分布式供应商

2024-05-17

分布式供应商(精选6篇)

分布式供应商 篇1

1 引言

能源持续消耗、环境污染等问题成为我国经济、不可再生能源可持续发展中的一个重大问题, 通过调整能源原料的结构, 应用分布式能量供应系统, 优化能源利用, 改善供能的可靠性, 同时降低能源消耗, 减少环境污染, 这将是能量供应系统的发展方向。分布式能量供应系统在第二代能量供应系统的建设中起着积极的作用, 具有广泛的发展前景。

2 分布式能量供应系统概述

2.1 分布式能量供应系统的概念

分布式能量供应系统简称DES, 根据用户需求, 整合利用矿物能源和可再生能源建立的梯级的能源利用的供能系统, 可以有效减少能源在输送环节的消耗, 增加能源的利用效率, 降低矿物能源的损耗, 达到保护环境的目的。

2.2 分布式能量供应系统的组成及基本原理

根据结构的不同分布式能量供应系统可以蒸汽轮机、燃气轮机、内燃机为核心构建不同的能量供应系统, 但系统的基本结构大致相同。一个完整的分布式能量供应系统主要组成部分一般包括:发电设备、供热或制冷设备、能量存储设备、能量交换设备、控制调节设备等。蒸汽式能量供应系统结构如图1所示[1]。

电能转换设备是能量转换的核心, 将能源分解转化为能量, 通过发电机转换为电力驱动设备运转, 提供给热能转换或提供制冷效果的设备, 根据用户需求供热或制冷, 各设备协调工作为用户提供能源。

3 分布式能量供应系统的优点

分布式能量供应系统在能源利用及功能需求有较大的优势, 以分布式供电站为例, 其主要优点如下:

(1) 实现热电冷联产, 为空调或冷库提供制冷, 有效提高能源利用率; (2) 能源设备布局在用户附近, 降低输送过程中的能量损耗, 功能可靠性高; (3) 需求能量小, 设备体积微型化, 开发成本较低, 用户可以按照能量需求建立小型的联合电站; (4) 分布式能量供应系统的建设周期较短, 只需1年左右就可以投产; (5) 系统灵活性高, 发电机组布局分散, 便于对各级组进行分散维护。

4 分布式能量供应系统的结构系统方案以及能源利用率分析

对能源进行梯级利用是分布式能量供应系统提高能源利用率的关键所在, 还可以通过专用的设备采集无污染的高效能源转化电能, 实现能源的可持续发展。

4.1 分布式能量供应系统的结构系统方案

根据能源利用方式及结构的不同可以将分布式能量供应系统分为以下几类:

1) 采用矿物燃料的系统:燃料电池、内燃机系统、燃气轮机系统、与混合燃料系统等;

2) 可再生能量供应系统:主要采用水能、风能、太阳能、生物能等无污染的可再生能源;

3) 利用二次能源氢能的系统。

可再生能源如风能、水能受地域条件影响较大, 且采集密度较低, 适用于小型的能量供应系统;燃煤系统和燃油系统可以提供较大的能量, 但在能源缺少的地方需要能源运输, 输送消耗较大, 环境污染较大, 且为不可再生资源, 不利于能源的可持续发展, 一般用作大型能量供应系统;燃气系统采用天然气作为能源, 能提供较大密度的能量, 对环境无污染是能量供应系统的理想燃料。

4.2 常见的系统能效分析指标

4.2.1 能源初始利用率

对冷热电联产系统进行评价, 其能源初始利用率 (Primary Energy Ratio) 简称PER, 是对能量供应系统较为直观的评价指标, 是指能量供应系统产出的客户需求的有用能量与系统工作所消耗总能源量的比值。根据用户需求, 在电能供应、空调制冷、暖气供应相同的前提下, 分别求出各系统的能源初始利用率, 通过比较各系统的能源初始利用率可以挑选出哪个能量供应系统结构的效率最高。分布式能量供应系统的能源消耗模型如图2所示。

由图2可知冷、热电联产结构在提供电能时, 通过余热装置对余热进行吸收转换, 提供热量供应和制冷效果, 其能源的利用效率更高。

4.2.2 节能率

节能率 (PES) 是在供应相同能量总量的前提下能源材料的节省量节能率是判定能量供应系统是否节能的标准。当PES﹥0时, 系统节能效果高能, 反之系统能量消耗率低, 系统的节能效果可以通过PES反映出来。

5 分布式能量供应系统的优化分析

5.1 方案优化

分布式能量供应系统的优化方案是依据用户对功能的需求量和能量服务类型, 确定能量供应系统的设备所需的总容量, 并结合用户当地的能源产量及其结构选择适当的结构。随着太阳能、风能、生物能等新能源技术开发和使用, 结合制冷、制热设备的多样性, 以最低成本的能源消耗, 实现系统的能源供给。

确定分布式能量供应系统结构后, 根据需求总量进行设备选型, 主要是根据原动机的功率和容量、能量存储装置的容量、制热和制冷设备的功率选择合理的型号。

5.2 运行优化

燃机的优化运行和存能设备存储量及释放量是分布式能量供应系统的优化的两大重点。燃机是能量供应系统的核心设备, 其运行效率及稳定性, 是决定系统能耗经济性及稳定性的重要因素。燃机的运行优化主要是根据用户需求确定发电方案, 优化燃机的运行负荷, 达到经济性的目的。

6 结语

本文通过对分布式系统的结构和运行方式的研究和分析, 可以看出分布式比传统方式的能量供应系统有较大的优势, 可以因地制宜选择能源利用结构、配置合适的设备, 提高能源初始利用率, 减小能源损耗, 维持较低运行成本。还可采用能源密度较小的可再生能源来满足功能需求, 降低对环境的污染。

参考文献

【1】林世平.分布式能源系统中能源与环境耦合特性及优化集成模型研究[D].武汉:武汉理工大学, 2011.

分布式供应商 篇2

1. 军事供应链的平战管理

就军事供应链而言, 其状态可分为平时与战时两种, 近年随着非战争军事行动的频频出现, 对于自然灾害和不可预知的社会群体性事件, 军事供应链的状态也应该归属于战时状态。

1.1 平时军事供应链管理

与地方企业供应链管理相似, 平时军事供应链管理的基本思想是以部队用户需求为导向, 依托军事物资供应商与供应部门之间的需求关系提高部队用户满意度, 以优势互补、合作共赢的运作模式通过运用现代管理思想方法、信息技术、网络技术和集成技术, 达到对整个军事供应链上的物流、信息流、资金流、商流的有效规划与控制, 把军事供应链上的成员连成完整的网链结构, 形成长期战略联盟[2]。

1.2 战时军事供应链管理

战时军事供应链的管理与平时有所不同, 其物资保障环境恶劣, 战场不确定性大, 物流、资金流、信息流的通路易受各种打击而“断链”, 所以战时军事供应链应采取与平时不同的配置策略。

军事行动具有特殊性质, 以区别于商业行为。在商业行为中一切以实体利益为中心, 具体体现在企业利润和采购方成本上, 供应链的存在便是通过一系列统一协调达到在链实体的利益平衡, 努力实现多方共赢, 此处平时的军事供应链与企业供应链没有本质区别。

当军队处于战争状态或者非战争军事行动状态时, 作为客户方, 军队的最大利益便是对军事行动的保障效率与保障效果, 资金、成本反而处于次要地位。供应链由成本控制保障向“不计代价的保障”转变, 构建一个坚强的军事供应链网络以应对各种可能的突发状况便是战时军事供应链的首要管理思想。

2. 分布式军事供应链网络

战时军事供应链对保障效果与柔性的要求, 使传统的物流保障方式弊端逐渐显露。由于供应链成本控制的原则使得供应商与部队客户间的链路距离过长, 若按照此原则架构军事供应链网络将无法满足战时部队物资保障的需要, 在瞬息万变的现代战争环境下, 后勤保障不力或延迟将为作战部队带来毁灭性的打击。因此军事供应链应该寻找一种更为可靠的网络架构以满足极端情况的需要。

笔者理想中的战时军事供应链网络应具备实时性能, 这就要求完成一次保障的保障单位应该在时空距离上尽量靠近部队客户。

该保障网络构想极大简化了一次保障业务流程, 可在最短时间内为参与作战的部队用户提供高效保障, 去掉了原本基于业务性质的层次划分, 直接按照结点属性分配任务, 从而使得整个网络具备强大的灵活性。

基于对军事供应链网络与计算机网络的分析, 笔者发现两者具有部分共通点。传统的物流配送网络就好比计算机网络中以服务器为中心的网络, 部队客户与供应商有一条或多条路由链接, 不过一旦链路“断链”或者服务方受到打击, 整个供应链便会停滞。而现行的对等网络 (P2P) 技术迅速发展, P2P网络也逐渐成熟, 它打破了传统的客户机/服务器模式, 在网的每个结点地位都相同, 具备强大的灵活性。借鉴P2P网络的思想构建军事供应链网络将对后勤保障模式带来巨大的改变。

