牛鞭效应;订货提前期;仿真;Anylogic
F253.4 A 1005-643215-0026-03
1 引 言
牛鞭效应是指市场需求信息从供应链下游向上游传递的过程中,需求波动被不断放大的一种现象。这种现象使供应链上游企业无法准确地把握市场需求信息,难以制订合理的企业能力需求规划和生产计划,造成生产能力过剩、库存产品过多或缺货,并使整个供应链的运作成本过高,效率和顾客满意度降低。
本文从订货提前期来考虑牛鞭效应的产生以及能否通过缩短订货提前期减轻牛鞭效应的强度,从供应链订货提前期的时效性出发,考虑其对牛鞭效应的影响程度,并通过供应链各成员的库存波动和实时订单数量,动态表示牛鞭效应的强度。借助于Anylogic软件,利用面向对象的方法对三阶供应链建模,混合调用系统动力学和主体建模中的模块分别模拟目标人群产生的需求和供应链成员间的订单、配送,并且对订货提前期值进行修改,分析仿真结果,证明缩短订货提前期能够减轻牛鞭效应的强度。
2 建立仿真模型
订货提前期是牛鞭效应的重要成因之一。提前期的存在使供应链上各企业无法同步响应市场需求变化。提前期越长,客户需求和订货量的变动也越大,为了应对这种不确定性,企业会提高安全库存水平。由于供应链上各级企业在订货和预计库存时都计入了提前期,所以需求信息从下游向上游不断放大,库存波动也随之变大,即导致了牛鞭效应。为了进一步研究提前期对牛鞭效应的影响,本文建立了仿真模型。
本文建模分为两部分,分别采用不同的方法建模。首先,运用系统动力学,对目标消费人群进行建模,这个系统中的潜在客户受广告和口碑的影响变为产品用户,从而产生了需求。其次,通过一条信息传输路径将系统中的实时需求反映给三阶供应链模块中的零售商,并由零售商逐级向上游下订单,供应链模块采用的是主体建模,仿真概念模型如图1所示。
2.1 目标消费人群模块
用系统动力学方法对目标的消费人群进行建模仿真。如图2所示,构成模块的主要元件包含以下几项:
“流”:资金流、信息流、人流和商品流;
“积量”:潜在顾客、需求、用户;
“率量”:人与人之间的接触率、潜在用户对商品信息的采纳率、商品损坏率;
“辅助变量”:广告影响能力、分数、产品生命周期、供给。
系统中默认有100000目标消费人群,所有人在仿真开始前对商品无任何了解,即信息掌握量为0。仿真开始后每个独立的潜在客户受商品广告宣传和口碑两方面的影响,相同单位的广告影响效用远小于周围人的口碑,模块中的设置为1∶10,按照比例算出其对商品的采纳率,这个过程对潜在客户而言是完全模拟现实生活的场景,由Anylogic软件内部运行。当某位潜在客户的采纳率达到预先设定好的分数,他决定购买该商品,即产生需求。这部分产生的需求立刻通过一条信息传输路径传给三阶供应链模块中的零售商主体,经过供应链模块运行后,零售商将商品供应给图2中的供给控件。用户得到商品后开始使用,根据商品生命周期,当商品达到使用期限无法使用时,则传递到商品损坏率控件,这部分用户重新转变成潜在客户,并重复上述步骤循环运行到模拟结束。以上所有数据都可以根据不同的场景进行修改,增强了模块的柔性,本文仅以目标消费人群为100000人的系统来模拟顾客需求。
2.2 三阶供应链模块
与2.1不同,本模块采用的是主体建模的方法。如图3所示模块中的三个主体分别为零售商、分销商和制造商,运用Anylogic的企业库进行建模。该供应链以订单为导向,由客户需求开始,以订单带动整条供应链的运作。制造商、分销商、零售商逐级向下游满足需求。供应链各阶的主体采取库存控制策略,即主体以T 为周期定期检查系统的库存水平,因此仅在符合固定周期的离散时间点上检测库存水平。T 期之初,企业对库存进行盘点,当发现现有库存水平低于安全库存s时,发出订单补充库存,使库存补充至最大库存水平S。模型默认的T=10天,s=2000件,S=4000件。每个主体用一个活动对象类进行建模,在活动对象内部利用参数、变量、属性和功能对主体行为和属性进行建模。
