库存决策：库存决策在供应链管理研究得较多，而且往往是与其他决策联合起来进行的研究。总的来说库存决策优化的研究可归纳为采购／库存、生产／库存、库存／配送、生产／库存／配送、库存／分配五类，不同的学者也从不同的角度提出了不同的决策模型。如Ｃｒｏｗｓｔｏｎ 用动态规划研究了装配型生产／库存问题；Ｏｄａｎｓｋａ 用仿生学原理研究了基于ＪＩＴ 模式的多级生产／库存系统；Ｄｅｋｋｅｒ 等人提出的数量分割准则等。

　　运输决策：运输决策包括运输方式、批量、路径的选择。多是采用整数规划（ＩＰ）或混合整数规划（ＭＩＰ）描述的网络流模型解决。Ａｒｎｔｚｅｎ 1995 年为ＤＥＣ 公司建立了全局供应链管理模型（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｕｐｐｌｙ Ｃｈａｉｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ），该模型考虑了各种运输模式的时间与成本、产品本地化目标、关税以及客户、供应商、人力资源等各方面的内容，是较完备的一个ＭＩＰ 优化模型。

　　协作决策：供应链成员之间的协作是指供应链的成员为使供应链整体的效益最优而采取的协调行动。供应链成员之间的协作按照研究的侧重点不同可分为买方—卖方协作、生产—分配协作以及库存—分配协作。常用的分析方法有网络法、对策论法和近似法等。网络法主要解决生产—分配协作中的一些问题。采用动态规划或混合整数规划等描述问题并求解，如Ｒｏｓｅｎｆｉｅｌｄ在1996 年用网络流法建立的不确定情况下的供应链协调模型。对策论模型在买方—卖方协作问题中应用的较多，它采用博弈论对供应链成员之间的协调进行分析，建立供应链契约，确定产品价格、批量以及配货原则、退货策略等。Ｗｅｎｇ等人在1997 年提出的确定需求下的联合定价问题的求解便是一个典型的买方—卖方对策论模型。近似方法则多用来解决多级库存分配问题，如Ｍｕｃｋｓｔａｄｔ 提出的多级分配网络的近似最优解的搜寻算法等。

　　3、未来研究方向

　　虽然供应链管理的研究已经有较长一段时间了，但在很多方面还有许多问题没有解决，且随着社会的不断发展，新技术不断涌现，对供应链管理新的要求也会不断的被提出。在将来，上述的两个技术方面还有以下一些内容需要进一步的研究。

　　ｂ）供应链管理决策优化建模技术方面。不同的学者已从不同角度提出不少供应链的优化模型，但能描述复杂网状结构供应链的模型还较少，且现有的模型很少考虑到随机性因素的影响，对供应链中信息流资金分析研究的也不多，供应链的瓶颈问题、集中式供应链管理中的利益分配问题也都需要进一步的研究。另外对提出的优化模型，也有必要开发出高效的算法，以便对相应的模型求解。