2.1 主流P2P网络结构

分布式系统中各个计算单元间的物理或逻辑互联关系称为该网络的拓扑结构, 根据拓扑结构可将现行P2P网络分为以下4种[3]:

2.1.1 中心化P2P网络

中心化P2P网络模型由一群高性能中央服务器保存所有在网主机结点的信息, 当结点需要建立连接时, 所有操作都通过服务器检索、配置。其特点是结构清晰, 便于维护, 但摆脱不了C/S结构的缺点, 中心结点关系到整个网络的稳定, 随着网络规模扩大, 网络的效率也会下降, 可靠性不高。

2.1.2 全分布式非结构化P2P网络

全分布式非结构化P2P网络模型又称纯P2P网络模型, 它把资源的定位信息分布到每个结点上, 采取随机图的组织, 取消了中央服务器, 每个结点都与自己相邻的结点组成逻辑网络, 进行资源搜索与通信。该网络灵活性与鲁棒性大, 但也存在网络规模扩大后对带宽资源消耗加剧造成网络拥塞和资源定位繁琐的问题。

2.1.3全分布式结构化P2P网络

全分布式结构化P2P网络采用了分布式哈希表 (DHT) , 其中每个结点保存部分路由表, 但通过与相邻结点的交换能够获取几乎全部网络的结点地址, 在N各级点的状态下每个结点仅仅只需保持的消息量, 当有结点变化时产生的消息量一般也不会超过) (log2NO。此模型具备更好的负载均衡, 但同样存在绕路的问题, 导致查询效率低下。

2.1.4 半分布式P2P网络

半分布式P 2 P网络结构选择性能较高的结点作为超级结点 (SuperNode) , 在各超级结点上存储其余结点信息, 发现算法仅在超级结点间转发, 叶子结点仅仅提供和获取查询结果。此系统性能大幅提升, 但超级结点也容易成为系统瓶颈。

2.2 分布式军事供应链网络结构

分布式军事供应链网络应具备P2P网络的去中心化特征以保证其抗打击能力和结构灵活性, 但同时由于军队的组织特性决定了不可能完全的采取对等网络结构, 在结点分配上应该有层次结构。综合以上要点, 具备层次结构的分布式网络应成为分布式军事供应链网络的结构首选。

2.2.1 分布式军事供应链网络结构简述

供应链网络即是一条产供销高度协调一体化的物流网络, 资金流贯穿其中, 信息流统揽全局。传统的供应链网络虽然形式多样, 但其逻辑结构仍然是从工厂到客户面向连接的过程。只有在供需双方建立好链接之后, 供应链才能正常运作, 此时如果遭受敌方打击或部队面临突发状况, 其有限的柔性便很难保证后勤物资及时足量的保障, 势必造成部队损失加剧。

分布式军事供应链网络采取面向服务的传输策略, 所属物资不必直接建立特定通道, 直接向下一层结点发送。其目的是简化运输流程, 同时增加运输的安全性。

2.2.2 分布式军事供应链网络结构设计

分布式军事供应链网络主要以战时特别是防御战区或者敌情复杂的大范围战区为想定环境, 其网络要素主要分为以下三个:

(1) 强节点:供应链网络中的重要节点, 可为军队仓库、主要物质供应商、主要物流配送系统等。

(2) 弱节点:供应链网络中的普通节点, 可为具备仓储能力的设施、仓库、小型供应商、物流配送站甚至部队本身等。

(3) 备用强节点:具备与强节点相似能力的弱节点。

(4) 供应簇:逻辑结构与中心化网络相同的下层网络, 仅为逻辑结构, 不具备实体, 可按照保障需要适时设定组建。

以上要素可以按照战时需求组成多种复杂供应链网络体系。其中强结点与弱结点可以按需相互转换, 如强结点遭受打击失效时, 备用强结点可以担负领导供应簇的作用。部队的后勤补给直接由供应簇保障, 基础供应簇深入分布至部队时空距离最近的地点, 完成一次补给, 位于其高层的结点可以延后完成二次、三次补给。

2.2.3 分布式军事供应链网络的运作模式

与传统供应链运作模式不同, 分布式军事供应链网络追求的首要目标是及时, 因此涌潮式的多次保障模式是分布式军事供应链网络的最大特色。如图4所示 (信息流是构成该网络的基础, 故在此未予标注以免干扰视线) :

由于基础供应簇的结点深入部队周边, 可在短时间内经由信息指挥平台调控, 迅速构建补给通道火速完成对部队的补给。在完成一次补给的同时, 上层的供应簇递归式的展开对基础供应簇的补给, 直到所有在网结点都具备再次保障的能力, 其过程好比潮水般逐层迭进, 相对传统供应链的管道式保障, 其保障速度将有质的提升。

同时, 分布式军事供应链网络并不仅仅是一个缓冲区, 其网络结构决定了供应模式灵活多样, 供应地点不受空间、时间和战场环境的约束, 形象地将其比喻为“会走路的水塘”毫不为过, 部队“取水”只用随时随地各取所需。

2.3 分布式军事供应链网络的实现

分布式军事供应链网络的实现, 首先是对供应链信息系统的构建。

分布式军事供应链网络对在网的各个节点信息共享度要求极高, 各个节点不但要共享自身的在网物资信息, 同时还要保存邻近节点与所属供应簇的分布表段。此外还需部分高性能服务器担任高层强节点, 负责对全网络可用节点的记录与调配。当然, 在极端环境下这部分强节点可被省略, 其存在价值仅仅是提供高速索引功能。

其次是对节点的设置和评定:

通常来说, 生产力强大, 货源稳定的供应商应成为高层强节点, 生产力较弱的供应商应成为低层强节点或备用强节点。仓库和具备仓储能力的物流配送部门、商品集散地都可作为弱节点, 在非常时期还可征用民间运力或储力担任弱节点。此外, 具备保障能力或剩余物资的部队也可作为弱节点登录。

最后是对供应链网络技术的保障:

分布式军事供应链网络的实现基于两个观点:一是及时, 二是准确。及时源于提前构建的网络对时空距离的缩短, 准确源于对补给地点的明确与物资保障种类数额的精确控制。因此, 基于卫星导航定位的地理系统是本网络构建的基础, 同时RFID等物流标识系统也是实现精确保障的关键。

2.4 分布式军事供应链网络的管理

分布式军事供应链网络的管理基于对各个节点的管理, 全体系以分布式信息平台为主导, 通过高层强结点建立并更新供应链网络节点。当部队出现保障需求时, 信息系统应立即确定需求地址并选取划定时空距离最近的基础供应簇, 将保障指令发送给在链节点, 迅速完成一次补给。与之同时, 向高层供应簇发出补给指令, 递归式的恢复参与保障任务节点的保障能力。

此外还要确定节点的加入与退出管理模式, 战时环境瞬息万变, 已确定结点可能会遭受敌方打击而丧失保障能力, 此时应使其退出供应链网络。同时, 节点的准入制度完成对其供应能力与职能评定, 使整个供应链网络保持旺盛生命力。

2.5 对分布式军事供应链网络的评价

分布式军事供应链网络具备传统军事供应链网络不具备的优点:

(1) 结构灵活, 组网模式多样, 可实现多点实时保障。

(2) 战场生存能力强, 抗打击能力优秀。

(3) 反应迅速, 一次保障的完成时间几乎与保障需求同步。

(4) 多次多层供应能够提供强大的不间断保障能力。

(5) 部队客户主动性大幅提升, 物资集约能力增强。

但分布式军事供应链网络也存在若干缺点:

(1) 分布范围广, 管理难度加大。

(2) 对信息平台依赖程度极高。

(3) 结点安全保密管理难度高。

(4) 实际运作范围有限, 不适合战役以上规模保障。

(5) 运作理念完全不同以往, 对现行保障体制可能会发生重大影响。

3. 小结

虽然分布式军事供应链网络具有不少缺点, 但基本都是由信息平台发展程度所限。在同等物流网络环境中, 分布式军事供应链网络可以发挥传统军事供应链网络难以企及的优势, 特别是在保障速度和反应速度上尤为突出。介于其系统复杂程度暂不适合大规模作战保障, 但对于团级乃至师级的战斗保障还是能够胜任的, 本文仅仅提出一个系统雏形, 后续研究应致力于提升网络保障效率以及海量结点管理机制的改进, 以适应未来更大规模的作战保障。

