供应链需求不确定性（精选8篇）
供应链需求不确定性 篇1
随着经济全球化进程的发展和现代企业管理机制的更新, 现代企业的采购、生产、销售模式已经不再是原有简单的点、线上的管理模式, 而是一个立体网络状的模式, 具有更强的交互性, 同时也要求企业更注意管理工作的速度性、灵活性和准确性, 这促使大型企业纷纷带头建立自己的供应链体系。在推行供应链管理的过程中, 对供应链需求不确定性的把握和控制是供应链管理推行成功与否的重要因素之一。本文主要从分析供应链需求不确定性因素出发, 研究降低供应链需求不确定性的策略, 其目的是实现供给与需求的平衡, 提高整体供应链收益。
1 供应链及供应链需求不确定性因素
1.1 供应链的涵义
供应链 (Supply Chain, SC) 是围绕着核心企业建立起来的, 核心企业与供应商、供应商的供应商即一切向前的关系, 以及核心企业与用户、用户的用户及一切向后的关系所形成的链网结构。在供应链中, 原材料依次通过“链”上的各个环节, 逐步变成产成品, 产成品再通过一系列的流通配送环节, 最后送达消费者手中。在从原材料到产成品的过程中, 产品的附加价值逐渐增加、差异性逐渐增大, 而且越靠近市场需求端, 市场对产品需求的波动性越强。
1.2 供应链需求不确定性因素
供应链需求不确定性因素是指在供应链运作过程中, 因无法预期的状况发生直接或间接造成供应链整体绩效的降低, 甚至供应链的崩溃, 并造成有形或无形损失的需求因素。导致供应链需求不确定性的因素主要有:
1.2.1 客户需求因素
客户需求是供应链中最主要的不确定性来源。顾客可能会在不定期的时间订购不规则数量的产品, 导致需求预测误差;另外, 消费者偏好也会随着时间而改变, 这些原因使企业订单式生产变的很难实现, 企业不得不保留一些存货, 当订单的变动愈大, 就需要更多存货来满足顾客需求。
1.2.2 行业因素
供应链中需求不确定性来源也可能是企业所出的行业, 外部市场环境的变化、行业中不可预测的竞争者、市场产品组合改变、产品的退化率、新产品的出现、产品生命周期缩短、产品种类增多、生产成本压力增大、全球化竞争加剧等, 这都使得企业既要保持较低的生产成本, 又要提供满足消费者个性化需求的多样化产品, 必然会增加供应链中需求的不确定性。
1.2.3 供应链本身因素
供应链中需求不确定性来源也可能是供应链本身, 产品需求时间预测错误、产品需求量预测错误、供应链上下游节点间的管理和信息不畅等因素引起的不需求确定性。例如, 由于货物短缺, 下游企业间可能会存在短缺博弈, 而上游企业看不到顾客的真实需求, 从而造成需求不确定性增加。
2 降低供应链需求不确定性策略
在激烈变化的市场竞争环境下, 在供应链企业之间的协调与合作过程中, 存在着大量的需求不确定性。只要存在需求不确定性, 就存在一定的风险。因此, 供应链管理者要降低供应链需求不确定性, 实现供给与需求的平衡, 从而提高整体供应链收益。
2.1 提高供应链预测水平
企业为了更好地了解自己的客户, 在供应链的各个阶段加强协调沟通, 使用需求规划信息系统, 及时了解市场信息, 按市场需求组织生产, 稳定销售计划, 提高预测性。实际应用中, 企业可以在特定的时间范围内来确定需求与计划的, 如按季、月、旬或周, 企业应努力提高近期销售计划的准确性, 同时缩短计划实施的时间长度, 如做到按周甚至按天来组织生产, 通过对预测以及预测误差的分析, 确定物料的安全库存和采购计划, 提高采购的准确性和降低库存水平。预测准确性的提高会降低库存积压量和库存缺货量, 增加企业的利润。
2.2 采用MRPII/JIT的生产模式
MRPII (Manufacturing Resource Planning) 是将公司最高层管理与中层管理结合在一起, 以制造资源计划为活动核心, 促使企业管理循环的运作, 达到最有效的企业经营。JIT (Just In Time) 生产方式, 即“在需要的时候。按需要的量生产所需的产品”。看板方式是JIT生产方式中的一种简单有效的方式, 也称传票卡制度或卡片制度。采用看板方式, 要求企业各工序之间或企业之间或生产企业与供应者之间采用固定格式的卡片为凭证, 由下一环节根据自己的节奏, 逆生产流程方向, 向上一环节指定供应。MRPII/JIT的生产管理模式是将MRPII和JIT相结合, 上游工序采用MRPII生产方式, 下游工序通过加工单采用JIT生产方式控制。上游工序的MR PII生产方式保证了投入生产线的原料尽快地加工以满足需求, 从而保证了机器的合理利用;下游工序的JIT生产方式可以防止过多的原料投入生产线, 从而有利于减小在制品数量, 降低供应链需求不确定性, 降低库存费用。
2.3 采用快速反应管理方式
快速反应是指供应链管理者所采用的一系列降低补给货物交货期的措施。当货物交货期缩短时, 供应链管理者就可以提高他们的预测准确性, 从而使供给与需求更加匹配, 供应链利润也相应提高。快速反应方式主要有快速响应 (Quick Response, QR) 和有效顾客响应 (Effi cient Consumer Response, ECR) 方式, 它们是全新的业务方式, 体现了技术支持的业务管理思想, 即在正确的时间、正确的地点用正确的商品来响应顾客需求, 供应链中各节点企业通过建立良好的贸易伙伴关系, 利用条形码和POS扫描等信息技术, 使下游企业能够及时跟踪各种商品的销售和库存情况降低订货周期, 实施自动补货系统, 消除供应链系统中不必要的成本和费用, 降低供应链需求不确定性, 提高顾客服务水平。
2.4 采用延迟制造策略
为了能在成本一定和风险降低的基础上快速满足最终消费者的多样化需求, 企业往往会在整个生产与供应的流程中将相同程序的制作过程尽可能最大化, 以获得规模经济, 而将形成差异化的按订单生产的过程尽可能推迟, 这种制造模式被称为延迟制造。实际上, 延迟制造是把生产和运输环节推迟到最后一刻, 其原理是通过延迟以获取更多的市场信息, 在较为准确地获取市场信息的基础上, 从而有效规避甚至消除供应链的风险和需求不确定性。
2.5 恰当配置产品供给源
恰当配置产品供给源是指企业采用两个供给货源的联合策略:一个供给源注重产品的成本但解决需求不确定性的能力较差;另一个供给源侧重需求不确定性的灵活应变能力, 但产品的成本较高。为了使恰当配置产品供给源策略更有效, 一般把一种产品供给源作为另一种产品缺货时的后备资源, 且两个供给源所侧重的性能必须有差别。低成本的产品供给源必须是经济的, 并且只需提供市场需求量中可预测的那部分产品。反应型的产品供给源应该注重快速反应能力, 目的是为了使收益增加, 使供给与需求的匹配程度更高。恰当配置产品供给源的价值取决于一个供给源需求稳定时成本的降低, 供给源可以是以数量为基础的, 也可能是以产品为基础的, 这取决于需求不确定性的起因。在以数量为基础的恰当配置产品供给策略中, 产品需求量中可预测的那部分产品由经济型工厂生产, 而不确定的那部分产品由反应型工厂生产。因此, 通过采用恰当配置产品供给源策略, 减少需求不确定性, 降低企业成本, 提高企业利润。
2.6 规划供应链各节点企业的功能
规划供应链各节点企业的功能是指针对产品固有特性, 将供应链上各个节点企业的角色重新规划定位, 以降低需求不确定的发生, 具体做法可以通过实施供应商管理库存的方法来降低或消除需求不确定性对供应链的负面影响。实施供应商管理库存, 由供应商统一管理和调拨库存, 供应商通过和用户 (分销商、批发商或零售商) 建立合作伙伴关系, 主动提高向用户交货的频率, 使供应商从过去单纯的执行用户的采购订单变为主动为用户分担补给库存的责任, 在加快供应商响应用户需求是速度的同时, 也使用户大大降低了库存水平, 这样就可以消除由于需求不确定性的存在而引起的资源分配不合理, 供应链效率低下等问题。
3 结语
本文从分析供应链需求不确定性因素出发, 提出提高供应链预测水平, 采用MRPII/JIT的生产模式, 采用快速反应管理方式, 采用延迟制造, 恰当配置产品供给源等策略来减少或降低供应链需求的不确定性的策略, 并消除需求不确定性对供应链的负面影响, 实现供给与需求的平衡, 从而提高整体供应链收益。
参考文献
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[2]鲍尔索克斯, 克劳斯, 库珀.供应链物流管理[M].北京:机械工业出版社, 2004.
