供应链管理系统的复杂性分析

1、供应链管理系统的复杂性分析一、供应链系统的复杂性1.供应链系统本身是络结构。供应链系统本身作为一个复 杂的网链结构，由众多的成员企业组成，每个成员企业可看作是 一个实体，这些实体彼此之间相互作用，同时受到其他供应链实 体和市场大环境的影响。在全球一体化快速发展的今天，供应链 已不仅仅局限的在一个地区一个国家，许多大企业已经建立了跨 国的全球供应链。我们可以利用分形图形的方法构造的一个以制造商为核心 企业的供应链网络，其上游是各级供应商构成的供应体系，下游 是分销商和零售商构成的销售体系。分形理论的基本特征是无限 自相似性，也就是说整体和局部具有某种自相似性，对于采取统 一运作模式的跨国供应链或

2、者连锁店模式都可以看作是分形理 论的延伸。对于跨国供应链来说，分形网络的每一个分支都可视作跨国 供应链网络在各个国家或地区的延伸，并与供应链总体采用相似 的运作模式。复杂网络是由顶点和边组成的，这里顶点代表各个 成员企业，边代表各个企业彼此之间的各种流。供应链网络的形 成是络本身的特点决定的，具有复杂网络的一般特征。由于网络 成员自聚集联合作用的功能大于每个企业单独作用之和，所以企 业要想在竞争中获取竞争优势，必须联合起来形成供应链以应对 多变的市场环境。节点企业之间通过物流、信息流、资金流建立 动态的连接，并且伴随信息技术（IT）的快速增长，为了应对客 户多样化个性化的需求，供应链成员必须加

3、强彼此之间的相互作 用实现信息的充分交流与共享。供应链具有动态演进性，各节点 企业相互作用，涌现出供应链整体的动态演化行为模式，这种模 式促进供应链的重组与更替。供应链与供应链之间也存在着相互 影响，各个供应链相互连接起来以复杂耦合的方式进行互动并影 响各自的行为模式。2.供应链网络的小世界性和无尺度性。供应链网络具有小 世界网络的特点，即小世界性和聚集性。Watts和Strogatz在 1998年提出了小世界网络模型，小世界网络具有较小的平均路 径长度以及较高的聚集系数。网络中两点间的距离一般是指连接 两点的最短路径的边的数量，而平均路径长度就是所有节点对之 间距离的平均值。节点的聚集系数是

4、指与节点相邻的节点之间实 际存在的边数与这些节点都互连的最大边数之比，网络中所有节 点聚集系数的平均就是网络的聚集系数。对于供应链复杂网络来 说，平均聚集系数相应于供应链节点企业之间相互交流的程度， 平均路径长度表示产品的交付时间。随着信息技术的高速发展以 及互联网的普及应用，越来越多的企业应用信息技术建立彼此之 间的连接，如EDI，ERP等。通过信息共享各节点企业的联系更 加紧密，交流更加频繁，也就是说供应链网络具有较高的聚集系 数。随着产品生命周期的缩短以及客户对时间因素越来越敏感， 供应链各节点企业认识到时间竞争的重要性，如何缩短产品交付 时间，即以最短的时间将产品交付给客户成为企业竞争

5、战略的重 要问题。企业开始采取措施减少补给提前期，加快信息的流通速 度，提高自身的反应能力，以在激烈的竞争中保持优势。另外，供 应链企业通过重组改造，设立配送中心，减少产品的运输距离，以 便能够更好地实现准时制供货。供应链复杂网络也具有无尺度网络的特点，即网络存在的节 点度很大的节点。这里某节点的度是指与该节点相连的节点的边 的数目，或者是与该节点相邻的节点数目。Barabdsi和Albert在 1999年提出了著名的BA模型，阐述了无尺度网络的形成机制。 无尺度网络的特点是度分布的自相似结构及其高度弥散性，网络 中的大部分节点度值都很低，但存在着度数非常高的中枢节点。 在一个供应链网络中，通

