供应链网络设计决策模型研究

《供应链网络设计决策模型研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《供应链网络设计决策模型研究（8页珍藏版）》请在装配图网上搜索。

1、供应链网络设计决策模型研究*基金项目：国家自然科学基金资助项目（批准号：10771132）；中国物流学会研究课题（项目编号：2007KT017）；山西省高校科技项目（项目编号：20081022）；山西省软科学研究项目（项目编号：2009041020-03）曹翠珍1作者简介：曹翠珍（1967-），女，山西神池人，山西财经大学工商管理学院物流教研室主任， 副教授， 研究方向：物流管理. 通讯地址：太原市晋阳街108号，山西财经大学工商管理学院. 邮编：030031，手机：13935191160 E-mail:caocuizh 王俊新2 王俊新（1966-），男，山西交口人，山西财经大学应用数学学院

2、，副教授，博士，研究方向：计算数学.( 1.山西财经大学 工商管理学院,太原 030031;2.山西财经大学 应用数学学院，太原 030031) 摘 要：供应链网络设计决定了供应链的结构体系，也决定了供应链本身的价值。本文以供应链整体价值最大化为目标，引入不同市场的响应时间变量，考虑响应时间对销售收入和供应链总成本的影响，建立网络设计优化模型，并通过算例分析表明：不同市场顾客需求的响应时间对供应链价值的边际贡献存在显著差异，网络设计应从供应链整体系统出发，平衡供应链的反应能力与赢利水平。关键词：混合整数规划；供应链；网络设计；响应时间0 引言正如著名物流专家马丁克里斯托弗（Martin Chr

3、istopher）所言：“市场上只有供应链而没有企业，真正的竞争不是企业与企业之间的竞争, 而是供应链与供应链之间的竞争。”供应链已经成为企业的生命线，只有对供应链进行不断地优化整合，才能使企业在市场竞争中立于不败之地。供应链网络设计决定了供应链的结构体系，直接决定着供应链的反应能力与赢利水平，也决定了供应链本身的价值。同时，供应链网络还关系到整个社会物流系统和交通运输的合理化，供应链的节点一旦建成投产则很难改变。因此，供应链网络设计已成为目前理论界与实业界高度关注的课题，也是一个复杂度很高的问题,必须依靠科学的方法进行决策。国内外关于供应链网络设计的理论研究源于分销网络设计，随着研究的不断发

4、展与深入，形成了不同的研究方向，也取得了较为丰富的成果。目前的研究逐渐趋向于关注供应链网络的协调性、适应性、集成化。适应性供需网络正在日渐引起学术界与企业界的关注1。Min,和Zhou（2002）2认为供应链的集成模型大致有两类，一类是建立在混合整数规划基础上的定量数学模型，另一类是定性讨论模型。在定量模型研究中，Geoffiron和Graves（1974) 3最早采用整数规划模型研究了多商品分销系统的设计，并且利用Benders分解算法求解问题。Cohen和Lees (1988, 1989) 4-5提出了一个基于全球化战略的供应链资源配置混合整数规划模型。Brown, et al（1987）

5、6提出了一个多商品制造分销的网络设计的混合整数规划模型，该模型比上述模型多考虑了工厂的关闭、设备的分配、以及多种产品直接从厂家销售到顾客等情形。Kim和Lee (2000) 7讨论了多阶段的基于供应链管理思想的有容量约束的产品分销网络设计问题，Sim (2000)8应用基于拉格朗日松弛法的启发式算法对类似问题进行求解研究。近年来国内对网络设计也进行了大量研究，金海和、陈剑等(2002)9提出了基于0-1整数规划的分销配送网络优化模型，针对多工厂、多产品、多客户进行网络设计。赵晓煌、汪定伟(2002 )10提出了供应链中二级分销网络优化设计的模糊机会约束规划模型。黄海新、武利勇等(2004)11