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[5]谭于蓝, 杨晓雁.消除供应链供需不确定性的战略分析[J].国际商务研究.2008 (06) .
供应链需求不确定性 篇2
【关键词】宏观经济；不确定性；资金需求；公司投资
一、前言
在经典的宏观经济理论环境之下，防止经济下滑需要给予扩张性货币政策，同时经济如果过热，则会出现压缩的政策。但是这些情况都会导致公司受到比较严重的负面性冲击影响，甚至经济也会出现缩水的状况，资产负债表和融资条件都会不断的恶化。实际上负面的冲击会加大宏观经济的不确定性，这也会严重导致产出和就业率的下滑。如果不确定性比较高，公司在资金方面就会变得谨慎，并且在这样的过程中，不确定性的增加，也会导致公司未来的发展趋势呈现出难以预料的状态。因此，本文针对宏观经济的不确定性以及资金需求和公司投资之间的关系进行分析，以保证我国社会的长久发展和持续进步。
二、理论分析和研究性假设
1.宏观经济中不确定性产生的影响——公司外部需求渠道
宏观经济中，资本产品的销售和收入还有资本存量之间有着一定的关系。公司中销售加速的理论基础也能够增加公司经济的快速进步，所以，企业中的投资也取决于未来销售的收入量。同时，未来销售的收入也取决于现在和过去的销售情况。但是，非常高的不确定性也会在一定程度上降低公司对于外部需求量的反击，因此，导致不确定的使用权限价值增加，这些都是公司对于外部的资金需求。
2.宏观经济中不确定性产生的影响——公司流动资金需求
公司中的外部流动资金需求中包括，流动资金的短期和长期贷款，同时还包括短期的债券，增发和配置资金及资源等等。在一般情况下，公司拥有的外部流动性资金越多，规模也会逐渐扩大和增加。同时，公司对于未来的不确定性越高，其融资的风险也会越高，这样会在一定程度上降低公司的期权价值。
三、产生的变量
1.宏观经济的不确定性
公司中的宏观经济利润有着非常强烈的不确定性，其中不确定因素增加会在根本上提高资产的预期目标和利润。同时，公司如果能够有效地控制宏观经济中的不确定性，保证投资的正确性，也能够增加长期投资的需求，进而增加公司的支出。然而，在公司受到负面冲击的时候，公司整体的收益会呈现出降低的状态，这也会引起资金收益的不稳定性。宏观经济的不确定性越高，投资收益的不稳定性也会随之增加，公司在建筑工程和固定资产中的产品创新由于资金需求的下降，会使公司发展处于不利的状态。
2.公司中资金的需求
流动性资金在上市公司的贷款过程中有着非常详细的用途，同时这些贷款资金在长期的需求之中，数值也相应的降低和减少，如果公司给予外部长期借款，借款的项目中就会出现流动资金或者是满足日常经营的情况。所以，还需要把数据加入到流动性资金之中，并且在长期的借贷过程中，减去公司资金的数值，以此保证上市公司能够增加流动性资金，避免公司财产的过分流失。
四、经验和结果
在不同的经济发展周期之中，不同的公司其表现力度是不相同的，在整体经济处于衰退的阶段，公司的破产概率也会相对上升，因此，金融中也会受到实际的冲击和影响，进度管理成本相应提高，公司的信誉、贷款会锁紧，这些都是宏观经济所造成的严重影响。而在经济繁荣的阶段，公司资产的数值也呈现出上升的状况，公司的融资也会得到良好改善。这些都是宏观经济不确定性中，资金需求和公司投资之间的关系，也是公司长久发展所需要的经验和结果。
五、结论
根据以上分析和探讨的结果能够看出，本文主要研究了两点政策性的内涵，其中首先一点就是宏观经济调配的政策之下还需要注意经济之间的冲突，还有不同的使用渠道。根据不同的测试和不同渠道的分析，在不同经济周期中，不同公司性质和不同性质的融资也会产生不同的作用。公司发展过程中实施扩大货币供应量作为主要目标政策，并不会刺激公司的投资，但是由于宏观经济的不确定性也会影响公司的整体宏观经济的调整实施效果，特别是货币政策的整体实施效果。所以还需要在根本上完善利率，最终形成整体性的机制，以便于推动市场效率的整体性优化，避免货币政策过分依赖数据的工具。
参考文献：
[1]陆庆春，朱晓筱.宏观经济不确定性与公司投资行为——基于时期随机效应的实证研究[J].河海大学学报（哲学社会科学版），2013，01：56-59+63+91.
[2]韩国高，胡文明.宏观经济不确定性、企业家信心与固定资产投资——基于我国省际动态面板数据的系统GMM方法[J].财经科学，2016，03：79-89.
供应链需求不确定性 篇3
关键词：专有品牌,不确定性需求,收益共享契约
1 引言
供应链契约管理是促使供应链协调并有效运作的重要手段, 供应链契约的制定避免了供应链上各成员只考虑自身利益最大化而造成“双重边际化” (Double Marginalization) 的无效率问题, 收益共享契约 (Revenue Sharing Contract) 是一种有效的供应链协调机制。共享收益契约机制是指制造商以较低的批发价格将商品转让给分销商, 待商品销售任务完成之后制造商与分销商共享供应链销售收入, 标准的收益共享契约模型是分销商获得供应链销售收入份额为Φ, 而制造商获得的供应链销售收入份额为1-Φ。大多数的收益共享契约研究以理论的探讨为主, 价格作为零售商的决策变量。文献[2]研究零售商同时采用收入共享与批发价格两种契约形式下的双方利益平衡问题;文献[3]研究收益共享契约如何影响供应链绩效;文献[4]等建立了基于收益共享的供应商-零售商伙伴关系模型, 分析不同供应链成员的收益情况;文献[5]等建立了供应链收益共享契约协调的随机期望模型;文献[6]等通过比较普通契约和收入共享契约的结果, 指出收入共享契约具有可以实现化;文献[7]研究两级供应链中引入集成商的收益共享契约协调;文献[8]研究了在应对突发事件情况下的收益共享的供应链协调。
对专有品牌经营而言, 最终销售价格一般是由特定销售区域的供应商统一制定, 在此情况下最终销售价格是供应商的决策变量而不是销售商的决策变量。鉴于零售商为了自身的利益可能会谎报相关成本, 探讨如何设计激励机制, 实现供应链的信息共享, 实现收益共享契约下供应链的优化。
2 模型分析
2.1 模型符号说明
由于市场信息存在不对称, 即供应商对零售商的单位成本发生的确定只能根据历史数据或经验判断发生的相关范围, 零售商如果隐瞒自己真实的成本, 提高自己的局部利益, 将破坏供应链的最优利益。所以供应商对给予零售商的折扣价格设计一个契约参数, 使零售商能如实反映自己的成本。根据文献 (1) 和 (5) , 假设Cr∈[Cr1, Cr2], 概率分布函数为Y (cr) 和概率密度函数y (cr) , 在不考虑缺货损失, 也不存在允许退货的前提下, 对收益共享契约模型的其它符号做如下设定:
产品的市场零售价格——p
供应商需要支付的单位成本——cd
零售商上报的支付价格之外的单位成本——cr
该供应链的除价格外的单位总成本——c=cm+cr
允许的最大零售价格——undefined
独立于p的随机变量——δ
供应商和零售商的收益分享参数, 其中零售商比例——Φ, Φ∈[0, 1]
供应商给零售商的批发价格——w
零售商的订货量——q
专有品牌经营的供应商和零售商组成的供应链中, 供应商统一确定商品的零售价格, 零售商从代理商那里获得一定折扣购进产品, 并按照契约约定将收益中1-Φ的比例给予供应商。本文采用加性不确定性来表示需求的不确定性, 如果undefined, 其中undefined
