需求不确定下的供应链协调

PAGEPAGE50引言P％262422201816141210867075808590图1–1美国零售行业滞销打折的销售比例猛增P％表示存货打折销售额占整个销售额的比例资料来源：FinancialandOperatingresultsofDepartmentandSpecialtyStores,NationalRetailFederation(Fisheretal.,1994)需求不确定是商业环境中的一种普遍现象，它降低了资源配置的效率，给供应链成员的所有经济活动都带来了巨大的负面影响。由于很难把握需求，每个销售商都很难制定最优的订货计划，不是订得过多就是过少；由于需求预测与信息沟通的困难，分销商很难制定最优的库存规划和送货安排，以至于要负担过多的仓储和运输费用；同样的原因使得制造商很难分配生产能力和制定生产规划，生产能力的过剩及不足都将导致生产成本的提高；而且也是由于无法得到真实的需求信息，供应商会花费更多的原材料采购成本……。据估计，需求不确定使供应链中生产及销售成本增加了12.5％到25％(KurtSalmonAssociates,1993)，使美国服装行业每年蒙受了250亿美元（仓储、滞销及短缺）的损失，占年销售额的25％，(Frazier,1986)而且这种需求不确定带来的损失已经明显更加可怕的是，需求不确定的程度和危害正在进一步扩大。一方面，消费者的需求越来越个性化，需求被分割成一系列的小单元（Stock-KeepingUnits），而市场上与之相呼应的是新产品的增多，因此制造商即使有把握预测整个大类产品的需求量，他也很难判断各个小单元商品需求量的多少。这就象预测每个篮球队员的得分数比预测一场篮球比赛的胜负要难得多一样。另一方面，市场越分越细之后，许多相似商品之间的可替代性增加，这使得商品的生命周期日益缩短，厂家预测的难度进一步加大。所以近30年来，需求预测的误差增长很快，这可以从滞销和打折损失快速上升的数据零售行业滞销打折销售额的快速上升”），到1990年，这一数字达到了26％。而且，缺货损失（Stockout）同样也很严重，据估计，现在，三分之一的顾客常常在现有柜台中找不到他所需要的商品。总之，需求不确定给供应链成员带来了巨大的经济损失，但是这也在一定程度上揭示了减少需求不确定的重要意义和可能带来的巨大收益。正是因为这个原因，寻找需求不确定的原因并找出相应的解决方法就成了理论和商业界的中心话题。目前与需求不确定有关的管理学研究主要有两个重点（1）对牛鞭效应的研究。牛鞭效应是指供应链中常常会出现的下游需求不确定程度较低，但顺着上游不确定程度越来越大，而且整个供应链会重复出现周期性的需求上升、库存减少、商品短缺、需求降低、库存上升和商品滞销…。这些研究不仅分析供应链中需求不确定存在原因，而且还探讨为什么需求不确定的程度会顺着供应链上游逐级放大；（2）对短生命周期商品需求不确定的研究。在这类商品的供应链中，下游的需求不确定程度就非常高，而上游的不确定程度同样会进一步放大，销售商的平均缺货率为10％到40％，而且制造商的需求预测误差一般为40％到100％（Fisher，1997），所以需求不确定带来的影响很大，商品的滞销和短缺每年都会发生。相关的研究主要是系统分析这类商品需求不确定的各种原因及应对策略。总的说来，这些研究从不同的角度对供应链中的需求不确定进行了探讨，仁者见仁，智者见智，代表性的研究结果可以分为三个层次（表1-1）。有些文章分析了需求不确定的一些直接产生原因（我们可把这理解为研究的第一个层面）：（1）需求的内在性质。需求不确定与商品的内在供需性质有关，比如消费者对该商品的偏好在不断变化；科技进步的加快使商品的生命周期越来越短，具有相类似功能的替代性商品的供应也在不断变化，这些情况都导致商品的需求也充满着不确定，尤其是短生命周期商品的需求，代表性的文献为Fisher（1997）等等。（2）其他供应链成员的失误。每当供应链出现牛鞭效应之后，供应链成员常常相互指责，从直观上认为直接原因是其它成员的偶然性失误（Senge，1996）。另一些文献则试图分析这些直接原因背后的行为影响因素（可以把这理解为研究的第二个层面），Leeetal.（1997a，b）通过所建立的数量模型分析了供应链（理性）成员的策略性行为互动，他认为每个成员追逐利益的理性行为互动是带来牛鞭效应的主要原因，而且这种理性行为具体体现为四种策略性行为：多级预测行为、批量订货的策略性行为、短缺博弈和价格波动的策略性行为等等。Sterman（1989）通过试验验证了啤酒游戏（BeerGame）中需求预测误差顺着上游逐级放大的现象，他认为主要原因在于供应链成员系统化的非理性行为，因为这些成员缺乏对（正）反馈的正确理解。无论这些成员的行为是理性还是非理性的，他们都处于一个系统之中，系统结构是这些行为更深层次的影响因素（可以把这理解为研究的第三个层面），代表性的文献为Senge（1996）。Senge认为由多个成员组成的供应链可以理解为一个复杂的动态系统，下游需求的轻微波动会带来上游需求的逐级放大，这类似于复杂系统的蝴蝶表1-1需求不确定原因及解决之道的代表性观点需求不确定的不同层次解释与需求不确定有关的两个研究方向解决方法牛鞭效应短生命周期商品需求的异常波动第一层次：直接原因僵化的政策（Forrester，1961）；个别供应链成员的偶然性错误；生命周期短；不重视需求预测；或者商品的替代性较强。随时调整政策（Forrester，1961）；加强预测及供应链的信息传递；第二层次：这些直接原因都是由供应链成员行为所决定的非理性行为（Sterman，1989）；理性行为（四种系统策略性行为互动，Leeetal.1997a，b）加强教育（Sterman，1989）；改进有关作制度（Leeetal.1997ab）；第三层次：行为是由系统结构所决定的很多因素如提前期、有限的信息，决策目标、成本认知和恐惧感等等（Senge，1996，P48）组成了影响每个成员决策行为的“结构”。加强五项修炼，培育学习型组织（Senge，1996）；效应现象，而且系统结构会深刻影响每个成员的行为，这里的系统结构特指供应链中影响每个成员决策的多种因素，它包括：供需之间的时间滞后（提前期）、资讯取得（信息获取）的有限性，影响每个人决策的目标、成本认知和恐惧感等等。从原因的不同角度分析也导致了解决思路的不同，Forrester（1961）认为在动态系统中随着环境变化不断调整供应链的行业政策可以在一定程度上降低牛鞭效应。