2025聯(lián)想校招供應鏈技術崗模擬測試卷附答案一、專業(yè)知識測試（共30分）（一）單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種供應鏈模型以多原材料輸入、單一產(chǎn)成品輸出為典型特征？A.V型供應鏈B.A型供應鏈C.T型供應鏈D.網(wǎng)狀供應鏈2.某企業(yè)年需求量為10000件，單次訂貨成本50元，單位年存儲成本10元，經(jīng)濟訂貨批量（EOQ）為？A.316件B.447件C.500件D.632件3.以下需求預測方法中，最適用于需求穩(wěn)定、歷史數(shù)據(jù)充分場景的是？A.德爾菲法B.指數(shù)平滑法（α=0.1）C.季節(jié)分解法D.移動平均法（n=3）4.供應鏈牛鞭效應的本質是？A.信息傳遞失真B.運輸延遲C.供應商產(chǎn)能不足D.需求預測工具落后5.在物流網(wǎng)絡設計中，"中心衛(wèi)星"倉庫布局的核心優(yōu)勢是？A.降低運輸成本B.提高應急響應速度C.減少庫存持有成本D.提升訂單分揀效率6.以下哪項不屬于VMI（供應商管理庫存）的關鍵要素？A.供應商掌握用戶庫存數(shù)據(jù)B.用戶設定庫存上下限C.供應商負責補貨決策D.用戶承擔庫存風險7.某SKU安全庫存計算公式為SS=Z×σ×√L，其中σ代表？A.需求標準差B.提前期標準差C.需求均值D.提前期均值8.供應鏈SCOR模型的核心流程不包括？A.計劃（Plan）B.采購（Source）C.生產(chǎn)（Make）D.售后（Service）9.以下哪種運輸方式在供應鏈"最后一公里"配送中成本效率最高？A.航空運輸B.鐵路運輸C.公路運輸D.水路運輸10.供應鏈數(shù)字化轉型中，IoT技術的主要應用場景是？A.需求預測建模B.庫存狀態(tài)實時監(jiān)控C.供應商績效分析D.運輸路徑優(yōu)化（二）簡答題（每題5分，共4題）11.簡述V型供應鏈與T型供應鏈的核心差異，并各舉1個典型行業(yè)例子。12.安全庫存的主要作用是什么？列舉3個影響安全庫存水平的關鍵因素。13.解釋"庫存周轉率"的計算公式，并說明其在供應鏈管理中的意義。14.對比分析集中采購模式與分散采購模式的優(yōu)缺點（各列出2點）。二、邏輯分析題（共30分）（一）數(shù)據(jù)解讀（15分）某企業(yè)2024年Q1Q3手機電池（SKUA）供應鏈關鍵指標如下表：|季度|期初庫存（件）|期末庫存（件）|需求量（件）|采購提前期（天）|供應商準時交貨率|訂單滿足率||||||||||Q1|1200|800|4500|15|92%|95%||Q2|800|1500|4000|18|85%|90%||Q3|1500|2200|3800|22|78%|82%|要求：1.計算Q1Q3各季度的庫存周轉率（保留2位小數(shù)）；2.分析SKUA供應鏈當前存在的主要問題（至少3點）；3.提出2項針對性改進措施。（二）流程優(yōu)化（15分）某筆記本電腦組裝廠當前物料齊套流程如下：1.生產(chǎn)計劃部每周五17:00發(fā)布下周生產(chǎn)計劃；2.計劃員根據(jù)BOM拆分物料需求，提供《物料需求清單》；3.《物料需求清單》通過郵件發(fā)送至倉庫、采購部；4.倉庫次日10:00前反饋現(xiàn)有庫存；5.采購部根據(jù)庫存缺口提供采購訂單，3個工作日內發(fā)送供應商；6.供應商收到訂單后48小時內確認交期；7.采購部匯總交期信息，3個工作日內反饋生產(chǎn)計劃部；8.生產(chǎn)計劃部調整計劃，下周三17:00前發(fā)布最終版。當前問題：物料齊套周期平均12天，較行業(yè)標準（8天）延長50%，影響訂單交付。要求：繪制改進后的流程圖（文字描述即可），并說明關鍵優(yōu)化點（至少3個）。三、案例分析題（共25分）聯(lián)想某區(qū)域DC（配送中心）2024年雙11期間出現(xiàn)以下異常：11月1日3日，入庫量較日常增加200%，但卸貨月臺利用率僅60%，導致30%的到貨車輛排隊等待超過2小時；11月4日10日，揀貨區(qū)SKU集中度高（前10%SKU占75%訂單量），但揀貨員人均效率較日常下降35%；11月11日當天，系統(tǒng)顯示庫存充足的3款熱銷機型，實際揀貨時發(fā)現(xiàn)貨位錯誤，導致2000單延遲發(fā)貨；11月12日15日，退貨量激增（較日常增加400%），退貨處理區(qū)堆積嚴重，70%退貨未在48小時內完成質檢。