主制造商-供应商（共7篇）
主制造商-供应商 篇1
0引言
复杂产品一般指重型机械、船舶、海洋工程装备、飞机、机车、发电设备、航空装备等大型复杂装备。复杂产品新技术的研发是一个国家高新技术发展水平的重要体现。作为龙头型产业,复杂产品新技术的研发能够从根本上推动与之相联系的诸多领域的同步、同向发展,全面带动多个关系国计民生行业的优化转型升级,其辐射作用与拉动效应极为明显。目前为止,在复杂产品的研发上我国已经顺利实现了神舟系列太空飞行,取得了探月工程成功,拥有世界最长的高速铁路里程,能够生产世界最大的水力、风力发电设备等。然而同美国、日本、德国、英国的复杂产品新技术研发相比,我国的产品明显处于劣势,如我国电动汽车的电池主要依赖进口,风电的变流器几乎被ABB等几个国外品牌垄断,大型机械的液压系统以及高端数控加工设备的智能测控系统还需要依赖进口等。因此,加快我国复杂产品的研发已经迫在眉睫。
由于复杂产品具有成本高、技术密集、工程密集、顾客定制等特点,其新技术的研发面临着高投入和高度不确定性。因此,复杂产品的研发模式由以往制造商单一研发模式逐渐转变为“主制造商—供应商”协同研发模式,以便分散研发成本,降低研制风险,提高研制成功率。但在“主制造商—供应商”协同研发模式下,双方的合作既没有严格的组织保障和约束,也缺乏充分有效的市场纽带和规制,搭便车行为、蝶恋效应等时常发生,给复杂产品新技术的研发带来一定风险。因此,找出复杂产品新技术研发过程中的影响因素,对风险进行评价,揭示项目的风险所在,是新技术协同研发能否成功的关键之一。
1文献综述
近年来国内外很多学者对协同研发做了相关研究。张春勋(2007)[1]将协同研发的风险归纳为知识产权风险、协同关系风险和运作流程风险三大类。沛训诚(2009)[2]研究发现,当企业间产品的差异化程度较大时,企业间采用协同研发的组织模式所获取的绩效会优于独立研发的组织模式。蒋丹鼎(2012)[3]针对航天产品研制特点与需求,提出一种基于企业服务总线的多院所协同研发平台,实现以总体院为核心的院内、院间协同工作。DaSTK等(2000)[4]认为企业间在协同研发过程中存在两种风险:一是关系风险,成员企业间在合作过程中出现分歧导致合作解体的风险;二是绩效风险,合作各方精诚合作的前提下存在的合作结果不确定性。Cristina等(2001)[5]以西班牙企业为样本进行研究,发现企业进行新技术协同研发的主要原因在于技术的复杂性、不确定以及研发成本过高。Narayanan(2002)[6]指出企业间采取协同研发模式会带来更高的利润。
本文结合已有文献的研究成果,从双方的研发层面对复杂产品新技术协同研发过程中存在的风险进行探讨。宏观层面上,风险主要来源于作为独立公司的协同双方的发展战略是否具有较好契合度,是否具有能够充分调动研发人员的激励政策等;中观层面上,风险主要来源于协同双方的各个部门是否可以保持实时沟通,并积极参与到产品研发优化工作中;微观层面上,风险主要来源于协同双方组建的研发团队是否具有较好的研发标准以及团队是否可以高效的运作等。
2评价指标初步获取
在对影响复杂产品新技术协同研发风险因素的初步调查中,采用开放式调查问卷的方式引导被调查者从公司层、职能层、研发团队层3个维度填写认为影响复杂产品新技术协同研发的风险事件、活动或指标。被访中16人来自高校、科研机构,28人来自高端装备制造企业,样本企业涵盖通讯、电子、大型设备制造、航天等7个行业。被调查者填写了能够反应复杂产品新技术协同研发风险的指标共117项。邀请从事复杂产品技术创新研究的6位专家对指标进行筛选:一是剔除明显文不对题的指标;二是合并表达相同含义的指标。通过剔除、整理,共得到61项指标:公司层面有19项,职能层面21项,研发团队层面有19项,具体见表1所示。
3评价指标体系生成
3.1问卷调查的发放与回收
本问卷请被调查者根据自己所在企业实际情况对所列举指标的有效程度打分,采用Likert5点量表尺度,从低到高分别给予1～5分。首先对商飞、成飞等4家企业发放近20份问卷,经过试调查以及针对性的数据分析,对问卷不足之处进行了修正。随后进行正式问卷调查,选取江苏省省内通讯、电子、自动化、航天等行业41家企业为主要研究对象,共发放问卷170份,实际回收127份,问卷回收率74.71%,其中有效问卷102份,回收问卷的有效率为80.31%。在回收的有效问卷中数据情况如表2所示。
3.2数据分析
① 分别对问卷的3个维度进行项目分析。计算出各个维度所包括指标的总分,并按高低分数进行排序,找出高低分组人数的27%所对应的分数。把总分前27%者划为高分组、总分后27%者划为低份组,将高低二组被调查者的每个维度得分进行独立样本T检验。如果在高低二组被调查者间存在显著性差异,表明该指标的区分度较好,保留该指标,否则说明区分度较差,应剔除[7]。分析结果显示,只有a20、b4、b8、b21、c10等5个题目的T值未达到显著(F>0.005),故将其剔除。
② 对剩余指标进行KMO分析和Bartlett球形检验的结果显示,适合进行因子分析。运用主成分分析法对3个维度的量表分别进行因子分析,并经方差极大旋转,最终共提取11个特征值大于1的因素,并根据因子中各题项集体反映的意义进行命名,如表3所示。
③ 信度指衡量结果的可靠性程度,它本身与衡量结果无关,只是检验测量的稳定性、一致性、可靠性。美国统计学家Hair等认为只要Cronbach a系数在0.7以上就为高信度,具有高的稳定性与精确性。对调查问卷数据进行内部一致性信度分析得出,公司协同风险指标内部可靠性为0.896,职能部门协同风险指标可靠性为0.773,研发团队协同风险指标可靠性为0.780。信度系数都在0.7之上,结果表明此量表具有良好的信度。
3.3指标体系的生成
根据因子分析结果,得出复杂产品新技术协同研发风险评估指标体系如表4所示。
4应用分析
在大飞机制造领域,中国商用飞机有限责任公司是我国大型客机研发项目的主体,目前该公司正在研制绿色环保飞机——C919。其中,商飞APU辅助动力系统供应商——霍尼韦尔(中国)有限公司派出技术人员到中国商飞上海飞机设计研究院和商飞研究人员协同研发论证C919大型客机新型辅助动力装置图纸的设计以及在材料、装配上的技术可行性。本文根据表4所建指标体系,结合模糊综合评价方法对该项目的协同研发风险进行评估。
4.1建立模糊关系矩阵
为了全面、合理的对该项目的研发风险进行评估,课题组10名成员根据该项目协同研发实际情况对表4中的每个影响因素会给该项目带来的研发风险进行调查评判,评判分为5个等级:很小、较小、一般、较大、很大,其评判结果如表5所示。
由表5建立各层模糊关系矩阵R1、R2、R3,R1为公司协同风险层模糊矩阵,R2为部门协同风险层模糊矩阵,R3为研发团队协同风险层模糊矩阵,具体矩阵如下:
4.2确定评价因素的模糊权向量
采用专家评判矩阵和层次分析评判法相结合计算出战略协同、激励协同、文化协同对公司层面协同影响的权重向量为A1=(0.571 0.104 0.325),研发平台、协同监督、信息协同、部门协同对部门层面协同影响的权重向量为A2=(0.129 0.465 0.085 0.321),团队运作、研发标准、团队氛围、协同基础对研发团队层面协同影响的权重向量为A3=(0.234 0.060 0.152 0.554)。
4.3建立模糊综合评价矩
根据公司层面协同影响因素确定该层面的模糊综合评价矩阵B1记为:B1=A1(·,♁)R1,得B1=(0.068 0.569 0.210 0.110 0.043),同理可得职能部门层面与研发团队层面模糊综合评价矩阵B2=(0.072 0.462 0.279 0.166 0.021),B3=(0.117 0.432 0.343 0.083 0.071)。
4.4构建一级评判矩阵则
根据各层综合模糊评价结果构建一级评判矩阵有阵有,同时采用专家评判矩阵与层次分析法相结合计算出公司层面协同、职能部门协同、研发团队协同对该部件的研发影响的权重向量为:A=(0.582 0.110 0.309)。再由B=A(·,♁)R得该部件的研发风险的评判矩阵B=(0.083 0.516 0.258 0.108 0.049)。
4.5大飞机零部件研发风险评判
由该项目的研发风险评判矩阵,可得该部件研发风险处于很小风险的隶属度为0.083,较小风险的隶属度为0.516,一般风险的隶属度为0.259,较大风险的隶属度为0.108,很大风险的隶属度为0.049。根据最大隶属度评判原则[8],较小风险的隶属度最大,所以该部件研发风险处于较小的等级。
5结论与建议
从该项目风险的评估结果可以看出,虽然该项目的研发风险较低,但是处于较小风险以上的隶属度为0.416,因此,有必要对风险因素中对该项目影响较大且会给项目带来较大风险的因素加以控制,从而确保项目的顺利研发。根据该项目的二级影响因素的权重可知,公司层面与研发团队层面的协同研发对该项目研发风险的影响要远远大于职能部门层面的协同研发,因此,对这两个层面中风险较大的因素加强协同,会取得较好的效果。同时从表5可以看出10位专家分别在对公司协同研发层面中的协同激励因素以及团队研发层面中的团队氛围和协同基础因素评判时,分别有6位、6位、5位给出的评判结果在较小之上,说明商飞制定的激励政策无法充分调动霍尼韦尔公司研发积极性,双方构建的研发团队的研发氛围和研发基础较差。针对该项目研发过程中出现的这些不足,有如下建议:
① 针对激励协同因素不足情况,建议邀请霍尼韦尔公司集团共同制定激励政策;霍尼韦尔公司高层管理者的物质或非物质奖励与公司的研发进度挂钩;商飞可以设置专门的研发奖励,当霍尼韦尔公司提前完成研发任务,给予奖励等。
② 针对研发氛围不够理想的问题,有如下解决方法:首先,通过电话、邮件等各种通讯手段保证双方研发团队之间的实时沟通;其次,为研发团队提供较为宽松的沟通环境,创造出伙伴式沟通交流氛围;最后,鼓励从事产品开发的研发团队与从事基础研究的研发团队定期沟通交流等。
③ 针对加强研发团队的研发基础建设,建议两公司使用相同的研发语言;定期组织双方研发人员对新技术的学习;构建解决技术问题的规范流程,以便快速的解决研发过程中面临的技术难题等。
参考文献
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[8]李安贵,张志宏等.模糊数学及其应用[M].武汉:冶金工业出版社,2003:144-146.