对于短生命周期商品的供应链，Fisher（1997）认为应该重视需求预测的重要性，并且提供了系统化改善预测能力及协调生产能力的方法（该方法也称为精确反应战略）。Lee和Tang（1997，1998）设计了延迟战略等协调方法，通过延迟差异性，重组供应链中的生产过程，可以在一定程度上减少供应链中的需求不确定性。Sterman（1989）认为改进的措施应该是加强供应链成员的个人教育，这样能够减少相互误解及其它非理性行为。Leeetal.（1997a，b）探讨从制度层面上改进供应链成员之间的相关运作方式，针对四种容易扭曲需求信息的策略性行为互动提供了改进的运作策略和制度。Senge（1996）提供的改进措施是加强个人和团队教育，通过五项修炼建立学习型组织，使每个成员能够更好地理解系统及行为互动的复杂性，从而改进其决策。这些文献从不同层次探讨了需求不确定（特别是牛鞭效应）的产生原因，与Senge（1996）的工作类似，我们将从系统的角度研究需求不确定的结构性原因，并且探索管理上的解决之道。本文与其它文献研究角度的区别在于：从研究内容上，其它文献重点是探讨牛鞭效应，即分析为什么上游成员的需求误差比下游大，而本文的研究范围更大，在系统层面上探讨如何减少所有供应链中的需求不确定现象；其次，这些文献都有着不同的角度和研究层次，本文试图探索结构性的解释和解决方案，这些工作与Senge（1996）恰好互补，Senge（1996）理解的系统结构实际上是所有影响供应链成员决策的因素，重点是心理、认知程度等主观因素。而本文所关心的结构是造成供应链需求不确定的内在客观性因素，无论这些成员是否理性，受教育程度如何，这些结构性因素都会导致供应链出现系统性的需求不确定。供应链协调已被理论界和商业界公认为可以在一定程度上降低需求不确定所造成的负面影响。所以在找出需求不确定的结构性因素之后，本文将结合商业实践，提供两种供应链协调模式，分别对应两种结构性因素。这些协调模式都是对国内外成功企业经验的总结，为了使本文的研究更具有普遍性和实用性，本文还将就两种不同的供应链协调模式建立对应的模型。以使企业在应用这两种模式时更具有实际可操作性。第一种模型是面向季节性商品的供应链协调，因为季节性商品有较长的提前期和较短的生命周期，需求不确定的程度很大，造成了销售商订货时间早晚和供应商生产成本高低之间的矛盾。因此，在商业实践中，出现了快速反应和两次订货的运作模式，本文将建立有一个销售商和一个制造商组成的供应链模型，运用存贮论将这两种运作模式与传统的运作模式（一次性订货方法）进行比较，找出三种模式的最佳适用环境。第二种模型是面向信息共享的供应链协调，本文将比较一个供应商和一个零售商之间在没有信息流动，有部分信息流动和信息完全共享三种情况下的供应链效益，并指出影响供应链效益的因素，以找出信息共享的最佳使用环境。综上所述，本文的研究目的有两个：寻找需求不确定的内在原因并找出相应的解决之道。将一般性的供应链协调模式与具体的商业实践和行业特点相结合，进行应用性的研究。本文的后续章节内容如下：第二章将寻找需求不确定的供应链结构性因素：较长的提前期和环环相扣的信息沟通机制。第三章将寻找降低需求不确定的解决办法：供应链协调，并结合商业实践提出两种协调模式，同时提供了每种模式具体的方法、特点、有关的案例和存在的问题。第四章和第五章将通过模型来进行应用性的研究：第四章探讨面向季节性商品的供应链协调，主要内容是在供应链信息共享的假设下分析如何设计有效的协调方法来减少较长提前期带来的影响。第五章将探讨信息共享在什么情况下才能更好的提高供应链的绩效。需求不确定的结构性原因(一)、供应链的结构在分析需求不确定的结构性因素之前，先对供应链做一个简要说明（见图2-1）。供应链可以认为是一个由商品的供应商、制造商、批发商和销售商所组成的纵向系统，其中每相邻成员之间都有一定的买卖关系。它管理着从上游到下游最终客户的物流、现金流和双向的信息流。为了满足个性化消费者的需求，供应链提供的商品常常是系列化、多种类（品种），即这些商品提供的功能类似，但在某些特征上存在差异性。供应链一般的运作方式是成员（销售商也可能包括制造商）在需求发生之前进行需求预测，然后以订单的方式向上游供应商传递需求信息，供应商在约定的时间内完成订单，将商品交给下游成员，完成这次交易。所以供应链一般是基于需求预测进行订货和生产，订单是成员之间信息沟通和联系的主要载体，订单的完成（发出订单到收到所需货物）需要一定的时间，一般称为提前期（Leadtime）。物流制造商供应商销售商制造商供应商销售商消分销商现金流分销商费者信息流实线箭头代表物流，长短相间虚线代表现金流，等距离虚线箭头代表信息流图2-1一个极度简化的供应链模型（二）、需求不确定的结构性因素每个供应链成员所面临的需求不确定可分为两种类型，一种是缺乏供应链系统以外的需求信息，供应链成员面临着需求信息不完整；另一种是缺乏供应链系统内部的需求信息，供应链成员的信息分布不对称，下游传递到上游的需求信息存在着不全面、滞后或者失真。下面，本节将进一步表明，较长的提前期是需求信息不完整的结构性影响因素，而基于订单环环相扣的信息沟通机制则是需求信息不对称的结构性影响因素。这两种结构性因素相互交织，产生及加剧了需求不确定。较长的提前期从两方面导致了需求信息不完整，一方面，供应链中的企业一般要提前预测需求，由于缺乏提前期内与需求有关的信息，需求预测及订货必然存在着误差。虽然需求每日每时连续发生，但需求预测、订货及生产活动则是间断的，需求信息并不能在供应链中随时更新。订货之后，即使下游成员收集到相关信息发现预测有误差时，他也只能等到下次订货时再来修正，因为上游企业已经开始使用上次传递的需求信息，供应链内充斥着与上次需求信息有关的物流。所以提前期之内与需求有关的信息并不能被供应链及时充分地利用。另一方面，提前期内的需求容易发生变化，因为现在的消费者购买商品不仅仅来自于需要而且常常取决于感觉，而感觉常常受到时尚（Fashion）或者其它偶然因素的影响，特别是对时尚商品的感觉。比如一个电视剧歌曲开始流行，那么与其中歌词有关的商品需求可能马上增加。正是由于这两方面的原因，所以可认为提前期是导致供应链成员面临需求信息不完整的一个主要影响因素。如果提前期很长，那么这段时间内需求信息缺乏的程度也将很严重。在商业实践中，随着供应链外购活动的增多，提前期越来越长，比如在服装行业，款式设计的提前期是两年，即服装上市销售的两年前就应该开始款式设计；而生产的提前期则大约接近一年时间。漫长的提前期大大增加了预测的难度，例如在一个月之前预测电子产品需求，预测误差为10%，在二个月之前预测电子产品需求，预测误差为30%。