参考文献

[1]周雨, 凌大荣.敏捷军事供应链管理模式研究.《军事经济学院学报》第13卷第4期

[2]龚卫锋, 孙敏.军事供应链的核心理念及其主要目标.2006年第10期

[3]瞿晓萍, 张顺颐, 李君.一种分层的P2P网络模型.《电信快报》2008年第10期

分布式供应商 篇3

供应链整合是在市场竞争加剧以及顾客产品响应时间要求提高情况下而产生的一种资源整合的方式,其主要是一种供应链伙伴之间为了给顾客提供更高的价值和提高竞争优势,而进行的更高水平的合作的管理方式。其中供应链的整合主要涉及供应商、制造商、分销商和零售商所组成的网络中的物流、信息流和资金流,并通过信息整合,协调资源与共享以及组织互联,从而实现整条供应链的总成本最小。

目前对于供应链资源整合的研究,国内外学者对于供应链的研究多集中于对于库存和运输优化的研究,国外学者Erengue[1]在1999年给出的供应链4个有价值的研究方向中,有2个属整合优化方面的研究,即供应链中所有环节的库存管理决策整合方法,以及供应链中供应、制造、销售3个环节的整合优化模型问题,并认为这是供应链中最重要的研究领域。Pinar和Bulent[2]就单种产品、多供应商、多生产商、多分销商的三级产销问题给出了混合整数模型。Pyke和Cohen[3]考虑了单工厂、多客户、多时段的问题,建立了一个研究交通路线和生产计划的多目标模型,分别采用启发式算法和常规线性规划算法求解。Chien[4]研究了在一个多工厂、单产品的网络中的最大化生产和运输数量的问题,其网络的需求是以一周为周期,并且是互相独立的、静态的。Leung[5]将物流作业进行细分,提出了物流作业步整合和批量整合两种不同的物流整合概念。基于这些概念, Leung 建立了面向航空快运的物流作业,考虑了这两种整合的物流任务分配优化模型。国内学者邵举平,董绍华[6]等建立了有多种约束条件的多级供应链物流计划模型,设计了求解模型的改进遗传算法。白少布,薛恒新[7]基于需求率恒定的情况,给出了各级库存的表达方式,并提出递归搜索的概念,从而确定了多级系列系统的最佳订货周期与批量。霍艳芳,姜新月[8]等建立了四级供应链模型,并加入一定的容量柔性指标,从而在企业柔性指标一定的情况下,选择供应商,工厂、配送中心的最优数目,并在模型基础上,运用不同场景的仿真,从而证明模型的正确性。

2 多级供应链整合模型构建

多级供应链资源整合问题涉及了多个供应商,多个制造商和多个配送中心以及客户的生产、库存、运输以及时间控制的各种策略,从而使在规定的时间节点内实现供应链整体的生产、库存和运输费用的整体成本最小。然而这种涉及多级供应链的资源整合模型可以表示为下图:

① [ETrv LTrv] 制造商原料需求时间窗

② [ETid LTid] 配送中心产品需求时间窗

③ [ETiR LTiR] 销售商产品需求时间窗

本文所构建的供应链整合模型主要从企业整体的战略层面考虑,综合考虑企业的多原料供应商的采购成本,多产品制造商的生产成本以及各节点之间的运输成本,并考虑各节点的时间节点成本,根据各个阶段的能力、运输和时间约束条件来设计供应链网络,从而给出供应商、制造商、配送中心以及客户之间的最优化配置。构建的多目标函数包括供应链生产、运输、采购成本在内的总成本函数,同时构建了满足各阶段时间窗的时间函数。

2.1 变量与参数设计

2.1.1 变量。

I为原材料代码,i=1,……,I;

J为产品的代码,j=1,……,J;

V为供应商1级代码,v=1,……V;

M为制造商2级代码,m=1,……M;

D为配送中心3级代码,d=1,……D;

R为分销商4级代码,r=1,……R;

ET为各阶段原材料或产品最早到达时间;

LT为各阶段原材料或产品最晚到达时间;

Tivm为供应商v运送原材料i到制造商m的时间;

Tjmd为制造商m运送产品j到配送中心d的时间;

Tjdr为配送中心d运送产品j到分销商r的时间;

2.1.2 输入参数。

固定成本成本参数:

f1v为供应商v的开发成本,

f '1v‘为供应商v原材料采购固定成本;

f2m为制造商m的固定成本;

f3d 为配送中心d的固定成本;

f4r 为分销商r的固定成本

可变成本参数:

λiv 为供应商v提供原材料i的单位成本;

λjm 为制造商m生产产品j的单位成本;

λjd 为产品j在配送中心d的存储成本;

λ,jd为产品j在配送中心d的缺货成本;

λjr 为分销商r对产品j的存储成本;

λ,jr为分销商r对产品j的缺货成本;

λim 为制造商m对原材料i的存储成本;

λ,im为制造商m对原材料i的缺货成本;

产能参数:

Qiv 为供应商v生产原材料i的数量;

Qim 为制造商m需求原材料i的数量;

Qjm为制造商m生产产品j的最小产量;

Q,jm为制造商m生产产品j的最大产量;

Qjd为配送中心d对产品j的最小存储量;

Q,jd为配送中心d对产品j的最大存储量;

Qjr为分销商r对产品j的平均需求量;

运输参数:

aivm为原材料i从供应商v运送到制造商m的单位运费;

ajmd为产品j从制造商m运送到配送中心d的单位运费;

ajdr为产品j从配送中心d运送到分销商r的单位运费;

输出参数:

xjm 制造商m生产产品j的数量;

xjmd 制造商m运送到配送中心d的产品j的数量;

xivm 供应商v运送到制造商m的原材料i的数量;

xjdr 配送中心d运送到分销商r的产品j的数量;

Z 为供应链整合的总成本(显性成本和时间隐性成本);

0-1决策变量:

ϕ1v 如果选择供应商v,则其取值为1,否则为0;

ϕ2m 如果选择制造商m,则其取值为1,否则为0;

ϕ3d 如果选择配送中心d,则其取值为1,否则为0;

ϕ4r 如果选择了分销商r,则其取值为1,否则为0;

ϕ,1iv 如果选择供应商v,且供应商运v送原材料i出现缺货,则其取值为1,否则为0;

ϕ,,1iv 如果选择供应商v,且供应商v运送原材料i提前到达,则其取值为1,否则为0;

ϕ,2jm 如果选择制造商m,且制造商m运送产品j出现缺货,则其取值为1,否则为0;

ϕ,,2jm 如果选择制造商m,且制造商m运送产品j提前到达,则其取值为1,否则为0;

ϕ,3jd如果选择配送中心d,且配送中心d运送产品j出现缺货,则其取值为1,否则为0;

ϕ,,3jd如果选择配送中心d,且配送中心d运送产品j提前到达,则其取值为1,否则为0;

2.2 供应链整合模型

2.2.1 时间窗取值设定。

假设多级供应链有四级供应链供应商、制造商、配送中心和分销商组成,并且供应商阶段的时间有供应商的供应商决定,这里不作考虑,仅考虑制造商、配送中心和分销商的时间节点组成的时间窗,由于各个供应商和制造商分销商对时间要求各不相同,因此可以假设各个阶段的时间节点为一个时间窗。假设供应链各个阶段的时间窗[ET LT],延迟和提前时间与各阶段所损失的费用成一次函数关系,提前期时间与费用的函数为

F,(x)= kx-ET×k,F(x)=k’x-LT×k,(其中k=-k, )当各阶段的时间越来越逼近ET和LT时,损失的费用为0,其关系式可以表示为:

undefined

对于k’与k的参数设置,可以根据缺货和提前到达期的权重而定,时间窗与损失费用关系图可以由图2表示:

2.2.2 供应链整合模型构建。

供应链中资源整合的总成本包括各级供应链中供应商和制造商、配送中心的固定成本(其中包括设备成本、制造技术成本,各部门管理费用以及设备的维护费用),供应商、制造商以及供应商的可变成本(包括单位产品或原材料的单位成本、存储成本以及缺货成本),以及运输物流成本和时间成本。因此,整个供应链的总成本可以表示为:

其中:(λim=k’1t-ETim×k1,λim=k1t-LTim×k1,λjd=k’2t-ETjd×k2,λjd=k2t-LTjd×k2,λjr=k3t-ETjr×k3,λjr=k3t-LTjr×k3,k’=0.6k,k1+k2+k3=1) (1)

模型满足的约束条件如下:

undefined

约束条件2表示对于原材料供应商的约束,使每个原料供应商都能够在产能范围内为制造商提供原材料。

undefined

约束条件3表示制造商对于原材料的需求的约束,所有供应商对于原材料的需求要在供应商生产范围之内。

undefined

约束条件4表示制造生产产品的数量应该在供应商运送量的范围内。

ETim≤Tivm≤LTim,∀i,v,m (5)