6、对多工厂、单产品、多客户的二级分销网模型，设计了一种具有简单基因编码方法的遗传算法进行求解。李延晖、马士华等(2004)12提出了基于时间约束的供应链配送系统随机模型，模型中考虑了各个需求地的需求量和配送时间的随机性，并讨论了如何将非线性随机规划问题转化为确定性等价问题以便于求解，但未进行求解。可见，已有成果主要集中在以分销成本最低为目标，对单工厂或多工厂、单产品或多产品、多需求点进行分销网络的设计和算法的研究。虽然对供应链的研究目前已经有大量文献，但是缺少的是用系统的观点，对供应链系统整体规模的研究13。本文在前期研究的基础上，以供应链整体价值最大化为网络设计的目标，引入不同市场的响应时间函

7、数，考虑响应时间对供应链总成本与销售收入的影响，平衡供应链的反应能力与赢利水平，建立供应链网络设计优化模型，并用规划软件LINGO11.0进行算例分析研究。 1问题的描述与假设通过分析研究某供应链系统的影响因素，已经确定了供应链上各节点的备选地址，并对不同消费区域的价格与顾客需求的响应周期进行了预测。在此基础上，设计一个涉及“供应商工厂配送中心消费市场”的多级供应链网络系统，目标是在满足顾客需求的前提下，实现供应链价值最大化。为解决这一问题，本文引入响应时间变量，构建其对供应链总成本和销售收入的影响函数，基于0-1混合非线性整数规划建立优化模型。现作如下假设：（1）各种待建设施只在给定的备选点

8、中选址，在供应链上一个单位的投入能产出一个单位的产品。（2）不同消费区域的价格是可预测的，并且响应时间对供应链总成本和销售收入的影响函数都可以通过数据分析，借助已有曲线拟合手段得到。（3）供应链总成本、市场对产品的需求量、各节点的容量及建设和运营成本、设施间的单位运输成本已知，且运输总成本与运量呈线性关系。2 模型的建立2.1 模型的符号说明为供应商数量，为供应商的年供应能力；为潜在工厂数量，为工厂的年生产能力，为工厂的年均建设与运营成本；为潜在的配送中心的数量，为配送中心的年处理能力，为配送中心的年均建设与运营成本；为消费市场(或需求点)的数量， 为市场的年需求量，为产品在市场的价格，为产品

9、在市场的响应区间；为从供应源到工厂的单位运输成本，为工厂到配送中心的单位运输成本，为配送中心到市场的单位运输成本，为供应链的年均总成本。2.2 决策变量与函数为供应源到工厂的年运量，为工厂到配送中心的年运量，为配送中心到市场年运量； 为是否在点建设工厂的0-1变量，是取1，否取0；为是否在点建设配送中心的0-1变量，是取1，否取0；为产品在市场的响应时间；为产品在市场的响应时间对销售收入的影响函数；为各市场的响应时间对供应链总成本的影响函数。其中，和是在数据收集的基础上，可由曲线拟合方法得到。2.3 数学模型s.t. （1） （2） （3） （4） （5） （6） （7）， （8）， （9）0

10、，0，0 （10）其中，约束（1）是供应商的供应能力限制；约束（2）是工厂的生产能力限制；约束（3）是配送中心的处理能力限制；约束（4）为市场需求量的限制；约束（5）和（6）是节点容量平衡限制；约束（7）限制了响应时间的上下限；约束（8）到（10）限制了变量的取值范围。3 算例分析3.1 算例某制造企业准备进行海外扩张，已选定三家供应商和两个市场，其中市场1处于发达地区，产品价格为10万元，顾客需求的响应时间为1到2天；市场2处于欠发达地区，产品价格为9.5万元，顾客需求的响应时间为3到7天；预计供应链的总成本为年均2.5千万元。需要在A、B、C三个备选区域进行工厂和配送中心选址布局，要求配送

11、中心建设在新建工厂的区域。图2显示了供应链上的节点及它们之间的单位运输成本（单位：百元），供应链上各节点的容量配置见表1，拟建工厂及配送中心的建设与运营成本（单位：百元）见表2。现需要进行供应链网络设计，问工厂和配送中心如何选址，各市场的响应时间是多长，节点之间怎样进行供给配置，才能在满足顾客需求的条件下使供应链整体价值最大化？图2 供应链上的节点及它们之间的单位运输成本Fig.2 The supply chain nodes and unit shipping costs between them供应商1供应商2配送中心1市场1供应商工厂备选地配送中心备选地市场工厂1243214861952

