三仓库动态库存优化模型：基于产品新鲜度需求与保鲜技术投资的库存平衡策略

本文创新性地构建了融合产品增值（amelioration）与腐损（deterioration）双重特性的三仓库（OW+RW1+RW2）库存模型，通过Weibull分布量化增值率，结合保鲜技术投资（PTI）和部分延迟交货（partial backlogging）策略，解决了鲜活农产品（如幼畜）在价格敏感（price-sensitive）和新鲜度驱动（freshness-driven）需求下的库存优化难题。MATLAB仿真验证了模型在降低持有成本（holding cost）和提升供应链弹性（resilience）方面的优越性。

　　

研究亮点

• 首创三仓库（OW+RW1+RW2）分层存储架构，通过差异化配置实现鲜活农产品（如幼畜）增值（amelioration）与腐损（deterioration）的协同管理

• 创新性采用Weibull分布动态模拟增值过程，结合保鲜技术投资（PTI）将腐损率θ₁-θ₃降低40%

• 首次在库存模型中整合价格敏感（price-sensitive）和新鲜度阈值（f_d=1）的双重需求驱动机制

模型验证

以幼畜养殖为例，参数设定：RW2增值参数（p=0.3, q=0.03）、RW1（e=0.4, f=0.04）、OW（ω=0.5, u=0.05），保鲜投资效率x=0.01时，系统总成本降低23.7%。

敏感性分析

关键参数±20%波动实验显示：保鲜投资效率x每提升1%，腐损损失减少≈2.8%；而新鲜度周期f_d延长10%可使边际利润增长5.2%。

管理启示

通过动态分配高增值活体至低腐损仓库（RW1）、易腐品至低成本仓库（RW2），配合延迟交货（partial backlogging）信用期（M=30天）策略，实现库存周转率提升19%。

模型意义

• 为畜牧业等鲜活产品行业提供首个融合增值-腐损双通路的三仓库决策工具

• 通过PTI技术投资与信用期政策的协同优化，使供应链综合成本降低12%-15%

结论

该框架成功解决了传统模型无法同时处理产品增值（Weibull分布）、动态腐损（θ₁-θ₃）和多仓库协同的难题，为 perishable-ameliorable goods 管理提供了创新方法论。