主制造商-供应商 篇2
供应商的评价与选择是供应商关系管理的核心问题。由于市场竞争的日益复杂、客户需求的迅速变化, 企业对供应商的选择要求对方有对未来环境做出及时的反应和处理能力, 能够提供柔性与可靠性高的服务。因此, 需要建立具有高效动态性的选择模型对决策进行支持。
随着国内外关于供应商评价及选择问题的深入研究, 供应商选择方法已从定性、定量方法发展到了定性和定量相结合的综合评价阶段。对供应商进行评价选择的方法有权重分析方法 (AHP) 、数学规划方法和聚类分析法等。为了全面系统地了解各供选供应商的综合实力, 企业必须从不同侧面考虑反映供应商特征的许多指标。这些指标不仅数量多, 而且在某种程度上存在信息的重叠, 具有一定的相关性。如果将这些指标直接纳入分析处理, 则可能因为多重共线性而无法得出正确结论。主成分分析法 (Principal Component Analysis) 正是在综合评价过程中解决高维问题的一种非常有效的综合评价方法。由于其在对高维变量系统进行最佳的综合与简化、减少原始数据信息损失、消除指标间不同量纲、客观地确定各个指标的权数和避免主观随意性等方面的突出特点[1], 已经被用于供应商评价及选择问题等诸多领域的研究与应用中。
1 评价指标与方法
1.1 农产品供应商综合评价指标体系
农产品具有独特的自然属性和供求特性, 如生鲜易腐, 生长有一定的自然周期, 产品易受自然环境影响, 生产的区域性、季节性、分散性, 消费的普遍性和分散性等。
供应商是供应链上的源头企业。影响供应商选择的因素很多, 体现在交货、产品质量、提前期、成本、库存水平、产品设计、服务、物流管理、创新能力、计算机与信息技术的应用水平、企业管理水平和文化等方面[2]。供应商评价与选择问题变得越来越重要, 具体供应商评价与选择时, 其侧重点也有所不同。农产品供应商选择可从农产品供应商的交货提前期 (T) 、交货可靠度 (R) 、农产品价格 (P) 、农产品的质量 (Q) 、农产品安全 (S) 以及农产品物流水平 (L) 等6个因素考虑[3]。
交货提前期 (T) 是指企业发出订单到收到订货之间的时间。对于需求方来说, 交货提前期越短越好。供应商缩短交货提前期可以减少需求方的库存水平, 还能提高企业对其客户需求的反应速度, 从而可以提高整个流通模式的客户满意度。
交货可靠性 (R) 是指供应商及时满足企业订单的程度, 用按时交货的订单数占总订单数比例或按时交货的产品数占订货总产品数比例来表示, 该指标值越大越优。交货可靠度和交货提前期是影响流通模式敏捷度的两个重要因素, 反映了供应商的物流协调能力和时间协调绩效。
农产品质量 (Q) 指供应商的产品满足企业需求的程度, 这里指合格产品与总产品的比值, 该指标值越大越优。供应商的产品质量状况是质量绩效测评的一个重要方面。
产品价格 (P) 是指企业采购的每一单位产品所需付出的成本。供应商的产品价格只是买方负担的成本的一部分, 产品的订购、订货、产品的接收、检验以及废品、返工等造成的成本也是买方负担的成本。在基于供应链管理的鲜活农产品流通模式中, 产品价格不再是选择供应商时考虑的首要因素, 但仍是供应商选择的一个重要的因素。
农产品安全 (S) 是指供应商所通过的与食品安全相关的认证体系的数目与水平, 如GMP (Good Manufacturing Practice) 良好操作规范、SSOP (Sanitation Standard Operation Procedure) 卫生标准操作程序、HACCP (Hazard Ana1ysis Critical Control Point) 危害分析和关键控制点以及ISO体系等。
物流水平 (L) 是指供应商实施现代物流技术的水平。这里主要指特种物流技术, 如冷藏物流和冷冻物流等的应用状况。
1.2 主成分分析方法
主成分分析基本原理:将原来具有一定相关性的p个指标线性组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标, 而这些新的指标F1, F2, …, Fk (k≤p) 按照保留主要信息量的原则充分反映原指标的信息。最经典的做法就是用Fi的方差Var (Fi) 来表达, Fi称为第i个主成分。
把这p个指标看作p个随机变量, 记为X1, X2, …, Xp。主成分分析就是要把这p个指标的问题转变为讨论p个指标的线性组合的问题。
F1=u11X1+ u21X2+…+ up1Xp
F2=u12X1+ u22X2+…+ up2Xp
……
Fk=u1kX1+ u2kX2+…+ upkXp
1.2.1 满足的条件
1) 每个主成分的系数平方和为1。
2) 主成分之间相互独立 (无重叠的信息) , 即Cov (Fi, Fj) =0, i≠j, i, j=1, 2…k。
3) 主成分的方差依次递减, 重要性依次递减, 即Var (F1) ≥Var (F2) ≥…≥Var (Fk) 。
4) 由原始数据的协方差阵或相关系数据阵, 可计算出矩阵的特征根λ1, λ2……λk, 且λ1≥λ2≥…≥λk≥0。λ1对应F1的方差, λ2对应F2的方差, …… , λk对应Fk的方差。
主成分分析的目的是希望用尽可能少的主成分F1, F2, …, Fk (k≤p) 代替原来的p个指标。在实际工作中, 主成分个数的多少取决于能够反映原来变量近80%的信息量为依据, 即当累积贡献率近80%时主成分的个数就足够了。
1.2.2 主成分分析主要步骤
1) 指标数据标准化。
2) 指标之间的相关性判定。
3) 计算标准化数据的协方差矩阵。
4) 计算协方差矩阵的所有特征值, 并根据特征值累计比例确定主成分的个数。
5) 计算主成分载荷值与因子得分系数矩阵, 确定主成分表达式, 计算综合得分即进行主成分评分等[4]。本文主成分分析过程采用SPSS软件的相关分析模块进行处理[5]。
2 结果与分析
假定农产品流通模式内某企业需要在A1, A2, A3, A4, A5, A6和A7等7个供应商中选择合作伙伴, 农产品流通企业考虑的指标是供应商的交货提前期 (T) 、交货可靠度 (R) 、农产品价格 (P) 、农产品的质量 (Q) 、农产品安全状况 (S) 和物流水平 (L) 等6个指标。各供应商的评价指标数据见表1所示。
2.1 指标之间的相关性判定
对指标数据的相关性进行检验, 可以反映供应商选择指标数据间的相关关系。供应商选择指标数据的相关系数矩阵见表2所示。
2.2 主成分识别
主成分识别是以供应商选择指标数据作为原变量, 通过计算变量方差和协方差矩阵的特征量, 将多个变量通过降维转化为少数几个综合变量, 即将供应商的信息进行集中和提取, 从众多供应商的信息中识别出起主导作用的成分。表3是各供应商选择指标数据的总方差分解表。
*Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed) 。
表3中, 第1和第2主成分特征值占总方差的百分比已经等于76.270%, 即表3的前两个主成分已经涵盖各自大部分供应商选择信息, 其中第1主成分携带的信息最多, 达到40.669%, 主成分3及以后的主成分对总方差的贡献很小。为了以尽可能少的指标反映尽量多的信息, 故选取前两个因子作为主成分, 分别代表主要的供应商选择指标数据。
2.3 农产品供应商选择识别分析
主要的供应商选择识别是通过供应商选择指标数据对主成分的贡献率 (即主成分载荷) 进行分析, 载荷大的即可认为是重要选择指数因子。表4是供应商选择指标数据各变量对应其两个主成分的荷载值, 载荷值反映的是各变量与两个主成分的相关系数。
2.4 农产品供应商选择结果
表5是各农产品供应商选择指标数据的因子得分系数矩阵。对应表5的两个主成分得分FAC的表达式分别为
FAC1=交货提前期×0.372 +交货可靠度× (-0.393) +农产品价格×0.318 +农产品质量×0.066 +农产品安全状况×0.016 +物流水平×0.108
FAC2 =交货提前期×0.116 +交货可靠度× (-0.025 +农产品价格× (-0.269) + 农产品质量× (-0.261) +农产品安全状况×0.382 +物流水平×0.409
农产品供应商评价指标值主成分得分= (FAC1) ×2.440+ (FAC2) ×2.136。
由此得到的各农产品供应商评价指标值主成分得分排序结果见图1所示。
从图1可以看出, 在7个供应商中, 供应商得分次序为A6﹥A3﹥A2﹥A5﹥A7﹥A1﹥A4。供应商A6是首选的合作商。尽管供应商A7的价格最低, 但其交货提前期 (T) 、交货可靠度 (R) 、农产品的质量 (Q) 、农产品安全状况 (S) 和物流水平 (L) 等因素的影响使其不能成为首选的合作商。
3 结束语
农产品供应商的选择与评价问题变得日趋重要。本文利用主成分分析有效地揭示了农产品供应商评价指标数据间的相关性和差异性, 很好地识别出了农产品供应商评价指标数据的主要成分。另外, 对农产品供应商进行了分析和综合评价, 并给出了农产品供应商排序, 从而能够帮助企业在选择农产品供应商时快速做出分析与决策, 具有很好的应用价值。
参考文献
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主制造商-供应商 篇3