要求：1.分析每個異常場景的根本原因（每個場景至少1個原因）；2.針對雙11大促的供應鏈運營，提出3項系統(tǒng)性優(yōu)化建議。四、編程與數(shù)據(jù)分析題（共15分）（使用Python或SQL完成，二選一）（Python方向）某電商平臺提供2023年1月2024年6月的手機銷售數(shù)據(jù)（字段：日期、產(chǎn)品ID、銷量），要求：1.讀取CSV文件（假設路徑為"data/sales.csv"），清洗數(shù)據(jù)（處理缺失值、去除異常值）；2.按產(chǎn)品ID分組，計算各產(chǎn)品的月均銷量；3.對銷量前3的產(chǎn)品，使用移動平均法（n=3）預測2024年7月銷量；4.輸出預測結果（格式：產(chǎn)品ID|2024年7月預測銷量）。（SQL方向）某企業(yè)ERP數(shù)據(jù)庫有以下表結構：供應商表（supplier）：supplier_id（主鍵）、supplier_name、category（類別）采購訂單表（purchase_order）：order_id（主鍵）、supplier_id、order_date、delivery_date、total_amount物料表（material）：material_id（主鍵）、material_name、unit_price要求：1.查詢2024年16月交貨準時率（準時交貨定義：delivery_date≤order_date+合同約定交期7天）前5的供應商（輸出：supplier_id、supplier_name、準時交貨率）；2.計算2024年H1（16月）各物料類別（category）的采購總金額占比（輸出：category、占比）。答案一、專業(yè)知識測試（一）選擇題1.B（A型供應鏈特點是多輸入單一輸出，如汽車組裝；V型是單一輸入多輸出，如石油煉化；T型是中間產(chǎn)品衍生多種成品，如家電制造）2.B（EOQ=√(2×D×S/H)=√(2×10000×50/10)=√100000≈316？計算錯誤，正確應為√(2×10000×50/10)=√100000≈316？不，2×10000×50=1,000,000，除以10得100,000，平方根是316.23，接近選項A？但原題可能計算錯誤。正確EOQ公式是√(2DS/H)，代入得√(2×10000×50/10)=√100000≈316，選A？但可能我之前記錯了。實際正確計算：2×10000=20000×50=1,000,000，除以10=100,000，平方根是316.23，所以選A。但原題選項可能設置錯誤，需確認。）更正：正確EOQ=√(2×10000×50/10)=√100000≈316，選A。（注：原題可能存在選項錯誤，正確計算應為A，但需按標準公式解答）3.D（移動平均法適用于穩(wěn)定需求；指數(shù)平滑法α小更平滑；德爾菲法是定性預測）4.A（牛鞭效應本質是需求信息在傳遞中逐級放大）5.A（中心倉集中存儲，衛(wèi)星倉覆蓋區(qū)域，降低干支線運輸成本）6.D（VMI中供應商承擔庫存風險）7.A（安全庫存公式中σ是需求標準差，L是提前期，Z是服務水平因子）8.D（SCOR模型包括PlanSourceMakeDeliverReturn）9.C（公路運輸靈活性高，適合短途配送）10.B（IoT通過傳感器實現(xiàn)庫存狀態(tài)實時監(jiān)控）（二）簡答題11.V型供應鏈：單一/少數(shù)原材料輸入，經(jīng)加工提供大量不同產(chǎn)品（如石油煉化→汽油/柴油/瀝青）；T型供應鏈：中間產(chǎn)品通過不同組裝提供多種成品（如家電制造→冰箱/洗衣機/空調共用壓縮機）。核心差異：V型是"發(fā)散型"生產(chǎn)，T型是"衍生型"組裝。12.作用：應對需求波動、提前期不確定性，保障訂單滿足率。影響因素：需求波動性（標準差）、提前期長度及波動性、服務水平目標（Z值）、供應穩(wěn)定性。13.公式：庫存周轉率=銷售成本/平均庫存（或需求量/平均庫存）。意義：衡量庫存周轉效率，反映供應鏈運營效率（周轉率越高，資金占用越少，庫存風險越低）。14.集中采購優(yōu)點：規(guī)模效應降低成本、統(tǒng)一標準提升質量；缺點：響應速度慢、區(qū)域需求適配性差。分散采購優(yōu)點：靈活響應區(qū)域需求、縮短決策鏈；缺點：采購成本高、供應商管理分散。二、邏輯分析題（一）數(shù)據(jù)解讀1.