李麗
(1.同濟(jì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,上海201804;2.德州學(xué)院計(jì)算機(jī)系,山東德州253023)
模糊隨機(jī)供需變量的VM I的訂貨量模型
李麗1,2
(1.同濟(jì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,上海201804;2.德州學(xué)院計(jì)算機(jī)系,山東德州253023)
VM I(Vendor Managed Inventory,供應(yīng)商管理庫(kù)存)環(huán)境是一個(gè)不確定的環(huán)境。由于不能準(zhǔn)確地刻畫(huà)需求與供給的變化,使得供應(yīng)商不能很好解決按需訂貨問(wèn)題,庫(kù)存成本居高不下。文章將ADI(Advance Demand Information,預(yù)求信息)和準(zhǔn)時(shí)到貨率描述為模糊隨機(jī)變量,更客觀(guān)地反映了市場(chǎng)情形。為了在模糊隨機(jī)環(huán)境下得到供應(yīng)商的訂貨量,基于模糊隨機(jī)理論,對(duì)傳統(tǒng)EOQ模型進(jìn)行了擴(kuò)展,提出了模糊隨機(jī)供需變量的VM I的訂貨量模型。對(duì)特殊的模糊隨機(jī)供需變量的情形,不僅能夠得出最優(yōu)訂貨量,有效降低庫(kù)存費(fèi)用,而且能夠分析供應(yīng)商的費(fèi)用隨庫(kù)存管理費(fèi)用變化的情況,使得在不確定環(huán)境下決策時(shí)能利用更多的信息。
供應(yīng)商管理庫(kù)存;模糊隨機(jī)變量;預(yù)求信息;準(zhǔn)時(shí)到貨率;最優(yōu)訂貨量
VMI(Vendor Managed Inventory,供應(yīng)商管理庫(kù)存)是一種在購(gòu)買(mǎi)商占優(yōu)的市場(chǎng)環(huán)境中出現(xiàn)的一種供應(yīng)鏈庫(kù)存管理模式[1](Tyan和Wee,2003)。在生產(chǎn)提前期(對(duì)客戶(hù)來(lái)說(shuō),稱(chēng)需求提前期)長(zhǎng)的供應(yīng)鏈中,常采用VMI的管理模式,如圖1。需求提前期較長(zhǎng)的客戶(hù)在需要之前下訂單時(shí)的需求信息,為預(yù)求信息(Advance Demand Information,ADI)。購(gòu)買(mǎi)商為了幫助供應(yīng)商更好地感知需求,借助于電子商務(wù),為供應(yīng)商提供ADI(如購(gòu)買(mǎi)商公布的生產(chǎn)計(jì)劃信息)。例如Ford公司和GM公司向其供應(yīng)商發(fā)布ADI并且每周更新訂單[2]。
VMI中,由于供應(yīng)商管理庫(kù)存,用戶(hù)和供應(yīng)商之間合作,雙方可以更好地兼顧供應(yīng)和需求以減少大量冗余庫(kù)存。對(duì)于需求和準(zhǔn)時(shí)到貨率,由于企業(yè)積累了用于擬合其概率分布的歷史數(shù)據(jù),雖然數(shù)據(jù)有限并且不完全可靠,但用隨機(jī)變量來(lái)描述有一定的合理性。另外,需求和準(zhǔn)時(shí)到貨率還是庫(kù)存管理中不能清晰界定的信息,可以按照專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)估計(jì)其值,用模糊變量來(lái)描述也有其合理性。可以說(shuō)需求及準(zhǔn)時(shí)到貨率的模糊性、隨機(jī)性是交織在一起出現(xiàn)的。而在一些文獻(xiàn)中,需求和供應(yīng)被看作隨機(jī)變量或模糊變量,這樣刻畫(huà)很難準(zhǔn)確描述企業(yè)真實(shí)情況。當(dāng)有最多兩年的歷史數(shù)據(jù)時(shí),ADI和準(zhǔn)時(shí)到貨率等都可以被刻劃為模糊隨機(jī)變量?;谀:S機(jī)變量建模得到的結(jié)果與實(shí)際情況接近,因而更加實(shí)用。因此,本文研究模糊隨機(jī)供需變量的VMI的訂貨量模型。
