• 需求链研究院

    欧睿数据需求链知识中心

    oIBP Knowledge Center

  • 需求链研究院

    欧睿数据产品与解决方案的核心Knowledge Center

    需求链研究院由欧睿数据创始人兼CEO,高峻峻教授创办。前身为高峻峻教授于上海大学担任悉尼工商学院工商管理系主任时创办的隶属于上海大学的需求链管理研究室。现为欧睿数据需求链理论与算法研究中心,帮助欧睿数据拓展并落地人工智能与需求链理论的技术结合。

    研究院成立于2009年,是国内首个跨学科的产、学、研联盟平台上的一流的供应链计划管理研究平台,围绕需求链管理理论,致力于需求链管理模式、技术、方法和企业应用研究,并通过行业实施进一步推广和完善,最终形成基于需求驱动为核心的供应链计划体系优化管理整体解决方案。

    需求链研究院在国内外核心和高水平期刊上发表多篇论文,获得国家级和省部级课题资助近10项,相关研究成果也得到了国外顶尖商学院的认可,与宾夕法尼亚大学沃顿商学院,美国里海大学,美国国际预测者协会等国际级供应链和需求管理专业机构和团队建立了长期合作关系,未来进一步通过关键技术攻关、产学研合作等,在学术研究、行业应用和国际合作领域提升需求链研究院的影响力。

  • 智慧需求链理论

    oIBP AI智能商品管理解决方案的理论基石

    oIBP AI智能商品管理解决方案,以需求链为产品理论导向

    需求链(Demand Chain)是美国著名管理学家和作家迈克尔·波特(Michael Porter)在其1985年的著作“竞争优势”(Competitive Advantage)中最先提出的,需求链是价值链商业模式的一部分。欧睿数据创始人高峻峻教授长期在需求链管理研究方向有深入的理论探索与实践应用经验,高峻峻教授提到:在新零售的驱使下,需求链也形成了包括智慧引领、智慧创新、智慧生态和智慧协同在内的全景图。

  • 需求链理论专著

    oIBP Knowledge Center的知识产出

    需求链中的库存管理-模型·方案·应用

    高峻峻 著

    本书中,高峻峻教授主要对需求链中的库存控制的模型、方法和应用进行了系统的阐述,涵盖了库存管理领域最新的概念、方法和模型。从基本的供应链与需求链管理以及库存管理知识起步,由浅入深地分别介绍了随机需求链、模糊需求链和基于需求预测下的多级多产品库存模型及其在家电行业、化妆品行业、家具行业和连锁零售行业中的应用,并将上述研究进一步扩展至需求链中的库存控制问题与定价、运输、选址的联合决策问题的建模,以阐述库存决策对物流运作环节中其他决策的影响。《需求链中的库存管理-模型·方法·应用》在建模方法上有独到之处,尝试将理论与实践相融在一起,不仅是一部向初学者提供的入门性书籍,同时,也为研究者提供了进行进一步的研究的素材。相信从事企业实际工作的朋友们,和从事理论研究工作的朋友们都能从《需求链中的库存管理-模型·方法·应用》中受益。

    零售新科学

    Marshall Fisher 著· 高峻峻 石甜甜 译

    在门店链条整合和供应链全球化的两大趋势推动下,零售商面临着新的挑战,本书中提出了高科技型新零售的概念,分别从投资角度的库存管理、品类计划、门店最优订货量以及最优折扣管理、柔性供应链、目标协同、门店层级执行,以及信息技术应用等方面对如何发展数据驱动决策型零售展开讨论,指导零售商应对新环境。

  • 欧睿数据算法引擎

    oIBP Knowledge Center的技术产出

    oIBP神算·系列算法引擎

    oIBP AI智能商品管理解决方案的核心技术基础

    oIBP神算系列算法引擎,是欧睿数据围绕“数据智能·精准决策”的产品核心宗旨,加速自身研发能力的快速发展,在技术研发团队的的支持下,为oIBP AI智能商品管理系统量身打造的自研算法引擎。其中包含“oIBP神算·超级预测”、“oIBP神算·超级优化”、“oIBP神算·超级标签”以及“oIBP神算·超级仿真”系列。

  • 需求链研究院科研基石

    需求链研究院自2009年成立以来,承接了多个国家级,市级以及国家教委的科研项目,在这个前沿的研究领域中成为了探索者和领导者,弥补了国内教育界在需求管理领域的学术研究空白,创建了完整的需求预测管理体系,并在需求管理最具挑战性的领域--时尚品需求管理领域建立的绝对的领先优势和行业权威。欧睿数据并不止步于学术研究,同时借助与企业的合作将科学技术转化为生产力。

