2025年物流计划管理试题及答案

2025年物流计划管理试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.某企业采用指数平滑法进行月度需求预测，已知上月实际需求为800件，预测值为780件，平滑系数α=0.3，则本月预测值为（）A.786件B.792件C.798件D.804件2.经济订货批量（EOQ）模型中，若年需求量增加4倍，其他成本不变，最优订货批量将（）A.增加2倍B.增加4倍C.减少2倍D.减少4倍3.JIT（准时制）物流计划的核心目标是（）A.最大化库存水平B.最小化非增值活动C.提高运输速度D.增加供应商数量4.运输路径优化中，适用于多目的地配送的经典算法是（）A.Dijkstra算法B.遗传算法C.节约里程法D.动态规划法5.某企业年销售额为5000万元，平均库存价值为1000万元，其库存周转率为（）A.2次/年B.5次/年C.8次/年D.10次/年6.牛鞭效应（BullwhipEffect）的主要缓解措施不包括（）A.共享需求信息B.减少供应链层级C.增加安全库存D.采用联合库存管理7.分销需求计划（DRP）的主要输入不包括（）A.社会需求文件B.库存文件C.生产计划D.供应商资源文件8.现代物流计划通常采用滚动计划法，其滚动周期一般为（）A.1-2周B.1-3个月C.6-12个月D.1-2年9.运输管理系统（TMS）的核心功能不包括（）A.运输路线规划B.车辆调度C.库存盘点D.运费结算10.供应链协同计划中，供应商管理库存（VMI）的关键是（）A.供应商拥有库存所有权B.采购方制定补货计划C.双方共享销售数据D.第三方物流参与管理二、简答题（每题8分，共40分）1.简述物流计划管理的三层级结构及其特点。2.列举需求预测误差的主要来源，并说明3种控制误差的方法。3.经济订货批量（EOQ）模型的假设条件有哪些？实际应用中可能面临哪些局限性？4.运输计划制定的关键步骤包括哪些？请结合公路运输场景说明各步骤的具体内容。5.智能技术（如AI、物联网、大数据）对物流计划管理的影响主要体现在哪些方面？请举例说明。三、案例分析题（每题20分，共40分）案例一：某电商企业2024年四季度出现严重库存积压，其中服装类商品库存周转天数从60天延长至120天，退货率从8%上升至15%。经调研发现：前端销售预测依赖历史数据，未考虑当年冬季气温偏高的气候因素；与供应商的补货协议为固定周期（30天）补货，未根据实际销售动态调整；仓储系统未与销售系统实时对接，库存数据延迟24小时更新。问题：（1）分析该企业库存积压的主要原因。（2）请为该企业2025年一季度设计改进的库存计划管理方案，需包含需求预测优化、补货策略调整、系统对接三个方面的具体措施。案例二：某制造企业在长三角地区设有A、B两个仓库，分别服务上海、杭州、南京三个城市。2024年运输数据如下：A仓库到上海距离80km，到杭州200km，到南京300km；B仓库到上海150km，到杭州120km，到南京180km。单趟运输成本为0.5元/吨·km，年运输量：上海8000吨，杭州6000吨，南京5000吨。当前运输计划为A仓库负责上海、杭州，B仓库负责南京。问题：（1）计算当前运输总成本。（2）设计优化后的运输计划（需明确各城市由哪个仓库供货），并计算优化后的总成本及成本节约率。（3）说明运输计划优化中需考虑的其他关键因素（至少3项）。答案及解析一、单项选择题1.答案：A解析：指数平滑法公式为Ft=α×At-1+(1-α)×Ft-1=0.3×800+0.7×780=240+546=786件。2.答案：A解析：EOQ公式为√(2DS/H)，需求量D增加4倍，EOQ变为√(2×4D×S/H)=2×√(2DS/H)，即增加2倍。3.答案：B解析：JIT核心是消除浪费，减少非增值活动（如库存持有、等待时间）。4.答案：C解析：节约里程法通过计算两点间合并配送的里程节约量，适用于多目的地优化。5.答案：B解析：库存周转率=年销售额/平均库存=5000/1000=5次/年。6.答案：C解析：增加安全库存会放大牛鞭效应，缓解措施需减少信息不对称。7.答案：C解析：DRP输入包括社会需求、库存、供应商资源，生产计划属于MRP范畴。8.答案：B解析：滚动计划通常以1-3个月为滚动周期，兼顾灵活性与稳定性。9.答案：C解析：库存盘点属于WMS（仓储管理系统）功能，TMS聚焦运输全流程管理。10.答案：C解析：VMI的核心是供应商基于采购方的销售数据（如POS数据）自主补货。二、简答题1.物流计划管理的三层级结构及特点：（1）战略层计划（1-3年）：聚焦长期资源配置，如物流网络布局、仓储中心选址、关键技术投资（如自动化设备），特点是全局性、长期性、高投入。