6、常都有一个核心企业，核心企业通过应 用信息技术与其他节点企业建立起密切联系，建立了围绕核心企 业的供应一生产一分销体系。近来基于第四方物流建立的供应链 网络更体现了无尺度性。第四方物流是在第三方物流的基础上对 供应链进行整合与协调，优化配置供应链的管理和技术等各种资 源，提供综合全面的供应链解决方案。第四方物流提供了供应链 各节点企业联系和交流的枢纽，集成了整个供应链系统。另外， 企业通过物流配送中心将补给的产品运送到各个零售商仓库，第 三方物流的组合配送服务，这些都体现了供应链网络的无尺度特 点。二、供应链管理中出现的复杂现象与问题供应链管理中出现的复杂现象。供应链是由若干相对独立的自主实体

7、构成的网络，不 存在完整的供应链模型和全局优化目标，整个供应链的管理只能 通过这些相对独立的实体协调完成。每一个成员企业都有自己的 利益和管理方式，而且相互之间，并没有一个主从或附庸的关系。 自身的变化都会受到其它成员企业变化的影响，并会引起其它成 员企业的变化。整个供应链能够不断地学习并对其层次结构与功 能结构进行重组以及完善。目前的研究方法一般把整个供应链纳 入一个模型，采用集中方式进行相关的决策过程，这样一来就忽 视了供应链成员企业的自主性。供应链所面临的是一个充满动荡和不确定性的内外部 环境，盟友和竞争对手时刻都在变化，而供应链的自身也在不时 的调整以适应环境。在这种情况下，选择合适的

8、供应商和分销商、 选择加入合适的供应链以及评估所处供应链的效率与效果对于 成员企业来说非常重要。而目前在针对供应链的研究和应用中， 更多的是把供应链及其环境看作为是一个静态的或变化很迟缓 的对象，大多采用串行的计划与控制模式，这样就过分强调了伙 伴关系的稳定性，缺乏足够的创新性和适应性，因此很难适应快 速变化的运作环境。（3）供应链追求的是物流、信息流、知识流以及资金流的 通畅与敏捷。由于供应链企业的内部架构千差万别，对应的信息 系统也互不兼容，供应链管理怎样将这些分布、异构的系统整合 为一个整体、怎样实现信息的共享和企业间的协同，这些都是亟 待解决的问题。但目前的系统主要是基于传统的按职能划

9、分的组 织管理模式，不同职能部门之间的信息交接，很容易造成过程的 脱节。而且现有的解决方案通常只能支持供应链中的属于单个企 业的部分进行集中管理，在一般相对独立的企业之间则只能进行 简单的有限信息共享和信息传递，没有能够真正实现整个供应链 范围的经营过程集成。供应链管理中出现的复杂问题研究。为了建立优质高效 的供应链运行机制，提高供应链管理绩效。近年来许多学者采用 集中控制方式对供应链运作管理进行了深入研究。集中控制方式 通常假设供应链是由一个能获得所有信息的决策者所进行的集 中式运作管理。但在大多数情况下，特别是在敏捷制造环境下， 供应链管理系统的节点企业都是独立的利益主体，很难通过整体 供

10、应链模型来实现全局目标优化，只能通过协调这些利益独立的 实体来实现供应链整体最优。为此，近年来国内外许多学者在深 入研究供应链运作管理的基础上，提出了分散控制的供应链运作 管理方式。分散控制是目前供应链管理常用的运作管理方式，它强调了 供应链中节点企业利益的独立性，比较符合供应链管理实际。但 是，与集中控制相比，分散控制下节点企业的独立决策行为使节 点企业之间常常会发生利益冲突，致使供应链系统出现以下复杂 性行为：首先，理论上只要供应链所有节点企业都能从整体目标最优 出发进行自身生产和决策活动，供应链就有可能实现其整体利益 最优。但在实际情况，供应链整体目标往往与节点企业局部目标 发生冲突，每

