全渠道背景下的线上与线下库存联合优化与合作机制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71871114
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    49.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0109.物流与供应链管理
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

A big trend in the new retailing era is the emergence of the online channel and the offline channel. To provide customers a seamless ommnichannel service (e.g., buy online and pick up at store, shipment from store, etc.), Walmart, the tranditonal retailer, acquired the online platform yhd.com in Shanghai recently, while the giant etailer Alibaba extends to the offline channel by acquiring the brick-and-mortar retailer Sanjiang Ltd. Under the omnichannel retail, we aim to investigate the following questions: (1) the impact of omnichannel strategies on customers’ behavior and the retailer’s operational efficiency; (2) the joint (dynamic) policies for online and offline inventory replenishments and their corresponding algorithms/heurisitics for a comprehensive retailer (e.g. Suning) operating both channels; (3) the coordination mechanisms (typical examples include the shelf space sharing and ex ante commitment) between an etailer like JD and a retailer with many physical stores like Walmart; and (4) the optimization of joint inventory decisions in both channels considering the experience functionality of the offline channel (showrooming and product return). Through a thorough investigation, on one hand we aim to provide the optimization algorithms/heuristics for the joint inventory replenishments of online and offline channels by adopting the methodologies in operations research and dynamic simulation; on the other hand, we expect to shed insights on the design of ommnichannel strategies for retailers/etailers via case studies, empirical studies and mathematical modeling and analysis.
新零售时代的一个重要趋势就是线上与线下渠道的融合。传统实体零售商如沃尔玛收购一号店等线上平台,电商巨头如阿里巴巴则通过入股三江等实体店商布局线下平台,从而为顾客提供无缝的全渠道服务(如线上下单门店自提、门店直接送货到家等)。本课题基于全渠道背景,拟研究:1.不同的全渠道策略对顾客行为和企业运营效率的影响机制;2.综合零售商(例如苏宁易购)线上渠道(中央仓库)和线下渠道(门店)的动态联合优化库存策略及算法;3.线上渠道(例如京东)和线下渠道(例如沃尔玛)库存共享合作机制(如货架位置共享、事先数量约定等);4.考虑线下体验功能(展厅和退货)的联合库存决策与优化。该课题有很好的现实意义:一方面,通过动态仿真和规划求解等运筹学的工具和方法,为企业开发线上线下库存(近似)优化算法;另一方面,通过案例调研、实证方法和数理模型分析,为零售企业进行全渠道策略设计提供相应的管理启示。

结项摘要

在项目执行期间,本项目团队围绕“全渠道背景下的线上与线下库存联合优化与合作机制研究”这一研究主题,按照研究计划的基本框架,对不同全渠道策略下的企业最优库存决策和不同渠道企业间联合库存决策等问题展开了深入的调查研究。通过项目团队的共同努力,我们取得了一些创新的研究成果,很好地达到了项目预订的研究目标。团队共在学术期刊发表论文10篇;特别地,两篇高质量论文分别被国际顶尖学术期刊Management Science以及Operations Research收录,另有一篇被领域重要期刊Decision Science收录。基于项目资助,共培养2名博士毕业生,7名硕士毕业生。主要成果包括:1. 在全渠道运营管理中,“线上购物-门店自提”(BOPS)策略的选择取决于商店访问成本和在线等待成本。当在线等待成本相对较低的同时商店访问成本更低时,BOPS可以诱导“全能型”客户从在线购买转移到BOPS,对实体店带来需求汇集效应,进一步会降低零售商的超额库存成本;当到店成本和在线等待成本都相对较高,且后者更高时,引入BOPS可能会导致需求“反混同效应”,从而损害零售商的利益。2. 考虑销售时间窗口约束的生鲜产品分销/零售商多源采购决策优化问题。当分销/零售商进行订货决策时,他们更倾向于优先从平均订货成本低的供应商处进行订货,但所选供应商的订货量则取决于其成本结构和交货时间的不确定性。本文的迭代算法使决策者能够有效地解决实际问题。3. 团队成员结合全渠道库存管理相关主体,在排队管理、供应链金融、项目排序与调度、众筹等多个领域做了探索性研究。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Demand Pooling in Omnichannel Operations
全渠道运营中的需求池
  • DOI:
    10.2139/ssrn.3214047
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Management Science
  • 影响因子:
    5.4
  • 作者:
    Ming Hu;Xiaolin Xu;Weili Xue;Yi Yang
  • 通讯作者:
    Yi Yang
Optimal Purchasing Policy for Fresh Products from Multiple Supply Sources with Considerations of Random Delivery Times, Risk, and Information
考虑随机交货时间、风险和信息的多供应源生鲜产品的最优采购策略
  • DOI:
    10.1111/deci.12432
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Decision Sciences
  • 影响因子:
    5.5
  • 作者:
    Xiaolin Xu;Xiaoqiang Cai;Lianmin Zhang
  • 通讯作者:
    Lianmin Zhang
Cooperative and non-cooperative R&D in duopoly manufacturer with a common supplier
合作和非合作R
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Journal of Industrial and Management Optimization
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    Fuli Zhang;Yangyang Peng;Xiaolin Xu;Xing Yin;Lianmin Zhang
  • 通讯作者:
    Lianmin Zhang
Dynamic Scheduling of Multiclass Many-Server Queues with Abandonment: The Generalized cu/h Rule
具有放弃的多类多服务器队列的动态调度:广义 cu/h 规则
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Operations Research
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Zhenghua Long;Nahum Shimkin;Hailun Zhang;Jiheng Zhang
  • 通讯作者:
    Jiheng Zhang
Pricing optimization and competition under the linear nested stochastic choice model
线性嵌套随机选择模型下的定价优化与竞争
  • DOI:
    10.1002/nav.22013
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    NAVAL RESEARCH LOGISTICS
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Li Lixiang;Ke Ginger Y.;Li Min;Zhang Lianmin
  • 通讯作者:
    Zhang Lianmin

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基于战略顾客行为的零售商退货策略研究
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张福利;张燕;徐小林
  • 通讯作者:
    徐小林
Optimization and Coordination of Fresh Product Supply Chains with Freshness Keeping Effort
生鲜供应链优化协调,努力保鲜
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Production and Operations Management
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    蔡小强
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市场竞争与信息不对称对销售策略的分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Annals of Operations Research
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    薛巍立;徐小林;左娇娇
  • 通讯作者:
    左娇娇
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邢静怡;瞿友凯;吴继兰;王帅杰;徐小林
  • 通讯作者:
    徐小林
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐小林;王全才;王 浩;吴 清
  • 通讯作者:
    吴 清

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动态博弈分析框架下的碳交易市场稳定机制设计与优化
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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