算法下单研究，汽车供应物流追求零库存的策略研究

1，汽车供应物流追求零库存的策略研究

汽车供应物流追求零库存的策略研究

徐东

日本丰田公司创造的零库存理论已风靡全球,以其在供应物流环节极大的节约库存成本，解放积压资金的优点而被众多企业所推崇应用汽车制造作为我国的一项支柱产业,因行业独特的配件加工方式与生产模式,使企业实施零库存存在很大风险文章正是针对这一特殊性,深入探讨研究,提出了我国汽车供应物流实施零库存的方法与策略

【作者单位】：无锡商业职业技术学院

【关键词】：汽车零配件;供应物流;零库存;安全库存

【分类号】：F253.4

【DOI】：CNKI:SUN:LTKJ.0.2008-09-019

【正文快照】：

我国汽车工业正处于一个高速发展的黄金阶段,据中国汽车工业协会公布的数据显示,2007年我国汽车产销双双超过880万辆,同比增长高达22.02%,成为仅次于美国的第二大汽车消费国然而,其物流体系中的供应环节仍是制约众多汽车企业降低成本的瓶颈所在仓储作为供应物流中的静态衔

的物流设施现状与规划1.上海货柜港区的设施状况上海货柜港区由张华浜，军工路，宝山，外高桥，龙吴和洋泾等六个港区组成,其中前四个是外贸港区,后两个是内贸港区六个货柜港区的设施状况详见表12.上海港贷柜吞吐量发展1978年9月25日,上海港在军工路码头开辟了至澳洲的中国第一条货柜定期船航线1980年上海港货柜吞吐量仅3万TEU进入1990年以后,上海港集装箱吞吐量以年均27％以上的速度增长,1998年达到306万TEU,首次跻身于世界十大货柜港口的行列

后，在其他国家，零库存的概念逐渐延伸到原料供应，物流配送，产品销售等领域，成.

为企业降低库存成本的最佳策略到目前为止零库存还没有一个较为严谨的定义，但...

亚马逊网上书店创立时候，在订单履行管理方面形成核心竞争力，这种商业模式基本特征是零库存，网上书店接到订单，直接向出版商或者分销商定购产品，直接给顾客发货，亚马逊不承担库存，因此没有风险，成本很低，因而能够给予的折扣很高，整合的出版商分销商越多，产品就更丰富，所以就能够获得更多订单，实现更大规模效应亚马逊初期的供应链和业务流程都是根据商业模式设计的

但是亚马逊发现，这种方式无法对供应链，顾客购买信息和伙伴之间的业务进行足够控制例如，顾客下一购买10种产品的订单，这些产品需要向5家供应商定购，这个交易是很复杂的亚马逊给客户选择权，顾客可以选择分5个交货单分别交货，则5家供应商分别给这个顾客发货；顾客也可以选择只接受一个交货单（假设他是为了把10件产品组合成一件生日礼物），则需要5家供应商先把货发到一个配送中心，整合成一个订单之后发出后一种情况顾客只支付一次运费，但是对于亚马逊来说，负担的成本却要高很多

显然，这种业务需要的物流网络是非常复杂的，也是非常独特的，从信息系统到运作特点亚马逊决定投入巨资建立自己的实物资产网络，并因此成为物流专家1999－2003年之间，通过自动化和对提高生产率管理最佳实践的不断努力，亚马逊的物流生产率提高了三倍，运营成本由原来营业收入的将近20％下降到10％以下如此卓越的绩效，让亚马逊开辟了在线订单管理服务，为其他电子商务公司管理网上订单的交货业务如玩具反斗城等

亚马逊本身的商业模式也在调整：不再完全追求零库存，而是该用混合方式：对于需求高的产品，亚马逊持有大量库存；对于需求低的产品以及那些无法有效利用仓储空间的，体积庞大或者无规则形状的产品，则交由合作伙伴管理库存

对于上述所说一个客户订单需要多家合作伙伴满足的情况，亚马逊使用了很复杂的算法，来规划产品的库存水平和库存地点，以尽量减少这种中转发运，同时不断提高这种算法的精度（从满足订单需要出发，即使产品库存完全由合作伙伴承担，亚马逊也需要对库存水平库存地点进行管理的）当然，告诉客户集中订单所有产品一次发运需要多支付运费，或者分别接收订单可以减少运费也是一种很好的办法

2，高抛低吸T+0操作方法有哪些?如何做好高抛低吸T+0操作

高抛低吸T+0操作方法：

1，当投资者持有一定数量股票后，某天该股受突发利好消息刺激，股价大幅高开或急速上冲，可以趁这个机会，先将手中被套的筹码卖出，待股价结束快速上涨并出现回落之后(至少比卖出价低1%以后)，将原来抛出的同一品种股票全部买进，从而在一个交易日内实现高卖低买，来获取差价利润，降低持股成本

