电子商务出现后，订单履行过程中，库存、订单效率、时间如何匹配

电子商务的出现引起了许多学者对在线订单履行服务的关注。Tarn等将电子商务的三个关键运营领域概括为：履行中心、信息结构网络和逆向物流，并指出，电商不仅仅是“提货、包装和运送”，而应当能够对消费者的个性化需求做出快速反应。Nguyen等的研究中将在线订单履行服务划分为库存管理、最后一公里配送以及退货管理三个层面。中设涉及的在线订单履行服务与Nguyen等一致，包括从正向物流的库存管理到逆向物流的退换货服务的总和。

库存决策研究

Dana和Petruzzi在消费者根据商品价格和可获得性来最大化期望购买效用的情况下，研究了公司的价格和库存决策。依赖库存的需求会让公司拥有更多库存从而使公司获益。在内生性价格的情况下，公司可以将二维的决策简化为两个连续单变量的优化问题。该文献是第一篇通过假设需求是价格和库存水平的函数来扩展经典报童模型的论文。

Boyaci研究了多渠道分销结构如何影响库存决策，主要关注制造商与零售商之间的竞争性库存对两个渠道的库存水平，二者的收益以及整个供应链绩效的影响，并设计供应合同来协调供应链。Cachon和Swinney考察了在策略消费者出现的情况下零售商的库存决策与降价策略的相互作用。

策略消费者选择是否购买以及在当季以全价购买还是在季末降价后购买。假设价格折扣和库存水平是正相关的。在不能快速反应的情况下，如果忽略策略消费者的行为，过量库存以及所对应的高价格折扣会损害零售商的利润。研究结论是相对于没有策略性消费者的情况，在具有策略性消费者的情况下，快速响应功能对于零售商而言价值更大。

在需求不确定以及商家库存水平不可见的市场中，Dana用一个有关价格以及可获得性竞争的策略模型说明了即使是在单一周期，价格也可以作为商品可获得性的信号。首选价格的贝特兰模型显示价格引发公司持有更多库存，而首选库存的古诺模型则传递了公司过去无法观测的库存信息。无论企业数量如何，这都会为均衡价格和行业利润创造下限。该模型主要用于租赁行业的研究。

也有很多学者研究了库存水平的优化与订单交付问题。Hariga研究了在需求随机的情况下，存储空间受限的单项连续检查库存问题。订货成本、存储能力、单位时间平均需求和持有成本率是库存成本的重要影响因素。

Takahashi等研究了在生产和交付受限的两极双渠道供应链的库存控制问题。文中提出了一个新的优于一度以库存的库存控制策略，其控制总成本，包含库存持有成本、缺货成本以及成产和交付受限成本，通过马尔科夫分析计算。提出的控制策略能够在不增加仓储和零售商库存的基础上降低生产和交付的上限，并且降低总成本。

Jasin和Sinha研究了具有多个履行设施和有限库存的在线多项目零售商的订单履行方式。利用确定性线性规划，帮助零售商需要构造一种履行策略来决定利用哪个设施来满足每个订单的要求，其目标是在有限的范围内最小客户订单的预期总运输成本。Tatarakis和Minis利用动态规划方法研究了允许车辆补货的随机需求下的交付多产品的单车路径问题。研究目标是最小化预期(路径)成本。

Kang和Kim考虑了由单个供应商和一组零售商组成的两级供应链，其中供应方掌握了零售商的需求信息和库存水平的信息，并确定了零售商的补货数量和时间以及每辆车交付给零售商的产品数量。通过两阶段启发式算法，以最小化固定车辆成本，零售商依赖的物料搬运成本和供应链的库存持有成本之和为目标，在合理的时间内给出了较好的补货方案。

订单履行效率分析

很多的研究从零售商的角度出发，关注如何更高效的履行在线订单。Lin和Mahmassani利用实验法研究了在线杂货店现存的不同物流和分销模式的权衡问题，研究表明提供在线消费者所需的高水平的服务和便利性通常会导致较高的配送成本，这直接影响了企业的盈利能力。

Ishfaq和Bajwa利用真实的零售数据研究了以具有实体基础的零售商如何利用多种履行选项去满足在线需求，以及相关的运营成本、物流成本和价格如何影响订单履行方式和履行效率。具有实体基础的零售商使用店内配送设施和客户配送中心履行订单时，固有的成本优势为其提供了高水平的利润。Ojha等用数据仿真研究了信息共享对供应链系统中的牛鞭效应和订单履行绩效的影响。使用信息共享不仅可以减少牛鞭效应的负面影响还可以提高订单履行绩效。

一些研究致力于配送服务的路径规划。鉴于杂货的送货上门服务面临需求不确定性、配送时间窗和边际收益低的挑战，Campbell和Savelsbergh将影响消费者购买时间窗的时隙激励运用到动态路径规划问题中。零售商可以通过降低总配送距离和增加订单总量中获益。