12、714264689107供应商3市场2配送中心2配送中心3工厂2工厂33表1 供应链上节点之间的单位运输成本Table 1 Unit shipping costs between nodes in supply chain从至成本时间从至成本时间供应商1应急物流中心121应急物流中心2应急配送中心142供应点1应急物流中心242应急物流中心2应急配送中心213供应点1应急物流中心331应急物流中心2应急配送中心332供应点2应急物流中心122应急物流中心3应急配送中心162供应点2应急物流中心213应急物流中心3应急配送中心241供应点2应急物流中心341应急物流中心3应急配送中心323供应点

13、3应急物流中心182应急配送中心1发放点194供应点3应急物流中心264应急配送中心1发放点285表1 供应链上各节点的能力Table 1 The capacity of each node in supply chain供应商供应能力工厂生产能力配送中心处理能力市场需求量供应商1450工厂1（A）300配送中心1（A）400市场1350供应商2150工厂2（B）500配送中心2（B）650市场2450供应商2300工厂3（C）400配送中心3（C）550表2 工厂及配送中心的建设与运营成本Table 2 Costs for constructing and operating factori

14、es and distribution centers工厂成本配送中心成本工厂1（A）45000配送中心1（A）6000工厂2（B）65000配送中心2（B）8000工厂3（C）90000配送中心3（C）75003.2 构建函数因为响应周期加大，供应链的反应能力减弱，销售收入会随之减小。但是，缩短响应周期，增加供应链的反应能力，供应链总成本就会增加。因此，销售收入、供应链总成本与响应时间呈负相关关系。考虑到市场1处于发达地区，响应周期较短，响应时间对于销售收入与供应链总成本的影响较市场2敏感，基于前面的假设与引入的变量，通过曲线拟合和LINGO11.0对模型的反复测试，我们选取以下三个函数，它

15、们能较好地逼近实际情况与反映上述思想。3.3 求解及分析应用LINGO11.0对该问题进行编码并求解，可以求得当取不同值时的优化方案。表3列出了不同方案的目标函数值。表3 取不同值时的目标函数值Table 3 The objective function values for different 方案1方案2方案3方案4（天）1122（天）4543目标函数值（百万元）30.4929.898331.8966673.844773比较分析以上各方案可以看出，在对响应时间要求较短的市场1，增加响应时间，放慢反应速度，会带来供应链价值的大幅减少；而对响应时间要求较长的市场2，增加响应时间，供应链价值的减

16、少的幅度远远少于市场1。显然，对供应链价值的边际贡献远大于，这对于兼顾供应链整体系统和不同消费区域的需求，平衡供应链的反应能力与赢利水平具有极其重要的意义。分析评价以上各方案，应选择方案1作为最优决策。即：在较发达地区的市场1的响应时间为1天，欠发达地区的市场2响应时间为4天，供应链价值为30.49百万元，不建设工厂1与配送中心1。具体选址与配送方案如图3所示。供应商1供应商2配送中心1市场1供应商工厂备选地配送中心备选地市场工厂1图3 选址及配送路径设计方案Fig.3 Design program for site selection and distribution routing1003

17、50150300500400450400供应商3市场2配送中心2配送中心3工厂2工厂350通过算例分析可见本文给出的优化模型具有如下特点：（1）以供应链价值最大化为目标函数，既考虑供应链成本的变化，又考虑各种内外因素对不同区域产品价格的影响。（2）引入不同区域顾客需求的响应时间变量，考虑响应时间对销售收入与供应链总成本的影响。（3）根据不同市场响应时间的边际贡献，可以从供应链的整体性角度平衡供应链的反应能力与赢利水平。4 结论网络设计决策是一个富有挑战性的问题，应从供应链整体系统的角度出发，基于网络设计决策框架综合应用定性与定量的方法解决。首先需要全面分析网络设计决策的影响因素，明确网络设计决