2，当投资者持有一定数量股票后，当该股在盘中表现出明显下跌趋势时，可以乘这个机会，先将手中被套的筹码卖出，然后在较低的价位(至少比卖出价低1%以后)买入同等数量的同一股票，从而在一个交易日内实现平卖低买，来获取差价利润，降低持股成本

选择刚刚从底部启动，形成上升趋势的股票，要掌握该股的股性，主力经常早盘拉起，中盘砸下，尾盘又拉起，几乎每日如此要有良好的盘面感觉，早盘拉起时，感觉拉不动了，就及时卖出，动作要快，砸下时感觉砸不动了，就及时买入拉起卖出后，当天必须买回，如果第二天再买回，就重新计算成本了

T+0操作的个股要和大盘结合起来，在趋势上要相对吻合，同热点相吻合当然最主要的是对个股的短期走势要有研究，把握住它的脉搏操作时必须克服心理障碍，要做到胆大心细

操作必须注意的事项：做T+0操作你必须有足够的时间盯住盘面，也就是说开盘四小时最好能天天在场，盘面语言掌握了才能短线操作，做T+0操作要将分时走势，5分钟走势和15分钟走势图结合起来观察，才能较好地把握机遇事先要做好功课，心中有数，在盘面上一旦出现了你预测到的情况，才能胸有成竹地做好这次操作

新手在不熟悉操作前可以先用个模拟软件去演练一下，从中摸索些经验，等有了好的效果之后再去实盘操作，这样既能保障资金安全，还能从中提高自己的炒股水平，我刚入门那会就是用牛股宝模拟炒股这样学习过来的，效果还不错，你可以去试试，祝投资愉快！

t是t+0的简称t+0，是针对股市买卖t+1规则而产生的超短操作技巧t+0操作技巧根据操作的方向，可以分为顺向的t+0操作和逆向的t+0操作两种；根据获利还是被套时期实施t+0操作的可以分为解套型t+0操作和追加利润型t+0操作

正向t+0：一般在当日股价相对低点出现向上拐头时买入手中原有股票，然后在股价震荡走高的急拉中，将原来的股票卖出；

反向t+0：一般在当日股价相对高位时段，将手中原有股票的部分或全部卖出(忘记买入价)，然后等到当日股价回调到有利可图(扣除交易费)的低点买入，保持手中原有仓位不变(必须是后市看好的股票)

t+0操作必须注意：

1，该股股性活，上下波幅大；

2，必须严格设立止损，不能因为下跌而不卖，否则将会股票越做越多，成本越做越高

3，一定要做自己熟悉的个股；

4，大盘的走势关系到个股的发展方向

5，t+0最忌的就是追涨杀跌，和做权证不同，因为你买入的部分今日不能售出

做t+0交易，除了有看盘条件及时间外，更应有短线操作经验与应变能力，能及时把握介入时机，懂得

10，

30，60分钟k线的均线变化之间的相互联系，同时能做到分析快，决策快，下单快在震荡市中做t+0交易，以赚取短线利润与摊薄股票套牢成本为目的，切忌贪心，一旦涨到股价上挡阻力位，立刻落袋为安，确保当日盈利果实

t+0操作分析的细节上首先看个股的成交量的情况，从成交量上判断股性是否开始活跃，不论上涨或下跌，总要有一个比较大的空间才值得参与，接着看形态，将要形成多头排列和暴跌阶段刚过，一定有短线的操作机会

这些可以慢慢去领悟，炒股最重要的掌握好一定的经验与技巧，新手在不熟悉操作前可先用个模拟盘去演练一下，从模拟中找些经验，等有了好的效果之后再去实战，实在把握不准的话不防跟我一样用个牛股宝手机炒股去跟着牛人榜里的牛人去操作，这样要稳妥得多希望可以帮助到您，祝投资愉快！

3，数据分析和机器学习是什么关系,两者的前景如何

首先呢这两者的第一个区别就是他们处理的数据特点不一样那么怎么可以简单地理解呢？

首先从我们的传统上数据分析他们所处理的是交易数据，而我们机器学习处理的则是行为数据那么，什么是交易数据，什么是行为数据呢？比如说对于一个电商来说，他的用户交易数据就是下单，比如说对于银行这样的系统来说，他的交易数据就是用户的存取款账单，再比如对于电信系统来说交易数据就是和用户的消费账单有关总的来说，交易数据本质就是和钱有关的数据