则市场的需求的概率密度函数和分布函数分别为:F (x|p) =F[x-y (p) ], F (x|p) >0
F (x|p) =F[x-y (p) ], f (x|p) >0
F (x|p) =F[x-y (p) ]
根据杨德礼 (2006) , 零售商的销售期望可表示为:
S (q, p) =E min (x, q) =q-∫undefinedF[x-y (p) ]dx (1)
2.2 专有品牌销售供应链系统的利润模型
①供应链系统利润函数:
∏ (q, p) =ps (q, p) - (cd+cr) q (2)
将 (1) 带入 (2) 得到
∏ (q, p) = (p-cd-cr) q-p∫undefinedF[x-y (p) ]dx (3)
令undefined, 则专有品牌供应链系统的最优订货量
undefined
令undefined, 则专有品牌供应链的最优零售价格
undefined
在p*为专有品牌专卖供应链的最优零售价格时, (p*, q*) 表示品牌专卖供应链达到协调的最优组合。
②考虑了零售商谎报成本的存在, 所以令undefined, 其中λ∈ (0, 1) (6)
即设计价格折扣跟零售商所报的成本有关, 零售商要想获得较大的折扣, 就要减少高报成本, 使成本的发生数据接近真实, 供应商的利润模型为:
∏d (q, p) = (1-Φ) PS (q, p) +wq-cdq (7)
将 (1) 带入 (7) , (6) 带入 (7) 得到
, 则收益共享契约供应商的最优订货量
undefined
供应商所确定的最优零售价格为p*, 有下式成立:
undefined
③零售商的利润模型:
∏r (q, p) =Φps (q, p) -wq-crq (11)
将 (1) 带入 (11) , (6) 带入 (11) 得
undefined
令undefined, 在收益共享模式下零售商的最优订货量
undefined
令式 (13) 等于式 (9) 等于式 (4) , 即
undefined
得到供应链达到协调时, λ和Φ必须满足的关系:
undefined
将式 (15) 分别代入式 (7) 和式 (12) 得到
所以在供应商知道零售商的单位成本发生额的情况下, 供应商和零售商的利润占供应链系统总利润的份额取决于Φ值的大小, 它的具体值取决于双方的谈判能力大小。
3 结语
本文以单一代理商和零售商组成的简单专有品牌供应链为研究对象, 在市场需求不确定且依赖价格的情况下, 设计一个契约机制改变供应商对零售商成本无法确切掌握的劣势, 通过探讨可知建立收益共享契约模型使供应链协调必须使批发价格和收益共享比例满足特定的比例关系, 在不存在缺货和退货的情况下, 在契约的范围内供应链的协调与双方的讨价还价能力有关, 可以在进一步的研究中拓展供应链参与者的数目, 考虑存在退货和缺货损失的情况下等更为复杂的市场环境如何实现供应链的协调。
参考文献
[1]邱若臻, 黄小原.供应链收入共享契约协调的随机期望值模型[J].中国管理科学, 2006, 14 (4) :30-34.
供应链需求不确定性 篇4
关键词：闭环供应链,回收渠道,鲁棒优化,不确定性
近年来, 随着经济的快速发展, 资源紧缺和环境污染已经成为制约人类社会发展的主要问题。闭环供应链因其具有节约资源消耗和减少环境污染的特点, 引起社会各界的普遍关注。
闭环供应链是指在产品整个生命周期中, 同时考虑正向供应链以及回收再利用的逆向供应链活动所设计和管理的供应链[1]。近年来, 针对闭环供应链管理, 国内外的许多学者进行了研究。文献[2]中对不同回收渠道下闭环供应链的成员进行了博弈分析。在文献[3]中, Savaskan等研究了双边垄断的闭环供应链回收渠道决策问题。文献[4]中, 邱若臻和黄小原研究了制造商和供应商同时从事废旧品回收的闭环供应链Stackelberg主从对策模型。但这些研究大部分都是在确定环境下进行的, 很少考虑不确定性对闭环供应链的影响。
本文主要研究市场需求不确定环境下闭环供应链回收渠道的决策问题, 并对不同回收模式进行比较分析。
1 问题的描述
本文考虑由一个制造商和一个零售商组成的闭环供应链系统。闭环供应链的回收渠道分为三类:制造商负责回收 (M模式) ;零售商负责回收 (R模式) ;第三方负责产品回收 (T模式)
1.1 符号意义
本文中符号的意义如下。
mc:为新产品的生产成本;rc:为再制造成本;w:为批发价;p为销售价格;d为市场需求;q为零售商的订购量;α为制造商获得单位回收产品时给予回收方的价格补偿;λ (0≤λ<1) :回收率;I为回收方对废旧品回收的固定投资, 由文献[5], 有I=Bλ2, B为规模参数;v为单位产品残值收益;s为单位产品缺货损失;πij (i=M, R, T, j=M, R, T) ::j模式下i的期望利润函数。
1.2 模型假设
本文模型中用到如下假设:
(1) 假设新产品与再制造产品的质量并无差异, 销售价格也一样。
(2) cm>cr, 使用新材料的制造成本大于使用废旧品再制造的成本。令∆=cm-cr, 且∆>α。
(3) 0≤λ<1要想回收全部的旧产品几乎是不可能的, 所以在现实中回收率一般是<1的。
(4) 市场需求求d是不确定的, 其分布F属于具有均值µ和方差σ2的某一类分布Φ。
2 三中回收模式下的回收模型
2.1 制造商直接回收—M模式
在该回收渠道中制造商负责制造产品和回收废旧品, 零售商负责销售产品。制造商和零售商的期望利润函数如下:
这里考虑一种鲁棒决策, 即寻求最坏分布下的利润达到最大。
2.2 零售商回回收收模模式式——RR模模式式
在该模式中, 零售商不仅销售新产品, 还负责回收废旧产品。制造商负责制造新产品。该模式下制造商和零售商的期望利润函数为:
寻求最坏分布下的利润达到最大
式 (11) 等价于求解如下问题:
2.3 第三方回收模式—T模式
该模式下第三方负责回收废旧产品, 制造商负责生产新产品, 零售商负责销售新产品。该模式下制造商、零售商和第三方的期望利润函数为
可得:
3 三种回收模式的比较分析
对三种回收渠道下模型进行比较分析, 可以得出以下结论。
(1) 与M模式和T模式不同的是, R模式下订货量除了与销售价格、批发价格、单位产品残值收益以及单位产品缺货损失有关外, 还与制造商获得单位回收产品时给予回收方的价格补偿和回收率有关。
(2) 在所有参数相同时, 制造商在M模式下获得的利润最大, 制造商会选择直接回收。
(3) 在M模式和T模式下, 当p+s>2w-v时, *q>µ, , 零售商将订购比期望需求更多的产品;当p+s=2w-v时, *q=µ, 零售商将订购与期望需求相等的产品;当p+s<2w-v时, *q<µ, , 零售商订购量要比期望需求小。在R模式下, 当p+s>2 (w-αλ) -v时, q*>µ, , 零售商将订购比期望需求更多的产品;当p+s=2 (w-αλ) -v时, *q=µ;当p+s<2 (w-αλ) -v时, *q<µ。这有利于调节零售商订购产品过多或过少的问题。
4 结语
本文用鲁棒优化的方法研究了在市场需求不确定的情况下闭环供应链的决策问题。并对三种回收渠道下的模型进行了比较分析。为管理者在回收渠道的决策方面提供了理论依据。
参考文献
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[4]邱若臻, 黄小原.具有产品回收的闭环供应链协调模型[J].东北大学学报:自然科学版, 2007, 28 (6) :883-886.