约束5基于时间窗的供应商的原材料的时间需要在制造商生产的时间窗内,才可以保证生产的及时最低成本完成。

Qjm≤xjm≤Qjm,∀i,m (6)

约束条件6是对制造商的产量限制,生产产品的数量处于最大产能和最小产能之间。

undefined

)约束条件7是对制造商运送到配送中心的产品数量的约束,制造商运送到配送中心的数量应该在制造商的生产范围内。

Qjd≤xjmd≤Qjd,∀j,m,d (8)

约束条件8是制造商的运送到配送中心的数量约束,其必须在配送中心的最大存储量与最小存储量的范围内。

ETjd≤Tjmd≤LTjd,∀j,m,d (9)

约束条件9是制造商运送产品到配送中心的时间必须在配送中心的时间窗内。

undefined

约束条件10是分销商的平均需求量要在配送中心送到分销商的产品的范围内。

ETjr≤Tjdr≤LTjr,∀j,d,r (11)

约束条件11是配送中心到分销商的时间必须在分销商的时间窗内。

Q、ET、T、LT均为非零正数 (12)

ϕ1v、ϕ2m、ϕ3d、ϕ4r、ϕ1iv、ϕ1iv、ϕ2jm、ϕ2jm、ϕ3jm、ϕ3jd、ϕ3jd均为0-1决策变量∀i,v,j,m,d (13)

3 供应链整合模型仿真

假设供应链中各个阶段厂商之间是独立的,且体系中包括4个原材料、3种产品、5家供应商、3个制造商、3个配送中心,4个分销商,其中假设制造商和配送中心以及分销商的时间为周期补货,每月定期补货,并且均为三天补货期。制造商的时间窗为[3,4,5],配送中心的时间窗为[4,5,6],分销商时间窗为[5,6,7]。整条供应链中包括不同的变量参数和时间节点,共用89个变量,33个0-1整形变量,6个基于时间窗权重的变量,其中分别给予89个变量不同的参数,给予6个基于时间窗权重的变量参数4组不同的数据。利用lingo 10.0,对基于不同时间窗权重参数的数据进行模拟,其结果如下表所示,得到最优解。

下表主要考虑时间窗权重参数的不同的情况下各节点的企业时间变化对于整条供应链的整体的影响,因为主要侧重于考察时间窗对于供应链成本的影响,所以仅仅考虑到三个阶段同时提前到达或者缺货的情况,1到2考虑相同的成本损失参数情况下,考虑三个阶段同时缺原材料和同时提前到达时对于整条供应链的成本的影响,3到4考虑不相同的时间成本损失参数情况下,其中给予第三阶段配送中心到分销商阶段以最大权重,供应商到制造商次之,制造商到配送中心最小,对于整条供应链的总成本的影响,5到6考虑不相同的时间成本损失参数情况下,其中给予制造商到配送中心最大权重,配送中心到分销商次之,供应商到制造商最小,对于整条供应链的成本影响,7到8考虑不相同时间成本损失参数情况下,其中给予供应商到制造商最大权重,制造商到分配中心次之,分配中心到分销商最小,对于整条供应链的资源成本的影响。

4 结论与局限性

依据本文构造的供应链四级模式,构造了多原材料、多产品、多供应商、多制造商、多分配商和多分销商的多级供应链模型,并根据战略成本的诸多因素对其进行了整体战略成本的优化,选择出供应链总成本最低的战略方案,并运用lingo软件对其进行模型求解,并对基于不同的时间窗进行估算与仿真。从表中我们可以看到当给予供应商到制造商的损失权重最大的情况下,所产生的成本最小,而且对于供应商的配置也达到最大,以确保此阶段不出现缺货或提前到达现象,成本最大的是将配送中心到分销商的权重赋值最大的情况,由此我们可以看出当整个供应链考虑时间成本的情况下,对于供应链第一阶段供应商到制造商阶段的缺存货最为重要,其次是制造商到配送中心,最后是配送中心到分销商。此外,我们还从缺货和提前达到两种情况的不同权重参数分析了供应链整体资源成本的选择方案,以期对供应链整体资源整合优化提供更优的方案。但是本文只是从一种不变的权重考虑,而没有从变动权重的基础上考虑,而且各阶段的缺货成本也为一定的值,今后的研究要更多集中在多变权重与多变的时间节点上的研究。

摘要:对于多级供应链的多产品、多结构以及多级采购、多生产配送的整体资源整合,构造一个引入具有时间窗的四级供应链模型,在各级供应链的时间窗的约束下,使得整个供应链的运营成本最低,从而确定供应商、制造商、配送中心的最优数目以及对其的选择,优化各个阶段的分配与运输的最优配置,并运用LINGO 10.0进行仿真求解,对不同参数条件下的总成本进行估算,并对时间加以控制,证明模型的可行性和有效性。

关键词:供应链整合,建模,时间窗,仿真

参考文献

[1]ERENGUE S S,SIMP SON N C,VAKHARIA A J.Integrated p ro-duc2tion distribution planning in supply chain:an invited review[J].European Journal of Operational Research,1999,115(2):219-236

[2]PINARY B C.Strategic level three stage production distribution Plan-ning[J].Computers and Industrial Engineering,2005,48(4):799-809

[3]PYKE D E,COHEN M A.Performance characteristics of stochasticintegrated production distribution systems[J].European Journal ofOperational Research,1993(68):23-48

[4]CHIEN T W.Determining p rofit2maximizing production/shippingpolicies in a one to one direct shipping,stochastic environment[J].European Journal of Operational Research,1993,64(2):83-100

[5]LEUNG L C,CHEUNG W,YERV H.Aframew or kfora logistics e-commerce community network:The Hong Kong air cargo industry[J].IEEE Transactions on SMC,2000,30(4):446-455

[6]董绍华.多级供应链物流计划模型及优化算法研究[J].供应链管理,2008(12):109-111

[7]白少布,薛恒新.供应链多级系列系统库存控制策略[J].数学实践与认识,2006(8):110-115

分布式供应商 篇4

(一) 移动Agent技术的选择

移动Agent是一组或多组独立的计算机代码, 它计算出局部结果, 在网络中遵循规程移动, 代表用户寻找满足条件的计算资源, 完成用户指令。这种分布式计算模式是20世纪90年代以来发展起来的一种新型模式, 它的最基本特性是[1]:移动性、自治性、主动性、响应性和推理性。

(二) 移动Agent技术特点

在执行任务时移动Agent自治地在网络中有目的地进行移动, 与分布资源交互而完成分布任务, 在执行过程中它从一个客户端计算机通过调用派发和转移到相应的服务器。

与传统的网络计算模式相比, 移动Agent具有如下特点[2]:

1.移动Agent在自身需求选择的基础上不断地在网络中的不同节点之间移动完成任务。

2.移动Agent和一般的进程迁移不同, 通常移动Agent可以在任意时刻选择任何地方进行移动, 而进程在迁移系统中不允许自己选择迁移目标和迁移时间。

3.移动Agent和Java语言中的Applet不同, 因为移动Agent能够在客户机和服务器之间进行双向移动, 而Applet只能从服务器向客户机做单向移动。

二、供应链及分布式供应链

(一) 供应链概述

当今社会, 分工逐步多样化和细化, 商品交换的方式也多样化。与消费者、供应商和制造商相关的外部环境变得日趋复杂。供应链旨在解决管理与控制需求者和供应者间的信息流、物流、资金流, 有效加速物流及相关资金流的周转。供应链是指从原料采购、经过生产、储存、仓库管理、分发、运输、履行订单, 直到客户服务及市场需求预测、订货这样一个全过程[3]。

(二) 分布式供应链

供应链分为集中式供应链和分布式供应链两种, 这里就分布式供应链展开分析。在全球化制造战略发展背景下, 分布式供应链涉及多个供应链企业主体、并拥有扩大化的、具有地域分布性特征明显的供应链网络, 在这个网络中, 各供应链企业成员中发挥各自的核心能力与自身优势, 实现资源互补以期更有效地实现最终客户价值, 其中供应链成员间的协商和合作也是非常重要[4]。从结构上看, 移动Agent与分布式供应链系统都是异构分布式系统, 这与他们的结合打下坚实基础。

三、Aglet-St rut s框架的集成技术的提出

移动代理平台Aglet是目前应用较多的平台。为了完成Aglet的命名定位、移动、通信、安全我们用Aglet自带的服务Agent:Tah iti来完成管理应用。我们在相关Web程序中还需用到具有自己的界面和业务逻辑的技术JSP、Servlet和CORBA。因此在struts框架中融合以上技术和Aglet形成了Aglet-Struts框架[5]。