较大的预测误差常常需要供应链成员准备更多的安全库存以应付不测，所以供应链的中间环节常常储存多达若干月、上百天的产品。计算机行业如此，药品行业更不例外。如果往上游追溯，连同原材料的库存，象药品行业的抗体物质和药瓶，整个供应链可能存储超过一年供应量的产品。环环相扣的信息沟通机制加剧了需求信息不对称。由于专业化分工及市场位置不同，供应链成员客观上存在信息分布的不对称。然而供应链有着独特的信息沟通机制，上游成员一般多依赖与相邻下游的订单来判断需求，常常表现为所有成员通过环环相扣的订单相互沟通。这种情况加剧了需求信息不对称的程度。原因有三点，首先，订单信息只是抽象的二手信息，并不能反映真实丰富的需求信息，基于订单的决策显然缺少了很多背景性的辅助信息或者对市场的感觉，决策质量自然要打折扣。而且，订单信息可能滞后，不能及时反映需求的变化。最后，订单信息常常失真，因为除了反应需求信息之外，它可能还包含了供应链成员的理性预期，多个成员的这种策略性行为互动很容易导致动态系统的恶性循环。下面，我们重点介绍供应链中订单信息失真的情况。考虑一个极度简化的例子，假设供应链最终需求分布服从于N（μ，σ），而且每个成员独立预测需求，那么下游的第一个成员预测需求后向上游订货，数量为μ（1+k），其中K为安全库存的系数，第二个成员收到订单后受到同样的策略向上游订货，定货数量就达到〔μ（1+k）（1+k）〕这表明，在这种信息沟通机制下，供应链成员理性预测的行为互动会使真实需求与预测值间的误差越来越大。而且，更加严谨的理论分析可以验证，在这种信息沟通机制下价格的剧烈波动(各种促销活动)，不合理的订货和缺货分配规定都有可能导致恶性的策略性行为互动。比如，在供应链中，有的上游成员往往在季节末或岁末强力推销，以满足销售定额。为此常常采用价格折扣\数量折扣\”彩票”\回扣等促销手法，市场上经常出现周期性的促销活动。然而下游客户养成了等待促销活动，一旦有促销就大量购入超过正常需求量的商品，然后放进仓库慢慢享用，在接着的一端时间内便无需进货。这意味着促销只是把未来季节或来年的需求”借”到本季度或本年度，其实下游的实际需求并没有增长多少。显然这既给制造商造成很大的负担，使他们看不到知识的需求，同时也对批发商不利，因为”囤积”增加库存成本，降低资金周转。同样，这种信息沟通机制下的短缺也会带来类似结果，当某个成员产品或者原料可能面临短缺时，下游企业可能趋向于夸大其各自真实需求，以争取更大的供应分额，导致订单远离实际需求数量。而且通过环环相扣的信息沟通机制。扭曲的订单进一步误导了成员上游对需求的判断，给供应链成员的预测，生产和存货控制都带来了很多困难。总之，这两种影响因素都产生及加剧了需求不确定，由于它们与供应链运作结构有关，能使供应链出现系统性的不确定(即无论是什么类型商品，该商品的生命周期如何，供应链每个成员的需求都会受到这两种因素的影响)，本文称之为需求不确定的结构性因素。供应链协调模式（一）、供应链协调的定义需求不确定给供应链的经济活动带来了巨大的负面影响，而本文认为造成需求不确定的最根本原因在于供应链的系统运作结构，要降低需求不确定，就必须改进供应链的系统运作制度。而协调可以理解为一种不断改进制度的活动，所谓协调，即随着环境的变化，以一种低成本的制度取代原有高成本的制度。我们期望通过供应链的协调能够在一定程度上减少需求不确定的影响，提高供应链的整体绩效。为此，本文定义需求不确定下的供应链协调为：通过改进供应链运作制度来减少需求不确定带来的负面影响的活动。下面，我们对该定义作进一步说明：1、由于提前期和信息沟通机制是供应链需求不确定的深层次结构性原因，针对这两种因素进行协调将是减少不确定损失的最直接有效方法。定义中“改进运作制度”也主要是改进与这两种结构性因素有关的制度。当然，我们也相信，在商业活动中，如果本文的方法能够与其它协调方法（诸如加强个人教育和团队学习等）相结合，协调效果将会更好。2、改进运作制度的具体方式：改进运作制度主要是通过特定的供应链协调合约来进行，虽然这些协调合约的主要目标是针对两个结构性因素，但要使运作制度的改进能够被供应链成员所接受，还需要有一整套的激励机制。这就是说，在合约中，除了可能存在直接涉及提前期或者信息沟通及共享要求的条款外，还存在其它的条款，涉及到定价、订货数量、分配权等等，从而形成一整套激励制度。3、供应链协调的目标是减少需求不确定，改进供应链绩效，从现有的文献来看，衡量供应链协调是否实现目标的具体标准有三种，分别适用于不同的背景和要求。（1）如果这些协调活动涉及到的成员是不考虑（或者没有）各自利益的个体，比如，隶属于某大公司的内部供应链成员，那么衡量标准将是判断供应链的整体绩效是否得到提高；（2）如果这些协调活动涉及的成员都有各自的利益和信息，那么衡量标准将是判断每个成员的绩效是否都不会降低，且至少有一方提高，也就是说，衡量改进运作制度后能否给供应链成员带来Pareto改进；（3）如果协调活动涉及的成员都有各自的利益和信息，还有一个衡量标准是判断改进运作制度后供应链能否实现Pareto最优，这意味着改进运作制度后既带来了Pareto改进，又实现了整体绩效最优。在这种情况下每个成员的个体利益和整体利益是一致的。（二）、供应链协调模式为了减少需求不确定带来的损失，商业实践中出现了各种各样的方法。虽然这些公司采用的方法名称各异，但实际上它们都是通过供应链的协调在一定程度上减少了提前期的影响或者（和）改进了信息沟通机制，即通过改进供应链的运作制度来提高自身的业绩。本文结合商业实践中的成功案例，加以总结，将供应链协调活动中的协调方法分为两类协调模式。第一类协调模式可以理解为通过改进运作制度来促使成员更好地利用原提前期内的需求信息，减少供应链信息不完整的程度，称之为减少需求信息不完整的协调模式。第二类协调模式可以理解为通过改进运作制度，促使供应链成员的信息沟通机制由环环相扣转向一定程度的信息共享，从而减少信息不对称，降低预测误差，称之为减少需求信息不对称的协调模式。有时候，有些协调方法能够同时划归到两种协调模式中，因为它可能能够同时减少两种结构性因素带来的负面影响。而且对某供应链而言，可以同时采用两种协调模式的多种方法，所以两种模式相互没有排斥性，从效果上来讲，有时可以相互替代。比如，为了减少需求不确定的影响，有的供应链采用了预先沟通的协调方法（第二类协调模式），即销售商提前向制造商提供关于需求的预告性信息，使得制造商可以提前开始准备生产。经证明，在一定假设条件下，这种预先沟通带来的效果与直接缩短提前期（第一类协调模式）的效果相同。