复合分布法在随机库存系统中的提前期需求分析探讨

本文主要探讨了基于随机库存系统下的提前期需求分布推导，特别是聚焦于复合分布方法的应用。提前期需求分布是库存管理的核心概念，对于理解和优化供应链决策至关重要。研究者们针对提前期需求分布（Lead Time Demand, LTD）进行了深入研究，将其大致分为三个类别： 1. 第一组采用各种理论分布来表示LTD，如泊松分布、伽玛分布、正态分布、截略正态分布、对数正态分布、威布尔分布以及非参数分布等。这些模型试图通过单一分布形式捕捉需求的特性。 2. 第二组研究者尝试利用具有四个参数的分布，如皮尔逊分布或SchmeiserDeutsch分布，来进行LTD建模。Kottas和Lau (1980)、Kumaran和Achary (1996)等人就是这一类的代表。 3. 文章的核心关注点落在第三组方法上，即将LTD视为复合分布。这种方法的优点在于能够将复杂的LTD分解为几个易于处理的独立分量，如订单强度、订单大小和交货提前期。例如，Bagchi等人提出的OS-OI-LT法（Order Strength-Order Size-Order Lead Time）通过合并订单大小与交货提前期，简化了分析过程。 然而，尽管复合分布法看似简化了问题，但它仍然面临挑战。首先，分析复合分布涉及复杂的数学计算，可能需要高级的统计技巧和计算机辅助工具。其次，虽然单个分量的模型结构简单，但确保所有分量的联合效应精确建模并非易事。 文章进一步指出，研究中通常假设期间需求和提前期是随机变量，这要求模型能够处理不确定性。作者对现有复合分布方法进行了理论检验，并提醒读者在构建模型时需要考虑适当的假设条件，以避免误导性结果。本文旨在提供一种实用且可靠的分析框架，帮助研究人员和实践者在处理复杂库存系统中提前期需求的分布问题时，更准确地进行决策和规划。