11、个节点企业的目标最优并不表明整体目标能够实现 最优。在分散控制下各节点企业的寻优决策行为必将导致供应链 系统出现复杂的动态演化行为。其次，供应链节点企业作为理性参与者，所进行各自效用最 大化决策的博弈结果使各节点企业之间缺乏信息交流，致使供应 链中信息传递扭曲失真，产生牛鞭效应。当零售商借助需求预测 进行订货决策时所产生的需求信息失真时，分销商无法确定市场 的真实需求信息，导致生产过程出现波动，产品库存积压严重、 服务水平不高、成本过高及质量低劣等。研究表明，供应链节点 企业越多，需求信息失真现象越明显。再次，由于供应链时滞的存在，制造商实际产量与计划产量 之间总是存在着偏差，系统生产过程必然

12、会产生不确定性因素。 为降低这种不确定性风险，制造商常常将采购订货量与预期订货 量之间偏差引起的不确定因素向供应商转移，而供应商则将供应 商实际供货量与制造商订货量之间偏差造成的不确定向制造商 转移。研究表明，制造商向供应商转移的不确定程度大于供应商 向制造商转移的不确定程度。而制造商内部不确定程度远大于供 应商转移给制造商的不确定程度。这些研究进一步说明，制造商 除了吸纳供应商转移的复杂性外，还受到来自客户需求变动的影 响。还有与供应链库存控制密切相关的一个最敏感的经济学问 题就是均衡市场是否具有混沌特性以及能否控制混沌收敛于一 个定态。Boldrin Montrucchin （1986）通

13、过研究认为均衡市场 具有混沌特性，这种动力学行为是由折现动态优化模型的逼近求 解过程产生的砚。Kopel（1997）和Haas（1998）通过初始库存 策略对均衡市场的混沌控制问题进行了研究。此后，许多学者对 竞争市场的混沌特性进行了研究，这些研究成果由Majumdar， Mitra Nishmura（20XX年）进行了综述。然而，许多均衡市场 动态模型研究中考虑库存的作用很小，他们主要集中在标准新古 典主义假设一下的混沌特性:技术和偏好，竞争市场及预测的递 减反馈。三、供应链系统复杂性研究的意义作为一种复杂的非线性网络系统，供应链管理系统具有不确 定性、时滞性、多变性、开放性、涌现性和动态性

14、以及节点企业 之间的关联性和冲突性等复杂性特点。所以，经典数理经济理论 中统计和线性的方法己无法深入刻画伴随着不断加快的经济全 球化步伐而日趋复杂化的供应链管理系统动态演化的不规则行 为。引入复杂系统和复杂性理论为供应链管理研究注入了新的生 机。复杂性科学必将在供应链管理系统研究中扮演重要的角色， 为描述供应链管理系统动态演化行为提供了崭新的方法论。在供应链管理理论与方法研究中，目（下转第34页）前许 多研究基于随机理论、动态规划以及统计检验等经典数学理论， 通过集成优化建立一系列供应链集成模型，使反映实际情况的精 确性越来越高。然而，这些模型在建立过程中都相应采取了多种 简化方法，有些简化是合理的，而有些简化可能忽略了许多有用 的信息，导致系统信息的流失。此外，供应链管理系统动态演化的突出特征是涌现性，而涌 现性机制是非线性。也就是说，正是通过微观元素的非线性相互 作用才出现了集成供应链管理系统整体的涌现性。同时，供应链 管理系统对初始值具有极端的敏感性，系统中任何微不足道的局 部寻优决策行为都会对系统产生巨大的影响，有可能导致整个系 统出现复杂的演化行为。这种“涌现性”和“蝴蝶效应”要求我们在 供应链管理研究中必须采用非线性视角进行认真思考和对待。而 现有供应链建模方法己无法描述这种集成供应链管理系统演化行为的复杂现象。复杂性科学为供应链管理中复杂问题的解决提