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基于循环配送的入厂物流成本控制研究--以H企业为例

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 选题背景以及研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究综述第11-15页
        1.2.1 循环配送运作模式研究第11-13页
        1.2.2 循环配送的路径优化研究第13-15页
        1.2.3 国内外研究现状评述第15页
    1.3 研究目标,内容以及创新点第15-16页
        1.3.1 研究内容第15-16页
        1.3.2 创新之处第16页
    1.4 技术路线第16-17页
第二章 汽车零部件入厂物流理论综述第17-34页
    2.1 汽车零部件入厂物流背景理论第17-20页
        2.1.1 精益物流理论和准时制供应第17-18页
        2.1.2 物流外包和第三方物流第18-19页
        2.1.3 零部件入厂物流平顺化概念第19-20页
    2.2 入厂物流概述第20-24页
        2.2.1 汽车零部件入厂物流及特点第20-21页
        2.2.2 入厂物流配送模式第21-22页
        2.2.3 面临的问题第22-24页
    2.3 循环配送概述第24-26页
        2.3.1 循环配送的概念和特点第24-26页
        2.3.2 Milk Run优点和实施中应注意的问题第26页
    2.4 入厂物流成本研究第26-33页
        2.4.1 库存基本理论研究第27-32页
        2.4.2 运输成本分析第32-33页
        2.4.3 运输与库存的关系第33页
    2.5 本章小结第33-34页
第三章 汽车零部件循环配送的运作研究以及模型的构建第34-49页
    3.1 Milk Run各方面实施条件分析第34-36页
        3.1.1 汽车生产制造商第34页
        3.1.2 供应商第34-35页
        3.1.3 3PL选择第35页
        3.1.4 信息共享第35-36页
    3.2 Milk Run流程以及职责分配第36-37页
    3.3 汽车零部件Milk Run的规划设计第37-42页
        3.3.1 Milk Run规划设计所需数据第37-39页
        3.3.2 Milk Run规划过程研究第39-42页
    3.4 Milk Run模式下的车辆路径问题模型构建第42-48页
        3.4.1 问题分析第42-45页
        3.4.2 Milk Run模式下的VRP模型构建第45-48页
    3.5 本章小结第48-49页
第四章 应用遗传算法解决循环配送模式下的VRP问题第49-64页
    4.1 车辆路径问题的算法研究第49-51页
    4.2 遗传算法基本原理与操作第51-56页
        4.2.1 遗传算法概述第51-52页
        4.2.2 遗传算法的特点及实现第52-56页
    4.3 基于Milk Run的VRP遗传算法设计第56-59页
        4.3.1 染色体编码第56-57页
        4.3.2 约束条件的处理第57页
        4.3.3 适应度函数第57-58页
        4.3.4 初始群体第58页
        4.3.5 选择、交叉和变异第58页
        4.3.6 控制参数和算法终止条件第58-59页
    4.4 数值仿真第59-63页
        4.4.1 问题求解第59-62页
        4.4.2 结果分析第62-63页
    4.5 本章小结第63-64页
第五章 H公司入厂物流优化实例研究第64-74页
    5.1 H公司入厂物流概况第64-65页
    5.2 H公司循环配送项目规划第65-71页
        5.2.1 循环配送项目小组第65-66页
        5.2.2 平顺化提升—车型,包装规划第66-68页
        5.2.3 应急措施,KPI制定第68-69页
        5.2.4 库存、路径优化第69-71页
    5.3 循环配送入厂物流效果评价第71-73页
    5.4 本章小结第73-74页
第六章 结论与展望第74-76页
    6.1 结论第74页
    6.2 展望第74-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-79页
在校期间发表的论著及取得的科研成果第79页

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