控件beginning Of Day表示供应链模块以1天为周期循环运行该事件,事件日志描述如下:早上8∶00零售商检查顾客订单,检查库存,若库存低于s,则向上游的分销商下订单,分销商接收订单以后,检查库存,若库存能满足订单则向零售商配送商品,否则向上游制造商下订单;制造商随后调出订单,判断订单是否为有效订单,若为有效订单,那么判断现有的产成品库存是否能够满足订单的需求,当库存不足以满足全部需求时,调用生产模块组织生产。在有充足产成品库存的条件下,制造商对分销商进行配送,存在一定的提前期。所有命令执行完后更新当天全部信息。
3 模型仿真及结果分析
订货提前期是指下游企业从向上游企业发出订单到收到货物所需的时间,包括信息提前期、决策时间、制造时间、运输时间等。引起牛鞭效应的时间因素主要是订货提前期,初始设订货提前期满足uniform?*day的平均分布。本文仿真的目的是分析供应链中各阶主体的订货量和库存水平,动态地对牛鞭效应进行可视化观察。设置模型仿真时间为2年,收集库存水平及实时订单的相关信息。
3.1 各指标的收集
库存水平。由图4可以看出零售商库存较少,波动程度小,无低于安全库存水平s的情况,两次最高库存之间的时间较短,这说明零售商的采购活动频繁。分销商处的库存水平处于零售商与生产商之间,波动幅度居中,波动的周期较零售商长,说明分销商采购周期较长,每次采购量较大,且经常出现库存水平低于安全库存的情况。制造商处的成品库存波动幅度很大,呈现出有规律的锯齿形,前后两次库存补充时间间隔最长,一次补充量大,同样呈现出有规律的锯齿形,可以预测如果订货周期加长到一定时间,制造商将最早出现缺货情况。订单数量。图5中零售商接收到使用者的订单为红色,需求量变化范围是1012~1015,订货量较少,波动性很小,几乎保持不变。分销商接收到的订单为蓝色,很明显可以看到波动性大于零售商,数量介于零售商和制造商之间,且订货周期有明显变化。绿色表示制造商接收来自分销商的订单情况,数量值最大,波动振幅最大,订货周期也不规则。3.2 牛鞭效应分析
从数量值、波动幅度、周期的规则性观察订货提前期为uniform?*day的供应链各主体的库存水平和实时订单,可以发现各量值沿供应链呈放大趋势。仿真模型统计了各主体的平均值、方差,通过精确的数值再次证明了该供应链由下游向上游发生了牛鞭效应。
3.3 牛鞭效应与订货提前期的关系
假设以上的情况为方案一,在所有设置不变的情况下现在本文模拟方案二:订货周期缩短一半为uniform?*day和方案三:订货周期扩大一倍uniform?*day。
在方案二的仿真过程中各主体的库存水平没有太大区别,只是波动振幅小于方案一,但是没有明显的变化。方案三出现很大不同,首先零售商缺货率高达60%,库存振幅较之前两个方案明显扩大,呈现不规则的锯齿形,订货周期不稳定。上游的分销商和制造商也相应出现缺货和很不稳定的情况,波动振幅都相应的扩大,库存水平在?0~?4000,因为最大库存设置为4000,但是订单数量超过了6000,导致制造商不能按时完成订单,客户流失。各主体平均值和方差如表2所示。
由以上分析可知,订货提前期的大小关系是:方案?二<?方案一<方案三,牛鞭效应强度的大小顺序是:方案?二<?方案一<方案三,可见订货提前期不仅是引起供应链产生牛鞭效应的原因之一,而且订货提前期越长牛鞭效应强度越大,反之则越小,供应链成员减轻牛鞭效应的有效途径之一就是缩短订货提前期。
4 结 论
本文从供应链各主体的库存水平和实时订货量入手,借助Anylogic仿真软件,研究了订货提前期、牛鞭效应的产生以及相互关系,得出缩短提前期可以减轻牛鞭效应的结论。在今后的研究中可以综合考虑产生牛鞭效应的四个主要因素,多尺度动态模拟牛鞭效应,找出减轻牛鞭效应的最优方法。
陈思,女,江苏淮安人,东南大学物流管理本科生,研究方向:物流管理工程;张伟力,男,江苏盐城人,东南大学物流管理本科生,研究方向:物流管理工程。
相关：
如何看待外来新技术选取三种应对“外来新技术”的案例,从微观、中观和宏观角度予以剖析,以资参考。“起来,挑战微软霸权!”1999年,著名IT评论家方兴东的振臂一呼,至今犹在耳畔。中国的信息化之路,由来是不平坦的。一方面,国人需要借助..
[备孕]多囊卵巢综合征原因 备孕为什么会得多囊卵巢综合征？多囊卵巢综合征是一种常见的妇科内分泌疾病,内分泌特征有雄激素、雌酮、胰岛素过多等,是造成不孕的常见病症。多囊卵巢综合征的病因有哪些？一起来看看。 多囊卵巢综合征原因 多囊卵巢..