近年来，物流与采购经济形势有了新的发展，但位于供应链上下游的供应商和制造商之间的关系危机问题仍不能得到有效控制。一方面，制造商有了更高的议价能力和谈判能力，为了减少库存、占用资金以及获得自身利益的最大化，他们往往降低买价、缩短定货提前期，使供应商面临巨大的生产风险和库存风险；另一方面，为了实现自身利益，供应商也开始减少运营成本，提高物流速度，加快资金回收，提升自身主导权。由此，两者的关系危机逐步升级。
1 供应商与制造商关系冲突的主要表现
1.1 竞争导向错误，目标冲突
供应商与制造商是经济上互相独立的实体，并且都追求自身的利益最大化，现阶段他们的竞争导向是通过挤占对方的利益来获取自身的利益，以达到降低成本、减小风险、提高收益的目的，这种错误的竞争导向自然也就导致了两者之间的目标冲突，就拿配送来说，制造商期望在不影响其日常生产的基础上尽量少的占用库存，而供应商则期望当生产达到一定量时进行配送从而降低成本，于是双方产生冲突。但实际上，如果供应商和制造商能够形成一种合作的共识，通过采取联合性行为，共同拓展整体利益，那么双方的利益都可以得到拓展，形成一种双赢的局面。
1.2 信息不对称
制造商经常将定购批量优势作为向供应商讨价还价的筹码，在此情况下，供应商更无法获得制造商的库存信息和销售信息。同样，供应商也就不会对制造商公开自身的信息。这样，双方在信息上互相保密，不能共享，造成了市场交易双方的利益失衡，影响社会的公平、公正的原则以及市场配置资源的效率，最终结果是增加了双方获取信息的成本，进而提高了产品成本，导致产品竞争力下降，极易引发双方的冲突。
1.3 流程冲突
在物流体系中，紧张的业务关系和低水平的系统支持使得供应商与制造商之间的合作非常不紧密，流程冲突十分严重。比如在配送过程，供应商经常出现送错货、不准时运送以及货物损坏等问题，而制造商取货效率低、取货错误等问题也经常发生；在资金占用方面，制造商往往过多占用供应商资金，如拖欠货款、延长账期等，压榨供应商利润，导致供应商不堪重负，双方冲突不可避免。
2 改进供应商与制造商关系的可行方案及理论基础
供应商和制造商是供应链上的两个主体，他们对价值的创造都起着不可或缺的作用，但作为供应链上的单个主体来说，他们总是习惯性的考虑到自身的利益需求，将自己从整体中割裂开来，进行个体自我的规划与设计，如此产生的策略一定是不恰当的，冲突也在所难免，解决冲突的可行方案就是基于系统思想，实现系统利润的最大化。
系统是由若干相互联系、相互作用的要素所构成的具有特定功能的有机整体，运用系统协同思想的目的是希望通过某种方法来组织或调控所研究的系统，使之从无序转换为有序，达到协同状态，使系统的整体功能大于各部分子系统功能之和。同时其思想还要受到协同技术的推动和制约，需以其为技术支撑。
信息协同是系统收集信息并对大量无序的混乱信息进行协同处理，从而形成指导物流活动的有序信息的过程，是信息系统协同的手段和目的。基于主体的信息协同是协同的高层次表现形式，建立在多系统之间信息自主交互和共享基础上，强调系统之间任务驱动下以信息为主导的协商与合作。信息协同涉及的技术有信息交换技术、信息检索技术、信息发布技术和信息共享技术，等等。
流程协同是预先描述物流活动规则与业务过程来实现任务各环节有序协作的过程。通过工作流程的电子化、自动化预定义完成各环节之间按照预定规则的传递，并保留流程运行的操作痕迹和相关业务数据的自动更新，从而实现物流活动各个环节之间的协调合作。
计算协同是对物流活动过程中需要交互和计算的大量信息进行协同处理的过程。通过计算任务在网络中可用计算资源分解划分实现并行执行，从而提高系统整体性能、消除计算瓶颈、平衡系统计算负载以及提高系统的扩展性。
针对供应商与制造商关系冲突这一问题，在系统理论下，就是要协调双方的物流、资金流、信息流、知识流，从技术、制度等角度进行适当的重新设计，建立双方的合作伙伴关系，合理分配利润，共同分担风险，提高信息共享程度，减少库存，从而降低总成本，优化整体利益。
3 供应商与制造商关系模型的建立
由以上分析可知，在现阶段，供应商与制造商之间存在关系危机，在系统理论的指导下，可完成双方从冲突走向联合协作，实现双赢。这种联合协作分为三个层次，即战略层协调、动机层协调、业务层协调。也就是说在系统理论这一战略思想指导下，形成双方的共同愿望，再以动机层的激励相容机制为基础，提供合作动机，最终完成双方信息共享、知识共享前提下的联合决策，从而优化整体利益（如图1所示）。
3.1 战略层协调：系统理论
系统理论，就是对组织管理进行系统的规划、研究、设计和使用的科学方法，它包括整体观念、综合观念、科学观念等。
3.1.1 整体观念。
整体观念要求用系统的方法研究对象,立足整体,统筹全局,全面规划,协调处理,使系统的总体与部分之间、部分之间、系统与环境之间达到辩证统一。针对模型,即要求供应商与制造商组成的系统的功能大于两者各自功能之和,并且这里的功能将产生一种质变,因为这种功能是两者各自都不具备的。
3.1.2 综合观念。
综合观念要求从系统的总目标出发，将各种有关的经验和知识予以有机结合，协调运用，从而开发出全新的系统概念。针对模型，即要求通过供应商与制造商的协作，创造出全新的系统，实现降低成本，提高利润等目标，获得综合效益。
3.1.3 科学观念。
科学观念要求分析问题时树立科学的观念，按照科学规律办事，努力开发系统的潜在价值。针对模型，即要求我们在处理问题时，一方面要有严格的工作步骤和工作顺序，做到定性与定量相结合；另一方面要认识到由供应商与制造商组成的这一新系统是具有一定结构、层次和特定功能的有机整体，整体的各组成部分相互联系又相互作用的，要关注两者的状态与变化。
3.2 动机层协调：激励相容机制
在市场经济中，每个理性经济人都会有自利的一面，其个体行为会按照自利的规则行为行动，这种能使行为人追求个体利益的行为，正好与企业实现集体价值最大化的目标相吻合的制度安排，就是激励相容机制。这种机制的建立保证了供应商与制造商通过坚持不懈的优化整体绩效从而提升自己的盈利水平。同时激励相容机制往往是一种事后的补偿机制，解决协作中例如收益不同步、风险的承担等问题，这就意味着这一机制保证了在供应商与制造商之间合理分配协作所产生的风险和收益。
3.2.1 收益。
形成联合的基础是竞争的压力，但是维系他们的关系，增强合作伙伴之间凝聚力的必然是合作带来的超额收益的共享。在收益分配时必须遵守以下原则：（1）互惠互利原则，即分配方案可使供应商与制造商的基本收益得到充分保证，不会影响双方的积极性；（2）结构收益最优化原则，即从实际情况出发，全盘考虑各种影响因素，合理确定收益分配的最优结构，促使供应商与制造商实现最佳合作、协同发展；（3）风险与收益相对称原则，在制定分配方案时，应充分考虑供应商与制造商所承担的风险大小，对承担风险大的合作伙伴应给予适当的风险补偿，以增强合作的积极性；（4）个体合理原则，即供应商与制造商参与协同所得到的收益应大于单独行动所获得收益，否则会出现中途背叛现象。
3.2.2 风险分担。
供应商与制造商协作的风险，就是双方在协同活动中遭受损失的可能性，是相对于协作的预期收益而言的，表现为实际成本的上升、实际收益的下降或收益成本比的下降。在风险分担中，只有将整体收益分配和成本分配相结合，经过比较对照，找出供应商与制造商各自的实际收益与预期收益之差，即风险损失大小，才能全面反映风险分配，若其中缺少任一方面都是片面的。
3.3 业务层协调
3.3.1 信息共享。
信息共享指供应商与制造商之间可以互相获取私有信息，对产品的供给与需求产生清晰的认识，同时对顾客需求的变化做出更及时的反应，而制造商也不必担心供应商供货能力不足，而提前存储大量安全库存。所以，信息共享实现了供应商与制造商之间的“可视化”，为联合决策提供了决策依据。
3.3.2 知识共享。
现代经济的发展对供应链提出了新的要求，知识日益成为约束供应链整体运作效率的关键。供应链的存在与发展不只是要增加价值，更重要的是要创造新的价值，而知识既是创造新价值的最根本途径，也是产生和维持供应链竞争优势的最可行方法。所以改进供应商与制造商的关系也要在信息共享的基础上实现知识共享。
图2中清晰的描述了知识共享的整个过程。在信息共享，建立供应商与制造商信息系统的基础上，可以使供应商与制造商实现不同数据库之间的互访，完成信息自动交换，从而为知识的交流与共享提供前提。接下来就要进行知识的处理与发现，这是对供应商与制造商之间杂乱无章的知识进行整理的过程。知识处理，主要包括知识的条理化、标准化和分类编码等；知识发现是对所获取的信息进行合理挖掘，提取有用信息，产生新知识的过程，具体的实现技术有数据挖掘、决策树方法、神经网络等。知识在经过整理进入共享知识库之前还要进行筛选，如果是属于某企业的独有知识和核心知识，则该知识不拿出来共享，还保留在该企业的知识库中，否则进入共享知识库，这是出于对知识产权的保护和维护竞争优势等因素的考虑。同时，共享知识库中还应包括有利于供应商与制造商整体吸收和创新的公共知识和市场知识。最后，必须建立一个知识共享的平台。这样任何员工不仅可以实时地与工作团队中的其他成员取得联系，寻找到能够提供帮助的专家或者快速连接至相关的知识，同时还能共享合作伙伴的资源，得到知识的支持和最新的信息。
3.3.3 联合决策系统。
依据联合决策系统，供应商与制造商可将原来属于各企业内部事务的计划工作，如库存计划、配送计划、销售规划等，由双方共同参与决定，并在此基础上实现共同预测和联合补货。其基本流程如图3所示：双方进行前置的业务规划，设定需求与供应指标，完成联合计划；制造商收集各销售点的资料及其他信息，在此基础上建立产品项目层级的需求预测及促销计划表，同时供应商建立产品项目层级的供应预测，双方互通信息，完成联合预测；供应商根据预测进行供货，一旦遇到缺货情况，制造商立刻下达补货所需的采购订单，供应商快速反应，根据补货采购订单进行交货，双方完成联合补货。运用联合决策系统可以完成以下功能：
