基于Kalman滤波器的服装零售业库存控制策略.pdf
《基于Kalman滤波器的服装零售业库存控制策略.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于Kalman滤波器的服装零售业库存控制策略.pdf(6页珍藏版)》请在三一文库上搜索。
1、第3 1 卷第5 期纺织学报 V 0 1 3 1 ,N o 5 2 0 10 年5 月 J o u r n a lo fT e x t i l eR e s e a r c hM a y ,2 0 1 0 文章编号:0 2 5 3 9 7 2 1 ( 2 0 1 0 ) 0 5 0 1 3 1 - 0 6 基于K a l m a n 滤波器的服装零售业库存控制策略 李静一,王晓锋 ( 东华大学旭日工商管理学院,上海2 0 0 0 5 1 ) 摘要为帮助服装零售商准确预测市场需求信息,快速响应消费者需求,通过引入K a l m a n 滤波器对服装产品的 需求进行预测。在此基础上,分别对订货提前
2、期小于或大于等于订货周期的订货模式进行讨论,建立相关库存控 制策略模型,同时通过数据仿真分析探讨在一定服务水平下不同库存控制策略对企业利润的影响。研究表明,基 于K a l m a n 滤波器的订货提前期大于等于订货周期的周期性检查策略更加适用于服装零售商“高频率,低数量”的 补货模式,能够使服装零售商在维持服务水平的同时,提高经营利润。 关键词 服装零售业;K a l m a n 滤波器;库存控制;周期性检查策略;仿真分析 中图分类号:F7 2 6文献标志码:A I n v e n t o r yc o n t r o lp o l i c yf o ra p p a r e lr e t
3、a i l i n gs e c t o rb a s e dO i lK a l m a nf i l t e r L IJ i n g y i ,W A N GX i a o f e n g ( G l o r i o u sS u nS c h o o lo fB u s i n e s sa n dM a n a g e m e n t ,D o n g h u aU n i v e r s i t y ,S h a n g h a i2 0 0 0 51 ,C h i n a ) A b s t r a c tI no r d e rt oh e l pa p p a r e lr
4、e t a i l e r sg e ta c c u r a t em a r k e ti n f o r m a t i o na n dm a k eq u i c kr e s p o n s et o c u s t o m e r s d e m a n d ,t h i sp a p e rs u g g e s t sK a l m a nf i l t e r f o rf o r e c a s t i n ga n dd i s c u s s e sr e l a t e d i n v e n t o r y c o n t r o lp o l i c i e s
5、w i t hd i f f e r e n tl e a dt i m ea n do r d e rc y c l et i m e M e a n w h i l e ,s i m u l a t i o ni sc a r r i e do u tt o c o m p a r et h ee f f e c to fd i f f e r e n ti n v e n t o r yc o n t r o lp o l i c i e so nt h ep r o f i to fa ne n t e r p r i s el e v e lu n d e rc e r t a i
