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超市中的易腐物品的库存控制
摘 要
在过去十年中,大型连锁超市已开始开发和实施自动商店订购(ASO)系统,以提高其商店中库存补充决策的质量和效率。这些ASO系统主要是针对不易变质的产品而开发的。本文的目的是:
- 为了更好地了解超市中的易腐食品的产品,销售和供应特征
- 定义和实施相关概念以控制易腐物品的库存
- 研究如何进一步改善超市ASO系统中的情报
- 使学者可以根据经验对文献中当前可用的库存模型的相关性,相关参数设置的洞察力以及需要哪些模型的洞察力提供洞察力
这项研究是与荷兰的两家连锁超市合作进行的,重点是易腐物品。为了进一步提高ASO系统的智能性,我们将基于不同商品需要不同库存控制规则的概念对超市中的商品进行分类。对于每类物品,我们都描述了主要的物流特征。此外,对于易腐烂物品,我们描述了当前正在应用的库存控制规则,并讨论了这些物品的所需库存控制策略。
关键字:库存管理;易腐烂;经验数据;分类;零售;模型;分配
第1章 绪论
1.1 研究环境
荷兰超市的年销售额约为240亿小时/年。参与该研究项目的两家连锁超市共有500多家超市,联合市场份额约为20%。他们通常销售食品和个人护理产品。连锁超市之间的主要区别在于其营销策略。两家超市连锁店都旨在提高产品的可获得性和降低成本,但其中一家连锁店还旨在提供种类繁多的高客户服务。他们的商店大小适中(通常在500至1500 m2的销售范围内)。从两家连锁超市,我们都收到了大型数据库,其中包含销售点(POS)扫描数据和货架图数据(例如,哪个物品在哪个架子上有多少张饰面,最大容纳数量是多少),产品信息(例如商品编号,EAN代码,保质期,产品尺寸,包装盒尺寸等),促销和交货时间表。
研究范围
在本文中,我们将自己局限于超市中易腐品的“主流”库存补给决策。对于“主流”,我们排除以下情况:
- 、促销活动
- 、产品介绍和产品下降仅在非常短的时间内出售的产品(例如,圣诞节巧克力或一次性产品,由采购部门推销)
此外,我们主要关注通过零售商DC交付的易腐品,因为与供应商直接交付给超市的商品相比,这些商品的数据可用性更好。我们排除价格与重量有关且每个客户不同的产品(例如,由于店员(例如新鲜肉类)或客户(某些蔬菜)在商店中称重产品)。由于数据库中没有交易大小(与其他项目的消费者单位的销售额比较),因此我们将这些项目排除在外。
1.2论文结构
证明易腐品与非易腐品明显不同,以便更好地理解如何在第2节中为这两个类别的商品计算几个关键的物流参数。接下来,在第3节中,在易腐品类别中提出了进一步的分类。在第4节中对当前实际应用的库存控制策略进行了描述之后,我们将在第5节中讨论针对每种易腐品提出哪种库存控制策略。然后将这些提议的策略与文献中可用的模型进行比较。基于提出的控制策略,我们还将为当前的自动商店订购(ASO)系统提供改进建议。
易腐品和不易腐品之间的主要区别是“保质期”。产品的保质期以天为单位,从生产之日算起,直到产品变得无法消费或陈旧为止。该结束日期与产品上提到的日期有严格的关系。显然,易腐烂的是保质期短的物品,不易腐烂的是保质期长的物品。如果物品符合以下两个条件之一,则被认为是易腐烂的:
- 在环境存储条件下的高劣化率需要在商店和/或消费者处的特定存储条件以减缓劣化率。冷冻食品的冷冻率极低,因此不包括冷冻食品。
- 产品的过时日期使得对具有相同日期的产品进行重新订购是不切实际的(例如期刊,如报纸和(双)周刊)。
要将每个物品归类为易腐品,我们需要确定保质期的阈值。数据检查表明,所有需要调节环境的产品(例如,制造商在包装上注明的)的保质期均等于或小于30天。因此,我们定义易腐烂的物品,其保质期小于或等于30天。如果我们将此定义应用于整个分类(包括此处的重量产品和直接交货),则我们估计大约15%的分类是易腐烂的,而不是85%的不易腐烂的。