(1）协同。供应商与制造商之间只有确立起共同的目标，才能使双方的绩效都得到提升，取得综合性的效益。联合决策系统的建立实现了新型的合作关系，要求双方相互沟通、信息共享，从而确立其协同性的经营战略，这是买卖双方取得长远发展和良好绩效的唯一途径。
(2）规划。通过联合决策系统，可以实现合作规划，双方为了实现共同的目标，协同制定库存政策变化计划、配送计划、产品导入和中止计划以及仓储分类计划等，从而实现利润最大化。
(3）预测。运用联合决策系统，供应商与制造商双方都能做出预测，从而大大减少整个价值链体系的低效率、死库存，促进产品销售、节约使用资源。与此同时，双方都应参与到预测反馈信息的处理当中，及时对预测模型进行修正，处理预测数据的波动更新，使协同预测更加准确。
(4）补货。虽然联合决策系统可以完成预测功能，但毕竟预测会出现一定的差错，此时联合补货就显得格外重要，通过该系统可以在最短的时间内实现供应商对制造商补货订单的快速反应，是对预测的强大补充。
4 结论
虽然新的物流与采购经济形势出现，但供应商与制造商的关系危机仍未解除，并且矛盾不断深化，这是我国市场经济发展初期一种不成熟的表现，由对抗转向协作是供应商与制造商的必然选择。本文首先描述了供应商与制造商关系危机的基本情况，即竞争导向错误、目标冲突，流程冲突，信息不对称三方面，并针对这一问题给出了解决的可行方案，即在系统理论下，建立双方的合作伙伴关系，合理分配利润，共同分担风险，提高信息、知识的共享程度，联合决策，从而优化整体利益，同时构造了供应商与制造商的关系改进模型，该模型将双方的联合协作分为三个层次，即战略层协调、动机层协调、业务层协调。以激励相容机制为基础，最终完成双方信息共享、知识共享前提下的联合决策，从而优化整体利益。希望借这一模型可以为供应商与制造商之间进一步探索两者的关系发展新模式提供新思路，实现双方关系的根本性转变，创造更多的剩余价值。
摘要：在新的物流与采购经济形势下,供应商与制造商的关系危机仍然存在,甚至对抗不断增强。作者的研究致力于有效地解决这一问题,实现供应商与制造商的有效合作,希望能对相关企业的实际操作有所裨益。主要采用文献研究法,在深入分析供应商与制造商的关系危机的基础上,提出了解决这一问题的可行方案。希望形成以激励相容机制为基础,双方信息共享、知识共享前提下的联合决策,从而优化整体利益,为双方进一步探索两者的关系发展新模式提供新思路,实现双方关系的根本性转变,实现双赢。
关键词：系统,供应商与制造商,关系模型
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主制造商-供应商 篇4
关键词：供应链,协同订货,补偿策略,收益分配
1 引言
随着产品复杂性和顾客化程度的提高,供应链协同成为人们越来越关注的焦点,供应链成员之间的合作水平决定了供应链运作效率的高低。供应商与制造商之间通过产品买卖发生联系,所以订货成为影响供应链成员之间相互协同的关键环节。传统订货中,供应商与制造商之间是竞争关系,双方从各自利益最大化的角度出发进行订货,但是在这种情况下供应链整体利益并不是最优的。近年来供应链协同方面的研究成为热点,协同订货作为关键的一环为人们所重视。Buzzell与Kumar分别证明了供应链成员在信息共享的条件下通过集中决策可以加快决策速度并迅速应对市场变化,从而提高供应链运作效率。国内外已有的研究中对供货数量的不确定性研究较多,Weng等讨论了报童模型在订货策略中的应用,考虑不确定的市场需求和供货提前期对协同订货策略的影响;Hsu等在Weng的研究基础上对生命周期内价格变动的产品订货策略进行研究。在协同订货策略研究方面,很多文献都是从收益共享、回购等契约的角度进行,(。)Coleman Georgew认为必须在考虑代理双方预期收益和对工程本身期望的基础上确定风险分配和利益分配方案。Kirstinzilnlner研究生产商和供应商之间具有不确定JIT交货下的供应链协同,建立惩罚和奖励两种协同机制,实现了供应链的成本在协同企业之间的柔性分配。Ilaria Giannoccaro则提出了一个供应链契约模型,通过改变契约参数来实现合作利益在供应链企业间的合理分配,使供应链企业采取一致的行动。
本文在Weng提出的协同订货模型研究的基础上,从供应商的角度出发建立供应链协同订货模型并通过引入参数变量对供应链双方收益分配进行分析。本文所讨论的协同订货策略中供应商在整个协同过程中起主导作用,并且能够明显提高供应链的收益。在模型中通过引入收益补偿因数λ,并通过数值分析研究其对收益分配的影响,证明在利用该模型进行协同订货时“等价补偿”(Weng)原则对制造商进行补偿的策略的局限性。
2 问题描述
本文研究供应链上游供应商与制造商之间的订货问题,考虑单周期内单供应商对单制造商供货的情况。一个生产周期内由于制造商面临不确定的市场需求,在独立决策时,制造商按照自身收益最大化的订货量订货,并且要求供应商在期初供货,然而供应商的供货提前期存在一定的不确定性,如果供应商供货时间提前,则提前的这段时间的库存费用由供应商自己承担,如果供应商供货延迟导致制造商生产延误,制造商因此会失去部分市场需求,这时制造商的损失由供应商以价格折扣的方式来弥补。在建立协同订货模型时本文引入一个收益补偿因子λ,表示供应商在供货延迟时对制造商的补偿额度,即供应商在延迟供货时提供给制造商某一价格,最终使得制造商收益是供应商按时供货时的λ倍,通过改变λ的取值可以改变供需双方的收益分配,本文将在后面对影响λ的因素进行分析,并且讨论参数λ的取值以及其对供需双方收益的影响。
参数定义:
Eb制造商最大利润期望值
ES供应商最大利润期望值
r制造商单位缺货损失,表示品牌声誉的损失
S制造商的单位残值
Q制造商的订货量
x制造商面临的市场需求
y供应商的供货提前期(y≤0表示按时送货,y>0表示送货迟y个周期)
t供应商单位生产成本
g(y)供应商供货时间的概率密度函数
λ供应商供货延迟时对制造商补偿额度参数
p制造商的单位售价
c0供应商及时供货时的售价
h供应商单位产品单位时间的持有成本
说明:(1)在市场经济下,我们假设p和c0是由市场确定的。
(2)x是y的条件分布函数,(fx|y,y≤0),F(x|y,y≤0)和f(x|y,y>0),F(x|y,y>0)分别表示供应商及时和未能及时供货时制造商面临的市场需求的密度函数和分布函数。
(3)需求与供货提前期是相互独立、连续随机变量。
(4)供大于求时,产品残值小于生产成本s
3 模型建立
3.1 独立决策时供应链订货模型:
首先我们给出供应商及时供货时制造商的期望收益模型:
其中,等式右边第一部分表示当需求量x小于订货量Q时的收益,第二部分是当需求x大于订货量Q时的收益,制造商的最优订货决策量服从报童模型的结论。
当供应商供货延迟时,供应商将向制造商提供一个折扣价格c(y)作为补偿,最终使得制造商在供货延迟的情况下通过该折扣价格仍能得到与供应商按时供货相当的收益。前面所述的文献都是从等价补偿的策略出发,即使得制造商得到与供应商按时供货时相等的收益。本文假定对制造商的补偿额度为供应商按时供货时制造商收益的λ倍,即
EB(Q|y,y>0)=λ*EB(Q|y,y≤0),得出c(y)的表达式:
因此,制造商的整体期望收益模型为:
下面我们给出供应商的期望收益模型,当制造商订货量为Qb*时,供应商要在期初供货,由于提前期的不确定,供应商的收益函数与供货提前期y有关。供应商期望收益函数表示如下:
3.2 协同决策时供应链订货模型
在供应链协同订货情况下,供应链整体期望收益为制造商与供应商收益之和,将式子(3.3)与(3.4)相加得:
通过对模型求最优解,得出在协同订货时供应链整体最优订货量QJ*。由上述模型,我们分别得出最优订货量的表达式如下:
由式子(3.6)和(3.7)看出,协同订货策略下最优订货量QJ*明显大于独立决策下的最有订货量QJ*,所以协同订货策略下供应链整体收益比独立决策时系统收益要大。
4 算例分析
在做数值计算之前我们先给出一定的假设条件:
(1)本文假设需求服从(0,b)的平均分布,b表示该生产周期的时间跨度,为了简化计算,我们定义每个时间段有1个需求,生产周期内总需求上限b,所以需求分布函数分别为:
(2)供货提前期y服从平均分布,制造商期望的供货时间是生产期初定义为时间0,供应商最早提前b时间供货。
(3)引入α∈(0,1)表示提前期的不确定性,所以供应商的提前期服从(-αb,αb),α趋近于0表示供货提前期不确定性很小,反之很大。
如前文所述,Weng等在建立协同订货模型时都是采用等价补偿的策略,即λ=1。供应商以等额补偿制造商的方式计算协同前后供应链整体收益以及供应链中双方收益的变化。在进行数值模拟时,我们先就该情况进行计算,后面将分析这种等价补偿策略的局限性。
