车零部件需求量来预测的其未来的销售量,
而时间序列属于动态数列,是由同一现象中不同时间内所观察到的数值组成的序列。
而该序列受四大因素的影响分别为趋势性、季节性、周期性和随机性。所以本文在进行
需求预测分析时会着重这四点来计算预测结果。
(五)研究目标及意义
1.研究目标