随着人们生活水平的提高,汽车进入了各家各户,汽车工业领域各企业之间的竞争也越来越激烈,如何降低成本、增长利润点和提高企业竞争力成了很多企业关注的焦点。据相关数据显示,零部件的库存成本和入场物流成本在企业的生产运行总成本中占据重要的部分,因此控制好库存和运输成本成为企业在汽车工业领域获得市场份额的关键要素。在实际中,由于对市场需求预测不合理导致了库存积压或供不应求现象的出现,为了解决这一问题供应商管理库存(VMI)的新型模式受到了企业的重视。另外,许多企业为了解决运输问题专门设立物流部门,其结果不仅分散了企业的核心竞争力,而且高额的运输成本造成了企业的经济负担,于是企业更倾向于将运输任务承接给专业的第三方物流(TPL),于是VMI-TPL模式便应运而生。在这种模式下,依然存在库存积压和零部件入场物流混乱等现象,因此优化VMI-TPL模式是当前急需解决的问题。本文首先介绍了研究的背景和意义,总结了国内外的研究现状,由于需求波动的不确定性而对模糊环境理论研究的必要性,本文对模糊集、循环取货等相关理论进行了梳理,然后以汽车零部件为研究对象,以降低库存和运输成本为目标,在VMI-TPL运行模式下对不同规模的企业在分散型和集中型两种方式下进行库存和运输研究。中小型企业通常选取分散型模式,在不影响服务质量的前提下,供应商以价格最低为原则选取TPL进行合作,TPL根据供应商的送货计划负责运输,本文基于TPL以降低运输成本为契机,运用改进节约算法比较了需求可拆分和需求不可拆分两种条件下的运输成本;大中型企业通常采用集中型模式,TPL主导供应商与制造商的库存和运输,并拥有决策的绝对权力,通过经济订购批量制定计划周期内的取货计划,建立了库存运输联合优化模型,本文采用了改进的蚁群算法求解最优路径,通过库存和运输的整合与不整合进行对比验证了整合的有效性。