庫存周轉率=需求量/平均庫存（平均庫存=(期初+期末)/2）Q1：4500/[(1200+800)/2]=4500/1000=4.50Q2：4000/[(800+1500)/2]=4000/1150≈3.48Q3：3800/[(1500+2200)/2]=3800/1850≈2.052.主要問題：①庫存周轉率持續(xù)下降（Q1Q3從4.50降至2.05），庫存積壓嚴重；②供應商準時交貨率下降（92%→78%），導致采購提前期延長（15→22天）；③訂單滿足率下滑（95%→82%），影響客戶體驗；④需求呈下降趨勢（4500→3800），但庫存反向增加（期末庫存從800→2200），供需不匹配。3.改進措施：①與核心供應商簽訂SLA（服務水平協(xié)議），設定準時交貨率獎懲機制；②引入需求預測模型（如指數(shù)平滑），結合歷史需求調整安全庫存；③開展庫存周轉專項優(yōu)化（如促銷清倉、調整采購批量）。（二）流程優(yōu)化改進流程圖：1.生產(chǎn)計劃部每周五17:00發(fā)布初步生產(chǎn)計劃（系統(tǒng)自動同步至倉庫、采購部）；2.倉庫通過WMS系統(tǒng)實時反饋現(xiàn)有庫存（無需人工郵件）；3.采購部系統(tǒng)自動匹配庫存缺口，提供采購訂單（觸發(fā)供應商協(xié)同平臺自動推送）；4.供應商通過協(xié)同平臺實時確認交期（系統(tǒng)自動回傳）；5.生產(chǎn)計劃部通過APS（高級計劃系統(tǒng)）自動調整計劃，下周二17:00前發(fā)布最終版。關鍵優(yōu)化點：①取消郵件傳遞，通過系統(tǒng)集成實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時同步；②引入自動化缺口計算（替代人工拆分BOM）；③供應商交期確認通過協(xié)同平臺在線完成（縮短3個工作日）；④計劃調整由APS系統(tǒng)自動完成（替代人工調整）。三、案例分析題1.異常原因：入庫異常：卸貨月臺資源配置不足（未根據(jù)大促預測增加臨時月臺），車輛調度缺乏預約機制；揀貨效率下降：高集中度SKU未設置專屬揀貨區(qū)（如快速揀選區(qū)），揀貨員未針對大促進行專項培訓；貨位錯誤：庫存管理系統(tǒng)（WMS）貨位信息與實際不符（可能因日常盤點頻率低），揀貨時未執(zhí)行二次校驗；退貨積壓：退貨處理區(qū)面積/人員配置未按大促預測擴容，退貨質檢流程繁瑣（如人工核對占比過高）。2.系統(tǒng)性優(yōu)化建議：①需求預演與資源配置：大促前30天通過歷史數(shù)據(jù)預測入庫/揀貨/退貨峰值，提前租賃臨時月臺、增加揀貨員/退貨處理員（可通過小時工補充）；②流程數(shù)字化升級：WMS系統(tǒng)對接PDA（手持終端），揀貨時自動校驗貨位（掃描條碼核對），入庫車輛實行預約制（系統(tǒng)分配卸貨時段）；③建立彈性作業(yè)機制：針對高集中度SKU設置"黃金揀貨區(qū)"（靠近出口），退貨流程引入自動化質檢（如外觀檢測使用視覺識別），縮短處理時間。四、編程與數(shù)據(jù)分析題（Python示例）```pythonimportpandasaspdimportnumpyasnp1.數(shù)據(jù)清洗df=pd.read_csv("data/sales.csv",parse_dates=['日期'])處理缺失值（刪除銷量為0或NaN的行）df=df.dropna(subset=['銷量'])df=df[df['銷量']>0]去除異常值（假設銷量超過均值3倍標準差為異常）defremove_outliers(group):mean=group['銷量'].mean()std=group['銷量'].std()returngroup[(group['銷量']<=mean+3std)&(group['銷量']>=mean3std)]df=df.groupby('產(chǎn)品ID').apply(remove_outliers).reset_index(drop=True)2.計算月均銷量df['月份']=df['日期'].dt.to_period('M')monthly_sales=df.groupby(['產(chǎn)品ID','月份'])['銷量'].sum().reset_index()avg_monthly=monthly_sales.groupby('產(chǎn)品ID')['銷量'].mean().reset_index(name='月均銷量