学校代码：10730
分类号：密级： 公开
考虑需求季节性的 K 公司网络通信类产品
论文题目（中文） 库存计划优化研究
Inventory Planning Optimization for
论文题目（外文）
Network Communication Products of K
Company Based on Demand Seasonality
作者姓名邱乐
类 型 领 域 工商管理硕士
研 究 方 向运营管理
学历教育
教 育 类 型
指 导 教 师 白建明 教授
合 作 导 师
论 文 工 作 时 段 2020 年 10 月至 2022 年 5 月
答辩日期 2021 年 5 月
校址：甘肃省兰州市城关区天水南路222 号
学 院： 管理学院(专业学位) 学 号： 220190913510
学生姓名： 邱乐 导师姓名： 白建明
学科名称： 工商管理（专）·工商管理
考虑需求季节性的 K 公司网络通信类产品库
论文题目：
存计划优化研究
原 创 性 声 明
本人郑重声明：本人所呈交的学位论文，是在导师的指导下独立进行研究
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论文作者签名： 日 期： 2022 年 5 月 28 日
关于学位论文使用授权的声明
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本学位论文研究内容：
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论文作者签名： 导师签名：
日 期： 2022 年 5 月 28 日 日 期： 2022 年 5 月 28 日
MBA 学位论文 作者：邱乐 考虑需求季节性的 K 公司网络通信类产品库存计划优化研究
考虑需求季节性的 K 公司网络通信类产品
库存计划优化研究
中文摘要
科技发展日新月异，制造类企业机器化、自动化程度越来越高，产能越来
越富足，市场越来越透明，利润越来越低，如何协调需求、利润、库存、产能
之间的关系，降低运营成本，是当今制造类多数企业面临的一大考验。K 公司
网络通信类产品事业处是一家专业生产路由器、交换机、服务器、电话等通信
网络设备之结构件的企业，近年来由于需求预测准确度较低、产品分类合理性
不高、补货模型不科学等原因，导致库存管理中存在库存计划变动过于频繁、
库存周转率低、库存资金占用和产品存储费用偏高、产品库存偏高的同时，缺
货也时有发生等问题。
本文运用需求预测、供应链库存管理相关理论和方法对 K 公司网络通信类
产品事业处产品库存计划进行优化。首先，依据企业过去三年的历史需求数量，
分析对比需求数据波动的季节性趋势，运用夹角余弦法验证需求具有季节性规
律后，建立数据模型对下一年需求预测进行优化。其次，在产品用途分类的基
础上，运用ABC 分类法把产品进行细分，以此改善目前产品仅以客户为单位的
分类现状。最后，基于优化后的需求预测数据和产品ABC 分类结果，采用合适
的订货模型分别对各类产品进行整体库存优化方案设计。
论文结论表明，基于需求预测优化、产品分类优化、订货模型优化的产品
库存计划优化，可使库存水平更加稳定，库存占销售额比值显著下降，分类管
控后各类产品数量清晰可控，库存结构更合理。本文的优化方案在一定条件下
提高了库存管理效率，有利于企业降低库存成本，有助于企业在普遍产能过剩
市场竞争激烈的大环境下生存和持续发展。
关键词：需求预测，季节性分析，库存计划优化，产品分类
I
MBA 学位论文 作者：邱乐 考虑需求季节性的 K 公司网络通信类产品库存计划优化研究
INVENTORY PLANNING OPTIMIZATION FOR
NETWORK COMMUNICATION PRODUCTS OF K
COMPANY BASED ON DEMAND SEASONALITY
Abstract
With the rapid development of science and technology, manufacturing
enterprises are becoming more and more mechanized and automated, and their
production capacity is becoming more and more abundant. How to coordinate the
relationship between demand, inventory and production capacity in order to reduce
operating costs is a major challenge faced by most manufacturing enterprises today.
The network communication products division of K company is an enterprise that
specializes the production of structural parts for communication network equipment
such as routers, switches, servers and network phones. Due to the low accuracy of
demand forecasting, the unreasonable product classification, and the unscientific
inventory plan, there are too frequent inventory plan changes, low inventory turnover
rate, high inventory capital occupation and product storage costs. High product
inventory while shortage also occur some times. the workload of related employees
is high.
This thesis uses demand forecasting and supply chain management related
theories and methods to optimize the product inventory plan of Enterprise. Firstly,
sort out the historical demand of the company in the past three years, analyze and
compare the seasonal trend of data fluctuations, after using the angle cosine method
to verify that demand has a seasonal law, establish a data model to optimize the
demand forecast for the next year. Secondly, on the basis of product classification,
use ABC classification method to subdivide products, so as to improve the current
situation where products are classified only by customers. Finally, based on the
optimized demand forecast data and product ABC classification results, an
appropriate method of replenishment is used to design the inventory plan
optimization scheme of various products.
The conclusion of the thesis shows that through the optimization of product
II
MBA 学位论文 作者：邱乐 考虑需求季节性的 K 公司网络通信类产品库存计划优化研究
inventory plan based on demand forecast optimization and product classification
optimization, the inventory level can be more stable, the proportion of inventory
quantity and revenue can be significantly reduced, the quantity of various products
can be clearly controlled and the inventory structure can be more reasonable after
classified control. The optimization plan in this thesis improves the efficiency of
inventory management under certain conditions, helps the enterprise to reduce
inventory costs, and helps enterprise survive and sustainably develop in the fiercely
competitive environment of the general overcapacity market.
Key words: Market Forecast, Seasonal analysis, Inventory plan optimization, Product
classification
III