《物流管理定量分析》课程标准.docxVIP

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《物流管理定量分析》课程标准

学分:2

学时:32

适用专业:物流管理

制订人:

一、课程的性质和与任务

课程性质:本课程为物流管理专业的专业基础课。是一门具体介绍物流管理中的定量分析问题的课程。内容包括物流需求预测、线性规划、整数规划、运输路径规划、项目计划技术、动态规划等内容。

课程任务:通过本课程的教学,使学生能运用运筹学的基本理论、思想和方法,学会建立运筹学模型,运用运筹学的方法和技巧,为管理问题提供最合理的决策。通过本课程的学习,培养学生综合处理物流管理中定量分析方面的能力。

前置课程:《管理学基础》、《仓储与配送实务》

后置课程:《物流方案设计》、顶岗实习

二、课程教学基本要求

1.知识:

1)运筹学在物流管理中的应用

2)常用的物流预测分析工具

3)线性规划模型

4)整数规划模型

5)运输规划

6)图论

7)网络计划技术方法

2.技能:

1)常见物流预测模型的数据采集、计算和分析。

2)线性规划模型的建模与求解

3)整数规划模型的建模与求解

4)运输路径的规划与求解

5)运输模型建立与求解

6)项目计划图的绘制

7)软件求解

3.素质:

1)专业素质:要求学生具有综合处理物流管理中定量分析问题的能力。

2)学习素质:能掌握获取数据、建立模型、找出优化方案的思路和方法。

3)社会素质:加强人际沟通能力,学生通过提高团队合作,整合企业资源,优化物流流动,策划和设计物流方案。

三、课程教学条件标准

师资标准:主讲老师必须是理工类专业背景,物流管理硕士以上学位,具有讲师以上的专业职称,有两年以上企业工作经验、熟悉企业经营管理运作、擅长数理分析、熟练运用Excel、WinQSB等运筹求解软件。能按基于工作过程的思路设计课程,综合各种教法实施课程教学,具有较强专业创新能力和较高的讲解能力。辅助老师具有较强专业技能,具有本科学历,有较丰富的一线企业工作经验。

实训(验)室标准:机房。机房中配备Office2003以上版本、WinQSB软件。

校外实训基地标准:有专业物流公司或商业企业供学生采集数据。

四、课程内容及学时安排

学习情境

情境教学要求

情境教学内容

情境教学方式

学时

一、课程认知

(2课时)

学习情境:运筹学在物流管理中的应用

1.了解运筹学含义及其研究方法

2.了解运筹学的发展情况及其主要分支

3.掌握运筹学常用工具

4.理解运筹学在物流管理中的应用

5.知晓课程基本情况、学习要求、考核方式及要求、总体目标

1.运筹学起源

2.运筹学产生与发展

3.运筹学在物流中的应用

4.常用的物流运筹学工具

5.课程学习方法、考核及要求

通过电子课件、课堂互动交流举

例说明运筹学在社会生产中的应用,加强学生的学习兴趣,加深学生的记忆。

2

二、物流需求预测(4课时)

子情境一:移动平均预测法

1.了解预测的基本知识;

2.理解时间序列、时间序列分析法的含义及其基本原理;

3.掌握移动平均法的计算步骤;

4.能够熟练地运用移动平均法对物流需求问题进行预测;

5.能够用Excel软件求解一次移动平均预测模型

1.预测基础知识

2.简单移动平均预测法和加权移动平均法的计算

3.用Excel软件求解一次移动平均预测模型

电子课件,白板板书、图表、案

例导入、示范、练习。课堂互动交流、进行移动平均预测模型的计算,上机操作该预测方法在Excel中的具体实现。

1

子情境二:指数平滑预测法

1.掌握指数平滑法的计算步骤;

2.能够熟练地运用移动平均法对物流需求问题进行预测;

3.能够熟练地运用指数平滑法对物流需求问题进行预测;

4.通过Excel求解指数平滑预测模型。

1.指数平滑预测模型

2.指数平滑预测模型运算

3.用Excel软件中的公式求解一次指数平滑预测模型。

电子课件,白板板书、图表、案

例导入、示范、练习。课堂互动交流、进行指数平滑预测模型的计算,上机操作该预测方法在Excel中的具体实现。

1

子情境三:线性回归预测法

1.理解变量间的相关关系及回归预测模型法的基本原理;

2.掌握一元线性回归预测模型参数的计算;

3.能够运用一元线性回归预测模型对物流需求问题进行预测。

4.通过Excel求解回归分析预测模型。

1.回归分析预测模型

2.回归分析预测模型运算

3.用Excel软件求解一次线性回归模型。

电子课件,白板板书、图表、案

例导入、示范、练习。课堂互动交流、进行回归分析预测模型的计算,上机操作该预测方法在Excel中的具体实现。

2

三、物流资源配置(4课时)

子情境一:LP问题认知与建模

1.了解线性规划问题的基本概念及其数学模型的形式;

2.掌握线性规划模型的建立方法及应注意的问题;

3.能够对一些相对简单的物流资源配置问题建立线性规划模型;

4.能够运用线性规划

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