供应链需求不确定性 篇5
关键词：需求不确定,低碳供应链,网络设计,双目标规划
1 引言
供应链网络设计问题是最为复杂的供应链战略决策问题之一, 它为整个供应链的长期有效运作做最优的规划[1]。环境污染的日益严峻、来自政府的管制和企业自身的压力都促使环境因素开始渐渐被纳入到供应链网络设计的考虑之中, 绿色供应链网络设计越来越受到各方的重视。
目前基于碳排放的供应链网络建模以多目标规划为主。Wang[1]等 (2011) 从一般的角度分析融合环境问题的绿色供应链网络设计, 构建了相关的多目标模型, 借助相关启发式算法对模型加以求解。Chaabane[2]等 (2011) 分析了在碳交易市场条件下的绿色供应链网络设计问题, 力图帮助决策者找到在供应链总成本增加和碳排放减少之间取得平衡的有效途径。Abdallah[3]等 (2012) 构建了一个基于碳敏感性的混合整数规划模型, 该模型将绿色采购纳入供应链网络设计当中。Plas[4]等 (2012) 分别以总运作成本、二氧化碳和粉尘 (PM颗粒物质) 排放最小为目标, 设计了一个体现环保意识的多目标规划模型, 并应用权重法、ε约束和遗传算法分别对模型进行求解。近年来国内部分学者也将对碳排放的测度落实到对于成本的研究上。方健[5]等 (2012) 在对碳排放测度及相关信息披露分析的基础上剖析碳排放对供应链网络成本的影响。杨珺[6]等 (2012) 引入碳交易概念, 建立基于系统动力学的单个供应商和销售商的供应链模型并在此基础上引入强制排放和碳税两种碳排放政策。但以往对于考虑碳排放的低碳供应链网络的研究都集中在需求确定性条件, 然而不确定性是引起供应链管理困难的主要原因之一。供应链中不确定性的来源主要有供应、制造和需求, 需求的不确定性是最难控制的[8], 故需进一步展开面向需求不确定的低碳供应链网络设计的研究。
本文针对需求不确定情况, 研究低碳供应链网络设计问题, 建立不同需求情境下、需求不确定的多产品双目标混合整数规划模型, 同时结合ε约束法设计了基于情境的求解算法。最后通过算例分析, 验证模型和算法的有效性。
2 问题描述及建模
本文应用情景分析、成本分析和碳排放分析, 建立了面向供应链网络碳排放测算的双目标混合整数规划模型。
2.1 模型描述
研究问题为混合整数线性规划, 基于现实产品多样性考虑, 本文研究原材料r (r∈R) 和多种产品p (p∈P) 在基于情境分析 (ζ∈Ψ) 的多个顾客i (i∈I) 在需∈求不确定条件下, 供应商 (s∈S) 选择、工厂 (j∈J) 及分销中心 (k∈K) 选址和工厂环保等级 (zj∈[0, N]) 选择等问题。构造了一个综合考虑供应链运作成本和生产运输中产生的碳排放的随机双目标供应链网络。第一个目标是在需求不确定的情况下选择适当的供应商, 适当的地点开设工厂及分销中心, 并确定设施间物流量以使总成本最小。第二个目标是使工厂生产过程、分销中心运营过程及节点间运输过程碳排放量最少。
在构造需求不确定条件下绿色供应链模型中, 做以下假设:
(1) 客户间的相互需求是彼此独立的, 相互不会产生影响。
(2) 供应商、工厂以及分销中心的容量或生产能力都是确定的, 并且对每个节点的需求不能超过其容量限制。
(3) 每个工厂只能选择一种低碳技术水平。
2.1.1 情境分析
不确定性需求是供应链不确定的主要来源[8]。本文模型在需求概率分布函数未知时, 使用情境分析法将需求情境分为乐观情形ξ1、正常情形ξ2、悲观情形ξ3, 采用数组对 (Dξpi, Pξ) 对需求不确定进行描述, 其中i为顾客标号, p为产品种类, ξ为情境种类, pξ为情境ξ发生的概率, Dξpi为情境ξ下顾客i对产品p的需求。
2.1.2 成本分析
模型中变动成本包括原材料采购成本、工厂生产成本、分销中心运营成本和运输成本, 固定成本包括工厂集合J以及分销中心集合K的年建设成本和环保投资成本。n (z1) 表示要达到环保投资等级zl时需要投入的环保投资成本, 其中zl∈[1, N]级。购买原材料成本中trsj表示工厂j从供应商s购买原材料r的单位购买成本。生产成本中vjp表示工厂生产产品p的单位生产成本。Sk表示分销中心k对于单位产品的运营成本。运输成本包括三个阶段, 分别为从供应商S到工厂J、从工厂J到分销中心K、从分销中心K到顾客I。其中:Crsj原材料r从供应商s到工厂j的单位产品单位距离的运输成本;Cpjk产品p从工厂j到分销中心k单位产品单位距离的运输成本;Cpki产品p从分销中心k到顾客i的单位产品单位距离的运输成本;Fsj从供应商s到工厂j的运输距离;Fjk从工厂j到分销中心k的运输距离;Fki从分销中心k到顾客i的运输距离。
2.1.3 碳排放分析
本文中对碳排放的测算主要包括生产中的碳排放、运营中的碳排放和运输中的碳排放。对于生产中的碳排放, Wjp (zl) 表示工厂j选择环保等级zl生产产品p的平均CO2排放量。Wkp表示分销中心销售产品p的平均CO2排放量。运输过程中的碳排放也包括三个阶段, 其中Brsj为原材料r从供应商s运输到工厂j途中单位产品单位距离CO2排放量;Bpji为产品p从工厂j运输到分销中心k途中单位产品单位距离CO2排放量;Bpki为产品p从分销中心k运输到顾客i途中单位产品单位距离CO2排放量;Fsj为供应商s到工厂j的运输距离;Fjk为工厂j到分销中心k的运输距离;Fki为分销中心k到顾客i的运输距离。
2.2 建立模型
基于以上分析, 本文建立如下的双目标混合整数规划模型。
目标函数1从第一项开始分别表示:工厂和分销中心的建设成本, 对工厂的环保投资成本, 工厂生产成本, 分销中心运营成本和三个阶段运输成本。目标函数2从第一项开始分别表示:工厂生产过程中碳排放量, 分销中心运营过程中碳排放量和三阶段运输过程中碳排放量。约束条件 (3) (4) (5) 为供应链网络结构约束, (3) 表示供应商s为工厂j提供原材料的前提条件是供应商s被选择进入系统。 (6) (7) 分别表示工厂和分销中心的建设数量都小于其最大值。其中:H为工厂的最大数量;X为分销中心的最大数量。 (8) (9) (10) 为能力约束。其中:SPsr为供应商s对原材料r的供应能力;Dj为工厂j的生产能力;Tk为分销中心k的容量。 (11) (12) (13) 为物料平衡约束。其中: (11) 表示工厂j所需原材料r均由供应商提供; (12) 表示工厂j生产产品p的产量等于其向分销中心的运输总量; (13) 表示分销中心k运输到顾客的产品p的总量等于工厂运输到分销中心k的产品p的总量。fξpj为情境ζ条件下工厂j生产产品p的产量。 (14) 表示每位顾客在任何情境的需求均得到满足, 其中:Dξpi为顾客i在情境ξ时对产品p的需求量。 (15) 为环保等级约束, 表示物流节点只能采用低于N级别的环境保护水平。 (16) ~ (19) 为非负约束。
3 求解算法
求解问题是一个双目标规划, 解是帕累托前解。将求解过程分成两个阶段:先应用情景分析法将需求不确定性问题转化为等价的确定性问题, 再应用约束法将双目标转化为单目标并建立算法求解流程。
4 算例分析
针对已建立的模型, 假设在整个供应链中, 已经通过各种因素确定了供应商, 工厂以及分销中心的候选地址的数目, 具体数值为:2个供应商, 3个工厂候选地址, 3个分销中心候选地址, 2个顾客群。1种原材料及2种产品。在低需求时, 低碳投入大于收益, 故本文考虑高需求及中等需求情境, 概率分别为1/2。
ε分别取值75000、70000、60000、47000、46000、45000, 应用Lingo编程求解, 结果见表2。当ε取值75000时, 供应链网络规划如下图所示。
由上表可以看出, 当碳阀值为75000时, 供应链网络节点的选择为工厂:J1、J3, 分销中心:K1、K2、K3, 工厂的环保等级选择为J1一级, J3一级。当碳阀值为45000时, 供应链网络节点的选择为工厂:J1、J2、J3, 分销中心:K1、K2、K3, 工厂的环保等级选择为J1三级, J2三级, J3三级。随着碳排放阀值降低, 成本函数f1增加, 环保等级提高, 设施布局 (即节点选择) 也发生变化。
综上所述, 可得出以下结论:碳排放量要求越严格 (即阀值越小) , 对环保等级的要求越严格 (即环保等级要求越高) ;碳排放量要求越严格, 成本越高;将环境保护考虑到网络设计当中, 设施布局也会不同。
如何在环境保护和经济发展之间取得平衡, 历来是各国政府关注的焦点问题之一, 这也是绿色供应链网络设计需要重点考虑的问题之一。根据本文得出的结论, 首先, 应在碳排放控制和总成本增加之间取得平衡;其次, 企业应采取适时的控制碳排放措施。购买碳排放额度和采取降低碳排放措施是企业控制碳排放的两个有效手段, 企业应根据自身的实际情况做出相应的抉择, 选取恰当的碳阀值ε以获得经济效益和环境效益的帕累托前解。
5 结论