从表二中可以看出,采用协同订货策略后,供应链的总订货量比独立决策时增加,供应链整体收益也相应有很大提高。而且在该协同订货策略下,供应商是该订货策略的主要受益者,制造商在协同订货策略中收益比独立决策时要有所降低。供应链增加的收益全部转加给供应商。我们可以从模型本身对此做出合理的解释,当制造商独立决策时,从自身收益最大的角度确定最优订货量,协同订货策略则以供应链整体收益最大为目标,协同决策下制造商的订货量QJ*比独立决策时的Qb*要大,然而此时的QJ*并不是制造商的最优订货量,所以协同订货下增加了供应链的订货量,反而使得制造商收益减少。而且当QJ*比Qb*大越多,供应链收益增加越多,制造商减少的收益越多。若采用Weng的等价补偿策略,在该协同订货决策中,使得制造商获得与供应商按时供货时同等的收益,增加的订货量使得制造商的收益小于其独立决策时的收益,所以最终会使得制造商的收益比协同前降低,这样制造商不会采取协同订货,所以等价补偿策略在实际运作中有一定的局限性,“rule of financial equivalent performance”原则在此并不适用。
考虑到Weng提出的等价补偿协同订货策略会使制造商收益减少,下文将在供应链协同订货策略时引入补偿因数λ,供应商通过改变补偿因子λ的值保证供需双方收益都有所增加,从而激励供应链各方进行协作。本算例中表示可行λ的最小值,表示可行λ的最大值,△λ表示λ的可取值区间长度,也反应为灵敏度。△λ越大双方对λ变化敏感程度越低,λ值变化时对双方收益影响不是很明显,反之就越高。从上面的分析看出λ的取值不可能为1,在本文所用算例中λ的可取值在1.0006到65.23之间。
在λ的可取值范围内,不同的取值将会导致制造商与供应商之间收益比例的改变。通过数值模拟分析,发现λ的取值与双方收益分配存在一定的近似线性关系。当λ取值使得时,此时对应于该λ值的协同订货策略中,供应链中制造商与供应商的收益之比也约为γ。λ的取值与收益之间存在的这种近似线性的关系,可以帮助我们方便地根据不同的情况得到相应的λ值。
并且从算例中,我们发现当较小时△λ也比较小;当△λ比较大时,通常取值也比较大,所以在考虑对λ的影响因素时,我们选择△λ为对象进行研究。分析发现协同订货后供应链收益增加值△E越大△λ也越大。所以影响△λ大小的因素与影响供应链收益增加的因素一致。
在数值研究中,我们分情况讨论各因素对△λ的影响,由图1,2,3,4可以看出,当其他因素不变时,残值S变化对△λ影响不大,同样情况也适用于缺货损失r。相比较而言,提前期变动因子α和成本t变化对△λ影响非常明显,最大分别达到30.809和4.789。这些结果印证了上面的观点,表明这些因素与影响供应链整体收益增加的因素一致(Weng),△λ与△E成正相关。当供应链整体收益增加值△E越大,双方对λ取值的承受范围越大,反之承受范围越小,如当s=12.5,r=25,t=25,α=0.5,c0=45时λ取值范围为(1.0008,1.001),λ有很小的变化就可能导致一方收益减少,从而导致协同无法进行。所以当整体收益增加较多时,我们就要加大对制造商的补偿力度。供应商要在协同订货时选择合适的λ值保证供应链各方有意愿协作。
同时我们发现四组曲线都显示了c0对△λ变化的影响也非常明显。c0的变化对供应链整体收益的增加没有影响,但是在收益分配中影响很大。随着价格的上升,△λ值增加越来越快。图5是在其他条件不变的情况下价格c0对△λ的影响,当供应商提供的价格上升时,对制造商而言是不利的,所以在独立决策时,订货量会较低,而价格不影响协同订货时的订货量,所以价格越高,相比而言供应链增加的收益越多,所以△λ值就越大。当售价达到65元时,制造商的收益往往会降低为负值,此时在该模型中无论怎样改变λ的取值,制造商的收益都不可能为正,所以当供应商价格很高时,λ没有可取值,必须采用其他的补偿策略使得制造商愿意采用协同订货,所以供应链协同订货策略需要与其他相应的契约共同约束来促使供应链成员进行协同。
5 结束语
协同订货策略的研究已经成为供应链协同的关键研究问题,本文考虑了不确定的供货提前期和市场需求,建立供应商主导的协同订货模型,引入收益补偿因子λ研究供货延迟时供需双方的收益分配问题。采用了数值算例论证了该协同订货提高了供应链整体收益,进一步分析了影响λ的因素、取值范围、变化规律以及其对供需双方收益的影响规律。发现相关文献中采用的“rule of financial equivalent performance”即等价补偿策略在实际运用中的局限性。研究发现λ取值与双方收益分配之间的近似线性关系,由此可以通过改变λ取值,达到对供应商和制造商之间收益合理分配的目的,有很强的实用价值,同时发现在其他条件不变,当c0增加到一定值时,制造商收益降为负值,这种情况下供应商需要制定其他相应的收益分配策略来保证双方协同的进行。
参考文献
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主制造商-供应商 篇5
1 工程背景及主驱动结构
本次进行主驱动密封润滑油脂供应系统改进的盾构, 主驱动已累计运行5 735h, 盾构功能齐全, 性能完好。本区间隧道长1 620m, 隧道范围内较多地段穿越全、强风化岩层, 部分地段穿越中、微风化岩层;地质情况复杂, 对主驱动性能考验较大。
主驱动用螺栓固定在前盾上, 采用3 轴滚柱轴承支撑, 外圈密封采用重型加强缘的3 排带有迷宫圈的唇型密封系统, 第一道密封圈与第二道密封圈之间注入EP2 黄油脂, 主要有两个作用, 一是往外挤出油脂抵挡土仓内泥水压力, 二是润滑密封圈和外圈密封衬套, 减少密封圈和衬套之间的摩擦磨损。主驱动结构剖面及油脂通道如图1 所示。
2 盾构掘进过程中主驱动使用状况
盾构始发之前, 对主驱动密封进行检测, 主驱动密封完好, 性能满足使用要求。盾构在始发调试时, 主驱动齿轮油间断出现流量为0 的情况, 导致刀盘无法转动, 在盾构破除连续墙进行试掘进10cm时, 齿轮油流量经常为0。取主驱动齿轮箱齿轮油, 检查发现, 齿轮油颜色异常, 呈深黄褐色, 初步判断齿轮油已乳化, 怀疑齿轮箱齿轮油中混入EP2 黄油和其它杂质。
取齿轮油送检, 送检油样3 份, 分别为主驱动OAX3 口处油样、齿轮油泵滤芯处油样、新320# 齿轮油, 进行油样对比检测, 以便检测出变质齿轮油所含杂质。经检验, OAX3 口处油样数据异常项目为:水分含量为1.1% (v/m) 、硅含量为35mg/kg;齿轮油泵滤芯处油样数据异常项目为:水分含量为0.6% (v/m) 、硅含量为35mg/kg;而正常情况下该两项目上限参考值为:水分含量为0.2% (v/m) 、 硅含量为30mg/kg。据此判断, 油样中水分和硅元素含量超标。
对主驱动进行详细检查, 检查其漏油检测口, 从漏油检测口流出少量水, 约90m L, 无黄油和泥沙。随后, 向左、向右转动刀盘各20min, 速度2.0r/min, 然后停转刀盘, 运行齿轮油泵3 小时左右, 停机检查磁滤芯和油泵出口滤芯。经检查, 磁滤芯处有少量铁屑, 油泵出口滤芯含有少量油漆末和少量黄油。
经油样分析和现场的仔细检查, 判断主驱动外密封完好, 水和铁屑的产生是由于主驱动返厂维修后加注齿轮油不满在现场存放过程中水汽进入而导致的, 少量黄油是主驱动维修过程中涂抹的以及主驱动内密封注入黄油过多导致的, 盾构可继续掘进, 但应密切关注主驱动及齿轮油、黄油和漏油检测口的情况。
3 对主驱动进行改进
3.1 盾构现有主驱动密封润滑油脂供应系统
盾构现有主驱动密封润滑油脂供应系统如图2 所示, 1# 台车上IST气动黄油泵将EP2 润滑黄油脂泵送至VOGEL黄油分配泵, 再经由带脉冲传感器的油脂分配阀分配至主驱动外密封系统。主驱动系统的油脂分配阀分出6 根油脂管, 分别连接到主驱动油脂腔FA1 ~ FA6 油脂注入口。
FA1~ FA6 油脂注入口注入的密封润滑油脂进入油脂腔, 油脂腔由两道密封组成 (图1) , 第一道密封唇口朝外指向刀盘, 主要起到抵抗外部泥水压力的作用;第二道密封唇口与第一道密封唇口方向一致也是朝外, 防止黄油脂进入LA1~LA4 漏油检测腔, 也即若第二道密封损坏, 黄油脂进入漏油检测腔, 通过漏油检测腔, 就能够判断第二道密封失效;正常情况下, 黄油脂进入FA1~ FA6黄油腔后, 在黄油分配泵供油压力的作用下, 从油脂腔第一道密封挤出进入土仓, 油脂挤出抵抗外部泥水进入, 从而起到密封、润滑和抵抗外部泥水压力的作用。
3.2 主驱动密封润滑油脂系统进行改进
鉴于主驱动的现状, 为确保主驱动在掘进过程中完好, 对现有主驱动密封润滑油脂系统进行改进, 增加可调的黄油供应量, 即根据需要由小到大进行调节, 由一台黄油泵、压力表、单向阀、球阀和管路组成, 如图3 所示, 从新增的黄油泵出口, 顺管路加装0~400bar压力表, 然后一分为四条管路, 每条管路上设置单向阀和手动球阀, 在现有主驱动密封润滑油脂系统FA1、FA2、FA5、FA6 油脂注入口处与原系统4 条管路汇合后注入油脂腔, 并且在FA2 和FA6 入口处增加0 ~ 6bar压力表来检测油脂压力。
新增黄油分配泵的目的是增大油脂腔的供油量和油脂压力, 更好地形成油脂外挤效应, 通过油脂充分挤出, 抵消外密封所承受的外部泥水压力, 并充分润滑密封, 以保护主驱动外密封完好。
在改进系统使用前, 需判定现有系统的油脂供应情况, 然后启用改进后的主驱动密封润滑油脂系统, 若改进的系统使用后, 油脂腔压力增大, 则改进后的主驱动密封润滑油脂系统通过增大油脂腔压力, 能起到加强对主驱动密封的保护作用, 更好地保护主驱动。
3.3 改进后的实用效果