18、策的具体内容。本文认为影响网络设计决策的因素有：宏观经济与政治因素、基础设施与技术因素、战略性与竞争性因素、对顾客的响应时间与物流总成本因素。网络设计的具体内容有供应链的战略结构、供应链上节点设施的功能配置、节点的区位选择、每一个节点的容量及节点之间的供给配置。通过这些定性分析研究，可以确定供应链上节点的备选地址，为预测不同消费区域的产品价格与响应时间提供有力的依据。最后，借鉴数学模型和计算机求解进行定量分析研究，从而寻求最优决策方案。本文提出的优化模型通过引入响应时间变量与不同区域的价格，考虑在不同市场顾客的响应时间及其边际贡献，从供应链系统角度平衡供应链的反应能力与赢利水平。在同时满足供应

19、链上各功能模块对应节点的建设成本、供需能力、节点之间的运输成本等诸多约束条件下，考虑各种因素对不同区域产品价格的影响，求得一个供应链总价值最大化的网络设计方案。致谢 作者衷心感谢审稿专家提出的宝贵修改意见。参考文献：1张纪会, 徐军芹. 适应性供应链的复杂网络模型研究J. 中国管理科学, 2009, 17(2):76792 Min H, Zhou-gengui. Supply chain model: past, present and future J. Computer & Industrial engineering, 2002, 43: 2312493 Geoffrion A M，Gr

20、aves G W. Multicommodity distribution system design by Benders decomposition J. Management Science, 1974, 20 (5): 822844 4 Cohen M A, Less H L. Resource deployment analysis of global manufacturing and distribution networks J. Journal of Manufacturing and Operations Management, 1989, 2: 811045 Cohen

21、M A, Less H L. Strategic analysis of integrated production-distribution systems: Models and methods J. Operations Research, 1988, 36(2): 216228 6 Brown G G, Graves G W, and Honezarenko M D. Design and operation of a multicommodity production/distribution system using primal goal decomposition J. Man

22、agement Science, 1987, 33: 14691480 7 Kim H K, Lee Y H. Production/distribution planning in SCM using simulation and optimization model C. Proceedings of Korean Supply Chain Management Society. 2000. 398411 8 Sim E, Jang Y, Park J. A study on the supply chain network design considering multi-level,

23、multi-product, capacitated facility C. Proceedings of Korean Supply Chain Management Society, Korean，2000. 110711219金海和，陈剑，赵纯均. 分销配送网络优化模型及其求解算法J. 清华大学学报，2002, 42 (6): 739742 10赵晓煌，汪定伟. 供应链中二级分销网络优化设计的模糊机会约束规划模型J. 控制理论与应用，2002, 19 (2): 249252 11黄海新，武利勇，汪定伟等. 基于遗传算法的二级分销网模型及其求解J. 计算机集成制造系统，2004, 10 (

24、8) : 914917 12李延晖，马士华，刘黎明. 基于时间约束的供应链配送系统随机模型J. 预测，2004, 23 (4)：4547 13 Chan T S, Chan H K. The future trend on system wide modeling in supply chain studies J. Int. J. Adv. Manuf. Technol. 2005, 25: 82083214苏尼尔乔普瑞（Sunil Chopra），彼德梅因德尔（Peter Meindl）著，陈荣秋等译供应链管理（第3版）M北京：中国人民大学出版社，2008. 610 15王霄宁基于物流供应

25、链的跨国公司模块化经营J中央财经大学学报，2008, 7：7881Decision-making about network-design in Supply Chain Based on Mixed integer programmingCao Cuizhen1，Wang Junxin2(1.Business administration school, Shanxi University of Finance and Economics; 2. Applied Mathematics school, Shanxi University of Finance and Economics Ta

26、iyuan， Shanxi，030031，China) Abstract: The supply chain network design determines both the structure and the value of the supply chain system. In order to maximize the value of the whole supply chain, we not only analyze the contents of the network design and the factors which influence the network d

27、esign with the system view-point, but also construct the network design decision-making framework. In this paper, a network design optimization model is established by introducing difference market response-time variables, and considering the influences of the response time on the sale income and to

28、tal supply chain costs. It is shown by examples that the marginal contributions of the response time needed by difference market customers to the value of supply chain have a visible difference, and the net work design should begin with the overall supply system and balance the response-ability and the level of profit. Key Words : Mixed integer programming，Supply Chain, Network design，Response time8