| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 文献综述 | 第14-18页 |
| 1.2.1 库存分类法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 订货策略研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.3 需求预测研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 研究内容和路线 | 第18-20页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第18页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.3 研究路线 | 第19-20页 |
| 2 ST公司坎帕拉仓库库存管理现状及问题 | 第20-30页 |
| 2.1 ST公司概况 | 第20-23页 |
| 2.1.1 ST公司简介 | 第20-21页 |
| 2.1.2 坎帕拉仓库介绍 | 第21-23页 |
| 2.2 坎帕拉仓库当前问题 | 第23-25页 |
| 2.2.1 畅销产品频现断货 | 第23页 |
| 2.2.2 旧款设备库存积压 | 第23-25页 |
| 2.3 坎帕拉仓库问题原因分析 | 第25-28页 |
| 2.3.1 需求预测不准确 | 第26-27页 |
| 2.3.2 库存分类不合理 | 第27页 |
| 2.3.3 订货策略不科学 | 第27页 |
| 2.3.4 信息传递不及时 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 3 坎帕拉仓库需求预测 | 第30-48页 |
| 3.1 需求预测方法 | 第30-35页 |
| 3.1.1 定性预测 | 第30-31页 |
| 3.1.2 定量预测 | 第31-35页 |
| 3.2 某型号机顶盒预测研究 | 第35-46页 |
| 3.2.1 预测方法选择 | 第36-37页 |
| 3.2.2 基于移动平均法的机顶盒需求预测 | 第37-40页 |
| 3.2.3 基于指数平滑法的机顶盒需求预测 | 第40-43页 |
| 3.2.4 基于ARIMA法的机顶盒需求预测 | 第43-46页 |
| 3.3 预测方法效果对比 | 第46-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 4 坎帕拉仓库的库存分类及订货策略 | 第48-70页 |
| 4.1 基于信息熵和聚类分析的坎帕拉库存分类研究 | 第48-58页 |
| 4.1.1 坎帕拉仓库库存分类指标体系建立 | 第48-49页 |
| 4.1.2 基于信息熵和聚类分析的改进库存分类算法 | 第49-54页 |
| 4.1.3 坎帕拉仓库存分类结果 | 第54-58页 |
| 4.2 库存控制策略 | 第58-65页 |
| 4.2.1 A类库存订货策略 | 第59-62页 |
| 4.2.2 B、C类库存订货策略 | 第62-64页 |
| 4.2.3 呆滞库存处理制度 | 第64-65页 |
| 4.3 库存优化的效果验证 | 第65-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 5 ST公司库存管理改进意见 | 第70-74页 |
| 5.1 建立信息化管理平台 | 第70-71页 |
| 5.2 实行跨区域补货策略 | 第71页 |
| 5.3 建立库存绩效考核机制 | 第71-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-74页 |
| 6 结论与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第80-84页 |
| 学位论文数据集 | 第84页 |