本文基于需求不确定情况, 设计了以总运作成本最低和总碳排放量最小为目标的多产品双目标混合整数规划模型。算法设计中引入了ε约束方法和情景分析法, 从而将多目标和非确定性转化为常见的单目标确定性问题, 并应用Lingo软件对模型进行求解。对不同ε值约束下设施环保投资等级的比较得出:ε值越小 (即碳排放要求越高) , 环保投资要求越高, 相应供应链运作成本越高, 同时ε值会对供应链网络设施布局产生影响。
本文可以在以下方面做进一步的研究:可以进一步研究交叉运输方式的应用;将碳交易价格及碳税融入到模型中。
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供应链需求不确定性 篇6
随着中国大用户直购电政策的不断深化推进,购电主体将不再由电网公司一家垄断,用户选择权的逐步开放将使得购电主体呈现出多元化,电力市场的竞争也将更为激烈[1,2],为此发电商必然采用多样化的售电策略以提高利润、降低风险[3]。
当发电商采用固定价格的售电策略时,其面临批发价格波动和负荷波动的双重风险,因此,发电商不可能仅依靠远期合同来规避上述风险。事实上,市场需求的不确定性,在增加发电商决策者风险成本的同时,也使其获取机会成本的概率增大。寻求新的售电策略来规避这种需求不确定性造成的财务风险,已成为发电商亟需解决的重要问题。
回购[4,5]作为一种常见的供应链协调机制,主要用于解决随机需求下订购量与实际需求不匹配时的风险分摊问题,在报刊、服装、计算机软硬件以及医药产品等行业的应用已比较成熟[6,7,8,9],但在电力市场领域尚未开展。本文借鉴供应链协调的回购机制,提出了发电商的回购策略,通过对市场成员行为的激励和约束,促使购售双方所选择的策略更接近于供应链整体效益最优,从而降低这种需求不确定性引起的市场风险。
1 回购的基本思路
在需求不确定的市场环境下,发电商面临的最大问题就是如何制订售电策略来减少市场波动、降低市场风险,从而提高市场效率。
电量回购的目的就是管理电力市场中的电量波动风险,其实质是将风险管理收益在发电商和购电商之间分享,或者说是将这一风险管理收益的外部性在一定程度上内化给提供者。发电商通过回购购电商的剩余电量,可以最大限度地减少市场波动,抵消风险甚至获取机会利润,提高市场效率。其回购思路如下:发电商和购电商通过双边协商,签订严格的购售电合同,发电商根据合同电量进行生产,购电商根据合同电量进行订购。当市场需求小于合同订购量时,发电商负责以一定的价格回购购电商的剩余电量,并以一定的价格处理给电网公司或其他用户。当市场需求大于合同订购量时,若不采取有效措施,购电商将承受高额的缺电惩罚。为满足市场需求,购电商将从电网公司或其他供应商处高价购买缺额电量。
在发电商和购电商组成的Stackelberg博弈模型中,研究分析表明,发电商采取合适的回购策略可以实现供应链的有效协调,降低市场风险,提高供应链整体利润水平,实现Pareto最优。
2 回购的数学模型
在建立回购的数学模型时,作如下假定:
1)在由一个独立发电商和一个独立购电商构成的电力供应链和市场需求不确定的环境下,发电商向购电商销售电量。
2)发电商有足够能力提供给购电商所需电量,即对发电商而言不存在缺货的情形。发电商的边际成本函数为c(q)=aq+b,其中,a和b为其成本系数。
3)购电商的销售电价由政府审批核定。
4)发电商和购电商签订的合同订购量为q,剩余电量的回购比例为δ。
在上述假定条件下,购电商的利润为:
式中:D为市场随机需求,不失一般性,假设其概率密度函数f(x)服从正态分布N(μ,σ2);p为购电商的销售电价;ω为发电商的批发电价;pr为发电商对剩余电量的回购价格;pg为缺电时购电商的高额购电价格。不失一般性, 应有pc<pr<ω<p<pg,其中,pc为发电商对回购电量的处理价格。
购电商的期望利润为:
E[πb(q)]=(pg-ω)q+(p-pg)∫
(prδ-pg)∫
发电商的利润为:
发电商的期望利润为:
E[πs(q)]=ωq-c(q)q-
(pr-pc)δ∫
如果发电商根据利润最大化原则选择产量,购电商根据预测需求确定其最优订购量,使得在这种非合作博弈情形下,购售双方在最大化各自收益的同时,容易导致“双重边际化效应”[8],无法达到系统效益最优。这意味着使购售双方利润最大化的产量和订购量并不相等,这样的博弈结果并不符合电力系统的平衡约束。因此,对电力供应链的整体效益协调显得尤为重要。由式(2)、式(4)可知,供应链的整体期望利润为:
E[π(q)]=pgq-c(q)q-(pg-p)∫
(pg-pc)δ∫
在购售双方选择合作的前提下,供应链的整体利润最大化由双方共同遵守[5],因此,由式(5)不难得出供应链的最优产量q*。为使购电商以此为其订购量,发电商可以通过调整参数pr和ω,使购电商的最优订购量q*R=q*,则此时供应链是协调。
为便于理解,根据文献[10]中方法,可将正态分布函数N(μ,σ2)转化为均匀分布
发电商以最优产量q*进行生产,即可得出pr满足:
其中
经过以上分析可以得出:在销售电价确定的情况下,发电商只要掌握准确的市场需求,便能采取措施迫使购电商按照其设计的售电策略进行最优决策。由式(7)可知,发电商采用策略(ω,pr)时,则购电商的最优反应决策为接受该价格,并以q*作为订购量,便可以获得最大利润,此时,供应链也达到了协调状态。
除此之外,购电商选用其他任何决策的最终结果都是使其利润降低,或者使供应链的总利润减少。因此,该回购策略实际上是一种Stackelberg均衡解[11],实现了供应链成员收益的Pareto最优[12]。
3 算例分析
3.1 参数取值
假设各参数取值:p=1.5美元/(kW·h),随机需求D服从N(300,302)的正态分布,发电商成本函数c(q)=0.001q+0.6,pg=1.1p,δ=0.85,pc=0.7 美元/(kW·h)。
根据本文所建立的数学模型可以计算出购电商的最佳订购量为293.62 美元/(kW·h),此时发电商的边际成本为0.894 美元/(kW·h);且发电商的最优售电策略函数为pr=2.682ω-2.484,ω∈(1.187美元/(kW·h),1.477美元/(kW·h))。下面通过算例对该协调机制和决策模型进行探讨。
3.2 协调机制对供应链的影响分析
3.2.1 发电商采取回购策略前后对比
从表1中可以看出,无回购情形下,购电商和发电商均以各自利润最大化为目标进行决策。在发电商给出的策略为1.2美元/(kW·h)时,其最优期望订购量为600 kW·h;该策略下,购电商的最优购电量为276.381 kW·h,但由于供给平衡约束,最终合同订购量也只能以购电商的订购量为准。
注: *号表示发电商按购电商订购量生产时的利润及系统的总利润。
无回购机制下,发电商的剩余电量可以pc出售给电网公司或其他用户,但购电商必须单独承担风险。相反,采用回购策略后,双方以供应链利润最大化为前提,系统最优订购量为293.622 kW·h,与无回购时相比,购电商、发电商和供应链的利润分别增加了5.32%,22.99%和14.15%。
以上分析表明,当发电商采用回购策略时,各利益主体以供应链效益最优为前提进行决策,能使供应链得以协调,而且各方利润都有不同程度的增加,符合双方长期合作的要求。
3.2.2 发电商采取不同售电策略时
在保证系统总利润最大化的前提下,发电商按照其最优售电策略给出批发价和回购价,购电商依据发电商给出的价格进行购电决策。发电商的不同定价策略将影响购售双方的利润分配,不同 (ω,pr)对各方利润的影响如表2所示。
表2表明,只要购电商以供应链最优产量作为其订购量,系统总利润始终保持不变。但总利润在购售双方之间的分配比例取决于发电商所选择的策略(ω,pr),这取决于双方在市场中的地位和合同签订过程中的谈判能力。
3.2.3 购电商偏离最优订购策略时
在发电商给出其售电策略的情形下,购电商的最优策略是选择系统最优产量,任何偏离此值的订购量都不会使其获得更大利润。当订购量严重偏离实际需求时,还会导致系统总利润的降低,但购电商利润降幅要高于发电商。购电商偏离最优订购策略时的利润变化如表3所示。
从表3可以看出,当购电商在预测需求范围内进行决策时,发电商给出的售电策略总能使其利润达到最优。但当q为150 kW·h和400 kW·h时,购电商利润分别为-21.015美元和30.452美元,与其最优订购量下的利润相比,分别减少127%和60.84%,与此同时,发电商的利润分别减少25.3%和12.1%。
3.3 参数变动对供应链的影响分析
3.3.1σ变动时
当其他参数不变,仅随机需求函数的方差σ发生变化时,供应链各方的期望利润随σ的增加有所降低,如表4所示。
从表4可知,需求波动性越大,对购电商利润的影响越大,而对发电商本身的影响较小,说明发电商给出的售电策略能使其较好地规避需求波动带来的风险,符合供应链整体协调的利益。由于方差σ表示市场需求波动幅度,这说明购售双方均需提高对市场需求的预测精度,以降低需求大幅度波动导致的风险。
3.3.2δ变动时