(一) Aglet Server的基本架构

在Tahit及Aglets的运行环境的基础上架构起Aglet Server, Aglet API就是它的核心。图1是它的系统层次架构。

(二) Aglet-Struts框架的设计与实现

Aglet-Str uts框架的设计模式我们采用MVC模式[6], 它包含模型、视图、控制器三部分, 一般来说模型是应用程序的主体, 它表示业务数据, 呈现出业务逻辑。多个视图可以将某一模型重复应用;视图是和应用程序相关, 与用户交互的界面;控制器的用途在于根据用户的输入提示信息, 控制用户界面数据显示, 也可控制更新模型的对象状态[7]。图2是我们对Struts框架中的其中一块Bussiness logic部分进行的细化分析架构示意图。

四、Aglet-St rut s框架下的分布式供应链协商模型构建

(一) 协商模型的Agent结构

从Agent框架的结构来看制造商与其供应商两者之间的协商过程, 涉及到如下几类Agent:在供应链这一方面, 包含制造商Agent和供应商Agent;在组织职能方面, 除了制造商Agent外还包含供应商管理Agent、供应商接口Agen、销售管理Agent、客户接口Agent。协商模型的Agent结构简图如图3所示。

接下来对与协商有关的制造商组织职能Agent结构作进一步的分析。

1.制造商管理Agent。

制造商在供应链管理系统中处于核心地位, 它的功能有:提出原材料需求量、做出采购计划、常规调度计划、应急调度计划、生产安排计划、产品质量检测、产品销售计划、接受市场信息反馈等, 它处于供应链的中心地位。其中采购计划Agent的任务是接收生产计划, 根据计划协调制定出资源采购任务。随后由客户订单生成的生产计划交给采购管理Agent, 在分析实际因素的基础上有效地整理为一系列资源需求规范 (MRS) , 并有针对性地将每个MRS任务分配给一个供应商管理Agent。采购计划Agent按实际情况进行计划采购安排, 需作出如下全方面的工作, 如MRS的实施情况何评价反馈;保证总成本最低;在制造周期时间和数量上合同要保证一致;并且避免供应链中的不确定因素发生。

在上述对制造商管理Agent职能的描述基础上, 制造商Agent包括如下功能模块:规则约束库、功能接口、任务生成器、初始化模块和协商协调器。它们的功能分别是:存储MRS约束集;协商过程信息交换通道并且接收各种计划任务;管理各类协商过程, 将各个协商结果同步化;将输入的计划任务分解为一系列MRS任务;为每个MRS初始化一个相关计划任务Agent。

2. 供应商管理Agent。

通过招标和协商供应商管理Agent为每个MRS寻找合适的供应商, 将MRS转化为供应合同, 整个过程采用投标方式来完成。首先供应商管理Agent发出有关任务的通告, 供应商接到通告后可根据自身相应条件进行投标。针对同一个任务通告, 若干个协商过程一并进行。每个供应商投标者将被一个供应商管理Agent创建一个供应商接口Agent。经过分析后, 每个接口Agent意向达成一致后, 随即形成一份标书, 之后将标书汇总并传给供应商管理Agent。供应商管理Agent的特殊智能就是通过有效评价这些标书从中选择最优者, 这个结果还需采购管理Agent的最终筛选, 最后向中标的供应商发布中标消息。

3. 供应商接口Agent。

直接与供应商连接、协商的Agent模块是供应商接口Agent, 它将完成包含以下几个方面的协商过程: (1) 有效地将制造商与供应商利益协调; (2) 对协商结果意向进行合理评价; (3) 供应商与制造商之间信息传递的双向性。供应商接口Agent先进行供应商管理Agent的初始化, 然后开始与供应商客户接口Agent进行议价。在模型中, 每个供应商接口Agent仅仅负责与一个供应商交互, 并且与某一MRS进行协商达成一份标书。供应商接口Agent根据用户提供的初始参数为其MRS任务给出一个提议, 并确定该提议的有效结论。供应商接口Agent的推理能力使它从对手的行为中交流学习以调整协商策略。它包括五个功能模块:推理机、数据库、接口、交互器和提议发生器。它们的功能如下:对提议做出有效评价, 通过推理以调整协商策略;支持推理过程, 并且存储任务的目标、约束条件、协商策略等信息;提供用户可视界面;各Agent间的信息交换;为给定的任务构造每轮协商中的提议。

(二) Aglet-Struts框架下的分布式供应链协商模型

协商模型各个模块间的交互合作的请求、知识的表达和实现采用KQML语言 (Knowledge Query and Manipulation Language) 格式描述。在此基础上构建Aglet-Struts框架下的分布式供应链协商模型如图4所示。

五、结束语

供应链是当前实现企业运营战略目标的关键和重要环节, 如果企业拥有一条高效运转的供应链就可以提高企业运转效率, 使得运营成本大大地降低。在当今激烈的市场经济环境下, 供应链之间的竞争已成为企业之间的关键竞争。文中针对供应链协商的特点, 提出了一种基于移动Agent的供应链协商模型。该模型具有如下特点:规范性、通用性、具有智能学习功能、能提高协商效率。能促使供应链整体收益最大化, 能提高协商成功率。

摘要:在供应链管理中, 各独立企业在合作过程中是具有自身利益, 也会存在大量的冲突。解决冲突的基本手段是协商, 它也是实现各合作伙伴协作的重要环节, 对提高供应链整体效益和竞争力具有重要的意义。论文把人工智能中的Agent技术应用到供应链协商模型当中, 针对供应链协商模型Agent的特点, 提出通过构建供应链协商关系网来组织Agent进行协商。并以此为基础, 提出了一种新的Aglet-Struts框架下的供应链协商模型。

关键词:移动Agent,分布式供应链,Aglet-Struts,协商

参考文献

[1]刘一钻.移动Agent技术及其应用研究.电子科技大学硕士学位论文, 2003.

[2]张云勇.刘锦德.移动Agent技术[M].北京:清华大学出版社, 2003.

[3]尹坤山.电子化供应链管理浅析.政策与管理, 2001, No.1:20-22.

[4]周威.分布与不确定环境下的供应链计划优化[D].清华大学.2005.

[5]BakerAlbertD.A Survey of Faetory Control Algorithms Which Canbe Implemented in a Multi-Agent Hiberarehy:DisPatehing, Seheduling, andPull.JournalofManu-faeturingSystems, 1998, 17 (4) :297一320.

[6]孙卫琴.精通Struts:基于MVC的Java Web设计与开发.北京:电子工业出版社, 2004, 34-36.

分布式供应商 篇5

供应链不仅是物流链、资金链和信息链,更是知识链。供应链在实现快速响应的同时,其结构优势还在于知识来源的多样性与开放性、内容的相关性、结构的内在匹配性和互补性。从供应链的高度来看,供应链内的知识资源具有系统性和集成性特征。

协同这一概念具有深厚的内涵,根据协同学(syner-getic)创立者是德国著名物理学家哈肯的观点,协同即所谓协调合作,协同学旨在发现结构赖以形成的普遍规律[1]。协同是多参与主体、多种异质资源、多目标冲突的复杂相互作用过程。协同既是供应链的本质属性,也是供应链管理追求的理想状态。知识协同首先应属于供应链协同的范畴,既是供应链协同的高级形态也是知识管理的高级形态[2]。供应链知识协同涵盖供应链知识流动、知识共享、知识转移、知识获取、知识交易、知识吸收、 知识合作、知识传输等多个知识运动形态和研究领域,是跨组织知识运动的更为准确的体现和概括。从知识协同的高度,上述供应链知识运动形态只是知识协同在不同阶段、不同时期的表现形式,其最终目标是实现知识协同。基于以上认识,本文将上述研究领域内的所有研究成果归入供应链知识协同的范畴。