基于易腐品和不易腐品之间的区别,我们显示出这两个组在几个关键销售和物流产品(组)特征方面确实有所不同:
- 每周平均销售量(以消费者单位(CU)为单位),
- 每周销售的变动系数,潜在的交付频率,以产品所属产品组两次交付之间的平均天数来衡量(请注意,实际交付的特定产品的频率可能较低),
- 保质期(天)
- 平均包装盒尺寸(以消费者单位为单位),最低库存规范(可能包括商业和物流要求;以消费者单位表示)。
对于六个超市(每个连锁超市三个),我们为商品中的所有商品确定了上述特征的中位数(表格1).由于涉及的数据很重要地呈非正态分布,因此我们使用中位数来描述所考虑的两组。在这种情况下,中位数是衡量每个组中心位置的更好方法,而不是平均值,因为该度量值受异常值的影响很大。
易腐品和不易腐品之间的统计差异使用中位数检验进行检验(Mood,1974年).中位数检验的原假设表明两组(易腐烂与不易腐烂)的中位数相同,即两组之间没有统计学差异。获得的检验统计量为卡方分布,将其与具有1个自由度的临界卡方值进行比较(不同组的数量减去121:显着性水平为99%的临界值为6.6394。根据检验统计值,我们得出结论,在所有情况下我们都可以拒绝原假设。
比较中表格1表明,易腐烂品通常具有每周销售量,比非易腐烂品大约高50%。结合其中型包装盒尺寸减小约40%的事实,我们可以得出结论,与不易腐烂的物品相比,易腐烂物品两次定购之间的时间大约要小2.5倍。易腐品和不易腐品的潜在交货频率的中位数仅略有不同的事实是由于该频率由产品组的总销量决定,而不是由单个产品的特性决定。易腐品的总销量(以CU为单位)相对较小,并且分为多个分销渠道(例如,面包的直接交付与大多数蔬菜和水果的间接交付)。然而,时间上的压力迫使超市不得不以这种高频率运送易腐食品。
易腐烂品的每周销售额变化系数略小,这是有道理的,因为易腐烂品的平均每周销售额也较高,并且如Silver(1998),如果平均需求增加,相对需求不确定性通常会降低。另外,最低易腐品的库存规范(以CU为单位)比非易腐品的库存规范小得多。将其与易腐烂产品的平均销售额较大这一事实结合起来,可以看出,以天销售量表示的最低库存标准的差异甚至更大(该标准的中位数为易腐货物为1.3天,非易腐货物为3.3天)。
表1 销售和物流(产品)特征的中位数
|
易腐品 |
不易腐烂 |
测试统计 |
每个产品的平均每周销售额(以CU为单位) |
11.9 |
7.9 |
116.24 |
每周销售的变动系数 |
0.345 |
0.377 |
27.17 |
潜在的投放频率(以天为单位) |
1.2 |
1.3 |
82.35 |
保质期(天) |
21 |
240 |
1050.00 |
平均包装盒尺寸(以CU为单位) |
6 |
10 |
523.50 |
最低库存规范(以CU为单位) |
3.3 |
4 |
47.49 |
基于此分析,我们可以得出结论,就许多销售和物流(产品)特征而言(保质期,平均每周销售,每周销售的变异系数,包装箱尺寸,两次补货订单之间的平均时间和最小库存)规范易腐品与非易腐品有明显不同。
第2章 易腐物的分类
在本文的其余部分中,我们将重点介绍如何控制易腐货物的库存。控制这些库存的目的是减少诸如废物之类的易腐品的主要成本因素。浪费源于过多的库存,要么在销售日期之前就将其标价,要么在销售日期之后将其丢弃。在这两种情况下,假定供应商没有退货政策,对零售商的财务后果都是严重的。
对于保质期短的物品,我们区分了三种选择以减少浪费:
- 缩短交货时间和/或审查周期,
