31、食品行业决策支持系统的应用与挑战

食品行业决策支持系统的应用与挑战

在食品行业的供应链中，生产商和零售商面临着诸多相似的库存管理难题。下面将详细探讨针对食品生产商、零售商的决策支持系统，以及供应链各环节间的协作规划。

食品生产商的决策支持

肉类产品生产商面临着产品需求预估和生产规划的难题，导致库存积压和短缺问题并存。由于多数肉类产品保质期短，库存积压问题尤为严重。此外，生产商在生产所需的各种原料和组件库存管理方面也存在问题，降低了应对需求意外变化的响应速度。

为解决这些问题，基于AGR库存优化器（AIO）开发了决策支持系统。AIO是一个旨在最小化库存成本和短缺的库存规划与优化决策支持系统。
- 生产计划制定 ：工厂的生产计划负责人每周制定生产计划，并根据产品的高生产频率或假设条件的变化更频繁地更新计划。各生产线的经理将生产计划作为任务清单来完成。
- 需求预测 ：使用每个产品编号的销售信息作为需求预测的输入，利用现有ERP系统的历史数据，专家系统会自动选择最合适的预测方法，包括简单方法、曲线拟合、低销量模型、指数平滑和Box - Jenkins等。
- 生产数量计算 ：系统根据预测和当前库存水平计算生产数量，公式如下：
- 生产数量 = 目标库存水平（TSL） - 当前库存 - 正在进行的生产
- 目标库存水平（TSL） = （交货时间的预期需求 + 生产频率） + 安全库存
- 安全库存 = Z × S × √（交货时间 + 生产频率）
- 其中，Z为服务水平参数（如95% = 1.65），S为需求的标准差。

系统会根