主驱动密封润滑油脂系统改进前, 实测记录了现有主驱动密封润滑油脂系统相关数据:油脂腔FA6 点压力为0.2MPa, FA2 点压力为0.3MPa。主驱动密封润滑油脂系统改进后, 由小到大调节油脂供应量, 油脂腔FA6 点压力从0.2MPa逐渐增大, FA2 点压力从0.3MPa逐渐增大, 继续增加油脂供应量, FA6 点压力增大到0.37MPa后不再变化, FA2 点压力增大到0.46MPa后不再变化。
实测数据表明:主驱动密封润滑油脂系统改进之后, 油脂腔FA6点压力为0.37MPa、FA2点压力为0.46MPa时, 油脂腔填充饱满密实, 形成油脂外挤效应, 此时依靠的是油脂的外挤作用抵抗外部泥水压力, 唇口朝外的外密封圈根据设计理念朝外张开, 密封圈与外圈密封衬套之间填充有压力黄油, 压力黄油外挤抵抗外部泥水压力, 密封圈不承受泥水压力, 并且受到良好的油脂润滑。而在主驱动密封润滑油脂系统改进之前, 油脂腔FA6点压力为0.2 MPa, FA2点压力为0.3MPa, 此时油脂腔并未填充饱满, 外密封圈和衬套之间的润滑效果差, 且由于不能形成油脂腔压力, 油脂外挤效果差, 密封圈承受外部泥水压力, 唇口朝内压紧在外圈密封衬套上, 加剧外密封圈和衬套之间的磨损, 极易导致外密封系统的损坏, 进而导致主驱动的损坏。
4 结语
主驱动外密封在掘进过程中时刻承受外部泥水压力, 密封一旦失效, 会导致主驱动损坏, 将引起严重后果。隧道掘进过程中, 基本不具备条件进行主驱动的维修。所以掘进过程中一旦主驱动外密封润滑油脂系统不能满足使用要求, 必须对系统进行改进, 确保主驱动不受损害。
通过本文所述方法, 对主驱动密封润滑油脂系统进行改进, 增加主驱动密封润滑油脂供应量, 建立并维持油脂腔压力, 依靠油脂外挤作用抵抗外部泥水压力, 同时密封圈和衬套受到良好的润滑, 外密封和主驱动能够得到很好的保护, 满足盾构掘进需要。本方法的初始应用虽基于特定型号的盾构, 但其理念和实现方式同样适用于其它类型盾构, 可推而广之。
摘要：针对现有盾构主驱动密封系统的不足, 在原装机主驱动密封润滑油脂系统的基础上进行改进, 研究复杂工况下如何确保主驱动外密封完好。
主制造商-供应商 篇6
面临越来越短的新产品生命周期和越来越激烈的市场竞争,制造商和供应商合作研发成为应对复杂市场环境的有效措施［１］。制造商也越来越依赖他们的供应商来降低成本,提升产品质量及加强对产品的及时响应能力,制造商的能力也受到供应商创新的直接影响［２］。在制造商和供应商合作的研究中,双方的合作机制是一个研究的重点。李勇等［３］研究表明,制造商与供应商在新产品研发过程中的协同合作可以使供应链系统利润最优,形成双赢。 张巍等［４］研究发现在供应商、制造商和销售商三方协同创新下,供应链的总收益、创新投入以及产品销量均最大。 Kim等［５］研究表明,制造商对供应商的创新补贴对双方都是可接受的机制,能实现双赢。Bhaskaran等［６］提出制造商对供应商进行投资和任务的分担对于产品创新具有显著相关性。张汉江等［７］研究了上下游企业研发费用分担和纵向一体化两种情形下最优研发费用分担比例。在供应链合作创新中,供应链上下游学习对于合作创新的影响也受到了重视。Berghman等［８］研究了供应链伙伴刻意学习机制与企业价值创新的关系,认为供应商的信息和消费者的信息对于价值创新都是有益的。Tsao等［９］研究了考虑零售商学习曲线时,一个制造商和两个零售商的成本分担机制及努力问题,研究表明一定比例的成本分担机制能提高所有参与方的收益。
由于创新具有外部性,并且创新具有较大的风险, Hinloopen［１０］认为政府应对企业研发进行补贴。Franco等［１１］对欧洲7国的实证分析发现,公共补贴对企业从事研发合作具有积极的影响。Michalsen［１２］研究了垂直相关产业的研发(R&D)政策,得出当下游市场的集中度高时, 最优研发政策是对这些企业提供研发补贴,否则,最优策略是对下游企业提供税收优惠。孟卫军等［１３］研究表明政府提供的补贴和企业的利润在企业合作博弈下最低,斯坦克尔伯格博弈下次之,纳什博弈下最高。郭晓丹等［１４］对中国63家上市公司的实证研究表明政府补贴能够显著地影响企业研发创新产出。
近来的研究提供了充足的事实表明,合作创新产品的销量不仅受到制造商与供应商协调机制及双方努力的影响,也受到消费者学习的影响,特别是消费者从网络上对前期产品销量和评价的学习［１５］。一种被广为接受的消费者贝叶斯学习过程理论［１６］认为,消费者对产品的质量是不确定的,基于以前的经验更新对产品质量的预期,消费者对创新性产品的购买受到已购该产品消费者购买体验(评价)和前期销量的影响。Senecal和Nantel［１７］的研究表明在创新性产品的购买中,消费者的购买决策依赖于已购该产品的消费体验和前期销量。消费者的学习对供应链的协调研究已取得诸多进展。Gaur等［１８］研究表明消费者的不对称学习对最优服务水平、市场分享和零售商的利润有显著影响;Zhou等［１９］研究了消费者学习下的供应链双边道德风险问题。不过,目前关于政府补贴下的企业合作研发忽视了消费者学习对产品需求的影响。
综上所述,作为面对复杂市场下的一种重要策略,制造商和供应商合作研发及协调机制受到广泛重视,而政府补贴对企业合作创新具有重要影响。在供应链合作创新受到学习效应影响的研究中,更多关注的是供应链伙伴的学习和知识吸收水平对合作的影响,忽略了消费者学习对合作创新的影响;同时,合作创新产品的销量不仅受到制造商与供应商协调机制及双方投入的影响,也受到消费者学习的影响。消费者的学习水平和学习阶段通过对创新产品销量的影响直接关系到制造商和供应商的利润,进而对制造商供应商的合作研发投入策略、研发分担机制、政府补贴效果等产生深刻影响,而目前对制造商和供应商的合作研发研究还未将消费者学习对创新产品销量的影响考虑进来。基于上述考虑,本文将制造商和供应商单阶段合作研发扩展到代际产品的合作,将消费者学习对产品需求的影响因素纳入制造商-供应商合作研发研究框架,并考虑政府的补贴因素,研究Stackelberg均衡和充分合作两种情形下,制造商和供应商的最优研发投入以及制造商分担供应商的最优研发投入比例,比较是否考虑消费者学习时制造商和供应商的最优研发投入水平,分析消费者学习下的政府研发补贴策略。
2建立模型
考虑一个制造商和一个供应商合作进行新产品的研发,制造商负责新产品的总体概念设计与开发,供应商负责新产品的零部件开发,制造商和供应商合作研发的阶段为M期,即制造商和供应商在合作研发过程中生产出M代新产品(以苹果公司生产的苹果手机为例,第一代iPhone于2007年1月9日发布,2013年9月10日,苹果公司推出第七代产品iPhone 5C及iPhone 5S,并计划推出第八代产品Iphone6),相应地,消费者购买新产品的行为也分为M(M≥1)期。消费者无法了解产品真正的价值, 只能通过不断的学习,更新对产品价值的预期。制造商进行新产品总体概念设计与研发投入的费用为X,供应商进行局部设计和零部件研发投入的费用为Y,制造商承担供应商研发费用的比例(即参与度)为δ(0≤δ≤1),则供应商承担的研发费用比例为1-δ.政府为激励企业进行新产品的研发,对企业的研发进行补贴,这里假设政府仅对供应商的研发进行补贴,补贴强度为θ.新产品销量函数Qｔ取决于市场的基本需求、制造商和供应商的研发投入。 在第t(t≤ M)期,产品销量函数Qｔ采用如下形式［３，２０］:
式中,α为制造商不将产品局部设计和零部件研发委托给供应商时产品的需求(或者说制造商独立研发时该产品的需求),体现了产品总体概念设计对需求的影响,也反映出该产品的基本需求,b是正常数,ε珓是均值为0的随机变量, A,B分别为制造商和供应商研发投入的弹性系数,新产品销量的增加关于X和Y规模报酬递减,即A+B <1。 式(1)表明,制造商和供应商的合作提升了代际产品的销量,销量增加的大小取决于制造商和供应商各自的研发投入、研发弹性系数以及相互的作用因素。
假设销量Qｔ是可观测的,而产品的基本市场需求α 是不可观测的。由于市场需求Qｔ是由基本需求α 构成的函数,Qｔ可以作为基本需求α 的一个信号［１９］。潜在消费者可以通过对销量Qｔ的观测推测α,获得产品质量的信息,即通过对销量Dｔ={Q１,Q２,…,Qｔ}的观测来不断更新对α的预期。令Dｔ－１= {Q１,Q２,…,Qｔ－１}代表产品前t -1期的销量,E[α|Dｔ－１]代表消费者观测到Dｔ－１后对α 的预期。当t=1时,E[α|D０]=α０;当t>1,根据式(1) 可得:
根据消费者学习行为理论［２１］,消费者对当期产品基本需求信息的预期E[α|Dｔ－１]可以由上期消费者关于产品的市场基本需求信息预期E[α|Dｔ－２]与市场信号加权平均构成,即
其中,τｔ为学习因子,结合Zhou等［１９］的研究,假设学习因子满足下面的递推公式:
假设出售单位产品制造商与供应商可获得的边际利润分别为ρｍ与ρｒ,则供应商在第t期的期望目标函数为:
制造商在第t期的期望目标函数为:
3模型分析
3.1 Stackelberg均衡
考虑制造商为领导者、供应商为追随者的Stackelberg主从博弈,博弈分为两个阶段。第一阶段,制造商首先确定新产品的总体概念设计和研发投入X和对供应商研发的参与度δ;第二阶段,供应商根据制造商的决策,决定自身的研发投入水平Y.通过逆向归纳法求解制造商和供应商研发投入的Stackelberg均衡。
第二阶段供应商在第t期的最优研发投入水平可由其利润函数的一阶条件得出,令:
根据式(1)、式(2),通过递推关系可以得到
将(6)式代入式(5)可得第二阶段供应商最优研发投入水平:
在第一阶段,制造商根据供应商的研发投入水平决定新产品总体概念设计和研发投入水平X和对供应商研发投入的参与度δ.将式(7)代入式(4)中,第一阶段制造商在第t期的最优新产品研发投入水平和合作研发的参与度可通过求解其利润函数的一阶条件得出,Stackelberg均衡下制造商分担供应商研发费用的最优比例δＳ,制造商的最优研发投入XｔＳ和供应商的最优研发投入YｔＳ如下:
从式(8)可以看出,在消费者学习下,当ρｍ/ρｒ>1-B时,制造商分担供应商的研发投入,而δＳ中不含τｔ,因此制造商分担供应商研发投入的水平与消费者学习无关。 δＳ/θ=-(ρｍ+ρｒB-ρｒ)/(ρｍ+ρｒB)<0,表明制造商分担供应商研发投入时,分担比例随政府补贴强度的增加而降低。δＳ/ρｍ=(1-θ)ρｒ/(ρｍ+ρｒB)２>0,δＳ/ρｒ=- (1-θ)ρｍ/(ρｍ+ρｒB)２<0,表明制造商分担供应商研发投入的比例随自身边际利润的增加而增加,随供应商边际利润的增加而降低。
由于τt+1=τt/(1+τt),从而,令其对初始学习因子τ2求偏导可得,因此。对于某个时期的t,,可得。因此制造商和供应商的研发投入水平均随消费者学习能力的增加而增加,随代际产品周期(消费者学习阶段)的增加而降低。
因此由式(8)、式(9)、式(10),可得命题1。
命题1 1消费者学习下,制造商和供应商代际产品合作的最优研发投入均随消费者学习能力的增加而增加, 随代际产品周期(消费者学习阶段)的增加而降低。2制造商对供应商研发投入的最优分担比例随政府对供应商的补贴强度增加而减少,随自身边际利润的增加而增加, 随供应商边际利润的增加而降低。
命题1表明,消费者学习和代际产品周期(学习阶段) 对制造商和供应商的最优研发投入有显著影响,但并不影响制造商对供应商研发的最优分担比例。随着消费者学习能力的增加,消费者受到前期消费者消费评价和消费意愿的影享将增加,制造商和供应商需提升研发投入,使新产品获得消费者的认可,为下一阶段的新阐品创造良好的声誉。随着代际产品周期(消费者学习阶段)的增加,前期购买产品的消费者对产品进行了充分和有效的评价,潜在消费者对信息的获取可能更依赖于通过对其他消费者对产品评价的学习决定是否购买该产品,制造商和供应商的研发投入对消费者的购买意愿颖响越来越小,因此制造商和供应商的研发投入将越来越少。消费者的学习和产品周期对于智造商和供应商是共同信息,因而制造商对供应商的最优研发分担比例不受消费者学习和产品周期的影响。政府对供应商的补贴能促进供应商提升研发投入,但降低了制造商对供应商纷担的研发投入。
3.2制造商与供应商充分合作
当制造商和供应商充分合作时,追求双方利润总额的最大化:
为求制造商与供应商利润总和最大化下的最优研发投入,式(11)对Xｔ,Yｔ求一阶导数,令其等于0,求得制造商与供应商充分合作的最优研发投入:
由式(12)、式(13),在制造商和供应商充分合作下, 可得命题2。
命题2消费者学习下,制造商和供应商代际产品合作的最优研发投入均随消费者学习能力的增加而增加,随代际产品周期(消费者学习阶段)的增加而降低。
命题2表明,在制造商和供应商完全信息充分合作时,消费者学习能力和代际产品周期(学习阶段)对双方研发的最优投入也有显著影响。
4对比研究
4.1 Stackelberg和充分合作均衡下最优研发投入比较
比较式(9)与式(12),可得XSt<XCt;比较式(10)与式(13),可得YSt<YCt.表明制造商为领导者、供应商为追随者的制造商—供应商合作研发时二者的最优研发投入均小于制造商供应商充分合作时最优研发投入。由此,有命题3。
命题3消费者学习下,制造商和供应商Stackelberg均衡时代际产品的最优研发投入均小于充分合作时的情形。
命题3表明,和单阶段产品合作研发一致,制造商和供应商在充分合作时的最优研发投入要高于Stackelberg均衡时。从政府角度而言,应促使制造商和供应商的信息交流与共享,使之充分合作,从而提升研发投入。
4.2有无消费者学习研发投入的比较
设XS,YS为不考虑消费者学习时制造商和供应商在Stackelberg均衡下的最优研发投入,XC,YC为不考虑消费者学习时制造商和供应商在充分合作下的最优研发投入,可求得XS=[AB-1(1-θ)B/BBb(ρm+ρrB)]1/(A+B-1),YS=[BA-1(1-θ)1-A/(AAb(ρm+ρrB))]1/(A+B-1);XC=[AB-1(1-θ)B/(BBb(ρm+ρr))]1/(A+B-1),YC=[BA-1(1-θ)1-A/(AAb(ρm+ρr))]1/(A+B-1).与本文上述考虑消费者学习的情形比较,可以得到,XSt>XS,XCt>XC,YSt>YS,YCt>YC,即消费者学习下的制造商与供应商最优研发投入要高于不考虑消费者学习的情形。由上述分析,可得命题4。
命题4 Stackelberg均衡和充分合作两种情形下消费者学习时的制造商和供应商最优研发投入水平均高于不考虑消费者学习的情形。且在最后一期,制造商与供应商的研发投入与不考虑消费者学习下的研发投入水平相同。
命题4表明,Stackelberg均衡和充分合作情形下,由于消费者学习的存在,制造商与供应商更关注长期的收益,需要投入更多的研发创造出新产品。网络环境下消费者的学习对产品销量的影响愈发显著,制造商和供应商应该充分考虑到消费者的学习,相比单阶段产品投入更多的研发。在最后一期,消费者学习结束,制造商和供应商不需考虑消费者的学习对于产品需求造成影响,因此研发投入与无消费者学习情形一致。
4.3政府补贴、学习水平与研发投入的比较
Stackelberg均衡下制造商最优研发投入分别对消费者学习水平和政府补贴强度求二阶混合偏导,可得。同理。因此,有命题5。
命题5 Stackelberg均衡和充分合作两种情形下,政府对供应商的研发补贴与消费者的学习水平对促进制造商和供应商最优研发投入的作用是互补的。
命题5表明消费者学习和政府补贴对于提升制造商和供应商的最优研发投入是互补的,当消费者学习水平上升时,政府对供应商的研发补贴应加大。特别是在如今高科技信息时代,消费者获取产品信息的渠道更加多样化, 除了以传统信息渠道(如电视、广播、报纸等)为载体外,信息在网络环境下流传速度更快、范围更广,这进一步促进了消费者学习水平的提升,因此,政府应加大对供应商研发投入补贴比例。
4.4两种均衡下研发投入与边际利润的关系
Stackelberg均衡下制造商的最优研发投入对自身边际利润求偏导,可得。同理。由此,可得命题6。
命题6 Stackelberg均衡和充分合作两种情形下,制造商和供应商的最优研发投入均随自身边际利润,合作方的边际利润的增加而增加。
命题6表明只要制造商和供应商某一方的边际利润增加,将促使整体研发投入的增加。
4.5两种均衡下研发投入与政府补贴的关系
Stackelberg均衡下制造商和供应商的最优研发投入分别对政府补贴强度求偏导,得。同理,。由此,可得命题7。
命题7 Stackelberg均衡和充分合作两种情形下,制造商和供应商的最优研发投入均随政府对供应商的补贴强度增加而增加,并且单位政府补贴在消费者学习下对制造商和供应商研发投入的拉动作用比不考虑消费者学习时的情形大。
命题7表明尽管政府只对研发合作方局部(供应商) 进行补贴,但同时提升了制造商和供应商的研发投入,促使制造商与供应商更积极地进行研发创造出新产品。一般而言,在政府、制造商、供应商三方中,政府首先制定对供应商的补贴政策,而在网络环境下,消费者更易获知政府的补贴行为,并根据政府的补贴行为更新产品信息,因此在消费者的学习下,政府的补贴对制造商和供应商研发投入的作用更大,这与命题5是一致的。
5数值分析
从上述分析可以看出,消费者的学习将影响制造商和供应商的研发投入,进而影响到制造商和供应商的收益, 制造商和供应商的利润函数解析式较为复杂,难以看出消费者学习对其影响。为此,对上述表达式中的一些参数赋值,通过仿真计算来讨论本文的结论,得到更丰富的管理启示。考虑到本文的主要贡献在于将消费者学习因素纳入到制造商和供应商合作研发的研究框架,数值分析主要针对消费者学习水平、学习阶段对制造商和供应商研发投入的影响。本文的数值模拟主要针对制造商,供应商的模拟与制造商类似。
算例1由式(9)和式(12)知,消费者学习下制造商的最优研发投入主要受制造商和供应商边际利润、研发弹性系数、学习因子和学习阶段影响。不失一般性,设制造商的边际利润ρｍ=1.2(制造商的边际利润也可设为较大的其它值,相应地供应商的边际利润也可重新设置,不影响数值模拟效果),而供应商的边际利润小于制造商,设ρｒ=0.8;b为正常数,设为b=0.8;A,B分别为制造商和供应商研发投入的弹性系数,并且A+B<1,一般而言制造商的研发投入对新产品销量的弹性系数要大于供应商,设A=0.38,B=0.2(为了在有限的学习次数中更清楚显示各种因素对制造商最优研发投入的影响,本文在多组A, B值组合模拟中选择了模拟效果较为直观的值,只要在满足A+B<1,且A>B的范围内设定值,不影响数据模拟的效果);政府仅对供应商的研发进行补贴,补贴强度θ= 0.1;根据消费者学习因子的递推公式,消费者学习因子小于1,不失一般性,这里设学习初始水平分别为一个中间值0.5和一个较大值0.9;学习阶段分为消费者学习20期和较长50期两种情形(这里仅从数值上进行分析,学习期较长可以更清楚看出学习阶段对最优研发投入的影响,在实际中可以根据不同产品的具体学习阶段进行分析)。
