管理论文基于Ｗｉｔｎｅｓｓ的供应链系统的仿真设计与改善

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1、基于的供应链系统的仿真设计与改善 基于的供应链系统的仿真设计与改善是小柯论文网通过网络搜集，并由本站工作人员整理后发布的，基于的供应链系统的仿真设计与改善是篇质量较高的学术论文，供本站访问者学习和学术交流参考之用，不可用于其他商业目的，基于的供应链系统的仿真设计与改善的论文版权归原作者所有，因网络整理，有些文章作者不详，敬请谅解，如需转摘，请注明出处小柯论文网，如果此论文无法满足您的论文要求，您可以申请本站帮您代写论文，以下是正文。 摘要：文章介绍了供应链中的“牛鞭效应”以及Witness的基本应用，讨论了在供应链系统中利用Witness软件进行仿真的方法，采用了由钢铁公司、钢材服务中心、部件

2、生产商和汽车厂所组成的供应链结构进行仿真，整个供应链和供应链上各节点的订货提前期和运输时间是所介绍的模型中的主要供应链绩效指标。通过模型的运行结果分析出供应链系统中的“瓶颈”和导致“牛鞭效应”出现的原因，从而提出缓解牛鞭效应的对策，并通过设置模型中的参数对供应链系统进行改善，以缓解“牛鞭效应”。关键词：供应链；牛鞭效应；Witness；仿真中图分类号：F273.7文献标识码：A文章编号：1002-3100(2008)09-0087-05Abstract：The paper introduces the“bullwhip effect”of a supply chain and the appl

3、ication of software Witness, and discusses the simulation of software Witness in the supply chain system. The structure of supply chain in the paper is composed by steel company, steel service center, parts manufactures and car factories. The lead-time of order and the time of transportation in each

4、 stage and of whole chain are the main performance index at present research stage. Based on the results of model simulation, it analyzes the factors of“bottleneck”in supply chain system and the cause of“bullwhip effect”. Finally, it not only proposes several countermeasures, but also improves the s

5、upply chain system by setting up the parameters of the model to ease up the “bullwhip effect”. Key words：supply chain；bullwhip effect；Witness；simulation1供应链中的“牛鞭效应”与仿真的目的供应链是围绕核心企业，通过对信息流、物流和资金流的控制，从采购原材料开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中的将供应商、制造商、分销商、零售商和最终用户连成一个整体的功能网链结构模式1-3。作为一种跨企业的协作，供应链包含了所有加盟的

6、节点企业，不仅是一条联结供应商到用户的物流链、信息链和价值链，而是一条增值链1-4。提高整条供应链的增值能力，增强供应链的竞争力，成为各节点企业共同的目标。尽管如此，在供应链的实际运作中，却存在着许多困难：如预测的不准确，信息的不透明，供应的缺乏，生产与运输作业的不均衡，库存居高不下，成本过高等现象45。引起这些问题的原因很多，但主要原因之一就是“牛鞭效应”。“牛鞭效应”是供应链上的一种需求变异放大（方差放大）现象6-8，其原因是信息流从最终客户端向原始供应商端传递时，无法有效地实现信息的共享，使得信息扭曲而逐级放大，导致了需求信息出现越来越大的波动。这种信息扭曲的放大作用在图形上显示很像一根

7、甩起的鞭子，因此被形象地称为“牛鞭效应”2,9。最下游的客户端相当于鞭子的根部，而最上游的供应商端相当于鞭子的梢部，在根部的一端只要有个轻微的抖动，传递到末梢端就会出现很大的波动。在供应链上，这种效应越往上游，变化就越大，距终端客户越远，影响就越大。这种信息扭曲如果和企业制造过程中的不确定因素叠加在一起，将会导致巨大的经济损失。由此可见，牛鞭效应的存在，已经成为削弱供应链的增值能力和竞争能力的主要负面因素4。为了缓解这种效应，本文试图通过Witness软件进行仿真，此软件是一个关于生产、运输、规划等的仿真软件，它使用与实际系统相同的事物组成的相应的模型，通过运行一定的时间来模拟系统的绩效2。W

8、itness软件的特点之一就是可以显示生产、运输系统仿真的整个过程，从而可以让使用者清楚地了解到生产运输过程中发生的问题，及时地对模型的参数进行调整，实现对物流系统的优化配置。本文仿真的目的在对供应链的仿真系统进行设计基础上，通过模型的运行结果分析出供应链系统中的“瓶颈”因素和导致“牛鞭效应”出现的原因，从而提出缓解“牛鞭效应”的对策，并通过调整模型中的参数对供应链系统进行改善，以缓解“牛鞭效应”。文中假定在保持供应链连续工作的条件下，来仿真一段时间的工作，其中，动态地显示供应链上各节点企业即时的库存量，作为评价仿真系统性能指标。2供应链系统模型的建立下面举例说明Witness对供应链仿真系统

