超市生鲜农产品的库存管理研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着人们生活水平的提高，消费者对生鲜农产品的需求日益增长，对产品质量、新鲜度和多样性的要求也越来越高。

超市作为生鲜农产品流通的重要渠道，其库存管理水平直接影响着产品的品质、损耗以及企业的经济效益。

然而，生鲜农产品具有易腐烂、保鲜期短、需求波动大等特点，给超市库存管理带来了巨大挑战。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着人们对食品质量安全和新鲜度要求的提高，生鲜农产品库存管理逐渐成为国内外学者研究的热点。

国内研究现状：国内学者在生鲜农产品库存管理方面取得了一定的成果，主要集中在以下几个方面：
需求预测：针对生鲜农产品需求波动大的特点，研究了时间序列分析、灰色预测、神经网络等预测方法，并结合实际案例进行了应用。

库存控制：研究了经济订货批量模型、定期订货模型等经典库存模型在生鲜农产品库存管理中的应用，并提出了一些改进模型，以适应生鲜农产品的特性。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要内容包括：分析超市生鲜农产品库存管理现状及存在问题；研究适用于超市生鲜农产品特性的需求预测方法，提高需求预测准确性；探索有效的库存控制模型和方法，确定最佳订货批量、订货点和安全库存；探讨生鲜农产品供应链协同管理机制，加强与供应商的信息共享和协作。

1. 主要内容

1.分析超市生鲜农产品库存管理现状，识别现有库存管理模式中存在的主要问题，并分析其产生原因。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献研究法、案例分析法、模型构建法和实证分析法等方法，按照以下步骤展开研究：
1.文献研究阶段：通过查阅国内外相关文献，了解超市生鲜农产品库存管理的研究现状、主要问题和研究方法，为本研究提供理论基础和参考依据。

重点关注生鲜农产品需求预测、库存控制、供应链协同等方面的研究成果，并分析现有研究的不足之处，明确本研究的创新点。

2.案例分析阶段：选取具有代表性的超市作为案例研究对象，收集相关数据，包括生鲜农产品的销售数据、库存数据、成本数据等。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面有所创新：
1.构建基于机器学习的生鲜农产品需求预测模型。

针对传统需求预测方法难以准确预测生鲜农产品需求波动的问题，本研究将尝试引入机器学习算法，例如支持向量机、随机森林等，构建更加精准的预测模型，为库存管理提供更可靠的依据。

2.提出考虑产品新鲜度的库存控制策略。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘晓峰,谢康,陈友根.生鲜农产品供应链协同库存管理机制设计[j].物流技术,2018,37(11):11-14 20.

[2] 吴建华,刘梦玲,胡祥培.生鲜农产品供应链金融运作模式探析[j].中国流通经济,2020,34(05):94-101.

[3] 陈静,张庆,张丽.生鲜农产品冷链物流成本管理研究[j].物流技术,2017,36(01):224-227.