（2）战术层计划（1-12个月）：具体运营方案设计，如年度运输计划、库存策略（安全库存水平）、供应商协同计划，特点是中期性、可调整性、跨部门协同。（3）执行层计划（日/周度）：日常作业指令，如车辆调度、拣货单提供、即时补货通知，特点是短期性、操作性、数据实时性。2.需求预测误差来源及控制方法：来源：①历史数据偏差（如促销期数据未剔除）；②外部环境变化（如政策、气候）；③预测方法选择不当（如用时间序列预测季节性产品）；④人为判断偏差（过度乐观/悲观）。控制方法：①数据清洗，剔除异常值（如节假日极端销售数据）；②引入外部变量（如天气数据、GDP增速）构建多元回归模型；③采用组合预测法（如指数平滑+专家判断）；④建立预测误差监控机制（如设置MAPE阈值，超阈值时触发人工复核）。3.EOQ模型假设及局限性：假设条件：①需求稳定且已知；②订货提前期固定；③单位采购成本、订货成本、持有成本固定；④不允许缺货。局限性：①实际需求波动大（如季节性产品）；②供应商可能提供数量折扣（打破成本固定假设）；③多品种联合订货时需考虑协同效应；④未考虑库存空间限制、资金约束等现实因素。4.运输计划制定关键步骤（以公路运输为例）：（1）需求收集：汇总各客户订单的货物种类、重量、体积、送达时间要求（如上海客户要求次日10点前送达）。（2）运力评估：统计自有车辆数量、吨位、可用时间，第三方车队的报价及响应能力（如某车队可提供10吨车，单程报价800元）。（3）路线优化：使用节约里程法计算最优路径（如从A仓库出发，先送上海再送杭州，比分别配送节约120km）。（4）车辆调度：根据货物特性（如服装需厢式车）和装载率（目标≥85%）分配车辆（如10吨车装载上海8吨、杭州2吨）。（5）计划确认：与客户确认送达时间，与司机确认路线及注意事项（如杭州段高速施工需绕行）。（6）动态调整：实时监控在途车辆（通过GPS），遇突发情况（如堵车）重新调度备用车辆。5.智能技术对物流计划管理的影响：（1）AI预测：如亚马逊使用机器学习模型，结合用户浏览记录、地理位置、天气数据，将需求预测准确率从75%提升至88%。（2）物联网（IoT）监控：通过仓库传感器实时采集库存数据（如某SKU剩余200件），系统自动触发补货指令，减少人工干预延迟。（3）大数据优化：京东物流利用历史运输数据（如各路段高峰时段拥堵率），动态调整配送路线，使平均配送时间缩短15%。（4）数字孪生：通过模拟不同情景（如双11订单激增300%），测试物流计划的韧性，提前调整仓储资源和运力储备。三、案例分析题案例一（1）库存积压原因：①需求预测片面：仅依赖历史数据，未考虑气候异常（冬季偏暖导致服装需求下降）；②补货策略僵化：固定周期补货未与实际销售挂钩（如销售放缓时仍按原周期进货）；③系统对接延迟：库存数据更新滞后，无法及时发现滞销品（如某款式已滞销但系统显示库存充足）。（2）2025年一季度改进方案：需求预测优化：引入气候数据（与气象平台合作获取季度气温预测）、社交媒体趋势（如抖音服装流行款热度），构建机器学习模型（输入变量：历史销量、气温、搜索指数），每月滚动更新预测参数。补货策略调整：将固定周期补货改为基于库存水平的动态补货（如设置再订货点=安全库存+（日均销量×提前期），当库存低于该点时触发补货）；与供应商签订弹性协议（允许临时调整订单量±20%）。系统对接措施：部署WMS与OMS（订单管理系统）实时接口，库存数据更新频率从24小时缩短至15分钟；增加滞销品预警功能（连续7天销量＜周均销量30%时自动推送提示）。案例二（1）当前运输成本计算：A仓库到上海：8000吨×80km×0.5元=320,000元A仓库到杭州：6000吨×200km×0.5元=600,000元B仓库到南京：5000吨×180km×0.5元=450,000元总成本=320,000+600,000+450,000=1,370,000元（2）优化运输计划：计算各城市到两仓库的单位成本（元/吨）：上海：A=80×0.5=40元/吨；B=150×0.5=75元/吨→选A杭州：A=200×0.5=100元/吨；B=120×0.5=60元/吨→选B南京：A=300×0.5=150元/吨；B=180×0.5=90元/吨→选B（原计划错误，应调整）优化后成本：A→上海：8000×40=320,000元B→杭州：6000×60=360,000元B→南京：5000×90=450,000元总成本=320,000+360,000+450,000=1,130,000元成本节约=1,370,000-1,130,000=240,000元节约率=240,000/1,370,000≈17.5%（3）其他关键因素：①车辆装载率：需确保B仓库到杭州、南京的总运输量