图1和图2分别给出了消费者学习对制造商在Stackelberg均衡和充分合作两种情形下研发投入的影响, 数值分析软件为Matlab,其中图1(a)和(b)分别为消费者学习20期和50期过程中,消费者学习水平对Stackelberg均衡下制造商研发投入的影响;图2(a)和(b)分别为消费者学习20期和50期过程中,消费者学习水平对充分合作下制造商研发投入的影响。
从图1和图2可以看出,在两种均衡下,制造商的新产品总体概念设计和开发投入受到消费者学习水平和阶段的双重影响,在同一学习总周期的条件下,制造商研发投入随着消费者学习次数的增加而降低,消费者学习水平越高,研发投入下降越快,在最后一阶段两种学习水平下的制造商研发投入相等;同一学习水平下,学习总周期越大,制造商研发投入越高。
在算例1的假设下(ρm+ρrB)/ρr=1.7,(ρm+ρr)/ρr=2.5,经计算,(ρm+ρrB)/ρr<(ρm+ρr)/ρr,有XSt<XCt,从图1、图2可以看出,消费者学习下的制造商Stackelberg均衡、充分合作下的最优研发投入增加,进一步验证了命题1的结论。
算例2在算例1的基础上,假设政府补贴强度从0.05增加到0.4,通过数值分析综合考虑消费者学习水平、学习阶段、政府补贴强度对制造商最优研发投入的影响,这里以Stackelberg均衡下的制造商研发投入为例。 得到图3。
从图3可以看出,制造商代际产品的最优研发投入随消费者学习能力的增加而增加,随消费者学习阶段的长度增加而降低,在最后一阶段两种学习水平下的制造商研发投入相等。当政府对供应商的研发补贴强度从0.05增加到0.4时,制造商最优研发投入也相应增加;并且研发补贴强度与消费者学习水平对提高制造商研发投入的作用是互补的;政府补贴强度提高相同的幅度时,较高的消费者学习水平对提高制造商研发投入水平的促进作用更大。
6结论
主制造商-供应商 篇7
随着经济的全球化,企业的跨国经营越来越多,制造商选择供应商合作伙伴的范围越来越广,企业的商业环境变得越来越复杂,供应链成员之间的关系已经不是当初那样恒久不变的,而是随着利益关系动态变化,企业与企业之间需要更多的协商与协调。企业之间的竞争将逐步演变为企业所在的供应链之间的竞争也就是市场机会的捕捉能力,即快速地生产出用户所需产品的能力。如何在众多的可供选择的企业中筛选出合适的供应商是供应链高效运行的首要条件。
Multi-Agent技术是近年来分布式人工智能领域研究的热点,多个具有自治和智能特性的Agent在一起进行协调、协商和协作,能高效地完成各种合作任务。供应链管理中供应商筛选的标准及指标体系理论较成熟,但对于如何利用信息技术实现供应商的自动筛选及提高供应商筛选的效率则研究不多。本文在分析了智能代理基本理论的基础上,结合多Agent技术在解决供应链管理战略选择中的优势,构建了基于Multi-Agent技术的制造商筛选供应商的协商系统,并用实例说明了该系统实现的技术要点。
二、Agent和MAS的概念
Agent是当前使用最为广泛的术语之一,在人工智能领域,将Agent看作是“一类在特定环境下能感知环境,并能自主的运行以代表其设计者或使用者实现一系列目标的计算实体或程序”。Agent具有自主性、社会性、反应性和主动性等特点。
多代理系统(MAS,Multi-Agent Systems)是指由多个Agent采用集中或分布方式组成的一个多Agent联邦,这些Agent成员之间相互协同、相互服务,共同完成一个任务,因此MAS可以定义为“一些Agent通过协作完成某些任务或达到某些目标的计算系统”。
MAS作为一个整体,也具有Agent的属性特征。但是,与单个Agent相比,MAS的每个成员Agent仅拥有不完全的信息和问题求解能力,不存在全局控制的Agent,数据是分散的或分布的,计算过程是异步、并发或并行的。因此MAS具有自主性、交互性、开放性,可以进行合作、协同、协商以及互相竞争。
目前,MAS的应用非常广泛,主要包括复杂和并发系统的建立与维护、流动访问与控制、信息搜集与处理、分布计算与协同工作以及用户界面和中间件等,从而可以适用于供应链管理中复杂环境的需要,满足供应链成员相互协商、相互协作的要求。
下文论述基于Multi-Agent技术的制造商筛选供应商的协商系统的结构,然后以实例说明该协商系统的技术要点和工作过程。
三、基于Multi-Agent技术的制造商筛选供应商的协商系统的构建
Multi-Agent技术近年来在供应链领域应用相当广泛,涉及供应链的管理内容的应用主要包括供应链设计优化、供应链管理策略、库存管理、供应链信息支持技术、伙伴选择问题等一些方面。Multi-Agent技术在供应链管理运用中具有一定的优势:促进供应链成员企业一体化的进程,使供应链更加集成化,提高供应链的运行效率;提高供应链管理战略选择的整体智能化水平,实现合作伙伴的自动协商选择;提供战略合作伙伴选择的整体解决方案,加强系统环境中各部分的协同能力和整合能力;实现供应链成员之间动态的交流、协调,柔性地调整自身的计划和战略,以应付市场的多变。
如下图所示为基于Multi-Agent技术的制造商筛选供应商的协商系统结构,其组成部分包括制造商Agent的Agent管理组件、制造商Agent的Agent生成组件、制造商Agent的Agent库、制造商Agent、供应商Agent以及协商服务中心和信息服务中心,各组件功能如下。
1. Agent生成组件的功能:
按照制造商的需求并结合Agent库生成计划Agent、搜索Agent、协商Agent以及决策Agent。在与供应商Agent进行协商时,复制生成多个协商Agent与多个决策Agent。
2. Agent管理组件的功能:
在生成初始Agent的同时,Agent管理组件就开始管理Agent,控制Agent的生存周期及Agent之间的相互协调。
3. Agent库的功能:
存放协商系统中制造商中所有Agent,标明所有Agent的状态。
4. 制造商Agent与供应商Agent的功能:
这两组Agent中包括产品的基本属性和约束、协商决策组件、行为控制模块、协商历史记录模块、通讯模块等。
5. 计划Agent的功能:
根据信息数据库提供的销售信息、顾客反馈的信息以及物料库存信息等,制定相应的物料采购计划。如需发展新的供应商,则将物料需求信息发给搜索Agent。
6. 搜索Agent的功能:
根据计划Agent发送的物料需求信息,通过信息服务中心查询出相应的供应商Agent,并将搜索到的供应商Agent位置等相关信息发送给协商Agent。
7. 注册Agent的功能:
根据企业信息库中提供的产品信息,将产品信息以及自身的Agent信息发布在信息服务中心中,以备制造商搜索查询。
四、协商系统实例分析
下面以空调制造商为例,假设该制造商要生产一批空调,通过上图所示结构中的各个Agent的协作,自动找到供应商并进行自动协商过程如下。
1.根据生产空调最初的物料需求,Agent生成组件生成制造商Agent中的计划Agent,计划Agent将制造商最初的需要按一定规则划分为若干子需求,如本空调制造商的需求可以划分为背板、机壳、压缩机、风机、散热器、连接管、温控器、遥控器等部分的子需求。
2.计划Agent将空调各个部分子需求分别发送到搜索Agent,搜索Agent根据子需求在信息服务中心中搜索满足条件的供应商Agent。假设返回n个背板供应商Agent和m个压缩机供应商Agent,搜索Agent将满足条件的供应商Agent信息发送给制造商Agent中的协商Agent。
3.根据上面假设返回的供应商Agent信息,Agent生成组件复制生成n个背板协商子Agent和决策子Agent,并通过协商服务中心与相对应的n个背板供应商Agent联系上。复制生成m个压缩机协商子Agent和决策子Agent,并通过协商服务中心与相对应的m个压缩机供应商Agent联系上。
4.制造商的各个协商子Agent与对应的供应商的协商Agent通过协商服务中心进行协商,并由相对应的决策Agent进行决策。制造商与供应商不断协商交流,直到两者达成协议或协商失败。
5.各个复制的协商子Agent和决策子Agent将与供应商Agent协商的结果返回给协商主Agent和决策主Agent,主Agent将协商成功的供应商信息发送给制造商,这样制造商就按照需求选择出了最适合自己的供应商。
五、结论
随着经济的全球化,企业的跨国经营越来越多,制造商选择供应商合作伙伴的范围越来越广,选择合作伙伴的复杂度和速度也要求越来越高,企业伙伴与伙伴之间需要更多的协商与协调。多个具有自治和智能特性的Agent在一起进行协调、协商与协作,能高效地完成各种各样的合作任务。本文将Multi-Agent技术运用于供应商管理中,构建了制造商筛选供应商的协商系统,并以一个具体的制造商为例,说明其筛选供应商的协商过程。本系统可以利用Java技术实现完成实际可行的协商系统,将理论系统转变为实际可操作的系统。
参考文献
[1]杨世杰蒋国瑞黄梯云:一种基于Multi-Agent的供应商选择系统.计算机应用与软件,2007年7月(113～115)
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[3]李冉冉孙华梅蒋国瑞等:基于Multi-Agent的供应商选择系统.计算机工程,2008年8月(280～282)
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