（三）、第一类协调模式：减少信息不完整的协调模式预测点需求发生点提前期ACB时间轴延迟后的提前期延迟后的订货点在这短时间内可以收集到信息N1从而改进预测图3-1：第一类供应链协调方法：延迟较长的提前期是造成需求信息不完整的结构性因素，第一类协调模式的重点就是试图缩短提前期、延迟产品的个性化实现，从而减少供应链中需求信息不完整的程度（图3-1）具体方法包括以下四种。1、模块化设计方法：将产品设计成模块，从而可以并行化生产以缩短提前期；2、延迟：延迟某些个性化部件的制造或者延迟某些运作过程及工序；3、制造过程次序调换：调换某些模块的生产次序，从而缩短差异性程度较高模块的提前期；4、快速反应方法：直接缩短产品的提前期。1、模块化设计（ModularDesign）模块化设计是指将产品设计成容易组装的模块，有些模块（共性化模块）体现了更多的共性，可以适用于产品系列中的多个成员，而有些模块则专门实现个性化功能，用于某一种差异性产品。早期的研究主要集中于部件共享方法，这是减少部件差异性和制造系统复杂性的最简单方式，后来的研究重点转向如何将一些具有相类似功能的主要部件或者运作子过程模块化。模块化设计能够在一定程度上减少供应链中需求信息的不完整，因为在某些情况下产品生产可以由串行改为并行模块化生产，从而缩短提前期；即使产品的提前期没有缩短，共性模块作为整类（族，family）中间产品，其需求预测的准确性也将大大高于原来单个非共享部件的预测准确性。其它的一些好处还有：模块化设计可以很方便的检测各模块质量，从而提高产品质量；而且其安全库存量可以取代模块化之前很多非共享部件的安全库存量。所以提高了在制品库存（workinprocessinventory）的使用弹性及整个制造系统的服务水平。当然，采用模块化方法也可能带来一定的负面效果，因为需要一定的投资成本，设计费用及某些材料和加工费用也会上升。一般说来，模块化的收益大于这些负面后果，特别是当需求不确定性较大或者产品差异性较大时。所以在商业实践中，这种方法还是得到了普遍的应用2、延迟（Postponement）在部件模块化的基础上，延迟个性化模块的制造和装配或者某些子运作过程（工序）会进一步减少供应链中的需求信息不完整，因为随着个性化模块制造或者子运作过程的延迟，制造起始点（需求预测点）离需求发生点的时间距离缩短，这实际上缩短了提前期。即使某产品的个性化模块（或者部件）很多，延迟其中的一些个性化模块的生产及装配也有助于更好地预测这些个性化模块的生产数量和安全库存量，减少需求信息不完整的损失。而且在有些供应链中，延迟个性化模块的制造和装配也同时意味着可以规模化生产共性子模块，从而可以进一步降低制造成本。当然，在实际的生产过程中采用延迟方法要服从减少制造过程风险，降低成本的整体目标，所以对延迟的选择标准不仅依据个性部件差异性的程度，而且有时还要参考部件成本的高低。下面的例子可以很好地体现延迟的思想。HP公司生产的打印机要供应世界各地，为此，该公司要预测各地的需求，并且在工厂里装配适合当地的电源和说明书（个性化部件），以便能够适应某特定区域的需求。然后再通过海运运往世界各地销售中心，需求预测的提前期涉及到装配和运输时间。现在，HP公司延迟最后的个性化装配过程，即工厂只生产未装配电源和说明书的打印机，然后海运到世界各地的销售中心并且根据当地需求装配专门的电源和说明书，需求预测的提前期只涉及到装配时间。显然，这种运作制度的调整可以大幅降低产品的提前期，提高需求预测的准确性。而且如果现在出现供需不匹配时，各地区（未装配个性化部件的）打印机的调剂也相对容易。通过严格的理论建模。可以证明提前期的缩短最终导致供应链整体成本降低，尽管个性化部件（比如电源和说明书）的安全库存将有所上升。而且由于打印机全球需求数量的预测误差应该远远小于某个特定区域销量的预测误差，所以库存成本随着预测误差减少进一步降低。接着，又研究了在面向库存生产（MaketoStock）和面向订单生产（MaketoOrder）两种方式下的延迟效果，证明了供应链在两种运作模式下采用延迟战略都能够减少库存成本。设备A组装成个性化产品和海运部件制造设备B原有的流程设备A组组装成个性化生产部件制造海运设备B延迟后的流程图3-2：生产工序的延迟3、制造过程排序（Processsequencing）制造过程排序方法可以简单的理解为：对于某些制造流程，如果它们之间可以调换，而且每个制造流程带来的差异性不同，那么按照差异性从小到大的顺序调整制造流程（差异性大的制造流程后加工）能够降低成本。这种方法可能无法缩短整个产品的提前期，但同样可以在一定程度上减少需求信息不完整。因为延迟差异性程度较高的流程能够缩短个性化模块需求预测点与交货点的时间距离，尽管整个产品的提前期可能保持不变，但这将在一定程度上减少与该流程相关的特征需求信息不完整，从而可以改进该特征需求预测的准确性。这种好处将高于替换差异性程度较低流程所带来的好处。下面这个案例可以解释过程排序的思想。一家意大利服装公司（Benetton公司）在生产毛衣的供应链中采用了这种协调方法（图3-3）由于编织比染色的差异性数目少，其需求预测的准确性一般高于染色。即编织的尺寸和数量容易预测，而染成什么颜色的需求预测误差大。过去，该公司生产毛衣一般是先完成染色工序，接着进行编织工序。后来该公司调换了两工序，结果发现，原来较难预测的色彩需求现在变得容易了，因为染色的提前期减少，所以预测误差大幅降低，尽管编织的提前期延长，但由于其差异性数量较少，所以关于编织（尺寸和数量）的需求预测难度增加有限，从整体上看调换工序可以减少需求不确定带来的损失。更加严格的研究表明，如何调换工序不仅与不同工序带来的差异性数目有关，而且还与这些差异性不平衡的程度和每种工序的提前期都有关系。红色毛衣染红色编织个性化生产蓝色毛衣染蓝色编织个性化生产原来的流程红色毛衣染红色个性化生产编织蓝色毛衣染蓝色个性化生产两个流程调换图3－3：流程排序4、快速反应方法快速反应方法也可以认为是一种直接缩短提前期的延迟，其具体运作方式有三种：（1）直接缩短提前期。（2）缩短渠道（直销战略）。（3）多次订货和生产的运作策略）（见图）。直接缩短提前期方式一般是指在供应链中减少生产时间以及通过改善成员之间的协调来压缩商品在供应链成员之间的其它相关时间，从而减少产品的提前期。在供应链中，除了增加生产能力之外，生产时间的压缩可以全部或者部分地采用前面介绍的三种方法，对此本文不再引述。而产品的研发时间及产品在成员之间流动的时间也有很多压缩机会，特别是通过外包活动。现在越来越多的公司大幅减少供应商数目，并且与少数关键性供应商建立战略伙伴关系，大力发展外包活动（Outsourcing）。