2 供应链知识协同机制的研究综述

许多学者将供应链成员之间的知识流动、共享、交易、转移等视为知识提供方与知识需求方之间的一种博弈,更多地采用博弈模型来研究知识协同。冯长利等 (2012)运甩演化博弈理论对供应链成员企业的知识共享行为的演变途径进行了探讨,研究特别强调了知识协同是一个动态博弈的过程[3]。张旭梅等(2012)就制造商与销售商之间就高知识含量产品进行客户知识协同获取的合作模式选择问题建立了博弈模型[4]。李新等(2012)则认为供应链联盟中个体企业从长期博弈的结果来看是有限理性的,是一个子博弈精炼纳什均衡,且共同的知识投入是联盟企业各方参与率的增函数[5]。罗棪心(2014)从市场交易的角度分析了供应链中各成员企业间的利益关系,将各节点企业的主动性、知识转移成本及转移损失等因素作为变量引人Stackelberg博弈模型,对供应链网络中核心及节点企业对知识转移的态度、决策动机及决策选择进行实证分析[6]。万颖(2013)同样利用了Stackelberg博弈模型对供应链知识共享行为进行了定量研究,并提出了集成运作模式下的专利式知识共享模型和共担风险方式下的知识共享模型[7]。牛晓格(2013)在供应链协同创新环境下建立了供应链企业间的知识挖掘和知识转移博弈机制[8]。叶诗凡(2012)构建了供应链知识共享动态进化博弈模型,研究了供应链中知识共享的过程细节以及不同情况下的演化趋势[9]。吴维军(2014)则研究了关系投入(结构性、经济性、中国式人际感情三种投入维度) 破解供应链知识转移困境的作用机理,建立了供应链知识转移的博弈分析模型[10]。张旭梅和黄陈宣(2013)针对由单一制造商和单一第三方回收商组成的两级逆向供应链,建立了逆向供应链企业间知识共享的博弈模型,并首次提出了逆向供应链知识共享的两个合作条件:一是制造商在成本节约收益中的分享比例必须大于某个阈值; 二是制造商所获得的整体收益比例必须大于制造商的知识共享成本分担比例[11]。胡彦闻(2011)则将研究置于具体的产业领域,构建了我国目前汽车行业供应链协作知识创新投入决策的博弈模型[12]。

与博弈模型相对应的另一个主要的研究方向是契约机制,大量的学者基于建立协同契约的角度探讨了知识协同实现的内在机理和动力。Blumenberg(2009)研究了特定的知识转移过程,以及这一过程对于外包绩效的影响,提出的转移机制是培训、战略层面的契约和标准[13]。 Samaddar(2006)分析了有效协作和知识创造发生的条件,认为保持一种在领导者和追随者的边际收益上的最优比例关系对形成和保持协作非常重要[14]。陈伟(2011) 结合关系交易理论和交易成本理论,构建了关系机制与正式契约对供应链企业间知识交易影响的概念模型,研究表明知识中介和市场契约对显性知识交易的正向影响显著,共同目标和信任对显性知识交易和隐性知识交易均有正向显著影响,市场契约在关系机制与知识交易之间起调节作用[15,16]。陈敏(2013)根据委托代理理论分别讨论了仅含有正向知识共享的开环系统和正向知识共享与逆向知识反哺并存的闭环系统下的最优激励契约,研究认为知识反哺能够增加知识共享双方的收益并提高知识供应企业的知识共享努力水平。在综合考虑企业知识共享的内部动机和外部动力的基础上,提出了包括信任和关系激励及利益激励两种机制[17]。黄桂红 (2013)认为供应链知识共享是由正向知识共享和逆向知识反哺两个过程组成,根据委托代理理论为含有知识反哺环节的供应链知识共享设计出了最优激励契约[18]。陈伟等(2014)在供应链中的供应商的学习能力为其私人信息的情况下,制造商通过设计将知识交易量与原材料产品折扣价格相结合的合约菜单来甄别供应商的学习能力类型,并在此基础上建立信息不对称情形下的知识交易模型[19]。

由于知识协同中显著的风险因素,张旭梅等(2011) 将知识协同中的道德风险、监督监控引入契约模型,研究了供应链环境下面临双边道德风险时制造商与零售商协同获取客户知识的契约设计问题,研究认为客户知识协同获取的最优收益分享比例与制造商和零售商的努力及其成本系数无关,但与他们的努力弹性系数及其成本函数的指数相关[20]。马轶德(2012)在此基础上考虑了激励机制和监督机制,在核心企业和成员企业之间构建了知识共享基本激励模型和考虑监控信号的激励模型,研究认为考虑监控信号条件下的成员企业知识共享努力水平优于不考虑监控信号下的知识共享努力水平[21]。此外, 激励机制与监控机制都能促使成员企业努力共享知识, 引入监控信号后可以帮助核心企业更加公平合理地设计报酬契约[22]。

除此之外,联合决策模型和收益分享计划也是供应链知识协同机制的研究方向。Raisinghani(2005)探讨了供应链、企业敏捷性和知识管理之间的相互联系,提出了一个针对敏捷供应链的最优知识管理架构决策模型[23]。 Koh和Tan(2006)研究了知识转移过程并提出了使用行动计划选择(TAPS)模型作为决策制定工具促使供应链知识转移[24]。齐源(2011)基于供应链知识共享及分配评价理论构建了供应链知识共享收益分配体系[25]。施建刚 (2011)构建了基于知识流的项目导向型供应链跨组织合作激励模型,研究表明实施项目导向型供应链跨组织知识流组合协调激励策略不仅可实现项目价值增值的最优化,而且可实现合作双方净收益的帕累托改善[26]。

总结国内外对供应链知识协同实现机制的研究成果,可以看出:

其一,绝大多数研究基于知识属性展开,利益机制、 风险机制、关系机制与监控机制等是国内外研究的核心内容和主要方向。

其二,绝大多数研究成果没有将供应链决策结构(集中型决策结构和分散型决策结构)、外部需求属性(确定性需求和随机性需求)两个重要的参数作为知识协同的变量予以探讨,这是目前研究普遍存在的短板,而Qile (2013)等的研究则表明供应链中权力及权力限制对知识流动产生重要的影响[27]。

其三,不论是博弈机制,还是契约机制,多数模型围绕知识的需求与供给展开,但企业参与供应链知识协同的诉求多样化,并且由于知识资源作为无形资源本身价值难以评估、产权难以界定,协同双方往往需要找到知识资源以外的“价值替代品”来体现协同利益分配的合理性和有效性,这些价值替代品是资产专用性投资、采购量、 采购期、采购间隔、质量保证与技术保证、采购价格与价格折扣、供货-采购优先权、各种互利优惠活动等,否则将使知识协同的实现机制缺乏可操作性。

3 模型理论框架

针对以上对于供应链知识协同实现机制研究存在问题的分析,本文将供应链决策结构和外部需求特性作为研究的基本框架,探讨在分散型决策结构和随机性外部需求环境下的供应链知识协同机制问题。

供应链决策结构可以分为分散型决策结构与集中型决策结构,外部需求属性可以分为确定性需求和随机性需求两类,多数情况下企业面临的外部环境充满变化和不确定性,这些不确定性带来了协同的风险。在随机性需求中,产品生命周期较短,可根据以往需求量推断大致需求区间的产品,符合均匀分布的假设[28]。为研究的方便,本模型假设外部需求符合均匀分布。

此外,知识协同的核心参数不再仅仅限于知识本身, 模型围绕契约采购量、采购价格等参数进行设计。

模型由一个供应商S和一个制造商M构成,双方互为产品的需求-供给关系和知识的需求-供给关系,共同为开发某种全系的市场可能需求的产品展开协作研发。 在研发的过程之中,双方互相进行知识资源的流动、共享和协作,上述行为可以视为双方针对特定用途的专用智力资本投资,这种投资是双向的。除此之外,双方共同承担该新产品研发成功后市场需求不确定性的风险。因此,为保证协同能够实现,合作双方订立关于风险与收益的契约就至关重要,本模型对合作双方的最优契约进行探讨。

3.1 模型假设条件

为简化起见,也为了使模型能够建立,首先有以下假设:

假设1:完全信息,即作为制造商的M公司与作为供应商的S公司双方都彼此清楚了解对方产品的成本构成、研发投入等费用,以及双方产品销售所获得的收入、 利润等信息,双方之间不存在信息不对称;

假设2:S公司是M公司唯一的配件供应商,除S公司外,M公司不向任何第三方采购配件,M公司的采购成本的发生只与S公司有关。同样,S公司所生产的产品将全部销售给M公司。

除上述假设之外,为研究方便,还有下面的设定:

其一,供应链知识协同成员都追求自身经济利益最大化,每个成员都有决策权,即分散型决策结构。

其二,仅考虑单一产品的定价,特别是知识协同模型中供应链成员通过知识协同实现技术创新所生产的新产品,市场上同类产品相对较少,所以在模型中不考虑替代产品的价格。

其三,供应商和制造商互为唯一采购—供应对象,不存在其他的采购供应行为。

其四,不考虑库存和其他固定成本。

其五,双方的任意一个研发投入组合(Ri,Ii)都能得到一个特定的研发成果,该研发成果能够转化成为技术和产品。

3.2 均匀分布特性

设随机变量为制造商面临的外部市场需求且符合均匀分布,随机变量的概率密度函数为f(x),分布函数为

其中F(a)=0 F(b)=1

当协同双方面临随机性外部需求时,契约模型特别是奖励与惩罚等契约适合于此类情况。

3.3 模型主要参数

Q—契约采购量,指为保证知识协同的实现,供应商要求制造商应保证一定的采购规模以分摊协同研发等费用,降低协同风险;