    基于需求学习的流行品供应链动态库存决策研究

    国家自然科学基金项目,编号70972016

    项目强调以我国时尚品企业在需求学习和动态库存管理中存在的具有中国特色的管理实践问题为研究背景,从需求管理(需求预测、替代性估计和需求学习)角度,提出了更适用于流行品替代性描述的邻近替代估计方法和流行品行业特有的天气敏感性需求预测方法,引入了生命周期对流行品的需求特性进行刻画,将流行品企业运营过程中遇到的需求预测与需求学习、定价问题与品类规划、库存控制决策和调拨问题有机地结合起来进行联合决策。在上述理论研究的基础上,项目组调研走访多家流行品品牌企业和零售企业,从案例研究角度针对流行品行业进行需求管理理论、方法和技术体系的搭建,将合适的需求管理技术引入企业,实现了协助多家企业构建科学的需求管理体系的目标。

    零售企业品类规划与库存控制的联合决策研究

    国家自然科学基金项目,编号70502020

    运用不确定的非线性整数规划建模技术、模糊神经网络技术、支持向量机(SVM)技术、集成方法,将操作层的销量数据、管理层的经验和影响需求的各种因素都嵌入到需求描述和需求预测中,并在此基础上,深入研究不确定性需求下、基于需求预测、替代性需求下和促销情况下的品类规划与库存控制的联合决策模型。国外同类研究往往偏重品类规划的研究,对于库存控制方面的研究比较薄弱,本课题将弥补这一缺陷,所提出的品类规划与库存控制模型将是一种面向零售企业运作实践的模型,特别适用于SKUs数目较多的品类,并能给出符合零售企业的多级库存控制策略,且所给出的各种启发式算法还能够迅速找到模型的满意解,模型的鲁棒性和应用效果较好。

    有限需求信息下的间断需求预测研究

    国家自然科学基金项目,编号71302053

    有限需求信息是企业因产品更新换代快、信息化时间短和管理水平较低而出现的普遍情景,但目前学术界缺少指导企业应对有限需求信息下的需求管理方法。间断需求出现高库存、呆滞需求等的根源在于间断需求预测非常困难,如果能够提高需求预测的精度,必然有助于解决间断需求的库存控制难题。本课题以有限需求信息下的间断需求为研究对象,将其分为三类情境:一是需求分布已知而参数未知,二是需求分布未知但部分需求信息已知,三是需求分布未知及其参数信息未知,分别构建(1)需求分布已知但参数未知情境下的基于需求影响因素挖掘的间断需求自适应预测模型;(2)需求分布未知但部分需求信息已知情境下的基于需求特性捕捉的间断需求分布拟合模型;(3)需求分布未知及其参数信息未知情景下的基于专家经验嵌入式的间断需求耦合预测模型。

    需求链管理理论、技术及应用研究

    上海市教委重点项目,编号10ZS66

    该项目认为需求链管理不仅仅是一种理念,而且是一种需求链战略指导下的包含计划、流程和管理技术、信息技术在内的管理体系。项目组提出了需求创造战略、需求领导战略和需求驱动战略三种战略,指出企业的需求链转型包括组织结构驱动的需求链转型,信息化建设驱动的需求链转型和电子商务驱动的需求链转型三类常见模式。由于本项目立足于从运营管理视角和营销管理视角研究需求链管理模式的设计和实施,所以,是一个涉及企业战略、企业文化、跨职能交叉、渠道管理、信息系统应用等多个方面的系统性工程,并为此组织了多家长三角和闽三角的企业以小型研讨会、访谈等多种形式对需求链管理模式应用的关键流程与关键资源进行探索,撰写了包括苏宁云商、全家便利店、上海电力物资供应公司在内的多家企业案例。

    基于集成学习的软件核心产品需求预测方法研究

    上海市自然科学基金项目,编号09ZR1412600

    该项目主要利用支持向量机集成学习方法来构建软件核心产品的需求预测模型,提出了一种基于广义邻近替代的需求预测方法,并应用于上海永乐家用电器有限公司某一门店PC产品的需求预测,取得了良好的效果。

    面向服装业基于需求学习的库存、定价和配送的联合决策

    上海市自然科学基金项目,编号09ZR1411000

    面向服装业基于需求学习的库存、定价和配送的联合决策研究。该项目以主要结合我国服装企业在运作管理实践开展需求学习问题与动态库存控制问题,为企业开发了需求管理与运营决策支持系统软件。

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