通过这种方式不仅可以提高质量、降低成本，而且还压缩了产品的研发周期。比如Chrysler公司（可莱斯勒公司）在为DodgeIntrepid、EagleVision、ChryslerConcorde等新型汽车设计生产线时，只与少数几家供应商建立战略伙伴关系，将至少70％的零部件外包给他们，并邀请他们参与到早期的关键性研究开发阶段。结果新产品的研发周期，从零部件开发到总装成功，由过去通常的5到6年减少到39个月。压缩运输时间的一个经典案例是，某商品供应链的某个环节由海运变为空运后，整个供应链的提前期都得到不同程度的缩短，库存费用大大减少，这些节约的费用远远超过了该环节上升的运输费用。与此类似，缩短渠道活动也能带来相同的效果，因为这将省略中间销售环节（批发商、销售商等中间商）所花的时间，自然大幅度缩短提前期或者使制造商更容易获得需求信息。当然，这对制造商也提出了很高的要求，因为制造商需要花费更多的精力来处理产品销售和库存管理，商业实践中最成功的案例就是美国Dell电脑公司的直销策略。在中国，有实力的大公司也越来越重视建立和完善自己的直销网络，同时也保持常规的供应链渠道销售，如联想集团、长城电脑公司、海尔集团、三九集团和清华同方公司，而且这种趋势越来越明显。同样，增加订货次数可以在一定程度上促使供应链更充分地利用提前期内的需求信息。过去，制造商从自身利益出发，一般不容许在两次订货之间随便增加订货次数或者修改订货数量，但从供应链整体来考虑，增加订货次数可以使上游成员获得下游更多的需求信息，从而随时调整生产决策，及时响应下游需求。从销售商来看，订货的提前期实际上缩短了，但从制造商的角度来看交货时间不变。通过这种方式既能改进预测，又能减少由于提前期缩短对制造商的影响。多次订货方法在商业实践中的其它应用形式还包括：可以弹性订货（订货总量有限制）的供应链合约及可以修正订货的合约等等。在商业实践中，这些形式的合约都得到了广泛的应用，如ToyotaMotor公司，IBM公司，HP公司和Compaq公司的供应链合同。总的说来，快速反应活动一般需要供应链成员之间更多的信息沟通，因此经常表现为更加系统和紧密的合作以及组织交叉的工作安排。例如在实施该活动的某供应链中，订货信息首先通过供应链成员之间的EDI从零售商及时地传递到生产商，接着，生产商马上作出计划，使用最有效和快速的模式来满足订单，最后，在安排产品交货之前，相应的递送计划也事先传递给零售商，以便安排劳动力和交货方式。这样才能最大程度地缩短提前期。这种方法在服装、电子、食品和时尚行业比较流行，在服装行业，缩短提前期的延迟方法（快速反应策略）一般能使提前期缩短1到4个月。在其它行业，一组研究人员曾在PittiglioRabinTodd&McGrath组织资助下，对供应链管理的应用效果进行了为期两年的研究，调查了90家离散型制造企业和75家流程型制造企业，发表了“1997年供应链绩效研究报告”，得出如下结论：有效的供应链管理使订货—生产的周期缩短了25-35%（以1996年为对比基点，以下同），总成本下降了10%，供应链系统中企业的按时交货率提高了15%以上，供应链中企业的生产率提高了10%以上，主导企业的资产增长率为15-20%。另外有些行业，由于行业及生产运作的特殊性（比如产品的生产只能连续非间断进行等等），其提前期可能无法缩短。此外，对任何行业来讲，缩短提前期常常意味着应该具备可以兼容的信息系统、柔性的制造系统和快速运输系统，并不是供应链的所有成员都具备这样硬件条件或者愿意花费这样代价。第一类模式下的供应链协调方法，它们都体现了缩短提前期、延迟产品个性化实现的思想，这将有助于供应链更充分地利用需求信息，减少需求信息不完整，从而降低成本。但采用任何一种方法也会同时带来一定的负面影响，所以在选择合适的协调方法时应该综合考虑各种影响因素，准确评估每种方法带来的成本和收益，以求最大程度地提高供应链绩效。（四）、第二类协调模式：减少信息不对称的协调模式第二类协调模式的目标在于改进运作机制，促进供应链成员的信息沟通机制由订单的环环相扣（不对称）转向一定程度的信息（特别是原始数据）共享，使需求信息能够真实及时地传递（见图3-4）。协调的具体实现方式分为三种：直接的信息共享合约、通过战略合作改进信息沟通和避免信息扭曲。物流分销商供应商制造商销售商分销商供应商制造商销售商消费者信息流供应链（A）：一个一般性的供应链变革的趋势物流供应商制造商分销商销售商供应商制造商分销商销售商消费者共享信息流共享信息流信息流供应链（B）：采用第二种协调模式的供应链图3-4第二类协调模式：环环相扣的信息沟通方式逐渐转向一定程度的信息共享1、直接的信息共享合约直接的信息共享是改进供应链信息沟通机制的最直接有效方法，一般通过信息共享合约来实现，其目标在于使上游除了能够得到订货信息之外，还能及时共享下游真实的原始需求数据和实时库存信息。为了保证供应链信息共享的及时性，成员们常常需要采用先进的信息技术，如电子数据交换系统（EDI）和POS设备。在一般消费品行业里EDI技术普及得很快，据统计，1990年，销售商20%的订货信息都是通过EDI方式传递的；到1992，这个数字接近于40%，1995年达到了60%。EDI技术的迅猛发展可以从侧面反映出供应链信息传递和共享程度的增加。在耐用消费品行业，如计算机行业，下游成员一般都按照制造商的要求提供每件商品从制造商到消费者手中的全程信息（Sell-throughdata，商品出厂后什么时间呆在什么地方的信息）。尽管这些信息不像POS数据那样全面，但可以帮助制造商更全面掌握市场需求，更灵活地调整生产和库存，更有效地控制生产成本。很多厂家如IBM、HP和APPLE等公司把提供全程信息作为合同的一部分，要求销售商（批发商）必须提供。此外，采用计算机辅助订货（CAO）、使用ERP管理系统和网上订货也有助于使供应链上下游及时共享信息，这种方式也越来越普遍地被供应链成员所接受。有时候这种直接的信息共享机制并不是制造商或者销售商直接建立的，而是第三方主动构建的。下面这个案例可以很好地说明这一点。宝供物流公司是宝洁公司（P&G中国公司）的物流货运商，竞争的压力使他们意识到企业要生存必须成为制造商和零售商之间的桥梁，应该帮助制造业打通零售环节，实现真正的第三方物流。因此，宝供开发了XDI（跨企业数据交换）系统，整合了上、中、下游物流信息，使宝洁公司可以随时了解任意一批货物是否发运、在途中、到站以及签收，货物的达标率、破损率等详尽数据，提高了运作效率；供应链其他成员也通过该系统得到了实时准确的物流数据（发货、到货、入仓、出仓、库存量等）。据宝供物流公司估计，该信息系统的应用使保洁公司等客户的相关运作费用较低了30％到40％。