9、的设计和优化。钢材从钢铁公司到汽车厂经过钢材服务中心和部件生产商。上游环节根据下一环节的库存供货。当钢材服务中心的库存小于15批时钢铁公司开始生产，每生产一批原钢卷材需要时间服从13小时的均匀分布。当部件生产商的库存小于6批时，钢材服务中心开始配货，每配一批货需要的时间服从0.51小时的均匀分布。当三个汽车厂商中库存量最小的小于3时，4个部件生产商开始组织生产，每生产一批部件需要的时间服从26小时的均匀分布。汽车生产商每耗用一批部件需要4小时。供应量每两个环节之间的路程需要5小时。2.1构建结构模型定义供应链系统元素，并布置可视化模型的结构图，如图1所示。根据生产的结构和生产现场的布置建立模型

10、结构图可以清晰地看出模型中各实体的相互关系。其中P为钢材；B2为钢材服务中心库存；B3为部件生产商库存；C1为从钢铁公司到钢材服务中心的路径；C2为从钢材服务中心到部件生产商的路径；C31、C32、C33分别为从部件生产商到第一汽车厂、第二汽车厂和第三汽车厂的缓存。2.2结构模型的设置结构模型的设置包括元素可视化设置和细节设置。可视化设计的元素主要有：钢材（Part）、缓冲区（Buffer）、机器（Machine）、输送链（Conveyor）及库存统计二维表（Timeseries）等。2.2.1B2、B3元素可视化的设置选择B2、B3元素，分别设置它们的Name、 Part queue和 Re

11、tangle 属性项。在Display Name对话框中设置它们字体大小和颜色，在Display Part queue对话框中设置Part queue属性项的Queue Type选择为Count，Display Count 设置为2位，则这些缓冲区将采用计数的方式动态显示缓冲区内钢材的数量，在Display Retangle对话框中的Patten选择为空心矩形，则Name、Part queue、Retangle可以被包围在矩形之内。 2.2.2各个元素的细节设置对Machine元素M1细节设置Input.From :IF NPARTS （B2）15PULL from P out of WORL

12、DELSE WaitENDIFCycle Time: UNIFORM （1, 3, N）Output TO: PUSH to C1 at Rear对Machine元素M2细节设置Input. From :IF NPARTS（B3）6PULL from B2ELSEWaitENDIFCycle Time: UNIFORM （0.5, 1, N+2）Output TO: LEAST PARTS C2（1）at Rear, C2（2）at Rear对Machine元素M3细节设置Input From :IF MIN （NPARTS（C31）, NPARTS（C32），NPARTS（C33）3PULL

13、 from B3（1）ELSEWaitENDIFCycle Time: UNIFORM（2, 6, N+4）Output TO: LEAST PARTS C31 at Rear, C32 at Rear, C33 at Rear分别对Machine元素M41、M42、M43细节设置：Input From : PULL from C31 at FrontCycle Time: 4.0Output TO: PUSH to SHIPM42、M43细节设置与M41相似分别对Conveyor元素C1、C2细节设置Length in Parts: 10Index Time: 0.5Output（TO）:

14、PUSH to B2分别对Conveyor元素C31、C32和C33细节设置Length in Pa 基于的供应链系统的仿真设计与改善是小柯论文网通过网络搜集，并由本站工作人员整理后发布的，基于的供应链系统的仿真设计与改善是篇质量较高的学术论文，供本站访问者学习和学术交流参考之用，不可用于其他商业目的，基于的供应链系统的仿真设计与改善的论文版权归原作者所有，因网络整理，有些文章作者不详，敬请谅解，如需转摘，请注明出处小柯论文网，如果此论文无法满足您的论文要求，您可以申请本站帮您代写论文，以下是正文。rts: 10Index Time: 0.5Output（TO）: Wait对Time Seri

15、es元素Tubiao细节设置Recording: 2.0 !每2仿真时间取一个点Plot: NPARTS （B2）！该图线现实B2上部件数量Plot: NPARTS （B3）Plot: NPARTS （C31）Plot: NPARTS （C32）Plot: NPARTS （C33）在完成对模型元素的细节和详细设计后，即可以在WITNESS软件中的看到供应链中各环节即时的库存情况。3模型运行结果及改善对策模型仿真钟取系统默认的1的时间单位为1hour，运行36524=8 760仿真时间单位，得到各环节库存量的二维图标，如图2所示。通过库存统计二维图图2发现：钢材服务中心与部件生产商库存量波动强烈