Pm—制造商产品的市场销售价格;

Ps—供应商提供给制造商的转移价格;

Cm—制造商单位产品生产成本(不包括对供应商的采购成本部分);

Cs—供应商单位产品生产成本;

Rm—制造商的研发费用;

Rs—供应商的研发费用;

Im—为实现知识协同,制造商对供应商的智力资本投资量,包括知识流动、知识共享等;

Is—为实现知识协同,供应商对制造商的智力资本投资量,包括知识流动、知识共享等;

Ls—知识协同风险系数,指供应商对制造商进行知识流动与共享的风险;

对参数做进一步设定:

(1)知识协同对研发费用的降低,令:

式中,Rm0—指在没有双方知识协同的情况下,制造商研发一新产品所需要的研发费用,正常情况下Rm0为一确定值;Rs0—指在没有双方知识协同的情况下,供应商研发一新产品所需要的研发费用,正常情况下Rs0也为一确定值。

KmQIs—指通过双方的知识协同实现了研发周期缩短、研发成功率提高等效应,从而实现了制造商研发费用的节省量,其中Km为知识吸收与转化系数。模型中设定研发费用的节省量与双方的协同积极性和投入有关,即当市场规模越大、供应商对制造商的智力资本投资越大, 制造商的研发积极性越高,从而对研发费用的降低成效越大,反之亦然;

(2)知识协同风险与成本,令:

4协同分析

4.1制造商分析

制造商M的目标利润函数为:

制造商面临的外部需求服从均匀分布,即需求的范围为[u,v]。

进一步探讨,当市场需求小于契约采购量时,双方利益都受损,但在本模型中供应商处于被动和相对劣势,其本身是为了配合制造商的产品研发活动,因而其损失更大。为使协同能够进行,当出现以上情况时,应对供应商的利润损失予以补偿。

反之,当市场需求大于契约采购量时,双方都获益, 但对供应商而言其产品销量、价格及成本是按照契约采购量进行最优决策,因而在此种情况下,供应商相对获利。为使协同能够进行,当出现以上情况时,供应商应和制造商分享额外收益。

基于以上设定,设随机市场需求量或销售量为x,当Q>x时,即市场需求量小于双方约定的契约采购量,修正制造商的目标利润:

式中,w—协同关系系数,0≤w≤1,其实际含义是双方愿意在多大程度上进行风险共担和利润共享,即当制造商的比例为w时,供应商的比例为(1-w)。

当Q<x时,即市场需求大于双方约定的契约采购量, 修正制造商的目标利润:

式中,s—协同关系系数,0≤s≤1,其实际意义是双方愿意在多大程度上进行风险共担和利润共享,即当制造商的比例为s时,供应商的比例为(1-s)。且s≠w。

则有,当随即需求量为x时,制造商的期望利润:

因为fx=1/(v-u),求解əE(∏m)/əQ,令其等于零,得:

又因为∏m的二阶导数为:∏m=Ps(s-w)

当s<w时,二阶导数小于零,则∏m在Q处取极大值,即对于制造商而言的最优契约采购量,记作Q*m。

式中s<w的实际含义在于,当Q<x,即随机市场需求量大于契约采购量时,制造商分享的比例应该小于当Q>x,契约采购量大于随机市场需求量时制造商分担的损失比例。简言之,制造商应承担得更多而索取得更少,这也符合以制造商为主导的供应链知识协同实际情况。否则,知识协同难于实现。

4.2供应商分析

当随即需求量为x时,供应商的期望利润:

同样,在s<w时,∏s=Ps(s-w)<0,则∏s在Q处取极大值,记作Q*s。

显然,供应商的最优契约采购量和制造商的契约最优采购量并不相同,这与现实情况相符。一般情况下,制造商为减少风险会尽量降低契约采购量,而供应商则期望制造商增大契约采购量以减少自身的风险水平。下面比较Q*s和Q*m,令:

Ks=Km=K,即双方都有相同的知识吸收转化能力和相同水平的协同意愿。比较Q*m和Q*s:

分析上式,因为s<w,所以,当Im>Is时,Q*m<Q*s。

在现实供应链系统中,供应链的核心企业往往承担更多的知识协同责任,为实现协同核心企业向协作企业输出更多的知识资源,也就是更大的智力投资,所以Im>Is符合供应链知识协同的一般特征。

在此,Q*m<Q*s也与前面的分析结论一致,即对制造商而言,为降低风险水平会倾向于降低契约采购量,而对供应商而言,为降低风险水平会要求更大的契约采购量。

5 结论及启示

根据上述分析,市场随机需求量应满足:u<Qm*<Qs*<v;

当u<x<Q*m时,制造商和供应商的利润最大化目标均未实现,当x=Q*m时,制造商首先实现利润最大化目标;

当Q*m<x<Q*s时,有利的局面向供应商倾斜,在x=Q*s时,供应商实现利润最大化目标;

当x>Q*s时,销量的上升反而带来双方利润的下降,但在实际企业营销中,为扩大市场占有率、封锁竞争对手,企业也可能采取此类决策。

知识协同契约能够起到维护协同双方利益的作用, 特别是供应商的应得利益,保障供应商参与合作的积极性。契约采购量和协同关系系数的合理设计能够在不确定的市场环境下调节协同双方的利益和风险配置,使得协同得以实现。

摘要:知识协同涵盖供应链知识流动、共享与交易等的全过程,是知识管理的高级形态。本文对需求均匀分布和分散型决策结构下的供应链知识协同契约进行了探讨。模型通过对最优采购量和协同关系系数等参数的设计,平衡了供应商和制造商之间的利益-风险配置,实现自发调节协同行为、促使知识协同实现的目的。

分布式供应商 篇6

一、跨国公司全球供应链的构建与服务外包

(一)跨国公司全球供应链的构建

冷战结束以后,全球经济出现了巨大变化,发展经济、提高综合国力成为各国的首要目标,多边贸易体制得到进一步加强,贸易自由化成为贸易政策的主流。经济的全球化导致广义的生产要素在全球范围内更自由的流动,国际分工向纵深发展,产业内贸易大幅上升。与此同时,信息技术不断取得突破,特别是Internet技术极大地促进了信息、商品和资金的跨国流动,出现了所谓的国际“物流革命”,各国之间的经济联系空前紧密,交往频繁。由于自由化制度和技术进步降低了跨国公司在全球安排采购、生产和销售的交易成本,也导致了跨国公司的内部分工越来越细,由原来的产品分工进化到按照生产工序分工,由原来的区域分工发展到按生产要素分工。近年来,跨国公司加速实施全球战略布局,构建了全球化的供应链。

供应链一词是从英文“Supply Chain”一词翻译过来的,该词早在上世纪80年代就已经被提出,并为人们所熟知。早期的供应链指的是制造业企业中的一个内部过程,即原材料或零部件的采购到生产再到销售的连续过程。但这样的供应链只是一个狭义的供应链,更符合当今企业生产、经营活动现实的是供应链是一条围绕核心企业,通过对信息流、物流、资金流的控制,把许多作为供应商、制造商、分销商或零售商的其他企业,乃至最终用户都串在一起了的供应链。这种意义上的供应链既是一个整体的、动态的网链结构,更是一个范围更广的企业结构模式,它包含所有加盟在该网链中的节点企业。随着供应、生产和销售关系的复杂化,这个过程涉及的不同地域的厂家越来越多,最终冲破国家界限呈现出了全球性,于是,它就成了名副其实的全球供应链(The Global Supply Chain,缩写为GSC)。

全球供应链可以用一个网链结构模型表示(见图1)。图中的箭头表示供应链的方向,小圆圈A、B、C、D、E、F、G、H、I表示节点,节点之间存在着物流、信息流和资金流等联系。在理论上,每两个节点间都存在着这样的联系,但这些联系有强有弱。

生产要素在各地区的不均衡分布是导致跨国公司供应链全球分布的根本原因。全球化供应链作为供应链在全球的实现形式,最大限度地突破了跨国公司内部资源和企业边界的局限,建立了新型的国际企业关系。跨国公司的供应链管理(Supply Chain Management)也由此具有了不同于一国国内供应链管理的全球性、复杂性、风险性,以及高标准、高技术性。全球供应链管理强调的正是把自己的主要精力放在能够体现企业核心竞争力的关键业务方面,充分发挥其比较优势,同时与全球范围内的最优合作对象企业之间建立战略合作关系,将非关键业务通过业务外包(Out Sourcing)转给这些合作企业去完成。