通过这些方式，上游成员可以获得下游成员的原始数据和信息，从而可以在决策时减少对订单信息的依赖、更好地预测需求、及时改进生产和库存控制。而且由于信息不对称的程度大大降低，这将在很大程度上减少过去那种预测误差逐级放大现象。2、通过战略合作改进信息沟通现在，越来越多的供应链成员开展了很多深层次的战略合作，与上一种方式相比，这种战略合作主要还涉及到人员在双方企业中的交叉和流动，这使得这些人员还可以得到其他组织的很多内部信息，特别是一些诸如对市场的感觉等等难以传递的非书面性信息。而且通过战略合作改变了供应链的运作制度和库存管理方法，从而使信息沟通机制发生变化，在一定程度上促进了信息共享。例如在商业实践中比较流行的“供应商管理库存”方式（VMI），即供应链双方约定由上游成员来统一管理他们所有的库存。这样，库存管理权的改变带来信息沟通机制的变化，上游成员可以及时地接触到需求信息，从而更加准确地制定生产和库存分配决策。其它类似的战略合作还有：销售商的“有效率的消费者反应（ECR）”，供应商的“连续补充计划（CRP）”等等。著名的零售商Wall-Mart公司和保洁公司（P&G）从1991年开始了VMI的合作。P&G管理两家公司所有的库存，而且其一些员工进入到Wall-Mart公司的各大超市、店铺及有关柜台，掌握消费者偏好、预测需求及控制库存和销售。这样，随着库存控制权的转移，P&G区域配送中心每天都可以通过Wall-Mart公司及时获得消费者的需求数据。结果，Wall-Mart公司提高了库存周转率（增加了两倍），降低了存储成本，而且还提高了服务水平；虽然P&G公司的运输成本提高，但由于这些外派成员获得了更多以往难以得到的需求信息，从而提高了公司生产和库存决策能力，从而增加了销售量，减少了生产和库存中的各种浪费。除了这几家公司之外，其他如M&M/Mars公司、Nestle公司、QuakerOats公司、Nabisco公司和ScottPaper公司也都与下游成员一道实施了VMI及CRP战略。据统计，这种联盟一般能够帮助供应链成员减少高达25％的库存。3、避免订单扭曲在第二节谈到，一些不适当的运作制度将导致供应链成员的投机性行为（或者称之为策略性行为互动），使订单远离真实的需求信息。为了减少订单的“扭曲”，提高订单反映需求信息的真实程度，我们有很多应该改进的运作制度，本文只列举稳定价格和控制短缺的两个简单措施。控制由价格波动引起信息扭曲的方法是稳定价格，最简单方式是减少价格折扣（促销）的频率和幅度，从而消除其供应链伙伴对周期性价格折扣的预期。在美国，以P&G公司领衔，很多日用品的制造商和大型商场企业都推行“每日低价（EDLP）”策略，即价格维持在一个比较合理的水平，而不是时高时低。为了解决短缺分配策略对需求的扭曲，供应商应该改变配给策略，不应该依据客户的订单大小配给，因为下游客户为了获得过多的商品有可能夸大实际的需求数量。一个替代方案是把可分配的产品按客户以往的销售数量按比例划分。此外当客户对供应状况所知甚少时，常常出现恐慌性的大批量订货，因此，明确无误地告知顾客自己的产能和库存信息可以化解他们的疑虑，避免需求信息的扭曲。表3-1第二类供应链协调方法：具体实现方式、协调目标和案例具体的实现方式供应链协调的目标成功的案例直接的信息共享合约采用POS和EDI系统使订单和库存信息共享计算机辅助订货CAO及网上订货第三方建立信息流通机制促使上下游及时地共享原始的需求数据和实时库存信息。HP、Apple、IBM等公司McKesson公司Nabisco公司联想集团中国宝供货运公司通过合作改进信息沟通卖方管理库存（VMI）连续补充计划（CRP）；有效率的消费者响应（ECR）通过转移库存管理权，使上下游及时地共享原始的需求数据和实时库存信息。Wall-Mart公司和P&G公司、M&M/Mars公司、Nestle公司、QuakerOats公司、Nabisco公司和ScottPaper公司避免信息扭曲控制价格,减少促销折扣,保持每天平价（EDLP）；基于成本定价的原则短缺时,根据销售的历史数据进行分配；订货数量调整时有一定的限度；改进短视不合理的运作制度，减少订单的扭曲程度Wall-Mart公司和P&G公司等等季节性商品一般有着较短的生命周期和较长的提前期，因此其需求常常有着很大的不确定性。比如女士服装，每年80％的款式都会更新，需求变化很大。这使得销售商很难订货，因为传统的供应链运作模式一般是销售商的一次性订货和制造商的一次性生产，如果订货太少将导致较低的服务水平和直接的销售损失；如果订货太多则可能导致大量的滞销损失。为了降低需求的预测误差，在商业实践中曾经流行单方面缩短订货提前期的快速反应模式，即销售商常常延迟订货，便于其有更多的时间来收集需求信息和提高预测能力，但面向订单（Make-to-Order）生产的制造商一般有着较小弹性的生产能力，订货越晚，生产时间也相应缩短（一般缩短提前期1到4个月）可能导致交货延迟或者生产成本的提高。即使假设采用快速反应模式后单位生产成本保持不变，制造商收到的订货量也有可能减少，导致绩效降低。据统计，在美国，每年由于需求不确定而导致滞销和短缺的经济损失占整个销售额的25％，而在服装（Apparel）行业，滞销和短缺的成本实际上已经超过了制造成本。制造商顾客制造商顾客销售商销售商制图4-1一个季节性商品的供应链模型总之，在一次订货和生产的运作模式（不妨称为TRADTIONALMODEL，简称TM模式）和快速反应的运作模式下（QUICKRESPONSE，简称QR模式），同时改善销售商和制造商的绩效将非常的困难。本文的目标在于探讨如何通过改进运作模式来提高供应链成员之间的相互协调能力，从而改善双方的绩效。为此，我们在TM和QR模式的基础上提出了一种改进的快速反应策略（IMPROVEDQUICKRESPONSE，简称IQR运作模式），它的运作特点是在保持原有提前期时间长度不变的情况下将TM模式的一次订货和生产改为两次订货和两次生产。销售商在第一次订货之后继续收集信息改进需求预测，在某个约定的时间点上第二次（补充）订货；制造商将收到两份订单，可以进行二次生产。这样，销售商可以降低预测误差，提高订货的准确性；同时制造商总的生产时间没有缩短，生产成本可以控制在一定水平。基于这种同时改进预测和控制成本的思想，本文建立了由一个销售商和一个制造商组成的供应链模型，考虑了制造商生产能力的限制，力图准确反映订货时间早晚与制造成本高低的关系。与本章在方法或者模型上比较类似的有精确反应策略（AccurateResponse，Fisheretal.1996）、有弹性的订货合约（Tsay，1999）、带有订货期权的合约（Options,e.g.