- 需求替代
- 数量有限。
保质期非常短的物品的典型示例是面包。面包只能在超市新鲜保存一天。为了最大程度地提高超市中面包的新鲜度并最大程度地减少浪费,通常每天都直接将面包从工业面包店运送到超市。对于轻微的物品保质期较长,可以选择在零售商的配送中心对接。直接交付和交叉对接均旨在减少交货时间。如果超市经理想要为各种类型的面包提供高服务水平,则他需要所有这些面包的高库存,并且由于需求不确定,通常一天结束时他将有大量剩菜剩饭。另一种选择是,如果店长喜欢的商品缺货,他会利用顾客的意愿来代替需求。根据专家的说法,面包师的目标通常是到一天结束时剩菜的百分比较低(独立面包师的销售额的1-2%,超市面包店的百分比更高)。他们通常旨在避免留下昂贵物品的剩余物,即具有昂贵成分的物品(如多谷物面包)或具有高附加值的物品(如切面包(相对于未切面包)和在炉子中需要大量空间的面包)。减少交货时间和替代需求的另一种选择是向客户提供另一种面包,当客户的首选面包缺货时,这种面包将在一天结束在超市烘烤。这种面包的原料存储在冰箱中,可以保存很多天。
最后,如果分类保持相对较小,则每件商品的平均每日需求也相对较大。结果,需求将相对确定,从而限制了产品类别中的废物总量。
我们注意到,尽管对于某些易腐品,需要直接交付或交叉对接,但这并不是通常首选的分配方式。欧洲的跨国零售商经常通过配送中心将商品分发给超市(Bourlakis和Bourlakis,2001年).荷兰的超市也更喜欢通过零售商的DC发货,以最大程度地减少后门的交货数量。对于接收货物的店员和运送货物的运输公司而言,每次运送都花费相当固定的时间量(即与所运送的数量无关)。此外,由于城市交通法规规定了限制交货的时间窗口,因此超市的可及性下降。除了费用外,其它在决定分销策略时,必须考虑重要方面(例如质量及其对消费者购买行为的影响)。通常 ,采用更直接的交付策略,商店中产品的质量将提高,这将对销售产生积极影响。为了量化这种权衡,每个产品组都需要有关时间和质量(产品变质的速度)以及质量和销售(随着质量的提高将售出多少产品)之间的关系的详细知识。
表2销售和物流(产品)特征的中位数
天新鲜n=269 |
鲜周n=1606 |
测试统计每种产品的平均每周销售额 |
|
每周销售的变动系数 |
0.371 |
0.344 |
1.01 |
潜在的投放频率(以天为单位) |
1.2 |
1.2 |
4.59 |
保质期(天) |
4 |
21 |
38.80 |
平均包装盒尺寸(以CU为单位) |
6 |
6 |
15 |
最低库存规范(以CU为单位) |
2.7(n=31) |
3.3 (n=1043) |
5.53 |
两个中位数之间的差异。我们没有发现DF和WF之间的统计差异的主要原因是由于我们具有销售数据的集成数据库中DF项目的数量相对较低,这表明DF的样本可能无法代表整个群体。
实际上,超市中有更多的DF产品在销售。这些商品的销售数据可在每个超市的本地POS数据库中找到。但是,由于中央产品数据库和本地POS数据库对同一商品使用不同的商品编号,因此它们不能始终链接到中央产品数据库。通常,有一个单独的中央数据库,该数据库提供两个商品编号之间的链接,但是对于直接交付的商品以及鲜花,一些蔬菜和水果,没有这样的链接。例如,对于鲜花,将针对每种单独的鲜花(例如“黄玫瑰”)注册采购订单,但仅以较高的汇总级别注册商店中的销售。对于蔬菜和水果,情况可能恰好相反:POS数据库有时包含的商品要比中央产品数据库多。
如果可以通过两个数据库的产品描述链接两个数据库,那么这可能不是问题。不幸的是,两个数据库中的产品描述可能略有不同,
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