随机需求条件下的供给商柔性分析和选择模型

1、随机需求条件下的供给商柔性分析和选择模型摘要：为了知足顾客的需求和多变的市场形势，供给链需要做出快速响应，从而降低风险，提高竞争力。供给链的高效是其中各个成员柔性的组合，因此供给商柔性分析和选择是一个重要的课题。一个在需求数量和提早期不确信条件下的供给商选择模型，供给商选择指标体系中考虑了总的本钱、质量不良系数、推延交付系数和柔性系数四个方面的参数，并在模型中考虑了需求和供给商生产能力的限制，通过遗传算法的设计，对一个实例进行了仿真计算，结果证明了模型的有效性。关键词：随机需求；供给商选择模型；柔性分析模型；遗传算法Abstract:Toimprovecompetitiveadvantagea

2、ndreducerisks,supplychainshouldrespondquicklytotheneedofcustomersandmarket.Theflexibilityoftheentiresupplychainconsitesoftheflexibilityofthesupplychaincomponentsandtheirinterrelationships,sosupplierflexibilityandselectionarebothimportant.Asupplierselectionmodelisdevelopedunderstochasticdemandconditi

3、ons.Stochasticsupplierselectionisdeterminedwithsimultaneousconsiderationoftotalcost,qualityrejectionrate,latedeliveryrateandflexibilityrate,involvingthe constraints of demand satisfactionandcapacity.Thepaperpresentsaspecificgeneticalgorithmandresult.Keywords:stochasticdemandconditions;flexibility;ge

4、neticalgorithms;supplierselectionmodel一、引言供给链治理，能够使企业通过本钱最小化致使的企业收入最大化，来实现利润最大化。随着信息技术的不断进步和经营环境的竞争加重，供给链治理己成为企业取得竞争优势的关键因素之一。为成立企业高效运作和快速响应的供给链，制造供给链的协同成效，供给商选择是企业供给链治理的关键。国外关于供给商的选择研究较早、阻碍也较大的应该是GWDickson,系统地提出了选择供给商的23条准那么,对伙伴企业选择准那么的确信有专门好的借鉴作用。Weber在对研究文献统计的基础上，对评判准那么进行了系统分析，通过统计，其中价钱、准时送货与质量在评

5、判准那么中居前三名。1997年华中科技大学治理学院CIMS-SC嘛题组对我国供给商选择标准进行的调研显示，目前我国企业选择供给商的要紧标准是质量，第二是价钱,提早期和批量柔性1。现代企业面临着猛烈的市场竞争和企业内部和外部环境的转变，这种情形令人们对柔性技术的研究产生极大的爱好。随着供给链治理概念的提出，人们意识到供给链柔性的重要性。供给链的柔性，是指供给链的弹性，即灵活性，也确实是指供给链适应市场需求转变的能力。现今市场正日趋呈现出多样化、个性化的特点，市场需求的不确信性大大增加，只有充满柔性的供给链，才能对转变莫测的市场需求作出及时、快速的反映。尽管供给链系统柔性的研究很重要，但这方面的研

6、究还超级有限。Gerwin偏重从适应不确信性，从头概念不确信性和减少不确信性角度，观看了成功应用柔性的策略2。OlhagerandWest熟悉到柔性的重要性，将柔性从工厂拓展到市场和顾客需求方面3。自从Verma提出价钱、质量、提早期和柔性的供给商评判标准以后4，林琳等提出基于供给链总价值的四个因素即质量、效劳水平、本钱、提早期来概念供给柔性5，龚哲君利用产品组合柔性的概念，成立了供给链系统的整体柔性经济定量模型6。整个供给链的柔性是供给链中每一个成员和成员彼此之间的柔性的组合的结果。因此，供给商应该具有足够的柔性来调整他们的供给进程，减少由于供给链中的不确信性给整个供给链带来的风险。因此供给

7、链柔性问题研究的关键是如何评判供给商的柔性，Das和Abdel-malek提出针对单一的买方和供给商之间，考虑数量和时刻减少的不确信性的供给商柔性评判模型7。笔者将供给商柔性的评判模型考虑了需求随机的情形和供给商的供货能力限制，将需求数量增加和减少，需求时刻减少的不确信性纳入供给商柔性的评判指标，在知足需求供给商供给能力限制，优化本钱，质量，提早期和柔性的情形下，成立了一个在随机需求条件下的供给商选择的多目标模型，并进行了遗传算法的设计，通过一个实例计算出模型的结果，最后给出了结论。二、在随机需求条件下供给商柔性分析和选择评判模型（一）供给商柔性分析需求数量和时刻的柔性是供给链中，供需两边最多

