基于需求信息不确定的供应链系统研究

基于需求信息不确定的供应链系统研究

0信息协调管理fransport（196）首先发现，供应链下游的小市场波动对上游制造商的制造计划具有很大的不确定性。lee等人（1997）称之为鞭打效应，该现象在许多领域都很常见。计算机和汽车。Lee认为牛鞭效应是供应链内理性参与人各自效用最大化的博弈结果。导致牛鞭效应的原因有许多,如供应链内部对需求信息的处理;预计供应量不足而出现的限量配给引起的销售商之间的博弈;批量定货方式;制造商的产品价格波动等。为了弱化这种波动效应,需要对链中上下游企业进行协调。一般情况下,需求的不确定性会给供应链带来很大的负面影响。如何通过供应链协调来减弱这些负面影响,已经成为理论界和商业实务关注的热点问题。由于供应链成员之间的所有活动都涉及信息的流动,所以将相关信息进行共享,进行有针对性的信息协调,是一类协调供应链的简单实用的方法。当今的信息技术,能够保证供应链成员之间方便地共享信息。许多学者对此进行了研究,如Chen(1998),Gavivneni等(1999),Lee等(2000),陈剑等(2001)。这些研究得到的结论主要有,信息共享活动减少了供应链中需求信息不确定导致的商品短缺或者滞销损失,可以改善订货,更好地制定生产和库存分配决策,提高服务水平等。在商业实践中,也有许多相应的成功案例,如惠普(HP),宝洁(P&G)。本文与上述研究有所不同,虽然也考虑需求不确定的情况,但还考虑了获取不确定信息的成本。另外与很多文献不同的是,本文考虑的是供应商和销售商的总收益,而不是他们的总成本。要探讨的问题是,面对需求不确定的市场,销售商是否必要把握这种需求的不确定性?销售商掌握不确定性需求信息的情况下,什么时候愿与供应商共享信息?在什么样的条件下,需要销售商和供应商双方共同掌握这种不确定信息?这些是与以往的研究相区别的。1供应链模型的建立本文考虑的是只含有一个供应商和一个销售商,并且只销售单一商品的供应链系统。市场对商品的需求有某种不确定性,研究的是供应商为领导者,销售商为从者的Stackelberg型博弈。销售商根据掌握的需求信息向供应商订购商品,供应商根据销售商的订购量确定商品的批发价,销售商再根据供应商的批发价确定商品的零售价,商品按零售价售出。假定供应商供应能力足够大,故不存在对销售商的缺货;供应商和销售商都是风险中性的。为有效描述相应的供应链模型,文中采用以下记号。R:销售商;S:供应商;q:商品需求;p:R销售S商品的销售单价(零售价);w:R从S定购商品的定购单价(批发价);πR和πS:分别表示销售商和供应商的收益;t:反映市场需求不确定性大小的信号,需求大其值也大,需求小其值也小。设t是服从于期望为0且方差为σ2的正态分布的随机变量,即t～N(0,σ2)。商品需求量(q)与零售价格(p)之间的关系满足q=a−b*p+t(1)q=a-b*p+t(1)其中a,b为正的常数。对不确定的需求信息部分,销售商有三种考虑方案,即不采集这种不确定信息,采集但不与供应商共享这种信息,及采集并且与供应商共享这种信息。下面分三个子模型进行研究。相应模型的求解思路是:如果某方不掌握t,则在相应方的模型中将t用0代替;利用逆向法分析求解模型。限于篇幅,省去求解过程。2模型分析2.1逆向求解法结果实际上此时双方都不掌握t,销售商的收益πR=(p-w)(a-bp),供应商的收益πS=wq=w(a-bp)。由逆向求解法,最终得到各自的最优决策方案分别为wIS=a2b,πIS=a28bpIR=3a4b,πIR=a216b(2)wSΙ=a2b,πSΙ=a28bpRΙ=3a4b,πRΙ=a216b(2)(2)中的上标I表示模型I,下标S,R的含义仍分别代表供应商和销售商。后文类似。2.2计算abb此时销售商的收益πR=(p-w)(a-bp+t)-a,供应商的收益πS=w(a-bp)。求得的相应最优方案是wⅡS=a2b,πⅡS=a28bpⅡR=3a4b,πⅡR=a216b−a+14bσ2(3)wSⅡ=a2b,πSⅡ=a28bpRⅡ=3a4b,πRⅡ=a216b-a+14bσ2(3)2.3售商无偿向供应商共享假定销售商获取这种需求信息的代价仍为常数α为常数,供应商按常值θ(0≤θ≤1)比率分担销售商获取信息的费用(θ=0可视为销售商无偿向供应商共享)。此时销售商的收益πR=(p-w)(a-bp+t)-α,供应商的收益πS=w(a-bp+t)-θα。相应的最优决策方案是wⅢs=a2b,πⅢs=a28b+18bσ2−θαpⅢR=3a4b,πⅢR=a216b+σ216b−(1−θ)α(4)wsⅢ=a2b,πsⅢ=a28b+18bσ2-θαpRⅢ=3a4b,πRⅢ=a216b+σ216b-(1-θ)α(4)3结论和结论3.1共享需求是否确定信息在本文的模型中,由于3a216b+3σ216b−α＜3a216b+σ24b−α3a216b+3σ216b-α＜3a216b+σ24b-α,所以πⅢS+πⅢR<πⅡS+πⅡR这说明模型Ⅲ与模型Ⅱ相比,共享需求不确定信息并没有增加总的收益,反而导致总收益严格减少。而不少研究者认为信息共享对整个系统的性能会有一定的改善。由此我们认为,对利用信息进行供应链的协调,使整个系统较优的考虑要具体问题具体分析,谨慎对待,没有普遍一致的结论。信息共享并不能保证蛋糕总是做大。3.2在某种情形下,模型Ⅲ是模型Ⅰ的严格Pareto改进事实上,当搜集t的成本α满足0≤α＜min{σ28bθ,σ216b(1−θ)}0≤α＜min{σ28bθ,σ216b(1-θ)}时,显然有πⅢS>πISSΙ,πⅢR>πIRRΙ,即模型Ⅲ是模型Ⅰ的严格Pareto改进。3.33.b028b-28b的供应商尽管从3.1情形知,从理论上讲模型Ⅲ难以达成。但当α充分大,销售商是风险厌恶型的或难以承受这种巨大投资时,强大的供应商可以考虑全额投资(即θ=1)建立某种信息系统来搜集这种不确定信号t。如果还满足σ28b−α＞0σ28b-α＞0,则供应商在经济上也是合算的。现实中有些类似情形,如火车售票系统,代理点一般资金有限,无力建立相应的系统来分析不确定需求信息,基本上都是利用上游的系统售票,达到对模型Ⅰ严格改进后的模型Ⅲ。3.4不确定信号t的处理事实上,此时πIRRΙ<πⅢR<πⅡR,故结论成立。实践中也许存在这样的情况。如销售商在建立企业集成信息系统时,