(二)全球供应链中的服务外包

所谓的业务外包,指某一企业将自身供应链的某些环节(节点)承包给其他企业去完成的一种商业措施,是当前跨国公司为保持其在本行业具有竞争优势的战略性调整措施。Williamson(1975)曾在交易成本理论中提出用“资产专用性”来表示资产对某一产品的专有性。基于此,专用性和不确定性高的活动应该在企业内部通过科层组织来解决,反之则应外包出去由外部组织来解决(Monteverde&Teece,1982)。Reve(1990)也认为,只有那些涉及最特殊技术的业务才必须保留在企业内部,其他补充性业务则可以通过战略联盟或外包来完成。而Chuck(1997)则进一步认为,技术的飞速进步使企业很难跟随,人们正在通过外包迅速获取新兴技术,从而赢得竞争优势。

美国著名的战略咨询公司贝恩公司曾经对美国、澳大利亚、英国、法国、德国、意大利和日本的1854家,营业额为5亿美元的公司做了研究,结果表明,所有那些能够持续地为股东创造价值,并且满足销售额和利润增长要求的公司,都具有一个相同的特征,即它们都有一个比较鲜明的核心业务,并在核心业务中发展着各自的核心竞争力。近年来,进行业务外包可以说是目前全球范围内社会化分工协作的高级形式,己成为跨国公司经营的一种趋势,使得全球跨国公司的业务外包量逐年增加,成为一个每年数万亿美元的巨大市场,而且还在以每年20%的速度递增。据BearSterns公司预测,到2010年,全球将有50%的制造业采取外包。另据IT服务监测公司Datemonitor的报告称,预计到2010年将形成约20万亿美元的大市场。

如果对业务外包进行分类,则按地域划分可以划分为“域内外包”和“离岸外包”;按业务领域划分可以划分为“制造外包”和“服务外包”;按发包方式划分可以划分为“项目外包”和“职能外包”。其中“服务外包”也被称为“白领外包”,它还可以再划分为“信息技术外包(ITO)”和“业务流程外包(BPO)”这两种主要的业务外包。信息技术外包业务范围主要有IT系统操作服务、IT系统应用管理服务和IT技术支持管理服务等,软件外包是信息技术外包的主要形式。业务流程外包的业务范围主要有需求管理、企业内部管理、供应链管理、业务运作管理等,其业务形式主要有金融与财务分析服务、客户服务、采运服务、呼叫中心、市场调查与分析等。

高技术跨国公司,特别是信息技术跨国公司的外包比例最大,几乎占总外包的30%,属制造业务的外包占25%。

二、发展中国家成为服务外包承接者及其区域分布

(一)发展中国家成为服务外包承接者

驱使全球服务外包迅速发展的实际上有三大因素:①发展中国家的低成本优势;②产业分工的细化带来的规模经济效应和专业化效应;③信息技术的发展使远距离提供服务成为可能。这三大因素中,最主要的因素是哪一个呢?Lee和Dobler(1971)、Baily和Farmer(1986)等将外包决策的选择视为各种成本间的比较,而Anderson Consulting(1993)通过一项研究进一步发现:在诸多外包实施的驱动因素中,降低成本是最主要的一个。其研究还说明,虽然人们似乎也在逐渐意识到企业为获取竞争优势,需要将外包看做一种战略工具去重新评估现有的组织模式,但在目前的现实中人们还是主要将外包看做一种节省成本的工具。的确如此,因为服务业的一个显著特点就是它一般需要大量的劳动力,工资等人工费用在总成本中所占的比重很高。

选择基于Balassa显性比较优势指数RCA的改进指数——对称性比较优势指数(RCAS)——以及国际服务贸易竞争力(TC)指数作为分析发展中国家和发达国家服务贸易比较优势的显性指标,可以发现,大部分发展中国家服务贸易的比较优势主要集中于劳动力密集型的服务部门,劳动力密集型的服务其知识技术含量低,生产率的提高较慢,因而附加值较低,为发达国家所转移。发达国家的企业之所以把一部分非核心业务发包给发展中国家的企业,首要的原因就是两类国家之间的工资成本的显著差别。譬如在中国,BPO业务新手的月工资不过300美元左右,仅相当于美国人平均工资的1/10。一般地,服务外包公司可节省30%左右的运营成本,发达国家的企业通过服务外包可以利用国外的人力资源优势,降低成本,增加利润。目前在国际服务外包市场上,美国、日本和西欧是最主要的服务外包发包地,其中,美国占2/3份额,日本和西欧占1/3份额。

(二)服务外包承接地的区域分布

近几年来,跨国公司外包出现一个新动向和新趋势,即multi-sourcing。所谓multi-sourcing,即多方外包或多方资源外包,就是跨国公司采用多个来源地的多家外包公司作为自己的外包商。多方外包有利于跨国公司:一是可以提高各个承包商之间的竞争性,提高自己作为发包方的谈判地位,降低成本;二是可以防范政治风险、经济风险等各种风险,因为单纯依赖某一国家、某一企业风险会很大。目前世界上典型的外包承接国家有七个,包括了发达的欧洲国家爱尔兰、捷克,以及亚洲的中国、印度、菲律宾、马来西亚、新加坡,但已经有越来越多的发展中国家利用自己在服务业方面的比较优势参与了进来,并且发展迅速。

1. 亚洲区域。

印度是目前全球最大的提供服务外包的国家,包括为来自全球的跨国公司编写软件,以及接听客户电话,处理远程计算机网络,处理发货单等等,承接了全球半数以上的软件外包市场业务和其他服务外包市场业务,占GDP的比重也在5%上下。人们往往把欧美称作“世界董事会”、把中国称作“世界工厂”,而把印度则称为“世界办公室”。预计,今后印度服务外包的增长速度将保持在27%~30%之间。

除了印度,中国也是领头羊,正在迎头赶上印度利润丰厚的IT业和商务服务业。目前在国内已初步形成一个由国外著名的信息技术厂商(如惠普、IBM、AT&T、MCSB)和国内新兴的专业外包服务商所组成的软件外包服务市场,主要面向韩国和日本提供IT外包服务。在2006年,中国超过40%离岸软件外包服务收入,实际上来自跨国公司设在中国的子公司。如果就区域而言,软件外包产业较为发达的地区有上海、北京、大连以及深圳等城市,其次,武汉和西安也具备一定的规模和潜力。

亚洲其他新的竞争者为了赢得合同不得不使自己有鲜明的特点。譬如新加坡和卡塔尔迪拜声称他们可以处理安全性高的和持续的商务服务,而菲律宾抢到了工作语言为英语的呼叫中心业务。

2. 东欧区域。

西欧的爱尔兰也是服务外包成功者,它积极发展软件外包出口,从1999年起成为软件出口第一大国,享有“软件之都”的美誉,而现在,布拉格也正在成为会计核算、数据处理甚至研发等脑力工作的外包中心。近年来,IBM、戴尔和摩根士丹利等公司把服务业务外包给了东欧,或者帮助美国其他公司这样做,捷克共和国以及波兰、匈牙利和斯洛伐克等其他中东欧国家正吵着要满足这些跨国公司的需要。美国加特纳公司分析师罗伯特·布朗预计,今后东欧外包市场的增长将超过其他市场,到2010年扩大近30%,而全球市场的扩大幅度为25%。

俄罗斯也在参与,但是它的目标是高端的编程工作。始于冷战的工程方面的坚实知识使俄罗斯可以以相当于美国五分之一的工资成本招募人才。

3. 拉丁美洲和非洲区域。

巴西和墨西哥也同样在发展,他们的成本和技术可以和印度的媲美,而且他们还有自己的优势,例如靠近美国市场。在拉丁美洲,从阿根廷到里约格兰德(Rio Grande),辅助业务都在逐渐繁荣,各国利用当地的西班牙语优势,争取到了美国西班牙裔人的市场合同。甚至一些诸如尼加拉瓜这样的小国家也在极力争夺商务服务外包这块宝藏。

在南非的率领下,非洲国家也开始追逐服务外包的潮流。埃及作为呼叫中心业务外包领域中的一个低成本专业国,把自己定位为欧洲语言话务中心中的低成本专家。甚至,博茨瓦纳也在努力地承接欧美跨国公司的外包业务。

参考文献

[1] G.C.Stevens,"Integrating the Supply Chain",International Journal of Physical Distribution and Materials Management,Vol.19,No.8,PP3-8.

[2] Momme J,Hvolby H H,An Outsourcing Framework:Action Research in the Heavy Industry Sector.European Journal of Purchasing & Supply Management,2002,(8) :185-196.

[3] Mckee D,Growth,Development,and the Service Economy on the Third World,New York:Praeger Publisher,1988.

[4] 黄维兵.现代服务经济理论与中国服务业发展[M].西南财经大学出版社,2003.

[5] 王圣广,马士华.基于全球供应链的虚拟企业[J].管理工程学报,1999,3.

上一篇:高等非学历教育下一篇:校园绿化生态分析管理