从表5可看出,当其他参数不变,仅回购比例δ发生变化时,供应链最优订购量和各方利润均随着回购比例的增大而增加,其中回购比例对购电商的影响较大,从无回购(δ=0)到完全回购(δ=1)过程中,购电商的利润变化较为明显,增幅达到6.99%,供应链总利润增幅达14.93%,且最优订购量增幅也达到了7.73%。但值得注意的是,随着回购比例的增大,发电商的利润有所下降,这表明,发电商分担的风险随着回购比例的增加而增大,这与实际情形相符,因此,发电商应尽可能从售电策略上进行调整,避免发生完全回购。
3.3.3pc变动时
结合当前推行的大用户直购电政策,剩余电量的处理价格为一定值。本文算例中,均以价格pc=0.7美元/(kW·h)进行处理。实际上,pc也会随着市场需求波动而具有随机波动性,从图1中不难看出,pc值的大小直接影响着系统最优订购量,尤其是pc>pr时,购售双方均有动力增加订购量,使得供应链总利润随着订购量的增加而上升。
图1 剩余电量处理价格变动时对最优 订购量和利润的影响
4 结语
本文针对一个发电商和一个购电商组成的电力供应链,对不确定需求下发电商的售电策略进行了分析。分析结果表明,若发电商能与其他市场成员达成某项协议,将剩余电量以合理的价格回购,那么其承担的风险必然会进一步降低,利润也将进一步上升,这也将激励其制订出更具有竞争力的售电策略。此外,本文从多个角度分析了市场需求变动、回购比例、剩余电量处理价格等不同因素对定价决策的影响,以便本文方案的进一步应用推广。
摘要：当前大用户直购电的推行使得用户获得了用电选择权。用户选择权的开放赋予了用户和发电商进行谈判的权力,同时也带给发电商通过采取一定的售电策略去降低风险、获取更大利润的空间。文中基于电力供应链协调的回购机制,对不确定需求下发电商的售电策略进行了分析,提出了发电商根据供应链整体最优原则确定批发价的方法,以及促使购电商的订购量达到供应链整体最优时的发电商回购策略。算例分析表明,所提出的回购策略能够保证购售双方均能增加利润、降低风险,且切实可行。
关键词：电力市场,不确定需求,供应链协调机制,回购,Stackelberg均衡,Pareto最优
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供应链需求不确定性 篇7
随着供应链理念的发展, 一种全新的库存模式——供应商管理库存 (VMI, Vendor Managed Inventory) 应运而生。VMI是一种在用户和供应商之间的合作模式, 对双方来说都是最低的成本优化产品的可获得性, 在相互同意的目标框架下由供应商管理库存, 这样的框架经常被监督、修正。
一般情况下, 实施VMI后, 供应商为管理用户库存增加了成本, 若其他因素保持不变, 其经济效益必定下滑, 供应商为补偿这些附加成本, 可适当提高销售价格, 但必须考虑供应商销售价格的增加能否让供应链各节点同时受益, 即能否实现“共赢”, 此问题关系到VMI模式下各企业的合作前景, 具有较大的研究价值[1,2]。
本文选取包含n个零部件供应商与1个制造商这一典型的供应链为研究对象 (如图1所示) , 假设外部需求确定, 通过建立数理模型, 利用对比研究法, 分析供应链各节点企业在实施VMI前后经济效益的变化情况, 并以此为基础, 探讨VMI模式下各企业同时受益的条件, 为企业优化库存模式、降低库存成本提供理论依据。
2 确定需求状况分析
确定需求指在既定周期内制造商对每种零部件的需求总量是确定的, 但由于具体需求过程不同, 确定需求又可分为匀速与非匀速两种。确定需求条件下供应商i所供应的零部件 (以下称零部件i) 在制造商仓库中一周期内的库存状况如图2所示。
由于确定需求表明了需求量和需求周期是确切可知的, 即使一个周期内的需求非匀速, 其需求的时点和数量也是确定的, 因此, 尽管匀速需求对制造商所需承担的库存成本有影响, 但两者的库存成本都可以事先准确测算出来且均恒定不变, 同时匀速需求可以看作是非匀速需求的平均化状态[3]。
本文研究的目的是对比实施VMI前后供应链各节点的经济效益, 进而探讨VMI模式下各企业同时受益的条件。因此, 只要我们在实施VMI前后均假设外部需求确定匀速, 那么仅研究此状态, 仍具有代表性, 可保证研究结果的说服力。
3 建立经济效果模型
3.1 传统库存模式下经济效果模型
由于外部需求确定, 供应商根据历史数据测算出制造商对其产品的需求状况, 据此组织生产。制造商面对确定匀速需求, 采用EOQ方式订购, 并自行运输、存储零部件以备使用。制造商和供应商都无需准备安全库存。
3.1.1 制造商单位时间利润模型
假设V为顾客对产成品的平均需求速率;αi为产成品与零部件i的匹配系数 (每个产成品需使用αi个零部件i, αi≥1, 且为整数) ;Csi为零部件i在制造商仓库中一周期内的单位存储成本;Coi为制造商订购零部件i每批次需支付的订货成本;P为制造商所生产的产成品销售价格;Pi为零部件i的订货价格。
根据经济订购批量存储模型[4]可得:
制造商对零部件i的经济订货批量为;制造商对零部件i的经济订货周期为。
把上述经济订货周期中最大的一个作为研究时段, 即T=max (Ti) ,
在这个时段中, 制造商订购零部件i的次数为。
在周期T内, 制造商订购零部件i总量为KiQi, 供应商i的生产总量为TαiV, 显然, TαiV=KiQi, 则制造商单位时间利润模型为:
πm= (销售收入-购入零部件的成本-存储成本-订货成本) 周期长度
3.1.2 供应商i单位时间利润模型
假设C*si为供应商i一个周期内的单位存储成本;Cmi为供应商i的单位生产成本, 则可确定匀速需求条件下供应商i的库存水平 (如图3所示) 。
供应商i单位时间利润模型为:
πi= (销售收入-生产成本-存储成本) 周期长度
3.2 VMI模式下经济效果模型
供应商共享制造商的信息, 据此安排生产、运输、管理制造商的库存等工作, 并按需求确定经济生产批量和配送周期, 且制造商不可能出现缺货现象。物资运输由各供应商负责, 供应商会按照成本最低的原则制订合理的配送计划, 故供应商的配送成本应小于传统库存模式下制造商的订货成本。实施VMI后, 从生产到终端物料的管理规则更加一致, 因此, 零部件在制造商仓库中的单位存储成本有所下降。与传统库存模式相比, 在VMI模式下供应商负担了更多的成本, 故可通过适当提高产品价格而寻求平衡[5,6]。
3.2.1 制造商单位时间利润模型
假设Cvsi为零部件i在制造商仓库中一个周期内的单位存储成本, 则Cvsi
Cpi
根据经济订购批量存储模型可得:
供应商i的经济生产批量;供应商i的经济配送周期。
把上述经济配送周期中最大的一个作为研究时段, 即Tv=max (Tvi) ,
在这个时段中, 每个供应商的配送次数为;供应商i的配送总量为KviQvi, 故,
3.2.2 供应商i单位时间利润模型
选取Tvi为研究区间,
πvi= (销售收入-生产成本-配送成本-本库存储成本-制造商仓库存储成本) 周期长度
4 分析经济效果模型
4.1 实施VMI前后制造商单位时间利润的比较:
可得
若上式各项均大于零, 则求和之后必定大于零。
即, 只要实施VMI后, 供应商i的销售价格涨幅不超过, 制造商的单位利润就会提高。
4.2 实施VMI前后供应商i的单位时间利润的比较
即只要实施VMI以后供应商i的销售价格涨幅超过, 供应商i的单位利润就会提高。
5 VMI模式下供应链各节点企业同时受益条件的分析
由于Csi>Cvsi>0, Coi>Cpi>0, 故
所以, 实施VMI后, 若供应商i销售价格涨幅 (Pvi-Pi) 处于区间, 且制造商的销售价格保持不变, 供应商和制造商就可以同时受益。由于制造商的销售价格保持不变, 就不会对市场需求量产生影响, 因此, VMI库存模式能够使供应商和制造商同时受益, 进而使整个供应链的经济效益得到提高。
6 结论与展望
VMI作为一种新型的库存管理模式, 目前在国内外已得到较广泛的应用, 它能够使供应链各节点企业的经济效益同时提高, 有效改善供应链的整体状况, 有利于供需方建立长期的合作伙伴关系, 达到“共赢”的目的, 对优化企业库存模式, 降低企业成本, 减轻库存压力有十分重要的意义。后续研究可进一步探讨外部需求随机时VMI模式对供应链的优化作用。
摘要：以n个零部件供应商与1个制造商组成的供应链为研究对象, 假设外界需求确定, 充分考虑实施VMI前后, 订货 (配送) 主动权的转移导致订货 (配送) 策略的不同, 以及制造商对各零部件需求速率的不同, 导致其对各零部件的订货周期也不一致的情况。通过建立数理模型, 对实施VMI前后供应链各节点的经济效益进行比较, 在此基础上, 深入探讨制造商销售价格不变时, 实施VMI后是否存在一个合理的供应商销售价格区间, 该区间的价格既能弥补供应商因管理制造商零部件库存多消耗的成本, 也能使各供应商和制造商的经济效益都有所提高, 为VMI模式在供应链环境下成功地实施提供理论依据。
关键词：确定需求,VMI模式,供应链,共赢
参考文献
[1]蔡丹, 陶德馨.VMI在汽车零部件供应链中的应用[J].物流技术, 2007 (3) :32-34.
