供应商管理库存对牛鞭效应的影响_图文

1、控制工程C ontrol Engineering of China Jan.2007Vol.14,No.12007年1月第14卷第1期文章编号:167127848(20070120111204 收稿日期:2005211210;收修定稿日期:2005212218基金项目:国家自然科学基金资助项目(70572088;教育部高等学校博士学科点专项基金资助项目(20050145022;辽宁省科学技术计划项目(2004401015作者简介:郭海峰(19702,男,山东莱芜人,讲师,博士,主要从事供应链管理与系统工程等方面的教学与科研工作;黄小原,男,教授,博士生导师。供应商管理库存对牛鞭效应的影响郭海峰

2、1,2,黄小原1(1.东北大学工商管理学院,辽宁沈阳110004; 2.沈阳理工大学信息科学与工程分院,辽宁沈阳110168摘要:采用基于z 变换的离散传递函数和测量牛鞭效应的控制工程方法,计算了一个由一个供应商和一个用户组成的、使用指数平滑预测的供应商管理库存供应链和传统供应链的牛鞭效应,并比较了这两种供应链对牛鞭效应的影响。通过仿真证实,应用供应商管理库存策略对供应链的物理过程进行再造是一种有效的减少牛鞭效应的方法。关键词:供应商管理库存;牛鞭效应;供应链;指数平滑预测中图分类号:TP 273文献标识码:AIm pact of Vendor Managed Inventory on the

3、 Bullwhip E ffectG UO Hai 2feng1,2,HUANG Xiao 2yuan1(1.School of Business and M anagement ,N ortheastern University ,Shenyang 110004,China ;2.C ollege of In formation Science and Engineering ,Shenyang Lig ong University ,Shenyang 110168,China Abstract :With a discrete 2time trans fer function based

4、on z 2trans form and the control engineering methods in measuring the bullwhip effect ,thebullwhip effect of vendor management inventory (VMI supply chain and the traditional supply chain including a supplier and a consumer are calculated.And the impact of the VMI supply chains on the bullwhip effec

5、t is compared with the traditional supply chain.The exponential sm oothing forecast is used in both supply chains.The physical process is redesigned by VMI strategy in the supply chain.S imulation shows that VMI is a useful method for decreasing bullwhip effect.K ey w ords :vendor managed inventory

6、;bullwhip effect ;supply chain ;exponential sm oothing forecasts1引言在传统的流通领域中,用户和供应商各自管理自己的库存,都有各自不同的库存管理策略,因此不可避免地产生需求的扭曲现象,即牛鞭效应1。供应商管理库存打破了传统的各自为政的库存管理模式,以用户和供应商双方获得最低成本为目的,在一个共同的协议下由供应商管理用户库存,并不断监督协议的执行情况和修改协议内容,使库存管理得到持续改进的合作性策略。本文应用供应商管理库存策略,对供应链的物理过程进行再造。供应商管理库存提供了两种可能的牛鞭效应的减少方法,一为删除了一个决策制定层;二

7、为删除了一些信息流的时间延迟。本文在文献28的基础上,计算了供应商管理库存供应链和传统供应链的牛鞭效应,并且比较了这两种供应链对牛鞭效应的影响。2测量牛鞭效应的控制工程方法由文献28,将使用控制工程的方法分析牛鞭效应概括为三个阶段:阶段一:画供应链结构图,推导系统的离散传递函数。阶段二:画频域响应FR 曲线,输出订单的振幅与输入的正弦需求振幅之间的比值AR ,这是牛鞭效应的一种预测方法。文献7证明了式(1。AR =A 输出A 输入=(2var (输出12(2var (输入12=stdev (输出stdev (输入(1阶段三:计算W N 。噪声带宽被描述为W N =|F (exp (j w |2

8、d w(2由文献7,当需求为独立同分布的正态分布时,W N 为牛鞭效应的测量标准。当W N >1时,输出订单的方差比输入的方差要大,产生了牛鞭效应;当W N <1时,没有产生牛鞭效应。3供应链离散传递函数考虑由一个零售商和一个制造商组成的一个二级供应链。按照Beer G ame 的事件顺序,在供应链的每一级,在每一个周期t 内,下游成员首先接受货物;观察和满足需求D t ;下游成员观察新的库存水平;向上游成员制定一个订货O t 。在这个模型里,任何没被满足的需求是下一次的订货。在每一成员的订货时间与接到货物的时间之间存在一个固定的延迟时间T p 。1订货点策略订货策略为O t =S

9、 t -库存状态式中,O t 为在周期t 末端制定的订货策略;S t 为在周期t 使用的订货点水平;库存状态等于净库存加订货或在制品WIP ,净库存等于现有库存减订货。按照下式订货点水平每个周期被更新:S t =D L t +kLt 式中,D Lt =L D t 为随L 周期变化的平均需求的一个估计;Lt 为L 周期的需求的标准差的一个估计;k 为满足一个期望服务水平的一个选择常数。为了简化,假设k =0。为了确保正确的时间顺序,令:L =T p +2,T p 为物理生产配送延迟时间。2指数平滑预测方法不失一般性,使用市场预测中常用的一阶指数平滑预测需求,公式为D t =D t -1+(D t