6、n s e r v i c el e v e l T h er e s u l t si n d i c a t et h a tu n d e rt h er e p l e n i s h m e n tm o d ew i t hh i g h f r e q u e n c ya n ds m a l l q u a n t i t yc a nb r i n gm o r ep r o f i t st oa na p p a r e lr e t a i l e ru n d e rc e r t a i ns e r v i c el e v e l K e yw o r d s
7、a p p a r e lr e t a i l i n gs e c t o r ;K a l m a nf i l t e r ;i n v e n t o r yc o n t r o l ;p e r i o d i c a lr e v i e wp o l i c y ; s i m u l a t i o na n a l y s i s 当前,人们对于服装产品的需求更加趋向于时 尚化、个性化和多样化,这使得服装零售商难以准确 预测消费者的需求。消费者需要的服装产品在销售 季节结束之前就已脱销,消费者不需要的产品却在 销售季节结束之后还存有大量剩余,导致服装零售 商面临较高的滞销
8、成本和缺货成本,无法提高顾客 满意度。许多文献指出,实现服装供应链各环节快 速响应是解决该问题的有效途径。1 。1 9 9 9 年, A b e m a t h y 提出了快速响应下服装供应链的零售环 节的运作模式“精益零售”( L e a nR e t a i l ) 。这 种模式允许零售商在销售季节中实行“高频率,低 数量”的补货,即在销售季节开始之前只订购少量 的产品,然后根据每周期销售情况决定下一周期的 补货量,这种订货模式需要生产企业的配合。服装 生产企业要与零售商共享销售信息;改善生产流程, 采用模块式、成组技术生产等方式提高生产效率;采 取合理设计模式,根据市场需求及时调整原来的
9、设 计方向;建立信息系统,辅以条形码、射频识别i 数据 仓库等技术,快速处理服装生产销售中的各种信息。 “高频率,低数量”的补货方式有助于快速响应 消费者需求,但是目前服装零售业常用的预测方法 和订购策略不适合于这种运作模式。以往服装预测 使用的时间序列分析法4 6 。7 。需要较多的历史数 据作为参考,并且无法使用本周期的销售数据对预 收疆日期:2 0 0 9 0 5 2 1 修回日期:2 0 0 9 0 9 一1 7 基金项目:国家自然科学基金资助项目( 7 0 7 2 0 7 3 ) ;上海市自然科学基金资助项目( 0 7 Z R l 4 0 0 3 ) 作者简介:李静一( 1 9 8
10、6 一) ,女,硕士生。主要研究方向为物流管理。王晓锋,通讯作者,E m a i l :x f w a n g d h u e d u 。c n 。 万方数据 PDF Watermark Remover DEMO : Purchase from www.PDFWatermarkR to remove the watermark 1 3 2 纺织学报第3 1 卷 测进行更新。服装零售商常使用“报童模型”旧。决 定1 个周期的订货量,但其目标函数是利润最大化, 忽略了服务水平;另外,该模型不考虑销售期内的补 货策略,服装零售商无法及时地根据产品的销售状 况对顾客的需求分布及销售量进行更新和调整。针
11、 对上述问题,本文提出使用K a l m a n 滤波器进行服装 产品的需求预测,并在此基础上探讨适合“高频率, 低数量”运作模式的库存控制策略。 1K a l m a n 滤波器及其应用 1 1 K a l m a n 滤波器 1 9 6 0 年,K a l m a n 在W i e n e r 滤波器的基础上提 出了针对最优随机控制问题的K a l m a n 滤波器。 1 9 7 1 年H a r r i s o n 和S t e v e n s 吸取了控制论中K a l m a n 滤波器的思想精髓,提出了用于时间序列分析的统 计预测工具K a l m a n 滤波器一1 。这2 种K