那么什么是行为数据呢？比如对于一个互联网公司来说，用户的行为数据就包括了用户的搜索历史，浏览历史，点击历史或者是评论历史等这些用户的行为数据

从这两种数据中就开始衍生出下类的两种区别，首先从数据量上来说，他们就不是一种量级的，那么从交易数据来说，他只能算是一个少量的数据或者谈不上海量的数据，而用户的行为数据呢，则是一个海量的数据那么请想象一下，你每天看多少视频，浏览多少网页，你会发多少帖子，你会搜索多少次，同时来对比下你每天下几次订单，二者之间的对比，高下立判，这其实就是实际上就是交易数据和行为数据的一种明显的对比这就好像前几年，大家公司之间好像没什么业务的变化，结果摇身一变就成为了大数据公司了，那就是因为我们把用户的行为数据一下子收集起来，这样的数据量一下子猛增起来了，其实本质上来说用户的交易数据并没有发生多少的变化，但是由于我们关注了用户的行为数据，所以现在摇身一变就成为了大数据公司了

其实对于这两种数据分析的方法其实也是不一样的

这是从数据本身我们来分析机器学习和数据分析两者的区别

然后我么再看第二个区别，解决的业务问题不同

那么对于传统的数据分析来说他们更多的是来报告历史上发生了什么事情，而对于机器学习来说，更多的是预测未来可能会发生的事情，这是二者的本质的区别

第三点不同是两者采取的技术手段不同

对于传统的数据分析，他对于数据的分析方法完全就是由用户驱动的，这里的用户其实是指企业的那些用户分析师，其数据的分析几乎都是靠他的经验驱动的，而分析方式呢，大多数就是交互式分析，工具通常就是OLAP的工具正是因为数据分析的很大的原因是因为分析师的经验判断，就受限于你这个分析师的分析水平，另外一点就是因为人来做，这就限制了我们分析的用户的容量和用户的总数

但是现在这个数据分析是一种比较成熟的技术了，但是相对来说，这也是一种比较落伍的技术了

我们再看机器学习，他的主要的分析方法技术主要是靠算法和数据驱动的，他会自动的进行知识发现，并且判断出来的数据维度量可能是你想象不到的大，就跟我们现在所判断的用户行为的点击预估，在这个里面，可能会有上百位，上千万甚至上亿的一种维度，对于百度这样的规模公司，每一次预测可能就会有十亿次的分析，这个如果靠人是根本无法想象到的有这么大的规模而这样的规模就只能考机器去做

我的理解是这样的：

1.人工智能：给机器赋予人类的智能，让机器能够像人类那样独立思考当然，目前的人工智能没有发展到很高级的程度，这种智能与人类的大脑相比还是处于非常幼稚的阶段，但目前我们可以让计算机掌握一定的知识，更加智能化的帮助我们实现简单或复杂的活动

2.机器学习通俗的说就是让机器自己去学习，然后通过学习到的知识来指导进一步的判断举个最简单的例子，我们训练小狗狗接飞碟时，当小狗狗接到并送到主人手中时，主人会给一定的奖励，否则会有惩罚于是狗狗就渐渐学会了接飞碟同样的道理，我们用一堆的样本数据来让计算机进行运算，样本数据可以是有类标签的，并设计惩罚函数，通过不断的迭代，机器就学会了怎样进行分类，使得惩罚最小然后用学习到的分类规则进行预测等活动

3.数据挖掘数据挖掘是一门交叉性很强的学科，可以用到机器学习算法以及传统统计的方法，最终的目的是要从数据中挖掘到为我所用的知识，从而指导人们的活动所以我认为数据挖掘的重点在于应用，用何种算法并不是很重要，关键是能够满足实际应用背景而机器学习则偏重于算法本身的设计

4.模式识别我觉得模式识别偏重于对信号，图像，语音，文字，指纹等非...

我的理解是这样的：

1.人工智能：给机器赋予人类的智能，让机器能够像人类那样独立思考当然，目前的人工智能没有发展到很高级的程度，这种智能与人类的大脑相比还是处于非常幼稚的阶段，但目前我们可以让计算机掌握一定的知识，更加智能化的帮助我们实现简单或复杂的活动

2.机器学习通俗的说就是让机器自己去学习，然后通过学习到的知识来指导进一步的判断举个最简单的例子，我们训练小狗狗接飞碟时，当小狗狗接到并送到主人手中时，主人会给一定的奖励，否则会有惩罚于是狗狗就渐渐学会了接飞碟同样的道理，我们用一堆的样本数据来让计算机进行运算，样本数据可以是有类标签的，并设计惩罚函数，通过不断的迭代，机器就学会了怎样进行分类，使得惩罚最小然后用学习到的分类规则进行预测等活动

3.数据挖掘数据挖掘是一门交叉性很强的学科，可以用到机器学习算法以及传统统计的方法，最终的目的是要从数据中挖掘到为我所用的知识，从而指导人们的活动所以我认为数据挖掘的重点在于应用，用何种算法并不是很重要，关键是能够满足实际应用背景而机器学习则偏重于算法本身的设计

4.模式识别我觉得模式识别偏重于对信号，图像，语音，文字，指纹等非直观数据方面的处理，如语音识别，人脸识别等，通过提取出相关的特征，利用这些特征来进行搜寻我们想要找的目标

比较喜欢这方面的东西，一点肤浅的认识，很高兴与你交流