10、 -D t -1式中,D t 为需求D t 的估计;为平滑系数,令T a 为预测中的数据平均期,则:=1(1+T a 3传统供应链模型在传统供应链中,每一级成员都向下游成员配送产品和向上游成员订货,并且每个成员都对自己的库存、生产、销售和订货负有责任,但是仅有零售商可以直接获得最终用户需求信息。如果供应链中的每个成员都使用上述的订货点策略和一阶指数平滑法预测方法,则供应链每一级的结构如图1所示 。图1传统供应链每一级的结构图Fig.1B lock diagram for each level of traditionalsupply ch ain图中,z -Tp 可以为生产延迟或服务延迟。由文

11、献7的推导可知,图1的传递函数为TF 1(z =z (T a +T p +3-(T p +2+T a -T a +z +T a z(3考虑二级供应链,为了简化,令所有的成员使用相同的指数平滑常数T a 和相同的延迟时间T p ,则二级供应链的传递函数为上、下游两个单级供应链传递函数之积:TF 2(z =z (T a +T p +3-(T p +2+T a -T a +z +T a z2(44供应商管理库存供应链模型供应商管理库存供应链的本质是将多级供应链问题转变为单级库存管理问题,通过供应商掌控销售和库存信息,作为需求预测和库存补货的解决方法。相对于传统供应链,供应商管理库存供应链是根据实际或

12、预测的消费需求作补货决策。文献4将基于生产控制系统的自动管线、库存、订货的供应商管理库存(VMI 2API OBPCS 总结为,“假设生产目标等于一个需求(在时间单元T a 指数平滑的指数平滑表达式,加上在系统库存中库存误差的分数(1T i ,再加上WIP 误差的分数(1T w 的总和”。使用订货点策略,并使用指数平滑预测的二级供应商管理库存供应链,其结构图如图2所示 。图2供应商管理库存供应链结构图Fig.2B lock diagram for V MI supply ch ain由文献4,图2的传递函数为F (z =ORATECONS=z1+Tp(G (-1+z +T q (-1+z +z

13、 (T a (-1+z +z (T q (-1+z +z ×(-(T a +T i T w +T p T i (-1+z +(1+T a +T i T w z (T w +T i (-1+(1+T w (-1+z z T p (5考虑二级供应商管理库存供应链,令供应商和用户使用相同的指数平滑常数T a =T q ,延迟时间的估计T p =T p ,G =1,并考虑Deziel 2Eilon 条件3,令控制器参数T i =T w =1,则式(5简化为F (z =211控制工程第14卷(T a +2z -(T a +1(T a +T p +2z -(T a +T p +1(T a +1z

14、 -T a 2(64仿真根据传递函数式(4和式(6,并根据“测量牛鞭效应的控制工程方法”的第二阶段的方法,传统供应链第一级、第二级和供应商管理库存供应链的频域响应分别为TF 1(exp (j w =exp (j w (T a +T p +3-(T p +2+T a -T a +(1+T a exp (j w (7TF 2(exp (j w =exp (j w (T a +T p +3-(T p +2+T a -T a +(1+T a exp (j w 2(8F (exp (j w =(T a +2exp (j w -(T a +1(T a +T p +2exp (j w -(T a +T p

15、+1(T a +1exp (j w -T a 2(9对于T p =3和T a =9时的二级传统供应链和对有相同参数的供应商管理库存供应链,根据式(79,它们的FR 曲线如图3所示 。图3频域响应曲线FR Fig.3Frequerey response curves由图3可知,牛鞭效应沿供应链向上游呈放大趋势。供应商管理库存供应链的频域放大率AR 明显小于传统供应链的频域放大率AR ,说明供应商管理库存是牛鞭效应消减机构。由“测量牛鞭效应的控制工程方法”中的第三阶段的方法,根据式(2,当需求为独立同分布的正态分布时,由式(79推导传统供应链第一、二级和供应商管理库存供应链的W N 分别为TB 1

16、=13+2T 2a +2T p (5+T p +T a (11+4T p (1+T a (1+2T a (10TB 2=13+2T 2a +2T p (5+T p +T a (11+4T p (1+T a (1+2T a 2(11VMIB =1+2(T p +22(T a +12+T a 2+4(T p +12(T a +12 +T a 22(12由式(1012分别画由W N 测量标准的牛鞭效应与延迟时间T p 和指数平滑常数T a 之间的关系 ,如图4所示。(a 传统供应链第一级(b 传统供应链第二级(c 供应商管理库存供应链图4牛鞭效应与T p 和T a 之间的关系Fig.4R elati

17、on betw een bull whip effect with T p and T a观察图4,证实了供应商管理库存供应链对牛鞭效应的消减功能。在供应商管理库存供应链中,T p 对牛鞭效应的影响如图5所示,T a 对牛鞭效应的影响如图6所示。图5牛鞭效应与T p 之间的关系(T a =9Fig.5R elation betueen bull ahip effect with T p (T a =9图6牛鞭效应与T a 之间的关系(T p =3Fig.6R elation betueen bull whip effect with T a (T p =3311第1期郭海峰等:供应商管理库存对