，Barnes-Schusteretal.，1998；Eppen和Iyer，1997）、包含滞销品返还的合约（Donohue，1999）等。精确反应策略最早是由Fisher等人（1994）提出来的，作者通过对一个时装制造商（Obermeyer公司）的观察和实践，表述了在销售季节早期增加订货次数可以更新信息（InformationRevision），改进需求预测。为此，Fisher从制造商的角度建立了Bayesian更新的两阶段决策模型。Gurnani和Tang（1999）从销售商的角度建立了类似的两阶段决策模型，目的在于探讨面临两次订货的销售商如何采用最优的订货策略，作者一方面考虑了第二次采购成本高于或者低于第一次采购成本，另一方面又考虑了信息有价值或者没价值时对订货策略的影响。Iyer和Bergen（1997）等下面的一些文献则将类似的模型推广到供应链层面上，考虑到了制造商和销售商双方的利益。数量弹性合约（QuantityFlexibilityContract）也是与供应链两次订货有关的合约。在供应链中，销售商在需求预测的基础上订货，订货数量只是估计量，不是最终的订货承诺。由于不承担任何风险，销售商常常夸大预测量，以规避短缺的风险，但制造商也会预料到这种情况，不会完全相信其预测值，这将导致供应链双方的低效率。为了改变这种对双方都不利的状况，Tsay（1999）探讨了有数量弹性的订货合约，该合约规定销售商的最终订货量必须达到或者超过其预测量的一个固定比例。作者采用Bayesian更新的两阶段决策模型证明该合约可以在一定程度上解决供应链双方的激励问题。同样，带有订货期权的合约（Options,e.g.，Barnes-Schusteretal.1998Eppen和Iyer1997）也涉及到两次订货方法，Eppen和Iyer（1997）分析了其中的一种形式（Backup合约），这个合约规定销售商在早期一次性订货，制造商先满足一定比例的产品，剩余部分为销售商预留（Bcakup）直到销售期开始时。如果销售商观察一段时间之后发现先送到的货物数量不够，可以再次以相同的批发价格续订，直到用完剩余的数量，如果预留的部分没有用完，那么销售商将支付一定的惩罚费用。Barnes-Schusteretal.（1998）讨论了订货期权的另一种形式：销售商只有一次订货，但可以额外订购一部分期权（较低的价格），待以后观察到真实需求后再决定是否执行期权；制造商在收到订货之后就要准备足够的原材料（订单数量＋期权数），但只需将订单部分生产成成品，然后等待销售商作出执行还是放弃的决定。通过这种方式可以减少需求不确定带来的损失。滞销品可以返还的合约（ReturnPolicy）同样也能给销售商提供订货弹性。Donohue（1999）通过一个两阶段决策模型对该合约进行了研究，该合约规定：销售商先以某价格订购一定数量的商品；观察到早期需求之后可以以一个较高价格再次订购；销售期结束之后销售商的滞销商品可以被制造商以另一个事先约定的价格回购。该文探讨了如何利用这三种价格来设计能够使供应链实现Pareto最优的合约。最后，本章也简单介绍一下Iyer和Bergen（1997）的文章，尽管这没有涉及到二次订货，但该文的一些协调方法给本章很大启发。Iyer和Bergen探讨了在供应链中如何采用快速反应策略来缩短提前期，延迟订货时间点，从而提高需求预测准确性。作者将Bayesian更新与报童（Newsboys）模型相结合（假设单位生产成本为常数），建立了两种运作模式下供应链双方的利润期望函数，结果表明在快速反应模式下，销售商可以降低预测误差减少安全库存；但面向订单生产的制造商可能由于订货数量的减少而蒙受损失。所以在供应链中实施快速反应策略常常应该伴随着一些能补偿制造商损失的价格、服务水平或者数量承诺。从以上可以看出，虽然名称不同，但这些合约（除QR合约）实际上都是两次订货和生产方法的一种变形，在各自的条件下都能在一定程度上改进供应链绩效。但目前它们关于这些协调方法的研究并不充分，比如，没有一篇文献告诉我们什么情况下应该采用两次订货和生产方法，而在什么情况下应该采用快速反应或者传统运作模式。此外它们在建模方面也有一定的局限性。下面，我们从研究目标（Issue）、建模方法及研究内容等方面将以上这些文献与本章进行比较，主要差别有三点：研究角度的差异。五篇文献面向不同的问题，本章重点关注提前期的影响，这表现为订货时间早晚与生产时间长短（生产成本高低）的矛盾，这个矛盾普遍地存在于短生命周期商品的供应链之中。建模上的差异。不同的问题导致不同的建模方式，虽然五篇文献都采用了Bayesian模型来反映信息更新，但本章更好地揭示了改进预测与控制生产成本的关系。研究内容的不同。研究角度及建模方法上的不同自然带来研究内容上的差异，除了前面谈到的对三种模式的绩效比较及对两种不确定程度的分析之外，新的研究内容还包括供应链双方的利益协调问题。本章考虑的是一个有着各自目标和信息的供应链，涉及到双方信息和行为的交互，所以既考虑了整体优化又探讨了如何协调供应链成员间的利益。本文为此将做以下工作：首先，计算和比较三种运作模式下供应链双方的期望利润，并找出各种模式的最佳解区域。结果表明，在大多数情况下，IQR模式的供应链整体绩效最好。但在某些情况下也存在着不足，接着，针对IQR模式的不足之处，本文设计了多种利益补偿的协调方法（IQR配套机制）。此外，本文还提供了其它一些改进制造商绩效的建议。最后，本文简单介绍了IQR运作模式在商业活动中的应用。本章其余的内容是这样组织的：第二节描述三种运作过程并建立运作模型；第三节将分析和计算三种运作模式下供应链双方的绩效；第四节将对三种模式下的供应链绩效进行比较；第五节将讨论供应链协调，并且试图为IQR模式设计利益补偿的配套机制；第六节将介绍IQR运作模式在商业活动中的应用；第七节是结论。（一）、模型描述生产时间T-T1制造商生产交货T1x1＝QQRt0t1t2t预测和订货QQR销售商图4-3快速反应运作模式下的供应链生产时间T制造商生产交货x＝QTMt0t2t预测和订货QTM销售商图4-2传统运作模式下的供应链考虑如下的供应链，它包括两个成员：销售商和制造商。销售商的主要行为涉及到预测、订货（和销售），其中订货是基于需求预测；制造商采用面向订单的生产方式，其主要行为包括接受订单、生产（和交货）。在TM模式下，销售商预测销售期的需求数量，在t0时订货；制造商收到订单后开始生产，在t2时完成（并将商品交给销售商，见图4-2）。