1.目的及意义（含国内外研究现状）

1.1研究目的：

随着信息化的浪潮席卷全球，电子商务作为信息化时代最为突出的商务活动早已家喻户晓，在电子商务环境下，传统的供应链管理已经不再适用。电子商务在改变商品交易的形式的同时，也改变了企业的物流、信息流和资金流，电子商务环境下企业的供应链管理必须做出相应的改变，才能适应信息化时代的要求。但是我们可以看到的是，尽管我国电子商务的发展已经渐趋成熟，很多零售企业都已经成功跻身电子商务行业，想要在信息技术带来的巨大市场利益中分一杯羹，但是我国零售企业整体的供应链管理水平远落后于国外企业，与信息技术的结合也存在很大风险。本文主要研究在电商市场下的供应链风险事件，通过具体的案例分析，找出造成突变影响的因素，对具体因素进行分析，根据因素提出控制突变的策略，就供应链应该如何应对突发事件提出相应的可行性建议，使得供应链管理重新达到协调。

1.2研究意义：

理论意义：无论是突变理论还是供应链管理，都已经是一个相对成熟的理论，迄今为止，已经有不少学者对于突发事件下的供应链管理颇有研究，但是，大部分的研究都是基于传统供应链管理，电子商务环境下，企业的供应链管理已经发生了很大的变化，传统的供应链管理理论已经不再完全匹配，但是，电商供应链管理的风险的研究却少有见到。这说明电子商务供应链管理的理论还未成熟，在我国电子商务业务迅猛发展的今天，理论研究却还未达到完善，这对电子商务行业的未来发展十分不利。本文旨在研究在电商市场下的供应链风险事件，重在具体的案例分析，结合前人的研究方法和理论综合考虑，就电子商务环境下企业如何应对供应链管理的突发事件提出相应的可行性建议，帮助企业协调供应链管理。

实践意义：电子商务正在对世界经济进行着彻底的改造，而且这一改造比历史上任何一次的经济变革发生的更加迅速。lntel总裁AndyGrove曾经预言： “所有的公司在 5年之内都将成为因特网公司，或者它们将不再是公司。”这种预言反应了电子商务已经在发达资本主义国家所处的后工业时代全面登陆。尽管中国的电子商务发展势头一直居于全球领先地位，特别是在2015年在全球增速经济放缓时，中国的跨境电商业务仍然同比增长28%，但是相较于国外发达资本主义如美国等国家的发展，中国的电子商务的最大的劣势在于供应链管理技术的不成熟，中国的企业还处在传统零售模式的时候，供应链管理的意识就十分薄弱，在电子商务发展起来之后，本身就薄弱的供应链管理观念与互联网对接的并不顺利，这给电子商务的发展埋下了隐患。所以本文旨在研究电子商务环境下企业的供应链管理，针对突发事件下供应链管理的解决方案，实现企业供应链管理的协调发展，以更好的适应时代的需求。

1.3国内外研究现状：

国外研究现状：

关于供应链管理的研究方面：近年来供应链管理问题引起了国内外学者的广泛关注，出现了大量的研究成果，涉及内容十分广泛。下面，我们围绕几个主要问题进行介绍。

1．库存管理

库存管理是指在物流过程中商品数量的管理。企业进行库存管理的目的在于在保持较高的客服水平的前提下，将企业的库存水平控制在一个较低的范围，以来提高企业的市场竞争力。库存管理的相关问题大体上分为两类，分别是确定性库存和随机性库存。确定性库存的模型较为简单，因为需求是连续，确定的，并且以同定速率到达，不允许缺货，产品可以立即得到补充，而且相关参数如每次订货量、订货费用与单位库存费用均保持不变。关于确定性库存的问题，研究人员还可以从其他角度如批量折扣、供货滞后时间、缺货事后等进行扩展。相较于确定性库存模型，随即库存模型因为需求随机、订货成本可变而且考虑缺货而更加贴近实际，而且随即库存模型考虑的是单周期模型即报童模型(Newsboy Model)。供应链库存问题也可分为两类即单级生产库存系统与多级生产库存系统。虽然关于单级生产库存系统的研究成果颇为丰硕，但是因为其只考虑在生产与销售之间只有一级的情况，导致前提与假设与实际情况脱节较大，还需要进一步研究。从运作方式上来看，多级供应链库存管理分为集中式与分散式两种。集中式即供应链中各节点企业的信息共享，企业基于上下游节点库存决定自己的库存，但各企业目标与利益各不不同，在实际运作中集中式管理难以取得理想的效果。分散式则是各成员独自拥有信息，基于本企业库存制定各自库存策略。

2．物流系统规划

物流系统规划主要包括布局问题、选址——分派问题和选址——路径问题等。选取合适的设施数目、设施位置，合理确定设施能力、分派服务对象、安排车辆及路径，从而降低整个供应链的物流成本，并且提高供应链管理的水平，加快对客户需求的响应速度，提高服务质量，增强客户对物流环节的满意度，降低供应链运作成本。此类问题,大多数可归结为按照一定的要求(即目标函数，如距离最短、配送时间最短、成本最小等)，将物流过程归结为表述问题的数学模型，然后用计算机计算以求得合理可行的方案。在随机需求条件下，物流系统设计在使系统总成本的期望值最小的同时，还要满足各需求地对配送响应时间的要求。李延晖、马士华、刘黎明研究了基于时间约束的供应链配送系统随机模型。对一些数学上的难解最优化问题，在物流配送网络设计中，采用遗传算法，可以有效地解决，如吴坚、史忠科基于遗传算法的配送中心选址问题。