18、牛鞭效应的影响观察图5,牛鞭效应随着T p 的增大而增大,这与牛鞭效应的原因二“非零的延迟时间”是一致的,生产配送的延迟时间T p 不可能被完全消除,而且延迟时间T p 越大,牛鞭效应也越大。观察图6,指数平滑常数T a 越大,牛鞭效应越小。因为预测的时间越长,预测值越准确。但是T a 不能无限大,T a 的选择一般是一种折中的结果。5结语本文应用供应商管理库存策略,对供应链的物理过程进行再造。仿真表明,供应商管理库存策略是一种有效的减少牛鞭效应的方法,因为其删除了一个决策制定层,和一些信息流的时间延迟,这在供应链理论研究和工程上具有重要意义。参考文献(R eferences :1F orre

19、ste J.Industrial dynamicsM.Cambridge :MIT Press ,1961.2Deziel D P ,E ilon S.A linear production 2inventory control rule J .The Production Engineer ,1967,(43:932104.3John S ,Naim M M ,T owill D R.Dynamic analysis of a WIP com pen 2sated decision support systemJ .International Journal M anu facturing

20、System Design ,1994,1(4:2832297.4Disney S M ,T owill D R.A discrete trans fer function m odel to deter 2mine the dynamic stability of a vendor managed inventory supply chain J .International Journal of Production Research ,2002,40(1:1792204.5Disney S M ,T owill D R.A procedure for the optimization o

21、f the dy 2namic response of a vendor managed inventory systemJ .C om puters and Industrial Engineering ,2001,43(1:7258.6Dejonckeere J ,Disney S M ,Lambrecht M R ,et al .T rans fer functionanalysis of forecasting induced bullwhip in supply chain J .Interna 2tional Journal of Production Economics ,200

22、2,78(2:1332144.7Dejonckheere J ,Disney S M ,Lambreoht M R ,et al .M easuring andav oiding the bullwhip effect :a control theoretic approach J .Europe 2an Journal of Operational Research ,2003,147(3:5672590.8Dejonckheere J ,Disney S M ,Lambreoht M R ,et al .The im pact of in 2formation enrichment on

23、the Bullwhip effect in supply chains :a control engineering perspectiveJ .European Journal of Operational Research ,2004,153(1:7272750.(上接第72页系统本质的稳定性等都得到了很好的保持,且不会出现幅度响应的起伏,幅度响应的平坦性也比较好。所以修正工作有很大的意义,如果需要还可以用本文类似的方法将阻尼比修正到0到1中间任意值。改进后的Butterw orth 方法,计算方法很简单,应用范围大大增加,并且使用的灵活性增强,因此,这种方法在控制系统中有很大的应用价值

24、。参考文献(R eferences :1V ollenhoven V E ,Reuver H ,S omer J.T ransient response of Butterw orthfiltersJ .IEEE T ransactions on Circuits and Systems ,1995,25(8:6242626.2靳希,杨尔滨,赵玲,等.信号处理原理与应用M.北京:清华大学出版社,2004.(Jin X i ,Y ang Erbin ,Zhao Ling ,et al .The theoryand application of signal processingM.Beijing

25、 :Tsinghua University Press ,2004.3Oppenheim A V ,Schafer R W.Digital signal processing M.Engle 2w ood Cliffs ,N J :Prentice 2Hall ,1975.4王永初.Butterw orth 滤波器在过程控制中的应用(I J .工业仪表与自动化装置,1994,(6:13215.(W ang Y ongchu.The applicationin process control of Butterw orth filter (I J .Industrial Instrumentat

26、ion &Automation ,1994,(6:13215.5甘俊英,张有为.巴特沃思标准传递函数在控制系统校正中的应用J .自动化博览,1998,23(6:31233.(G an Junying ,ZhangY ouwei.The application in control system com penstaion of Butterw orth standard trans fer functionJ .Automation Panorama ,1998,23(6:21233.6陈佳实.导弹制导和控制系统的分析与设计M.北京:中国宇航出版社,1989.(Chen Jiashi.

27、The analysis and design of control andguidance of missileM.Beijing :China Astronautic Publishing H ouse ,1989.(上接第104页5结语采用基于遗传优化的分层模糊控制器,实现对履带机器人的自主导航控制,对被控对象的数学模型要求不高,控制规则容易确定,易于工程实现,适合管道清扫机器人的运动控制特点。通过优化加权因子,能得到较好的控制效果。实验和仿真结果表明,这种分层模糊控制策略应用在移动机器人上,具备了姿态调节和自主导航能力,使机器人能够适应不同管道和不同管道直径等复杂环境。参考文献(R eferences :1Cuesta F.Intelligent control of nonholonomic m obile robots with fuzzyperceptionJ .Fuzzy Sets and Systems ,2003,134(1:472