在QR模式下，销售商在时间t0到t1时收集与需求有关的信息，在t1时预测需求和订货；制造商在t1时收到订单后开始生产，在t2时完成生产（并将商品交给销售商，见图4-3）。在IQR模式下，销售商在t0时第一次订货，在时间t0到t1时收集信息更新预测，在t1时第二次（补充）订货；制造商从t0到t1时进行第一次生产，在t1时再次收到订单可能进行第二次生产，在t2时完成生产（并将所有商品交给销售商，见图-4）。生产时间T1生产时间T-T1制造商第二次生产交货第一次生产x1x2＝QIQR－x1tt0t1t2第一次订货第二次订货QIQR1QIQR2销售商更新预测图4-4改进的快速反应运作模式下的供应链由于季节性商品的生命周期短，所以一般只考虑单周期的优化，本文把每个周期内双方的期望利润作为绩效的衡量标准。有关假设如下：假设1（行为假定）：假设销售商和制造商都是理性人，他们的目标是期望利润最大化。假设2（需求函数假定）：本文假设这里的需求不确定（需求信息不完全）分为两部分：第一部分（简称第一种不确定性）与商品内在的需求性质有关，如商品本身的竞争力及其它商品之间的替代性等等，这决定了在销售期开始时所观察到的该商品实际销售量的分布。如果我们估计的需求量为，那么其分布服从于期望为、方差为的正态分布，即～。第二部分（简称第二种不确定性）与t0时对需求的估计有关，这可以建模为一个期望为，方差为的正态分布，即～。方差的大小与很多因素有关，主要是商品是否具有时尚性（Fashion）、提前期的长短、成员收集的信息多少以及预测能力的大小等等。一般说来，越是时尚商品、提前期越长、成员需求预测能力越弱，越大；反之则越小。由概率公式可知，在t0时需求服从于期望为，方差为的正态分布，即～（Berger,1985）。假设3（制造商成本函数假定）：企业生产的平均成本（Average-Total-Cost）、平均可变成本（Average-Variable-Cost）和边际成本（MarginalCost）一般都为U型曲线（Pindyck和Rubinfeld，1995）。当生产旺季到来时，制造商在给定的生产能力下开始生产，由于生产时间紧，他一般会短期雇佣工人加班加点、临时租用场地或者购买一些临时的设备和备件等等。这些行为都将导致平均可变成本上升。影响成本的两个关键因素是生产数量和生产时间,每次生产数量越多，生产时间越短，平均可变成本越高。基于以上的行业经验，有以下三个假设：成本W边际成本MCC平均成本ATC可变成本AVC0KQMax每次生产数量图4-5每次生产数量与边际成本、平均成本和可变成本假设3A：假设每次生产的平均可变成本可以表示为一个关于生产数量和生产时间的函数（见图2-4）。那么成本函数可以相应表示为：其中，c0为固定成本，a、b为常数，a>0，T为每次生产时间，x为每次计划生产量，该成本已经包含了送货成本及在制造商阶段的储存成本。对于具有固定生产能力的企业来讲，成本函数是线性或者递增的假设在教科书和文献中是比较普遍的（Anand1994，Varian1992均有介绍）。假设3B：单位时间里制造商承诺的每次生产数量在范围（k,）之内；假设3C：在TM模式下，制造商的边际成本不超过边际回报（单位批发价格）；由于制造商的单位批发价格与每次生产的数量有关，假设3B和3C也暗示了生产数量范围的上下限，如果令TM模式下的生产时间为单位时间，那么由假设3C得。假设4：（销售商的成本结构）销售商面临如下成本：单位商誉成本，单位库存成本，单位销售价格及单位采购（中间价格）成本。根据商业惯例，参数之间一般有这样的关系：。假设5假设销售商第一次的订货数量就是其真实的需求预测信息。制造商通过订单接受了销售商对需求的预测信息，所以可以认为在本章中制造商和销售商对需求都有着共同的信念，或者说供应链双方需求信息对称。（二）、三种运作模式下的供应链绩效b下面，我们分别求出每种模式下销售商和制造商的利润期望。1、在供应链中采用TM模式在这种模式下，销售商对销售期的需求进行预测，在t0时确定最优的订货量，以最大化其期望利润。销售商的期望利润函数为：这是标准的Newsboy模型，为Q的凹函数。可求得最优订货量为：，(4-2-1)其中,（最优的）服务水平，且(4-2-2）这样可以得到其期望利润为：(4-2-3)其中是标准正态分布的概率密度,(4-2-4)同样可以得到制造商在TM运作模式下的期望利润，其中,（）(4-2-5)2、在供应链中采用QR模式在QR的运作模式下，销售商在t1时订货，这样，在t0到t1时的这段时间里，他有机会收集到更多与需求有关的信息，这些信息主要包括这段时间之内一些相类似商品的期望和方差。利用这些数据可以估计商品的需求，由此可以得到修正的需求密度分布函数（后验分布），从而可以求出最优的订货数量。销售商的期望利润函数为：可以得到销售商在t1时的（最优）订货量为，在t1时的（最优）期望订货量是，(4-2-6)销售商在QR模式下的期望利润为，(4-2-7)同时，可以求出制造商在QR模式下的期望利润为：其中，(4-2-8)3、在供应链中采用IQR模式在这种运作模式下，销售商在t0和t1时刻有两次订货机会，根据前面结果可知，在t0时，与TM模式类似，其订货量为：(4-2-9)然后在t0到t1时的这段时间里，与QR模式类似，他会收集更多关于需求的信息来改进需求预测。在t1时的（最优）期望订货量是，(4-2-10)所以，在t0时，销售商发出的第一次订货数量是QIQR1，接着，在t1时，他的补充订货数量为(4-2-11)因而，在IQR的运作模式下销售商的期望利润是：(4-2-12)在IQR的运作模式下，制造商有两次接受订单和生产的机会，由于两次生产数量之和不变（因为整个期望订货量为QIQR），所以其期望利润最大化目标可以转化为对期望成本最小化的考虑。他将分别在t0和t1时选择生产数量和，以最小化生产成本。而且根据假设5，销售商第一次的订货数量就是其真实的需求预测信息。这意味着销售商的订货优化和制造商的生产优化可以分开进行。制造商的期望成本函数是：=(4-2-13)很容易证明此函数是关于的凹函数，存在最小值。第一次最优的生产数量但是制造商在t0开始制定生产计划时并不知道信息QIQR。因此在时间t0，他只能利用现有的需求信息QIQR1（或者QTM），而不是QIQR来制定生产决策。所以在时间t0时，第一次实际的生产数量为：(4-2-14)第二次实际的生产数量为：。(4-2-15)即制造商能在t0时根据方程(4-2-11)来确定其第一次（最优）生产量，并在t1接到补充订单后重新确定第二次生产数量。因而，在IQR模式下，当时，制造商的期望利润是：