12、 a l m a n 滤波 器名字虽然相同,但实质上是针对2 门不同学科问 题的2 种用途不同的工具,本文中的K a l m a n 滤波器 指后者,它是由1 个系统方程和1 个观察方程构成 的方程组。 观察方程:x 。= F 。0 。+ e 。 系统方程:0 。= G 。0 川+ M 。 ( 1 ) t = 1 ,2 ,n 。 式中:F 。和G 。都是已知常数矩阵;X 。为t 时期零售 商观测到的销售量;0 。为t 时期的市场需求;X 。和吼 都可以为向量;e 。为t 时期的观测噪声;u 。为t 时期 的系统噪声。初始条件下,日。服从正态分布 ( p 。,盯。2 ) 且与噪声序列互相独立,e
13、 。服从正态分 布( 0 ,矿:) ,u 。服从正态分布N ( 0 ,矿:) 。 K a l m a n 滤波器根据初始条件0 。,利用系统方程 易给出0 。直至预测界限( H o r i z o n ) 的先验分布,然后 利用观察方程和0 ;的先验分布就可以得到X 。直至 预测界限的先验分布。观察到第1 个数据x 后,从 观察方程就可得到似然函数,从而0 。和石。的后验 分布可通过应用B a y e s 定理得到。每得到1 个新的 数据,原来的0 。和X 。的后验分布就成为新的先验 分布,然后用新的似然函数更新0 。和x 。的后验分 布,得到新的预测。 K a l m a n 滤波器模型与各
14、种常用的时间序列分 析预测工具相比有许多优点:H a r r i s o n 和S t e v e n s 【9 1 指出许多时间序列分析预测工具都是K a l m a n 滤波 器的特例,例如令观察方程为X 。= 0 。,K a l m a n 滤波 器就变成了一阶自相关模型A R ( 1 ) ;此外,K a l m a n 滤波器脱胎于控制论和随机微分方程,因此它可以 通过调节F 。和G 。的取值考虑市场、产品价格等变 化,并与专家意见结合以建立比较精确的因果模型; 本文中K a l m a n 滤波器的最大优点在于能分辨需求 和销售量为不同的概念,能利用全部历史数据而不 是部分数据进行预
15、测。 1 2 在服装零售业的应用 在服装零售业,K a l m a n 滤波器中的X 。代表某 款服装的销售量,0 。代表消费者对该款服装的需求 量。需说明的是,销售量和需求量是2 个不同的概 念。销售量是随机的,受各种随机因素影响比较大; 而需求量是系统内部状态,有着其自身的变化规律。 例如,某服装产品原本需求量是1 0 件,但是由于零 售商打出了买一送一的牌子,每个顾客都购买了2 件,结果本期实际销售量为2 0 件。此外,这类促销 活动可能会使服装产品在某一期的销售额猛增而在 下一期的销售中下跌,所以历史的销售数据并不能 真正反映实际的需求。而当前企业所使用的很多预 测方法将这2 个量的概
16、念混淆,这也是导致预测不 准确的一个重要原因。 式( 1 ) 的方程组中,G 。可以描述需求量的变化, G 。的取值主要受到产品生命周期的影响,例如服装 产品在成长期时G 。大于1 ,成熟期时G 。等于1 。衰 退期时G 。小于1 。F 。可以描述销售量的变化,。主 要受到商家广告和销售促进等因素的影响。通过调 节K a l m a n 滤波器模型中c 。和F 。的值,可以使服装 零售商对其销售量的预测更准确。 2 周期性库存检查策略 消费者对服装产品的需求为随机的,但销售量 的分布可以根据历史情况推测,零售商需选择一定 的库存控制策略进行库存管理。库存控制策略可根 据零售商在销售季节内是否重
17、新订购货物分为有补 货机会与无补货机会2 类。在“高频率,低数量”的 模式下,零售商选择有补货机会的库存控制策略更 为适合。一般而言,有补货机会的库存控制策略又 可分为周期性检查策略和持续性检查策略。 持续性检查策略是指零售商一旦发现存货低于 安全库存就必须马上补货,没有固定的订货周期,这 对于服装的生产安排会造成较大的影响,因此并不 适合服装业。周期性检查策略是指零售商每隔一定 时期检查一次库存,并发出一次订货,把现有库存补 充到最大库存水平,但一般情况下这种策略要求订 万方数据 PDF Watermark Remover DEMO : Purchase from www.PDFWaterm