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[3]黄翔.供应商管理库存的经济效果研究[D].重庆:重庆大学, 2006:16-18.
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浅析供应链的不确定性 篇8
关键词：供应链,不确定性,库存管理,信息共享
0 引言
现代市场在逐渐趋于动态性和不稳定性。商业交易变得越来越复杂,不确定性因素逐渐增加,例如人工成本,运输成本,存货成本以及对顾客的响应时间都是必须要考虑的因素。
在这样的背景下,使得供应链管理成为学术界一个较为热点的领域。而影响供应链效率的关键因素是供应链的不确定性。所以研究供应链中的不确定性,并找出其解决的办法,降低或减小不确定性对供应链运作的影响已经成为当今学术界和商界的重要研究课题。
现在,很多的国内的学者对供应链的不确定性进行了研究,但大多数是从供应链不确定性的表现形式入手,也就是说很多学者是从由于不确定性产生的某种现象入手,进行分析,以及提出应对策略。例如刘金荣等是从供应商库存的不确定性和交货期的不确定性进行分析。鲁耀斌。杨光明,杨敏才也只是从牛鞭效应等现象进行分析。他们对供应链不确定性产生的根本原因没有进行系统深刻的分析研究,从而对不确定性的研究有一定的局限性。
本文在前人研究的基础上,进行了整理归纳,详细的论述了供应链不确定性产生的根本原因及对供应链的影响,最后提出其应对策略。
1 供应链中不确定性的定义
目前国内外的学者主要是从供应链的供给和需求两方面对不确定性进行研究。例如Davis指出供应链中不确定性主要来源于供应商、制造商和顾客。还有Wilding[1]在文献中指出,供应链的不确定性,主要有运作过程的不确定性,需求的不确定性和生产的不确定性。Persson[2]指出在供应链的运作过程中存在越多的不确定性,就存在越多的损耗。
关于供应链不确定性的定义,de Leeuw[3]提出了供应链系统管理的五个要求。这五个要求主要是:
(1)管理系统应该有一个目标和相应的绩效衡量指标,以一个正确的方向来管理供应链。
(2)要想预测将来的系统状态,必须要具备当前环境和供应链现状的信息。
(3)要有足够的信息加工能力,从而可以有效处理当前环境和供应链状态的信息。
(4)为了能以正确的方向管理和设计供应链系统,决策者应该有能力判断选择性行为的影响。这就要求系统模型,在有效地重新设计变量和绩效衡量指标之间呈现关联性。
(5)应该有足够的潜在的控制行为。每一个与环境相结合的供应链状态都要求有一个或更多个不同的控制行为,从而能够朝着目标的方向管理该系统。
de Leeuw认为如果这些要求中有一条不符合,那么在供应链中就会出现不确定性。
这五个要求全面地概括了要想保证供应链的稳定应该解决的问题,这样才能有效地降低或消除供应链的不确定性。因此,根据上面的五条要求,Jack G.A.J.van der Vorst,Adrie J.M.Beulens[4]对供应链的不确定性的描述如下:供应链的不确定性主要是关于决策者不能清楚的知道什么需要决策,其目标也是模糊不清的;并且缺乏对供应链和周围环境的信息的了解;缺乏信息处理能力;不能够正确预测供应链的控制行为的影响;缺乏有效地控制行为(或者没有控制能力)。
2 产生供应链不确定性的来源分析
供应链的节点企业由于信息不畅或者企业之间没有完全实现信息共享等原因而面临很多的不确定性因素,由于不确定性因素的普遍存在,所以在供应链系统中,完全消除不确定性是不可能。
供应链的不确定性的来源有很多方面,包括供应者方面的,生产者方面的,顾客方面的,以及决策者认知方面的。供应链中的不确定性因素根本来源主要归结为以下三个方面:确定性混沌产生不确定性,供应链中各层次相互作用产生的不确定性,需求放大产生不确定性。如右图所示。
2.1 确定性混沌产生不确定性
在理论上,确定性混沌是可预测的,但是在实践中,许多因素的非线性影响使系统缺乏预测性。这系统对于初始条件也是极其敏感的,因此对于系统变量的初始条件一个极其微小的变化,都可能会产生不一样的结果。其中混沌理论的一个含义是随机行为比初始的一些想法更具有可预测性。最能说明问题的是气象学上著名的蝴蝶效应,即“对初始条件依赖的敏感性”。具体地说,对于复杂结构动力系统,通过一系列链式过程,串级向上逐层传播,误差叠加放大,偏差与不确定性成倍增长,在一些临界点上造成巨大的影响,导致了混沌现象的出现。
2.2 供应链中各层次的相互作用产生的不确定性
供应链中的相互作用的不确定性是供应链中不确定性因素的重要来源,既发生在供应链的同一层次上不同渠道和各层次之间的相互作用。例如在第一层次中的供应商不能为顾客服务,这使得顾客改变需求从同一层次的其他供应商处获得他们所需要的产品。这就导致了供应链中的不确定性。
在物流供应链中,各个层次都存在不确定性:(1)供应商的不确定性,包括:产品生产提前期的变动,客户订货数量的变化,以及因为供应商本身生产技术条件可能造成产出期的不确定性等。此外,对于供应商本身所需要的原材料的供应也存在不确定性的可能,从而对供应链产生影响。(2)生产者的不确定性[5]。主要是由于制造商本身的生产管理和技术上的问题。对于现代企业的生产,企业是根据市场的预测和现有的生产能力加以平衡后制定生产计划。然而,由于现实生产系统具有复杂性,生产计划并不能精确地反映生产企业的实际生产条件,以及预测生产环境改变,从而避免造成计划与实际执行的偏差。同时,企业的产品设计无法做到绝对的稳定,生产设备也可能存在一定的故障,这样,符合交货质量标准的产品可能难以按时完成。(3)消费者的不确定性。原因主要有:用户需求的预测存在偏差.用户要求经常波动以及消费者心理的不断变化等。具体表现为顾客订单具有不可预测性、顾客偏好易变性、消费者不规则购买的波动性等,这些都会导致无法准确、及时地获得市场需求信息,从而使企业无法准确地预测用户的需求过程,进而影响了企业的生产计划。同时,在供应链中,不同节点企业相互之间的需求预测的偏差进一步加剧供应链的放大效应及信息的扭曲。而对于不同层次的供应链环节,也存在这相互影响,从而产生不确定性。例如,物流供应延迟的不确定性来源是由于两个相互交织的环节:生产过程和运输过程[6]。对于物流供应链,在产品生产过程中,在保证原材料供应充足的前提下,最关键的影响因素是生产过程中生产设备的停机时间。也就是说生产设备的可用性概率越高,他们的平均停机时间就越少,由此产生的生产过程中的不确定性就越小。
2.3 需求放大产生的不确定性
1987年,Houlihan[7]概括这种典型的放大表现为“Forrester flywheel effect”(即“福伦特斯飞轮效应”)。随后福伦特斯的工作由Towill and Naim进一步深化。然后,Lee et al.[8]指出了发生在供应链中“牛鞭效应”这一现象,是指为了描述在供应链内部发生的这一放大现象和需求失真。并且他指出了产生“牛鞭效应”的四个方面:需求预测的更新;订购批量;价格波动;配给和短缺的博弈。市场需求量变化比较平稳,偶尔会有小的波动。零售商就要准备较多的备用库存以应付偶尔波动的影响;而生产厂和零部件得供应商就需要更大的库存来满足下游需求。因此,经过信息偏差多级放大,原始物料供应商就要比实际的市场需求量更多的库存。这也导致了供应链的不确定性的产生。受这种效应影响,在市场需求拉动下,为保证物料供应的准时性,上一级供应商一般要比下一级的供应商有库存量,从而降低物料需求波动的影响。
