知识化制造系统中的随机需求库存控制策略

本篇论文深入探讨了"一种知识化制造系统中随机需求生产/库存控制方法"这一主题，由东南大学自动化研究所的施文武和严洪森共同研究。制造业中，有效库存管理历来是企业管理的核心议题，特别是如何在降低存储、生产成本和避免缺货风险之间取得平衡。本文提出了一个创新的知识化制造系统框架，它融合了自适应、自学习等智能化特性，旨在解决企业复杂问题，包括库存控制策略的选择。 作者构建了一个多周期随机需求生产/库存模型，这个模型考虑了市场需求的不确定性，旨在找到生产开始的最佳时机和生产量的最优决策。通过理论分析和实际案例，论文验证了这种方法在知识化制造环境中的有效性。它超越了传统的库存管理模型，如经济订货批量模型、生产订货数量模型等，这些模型通常假设需求稳定或可预测，而随机需求模型则更贴近现实商业环境中的动态变化。 论文针对知识化制造企业面临的挑战，强调了库存管理在消除不确定性、稳定生产过程、节约成本等方面的重要性。它关注于如何在快速变化的市场环境中，通过统计学习的方法设计出灵活且有效的库存策略，以适应复杂的需求波动。尽管已有众多库存模型被提出，但这篇研究填补了在随机需求和知识化制造背景下进行生产/库存控制的空白。 本文的贡献在于提供了一种新的库存控制策略，适用于具有随机需求的、高度智能化的知识化制造系统，这将有助于这类企业在激烈竞争中提升运营效率，降低库存成本，实现可持续发展。