18、arkR to remove the watermark 第5 期李静一等:基于K a l m a n 滤波器的服装零售业库存控制策略 1 3 3 货周期大于订货提前期。而在“高频率,低数量”模 式下,服装零售商所要求的订货周期越来越短,甚至 可能小于或等于服装产品的提前期,因此传统的提 前期小于订货周期的周期性检查策略也并不完全符 合服装零售商的要求。对此,S i m a 等在其论文中对 提前期大于订货间隔期的周期性检查策略进行了阐 述引。这里将分别阐述2 种不同情况下基于 K a l m a n 滤波器的周期性检查策略。 2 1 订货提前期小于订货周期 基于K a l m a n 滤波器的
19、订货提前期小于订货周 期的周期性检查策略的订购量可采用式( 2 ) 确定。 Y 。= ( r + L ) 移+ :Xr 而 g = Y 。一s ;( 2 ) 式中:Y 。为库存量控制上限;r 为检查周期也是订货 间隔期;L 为提前期;z 为安全系数;l ,和分别为服 装产品在销售周期内的销售量均值和标准差;q 为 订购量;s 。为服装零售商t 期末的剩余库存。 另外需说明的是:x 。为零售商对t 时期销售量 的预测,为随机变量;茗。为观察到的t 时期销售量, 是销售数据;并。为包括t 时期实际销售量在内的所 有历史数据。 基于K a l m a n 滤波器的销售量分布和订购量计 算包括以下2
20、个步骤。 1 ) 确定销售量的分布:假设根据通过t 时期之 前的销售数据确定服装产品在t 时刻的需求服从正 态分布0 。I x 川一( 以,矿;) ,销售量分布为x 。k 一, N ( g 。,f :) ;在观察到t 时期销售量戈。后,依据b a y e s 定理,建立似然函数并更新t 时期的需求分布 0 。I x 。一N ( g 。( 髫。) ,1 9 “ 。2 ( 茗。) ) ,利用K a l m a n 滤波器推 导出t + 1 时期内需求0 I 石。一( p 。( 省。) , 矿2 ( 戈。) ) ,销售量分布为置+ 。J 以N ( p 川( 茗。) , 7 ;+ 。( 茗。) ) ;
21、t + 1 t + r + 时期的总销售量为各期销 售量之和,在没有观测到t + 1 时期之后的销售量 前,认为t + 1 一t + r + L 各时期的销售量,服从于同 t + 1 销售量相同的分布。最后推出在t + 1 至 t + ,+ 三的时间内销售量服从形+ 。,+ 。一 ( 1 ,m ( 菇。) ,r 2 ,+ 。( 算。) ) 的分布,其中 I + ,+ 工 材。+ - 。+ ,+ 。( 石。) = V t + l ( 髫;) = l + ,+ 工 秽( F 川H ( 戈。) ) = i 。I + I ( r + ) F 。+ 。G 。( F 。x 。盯;+ p 。盯:) l (
22、r ;o r :+ 仃:) ( 3 ) r 2 + 。一。+ ,+ 。( 并。) = 下;+ ,= F ;+ 。盯:+ 。( 菇。) + 盯:= I = + 1= I + l ( r + ) ( F 2 + 。G 。2 + 。矿。2 矿。2 ( F 2 。矿;+ 盯:) + F 2 + l 矿:+ 盯:) ( 4 ) 2 ) 计算订货量:在期望库存水平需要Y k 满足一定的服务水平1 一a ( 0 a I ) ,即安全系 数为z ,则有下式: Y 1 。l 石= 秽I + 1 1 + ,+ L ( 戈I ) + 石Xr ( 茗。) ( 5 ) t 期末的库存s 。已知,则订货量可计算如下: q
23、 = Y I + 1 。+ I 茗。一s 。( 6 ) 2 2 订货提前期大于等于订货周期 订货提前期大于等于订货周期的周期性检查策 略的基本模式如图1 所示。q 。为零售商在t 期末决 定的实际订购量,即t + 期初的进货量,为确定的 常量;Q 。为零售商在t 期末的可能订购量,是带有不 确定性的随机变量,是在观察到t + 期实际销售量 戈之前根据对t + 期预测销售量x 确定的, Q 。= Y + ;二? ( x 一q + 。) ,q 。一般取( Q 。) 的 均值。其余各符号与上文相同。 f件l心眦什l 吧 什2 + 图1提前期大于等于订货周期的周期性检查策略 F i g 1O p e
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 Kalman 滤波器 服装 零售业 库存 控制 策略
链接地址:https://www.31doc.com/p-3704188.html