3 降低供应链管理不确定性影响的对策
根据对供应链不确定性的原因分析以及不确定性对供应链管理及设计产生的影响,应对不确定性有两类基本的办法:一类是消除或降低不确定性;另一类是尽可能的降低不确定性因素对供应链运作的影响,即提高供应链本身的能力,适应所面对的不确定性。下面主要从这两方面进行分析,即前四种措施属于前者,而制定应急管理属于后者。
3.1 采用先进的库存管理方法
虽然当前针对供应链不确定性的管理有很多方法,例如:采购管理,信息管理等,但是库存管理仍然是很有效的方法。
对于库存管理,我们可以采取VMI(Vendor Managed Inventory),JMI(Joint Management Inventory)以及多级库存优化管理。
VMI的基本思想是通过实施上下游企业供应和管理一体化,供应商在获得用户的许可和积极支持的情况下建立并管理用户的库存。由于供应商从用户的销售资料中直接获取消费者的需求信息,因此可以更有效的计划、更快速的反应市场变化和更好的满足消费者的需求,而这种将用户的库存前置的方法,能消除信息传递的扭曲现象,从而主动地消除供应链的不确定性。
JMI强调的是供应链上的各成员企业之间相互的沟通性和协调性,从而保证供应链上的各节点企业对市场需求能够做出较为统一的预测,从而消除了需求差异的放大现象。JMI能够有效解决供应链中的“牛鞭效应”,降低需求的波动性,从而达到降低供应链安全库存的效果。
多级库存优化是对供应链资源的全局性优化。由核心企业制订整个供应链的库存计划,考虑各个库存点之间的相互关系,通过协调的方法来进行优化。这样可以降低供应链各级之间的不确定性,进而能达到安全库存。
3.2 提高供应链的柔性
提高供应链柔性是降低不确定性对供应链负面影响的一种有效措施,但同时增加柔性会导致供应链运作成本的增加。所以两者之间就要达到一种平衡,才能有效降低供应链的不确定性。
生产企业可以通过增加自身的柔性,用以应对供应链运作中的不确定性。供应链上下游企业合作过程中,要通过在合同设计中互相提供柔性,削减外界环境不确定性的影响,传递准确的供给和需求信息。因此,对于供应链中的节点企业要保持一定的生产能力冗余,这样可能更好地应对需求量的变化,更好地满足顾客的需求。
另外,保持合理的库存也是提高整个供应链柔性的安全措施。
3.3 实现信息共享
信息共享是指充分利用供应链的整体协作体系,建立高效的信息系统,尽可能地缩短从生产到消费的业务流程,缩短系统的订单反应时间。信息共享对于供应链设计有着十分重要的现实意义,它能够消除供应链运作中的不确定性和提高订单响应速度。
信息共享可以缓解牛鞭效应。牛鞭效应是由于需求信息的偏差沿信息流方向逐级放大而造成的。通过信息共享供应链各企业之间的信息可以快速传递,使上游企业能够获得下游企业需求信息的尽可能准确的来源,提高预测精度,从而使上游企业对客户需求的变化能进行快速的反应,保证决策的可靠性,提高供应链的运作救率,进而避免需求信息逐层传递造成的信息延迟和信息偏差累计效应所造成的库存浪费。
另外,供应链的各企业可以运用计算机技术和网络技术进行信息交流,利用开放式的电子共享平台构建产品供求信息快速反应通道,尽可能的使信息的流动能够快速有效,从而想成良好的信息环境,有效地降低供应链运作过程中的不确定性。
3.4 加强供应链各企业的合作关系
供应链本质上是一种动态企业联盟,这种动态是供应链面临着成员的不确定性,这就要供应链的各企业建立,建立战略合作联盟关系。要成功地在供应链企业间建立战略合作关系,供应链各企业就必须积极创造条件。有利于供应链各企业成员合作的关键因素是使有利条件得到良性发展,并把不利因素的影响降到最低。现在要在供应链各企业成员之间建立合作关系需要做到以下五点:合作伙伴的信任管理;采取资源共享的合作策略,建立信用评价体系;建立供应链合作控制系统;建立有效的绩效评估体系。加强了供应链各企业之间的合作关系,会使供应链的上下游企业,例如,供应商,生厂商,顾客之间的联系更为紧密,可以有效地消除或降低因为各企业的合作问题,供应链运作过程中出现的不确定性。
3.5 制定应急管理措施
供应链是一个多层次,多环节的复杂系统,在供应链的运营过程中难免会出现一些意想不到的事故,除了以上的措施,供应链的各企业还应该对那些意外事件做好充分的准备,提早预测各种风险的损失程度,制订应变措施。企业可以建立一个应对突发事件的组织,便在风险难以避免的情况下,运用各种救治工具和措施对损失及时进行补偿,促使供应链尽快恢复和转入正式运作。例如,在供应链的运作过程中,生产设备和运输工具都可能会发生故障,这就要求企业要定期的对其设备进行维护和修理,降低其发生故障的概率。在事故发生时,又能及时进行排除,从而降低了供应链中突发事故的影响。
4 总结
根据目前供应链中的不确定性,文中总结和分析了其根本原因,即确定性混沌产生不确定性,各层次的相互作用产生不确定性,需求放大产生不确定性,并且详细论述了其对供应链的影响,最后提出了其应对策略。这使我们充分认识和了解供应链中的不确定性,从而保证企业供应链管理的确定性和稳定性,建立可靠的供府链管理系统,提高企业的整体竞争力。
随着经济和社会的发展,供应链的运作过程中会遇到更多的因素的影响,不确定性也会有很大提高,所以如何让有效地降低供应链的不确定性仍然将会是以后研究的重点。
参考文献
[1]Richard Wilding.The supply chain complexity Triangle Uncertaintygeneration in the supply chain[J].International Journal of Physical Distribution&Logistics Management,1998,28(8):599-616.
[2]Persson,G.,Logistics process redesign:some useful insights[J].International Journal of Logistics Management,1995,6(1):13-25.
[3]de Leeuw,A.C.J.,Bedrijfskundig Management,Van Gorcum,Assen,2000.
[4]Jack G.A.J.van der Vorst,Adrie J.M.Beulens.Identifying sources ofuncertainty to generate supply chain redesign strategies[J].International Journalof Physical Distribution&Logistics Management,2002,32(6):409-430.
[5]鲁耀斌,杨光明,杨敏才.供应链管理中不确定性的来源,表现及应对策略.科技进步与对策,2004:87-89.
[6]罗赞.企业供应链管理中的不确定性及其解决方案研究.技术经济与管理研究,2002,(3):34-35.
[7]Houlihan,J.B.,Distribution and Material Management[J].Internationalsupply chain management,International Journal of Physical,1987,17(2):51-66.