8、见的问题。假设需求数量和需求时刻别离服从DN（区D,pD2）,TN（T,pT2）的正态散布，（D）,（T）别离为它们的概率密度，而且D和T彼此独立。需求不确信需要供给商的柔性，关键是如何评判供给商的柔性，从而找到改善柔性的方式。六个供给商柔性评判的参数如表1所示（Qimin（二）供给商选择评判模型本文在分析了需求不确信条件下供给商的柔性以后，考虑了本钱、质量、交付时刻和柔性的目标，其中本钱的目标包括：期望采购本钱，期望需求数量增加补偿，期望数量减少补偿和期望时刻减少补偿，约束条件中考虑了供给商供货能力限制。成立了一个非线性混合整数优化的多目标模型。随机需求条件下供给商选择的模型如下：目标函数是

9、本钱，质量,提早期和柔性，别离用Z1,Z2,Z3,Z4,表示。需求知足由等式表示，各个供给商的能力限制用不等式约束。目标函数：minz=（z1,z2,z3,z4）（2）模型顶用xi对第i个供给商的定货分派率；yi为二进制变量，说明是不是选择第i个供给商；pi,qi,li,fi别离表示净采购价钱，质量不良系数，推延交付系数和供给商i的柔性系数；i=1,n。总的柔性由平均柔性率来测量，等式（6）,其中fi由等式（1）计算。总的本钱（TC）由下面几部份组成：三、遗传算法设计遗传算法是一种基于自然进化和选择机制自适应的随机搜索优化计算方式，其特点是鲁棒性强、高效有效和适于并行处置等，遗传算法在求解不确

10、信计划中是有效的。笔者所求解的问题是一个典型的非线性混合整数优化的多目标供给商选择问题。供给商选择的模型中涉及二进制决策变量，持续决策变量和非线性的本钱目标，线性的质量，交付时刻和柔性的目标，即包括等式约束，又包括不等式约束。遗传算法的应用如图1所示，包括初始群体，评判，进化，选择，交叉，变异和具体问题的操作。图1遗传算法大体的流程Ci),为了减少限制条件，笔者用（xiDCi）来替代（xiD即D由它的均值wD等式的限制很难用遗传算法来解决，将需求等式进行转化，如此容易更快地搜索到可行域，产生新的后代，避免早熟。处置的进程是先计算idf=1-DD(n口i=1DD)xi,然后依照下面策略处置：若是

11、dif>0,采取增加的策略：随机增加的一个或几个供给商的定货率直到dif=0,同时确保供货能力的限制；若是dif<0,采取减少的策略：随机减少的一个或几个供给商的定货率直到dif=0;若是dif=0,采取互换的策略：随机互换两个供给商的定货率，确保生产能力的限制。通过互换产生新的可行解，避免早熟。四、供给商选择优化结果分析随机需求的条件和供给商的数据如表2所示，柔性参数fi通过等式(2)计算。在需求不确信的条件下，供给商选择决策的仿真模型中，考虑了总本钱、质量不良系数、推延交付系数和柔性。通过对目标函数中本钱、质量、交付时刻和柔性的设置不同的权重(W1,W2,W3,

12、W4进行了五次实验(权重设置如表3所示)，应用遗传算法计算的结果如表4所示。从笔者实例仿真的计算结果能够看出：在本钱、质量为要紧的考虑指标时，或综合考虑各个指标的情形下，选择结果同为第四个供给商；以柔性和交付时刻为要紧考虑指标的情形下，供给商的选择会显现不同的结果。能够发觉别离在以质量不良率、推延交付时刻和柔性为主导的方案时，取得的供给商选择结果：即为表2中供给商相应指标最优的值，如以柔性为主导的目标，选择结果确实是柔性最大的第二个供给商。同时还能够看出，供给商的柔性和总本钱正比关系。五、结论笔者研究了随机需求情形下，供给商柔性分析和选择问题。考虑供给商的供货能力限制，将需求数量增加和减少，需

13、求时刻减少的不确信性纳入供给商柔性的评判指标，成立了一个供给商选择的模型，并通过遗传算法的设计，通过一个实例给出了计算结果。笔者对随机需求下供给商的选择问题进行了初步的探讨，在供给商选择的问题中还应纳入更多的相关指标，供给商的柔性和选择问题还需要进一步拓展和研究。参考文献：1林勇,马士华供给链治理环境下供给商的综合评判选择研究J物流技术，2000(5). 2 Gerwin,D.Managingadvancedmanufacturingtechnology.In:Dorf,.,Kusiak,A.(Eds.),HandbookofDesign,ManufacturingandAutomationJ

14、,1994:823-842. 3 Olhager,J.,West,M.Thehouseofflexibility:UsingtheQFDapproachtodeploymanufacturingflexibility.InternationalJournalofOperations&ProductionManagementJ,2001,22(1):50-79. 4 Verma,R.,Pullman,analysisofthesupplierselectionprocess.InternationalJournalofManagementScienceJ,1998,26(6):739-750. 1 5林琳，薛恒新，