16、，呈现“牛鞭效应”。 同时，通过分析表1中的供应链模型各环节的生产设备利用率，可以发现，在仿真运行的时间内，钢材服务中心其钢材的运输时间只占28%，其他时间都处于空闲状态中，这在供应链中形成了所谓的“瓶颈”，从而引发了下游部件生产商在运输时间上的滞后；另外通过分析表2中的各环节运输状况，也可以看出，由于钢材服务中心的订货提前期比较长，部件生产商在缺货时大量生产，钢材从部件生产商到汽车厂的运输中造成了大量的时间等待，排队等待现象超过了98%，大大降低了供应链的工作效率。 以上的分析我们可以看到，造成牛鞭效应的主要因素在于供应链中企业间的信息不对称和不完全，从较深层次来看，就是供应链中企业的管理方

17、式不符合供应链管理价值最大化的原则，因此，要削弱“牛鞭效应”就要从改变企业的供应链管理方式入手，同时整合供应链中企业之间的关系，建立企业之间的诚信机制，实现信息共享。具体策略如下： （1）实行联合库存控制。联合库存是一种风险分担的库存管理模式10。联合库存管理强调各个节点企业同时参与，共同制定库存计划，使供应链上的每个库存管理者都从相互之间的协调性考虑，保持供应链相邻的两个节点之间的库存管理者对需求的预期保持一致，消除了需求变异放大现象，从而充分利用了供应链资源。（2）缩短订货提前期。一般来说，订货提前期越短，订货量越准确，因此鼓励缩短订货期是破解“牛鞭效应”的一个好办法11。这一点可以通过调

18、整供应链模型中的参数进行改善。（3）规避短缺情况下的博弈行为11。首先，当出现商品短缺时，供应商可以通过互联网查询各下游企业以前的销售情况，以此作为向他们配货的依据，而不是根据他们订货的数量，从而杜绝了下游企业企图通过夸大订货量而获得较多配给的心理。其次，通过互联网，链中所有企业共享关于生产能力、库存水平和交货计划等方面的信息，增加透明度，以此缓解下游企业的恐慌心理，减少博弈行为。制造商也能够了解到更加准确的需求信息，合理有序地安排生产。这反映在钢材配送中可以适当调整其平均库存水平，尤其是作为瓶颈的钢材服务中心的平均库存水平。（4）建立战略伙伴关系。在供应链中实施战略性伙伴关系可以减小牛鞭效应

19、。战略性伙伴关系可以改变信息共享和库存管理的方式。在供应商管理库存（VMI）中，供应商直接管理零售商的库存，由供应商来确定零售商的安全库存和补充数量，供应商并不依赖零售商的定单进行决策，因而在很大程度上避免了“牛鞭效应”。当供应链各成员企业能够相互合作、充分共享信息时，可以减少需求方的短缺博弈行为，从而可以减少由于短缺博弈所造成的牛鞭效应。根据上述的改善策略，对供应链模型中的参数进行改进，通过提高相邻环节之间的传输速度（如减少运输及发送的耗用时间为原来的1/2）和缩短钢材服务中心的订货提前期（如当部件生产商的库存小于7批时，钢材服务中心开始配货），再次运行模型8760仿真单位时间后，根据得到各

20、环节库存量的二维图标分析发现，钢材服务中心与部门生产商库存量波动情况明显减弱），改善后的模型运行图如图3所示。4结束语本文中的仿真模型模拟了钢材从钢铁公司到汽车厂需要经过钢材服务中心和部件生产商，上游环节根据下一环节的库存供货这一过程，通过模型的运行，分析出供应链系统中的“瓶颈”因素和导致“牛鞭效应”出现的原因，得出缓解牛鞭效应的对策：（1）实行联合库存控制；（2）缩短订货提前期；（3）规避短缺情况下的博弈行为；（4）建立战略性伙伴关系。针对上述的改善对策，对模型中汽车生产商耗用部件的时间、供应量在每两个环节之间的运输时间以及钢材服务中心的订货提前期等参数进行更改，从而达到缓解“牛鞭效应”的目

21、的。此外，在实际的供应链系统中，此种方法可以方便地应用到同类问题的分析和研究中。参考文献：1 林勇，马士华. 集成化供应链管理J. 工业工程与管理，1998(5):26-30.2 王亚超，马汉武. 生产物流系统建模与仿真M. 北京：科学出版社，2006.3 王瑛，孙林岩. 供应链物流平衡分析M. 北京：清华大学出版社，2005.4 张静芳. 供应链中“牛鞭效应”案例分析及解决方法研究J. 物流技术，2007(7):73-76.5 Chen F, Drezner Z, Ryan JK, et al. Quantifying the bullwhip effect in a simple supp

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