Ehmke和Campbell在大都市环境下研究了送货上门服务的路径规划问题。在允许尽可能多的配送请求下，他们建立和比较了最大化物流服务提供方收益的策略，同时评估请求数量对送货服务质量的潜在影响。Minis和Tatarakis考虑了一种联合商品配送的同时提取退货商品(如果有)的车辆路径规划问题。

研究的目标是最小化期望路径成本和优化车辆空间使得在用已有货物满足消费者需求的同时车上仍然留有空间可以用来储存退货。Pandelis等用一个动态线性规划来解决订单履行中单一车辆将K种商品配送到N个消费者手中的最优路径问题，优化目标是最小化期望成本。

在大数据支持下，为了预测消费者何时会购买，并在消费者下单之前能够将商品运到最近的分销中心做准备，Lee提出了一种基于遗传算法的优化模型来支持预期运输。除了运输成本和行驶距离外，GA中还考虑了预测规则的可信度。

选择从定量分析的角度出发，研究订单履行服务质量以及利用店内库存满足在线需求的进店自提服务对订单履行服务效率的提升作用。构建的模型中，将服务成本设为服务质量的二次函数，满足Mahmassani的研究中服务成本关于质量递增的特点，利用店内设施满足在线订单需求，与Ishfaq和Bajwa的研究保持一致。以利润最大化为目标符合配送路径规划中最小化成本的特点。

订单履行与时间匹配

Hsu和Li建立非线性规划模型，通过最大化供需交互作用下的利润来解决最优数量和持续时间区分策略的服务周期。差异化的服务策略在应对随时间变化的消费者需求方面比统一服务策略更好。Yang和Strauss提出了一种在参与的送货上门服务管理中通过交付时段定价来控制需求的新方法。为了降低送货成本，Asdemir等开发了一个基于马尔可夫决策过程的定价模型，用于在线杂货商接受送货预约的运营模式中。

考虑到平衡杂货商的运货能力和需要在最方便的时间为客户交付货物，该模型根据顾客的到达和选择动态调整送货价格。他们的研究表明，最优价格具有以下特性：首先，不管消费者选择哪种送货方式，最优价格应当设定为使在线零售商在剩余的预订时间内获得相同的预期收益。其次，在预订范围内剩下的时间更少的情况下，随着单位订单的大小的不同，交付价格受到动态替代效应的影响可能增加。

Gawor和Hoberg通过对550个美国在线消费者的购买选择的综合分析，探求在线市场履行服务的交货时间，交付便利性和总价格(包括运输)之间的关系，从而得出全渠道零售商履行服务的货币基准和管理意义。价格是影响消费者选择的最重要标准，其次是交货时间和便利性。时间的平均货币价值为每天$3.61。消费者的出行时间的货币价值估计为每小时$10.62。结果表明，送货上门比提货方式更可取。

利用数学模型，Boyaci和Ray在价格敏感和时间敏感的市场中研究了一个公司销售两种可替代产品的最优价格和交货时间决策，公司的差异化决策受产能成本的影响。研究表明，产品差异化的程度既取决于绝对成本，也取决于产能成本的相对价值。

在产能成本差异不变的情况下，成本越高，时间差异越小，价格差异越小。产能成本差异的增加会增加价格差异，但会降低时间差异。当企业发生与产能相关的成本时，价格会下降。Boyaci和Ray认为公司应该根据价格和时间(长度和可靠性)来差异化其产品。

为此，他们开发了一个分析框架，研究产能成本在价格、配送时间和交货可靠性在最优差异化战略方面的作用。在消费者对承诺交付时间和服务质量均敏感的情况下，Shang和Liu构建了一个两阶段博弈，在第一阶段，企业根据他们的产能进行竞争，而在第二阶段，企业在PDT方面做出竞争性的营销决策。

只有当所有企业都具有效率时，存在内部均衡，此时效率更高的企业将从基于时间的竞争中获得市场份额；当且仅当企业效率低下(或产能投资对市场上的每个人来说都太昂贵)时，存在边界均衡。在某种边界均衡下，从基于时间的竞争中获得市场份额的企业可能比其他企业的效率更低。

Xia和Rajagopalan研究了两家企业的标准化产品决策和定制产品决策，标准化产品决策需要设计产品品种，而定制产品决策需要制定交货时间。在均衡中，定制是否主导标准化取决于其相对成本效率和对消费者的吸引力，包括价格、产品种类和交货时间。如果企业具有明显的差异，那么增加产品品种带来的价格溢价能够缓解价格竞争，因为多样化的产品更好地满足了消费者的需求。

Xu等扩展了Chiang等的工作，在制造商集中或分散决策模式下，研究了价格和交货提前期如何影响渠道策略。在集中决策下，制造商可以使用包括间接渠道、直接渠道和双渠道在内的任何渠道结构，而在分散决策的环境下，制造商采用直接渠道或双渠道决策。从以上可以看出，订单履行时间是影响服务效率的重要因素。