10.3969/j.issn.1000-386x.2022.03.016
神经网络在解决某企业供应链牛鞭效应问题中的应用
牛鞭效应是供应链运营管理中客观存在的现象.企业为了减少由实际需求和计划数量的偏差造成的生产不稳定,提高安全库存数量从而保证正常的生产活动,在此情况下需求逐级放大引发了牛鞭效应.精准预测是缓解牛鞭效应的重要手段,但是传统的时序预测在复杂的环境中并没有很好的预测效果.基于以上问题,从理论层面论证了需求预测、安全库存、牛鞭效应之间的关系,提出能够优化预测结果的ARIMA-BP模型.以某制造商企业近两年的产品订单数据为研究对象,分别用不同的预测模型对订单进行预测分析,再与该企业原预测模型下的牛鞭效应仿真结果进行对比.结果表明,ARIMA-BP的模型预测精度更高,能够有效地缓解牛鞭效应.
牛鞭效应;BP神经网络;时间序列
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TP183;TP389.1(自动化基础理论)
2022-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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