Liu Y和Liu B[2](2003年)給出了獨(dú)立同分布的模糊隨機(jī)變量的概念,同時(shí)也給出了模糊隨機(jī)變量的純量期望值算子的定義。
定義1[2](Liu Y和Liu B,2003)假設(shè)ξ是一個(gè)從概率空間(Ω,A,Pr)到模糊變量集合的函數(shù)。如果對(duì)于R上的任何Borel集B,Cr{ξ(ω)∈B}是ω的可測(cè)函數(shù),則稱(chēng)ξ為一個(gè)模糊隨機(jī)變量。
VMI中,下游企業(yè)的ADI是供應(yīng)商確定訂貨量的一個(gè)因素。由于從供應(yīng)商確定訂貨量到下游企業(yè)實(shí)際使用這批訂貨,經(jīng)歷的時(shí)間較長(zhǎng),原預(yù)測(cè)的市場(chǎng)情形可能變?yōu)橄掠纹髽I(yè)減產(chǎn)(與訂貨時(shí)預(yù)測(cè)的數(shù)量相比)、增產(chǎn)等。各情形下的需求量管理者根據(jù)經(jīng)驗(yàn)可估計(jì),各種市場(chǎng)情形服從的概率分布由歷史數(shù)據(jù)可統(tǒng)計(jì)。用模糊隨機(jī)變量刻畫(huà)需求是合適的。根據(jù)定義1,設(shè)需求是一個(gè)從概率空間(Ω,A,Pr)到模糊變量構(gòu)成的集合的函數(shù)。為正的模糊變量(例如三角模糊變量、梯形模糊變量等)。假設(shè)與訂貨時(shí)間點(diǎn)下游企業(yè)發(fā)布的生產(chǎn)計(jì)劃相比,不確定市場(chǎng)環(huán)境下存在種隨機(jī)市場(chǎng)情形,如下游企業(yè)減產(chǎn)、產(chǎn)量與訂貨點(diǎn)公布的計(jì)劃相近、增產(chǎn)等,用ωi表示第i種市場(chǎng)情形(如用表示下游企業(yè)減產(chǎn)),每種情形發(fā)生的概率分別為p1,p2,…,pn。i=1,2,…,n可將需求表示為如下形式:
根據(jù)Liu和Liu[3]的定義,由于式(1)中的為正的模糊變量,則的期望值為的隸屬函數(shù)為ui,根據(jù)Liu[4]的定理,則:
因此,本文給出在一定訂貨批量下,模糊隨機(jī)需求的期望值的計(jì)算公式:
(1)式定義的需求可看作是最簡(jiǎn)單形式的模糊隨機(jī)需求。模糊隨機(jī)需求還可以表示為關(guān)于隨機(jī)變量的其它形式的模糊變量。
生產(chǎn)提前期長(zhǎng)的行業(yè)的生產(chǎn)環(huán)節(jié)存在對(duì)訂單產(chǎn)品的順利生產(chǎn)有很大的影響的不確定因素。假設(shè)不確定生產(chǎn)環(huán)境下存在n種隨機(jī)情形,如機(jī)組產(chǎn)能穩(wěn)定、瓶頸工序積壓、機(jī)器發(fā)生故障等,用表示第i種隨機(jī)生產(chǎn)情形,每種生產(chǎn)情形發(fā)生的概率分別為根據(jù)定義1,本文將準(zhǔn)時(shí)到貨率表示為如下形式:
(4)式定義的模糊隨機(jī)準(zhǔn)時(shí)到貨率可看作是最簡(jiǎn)單形式的模糊隨機(jī)變量。模糊隨機(jī)準(zhǔn)時(shí)到貨率也可以被刻畫(huà)為其他模糊隨機(jī)變量形式。
當(dāng)前,VMI中,下游的購(gòu)買(mǎi)商對(duì)上游供應(yīng)商的產(chǎn)品滿(mǎn)足市場(chǎng)需求的速度提出了很高的要求,越來(lái)越多的企業(yè)要求供應(yīng)商采用JIT(Just In Time,準(zhǔn)時(shí)化)供應(yīng)。供應(yīng)商為了及時(shí)響應(yīng)需求,防止不能按時(shí)交貨,通常要儲(chǔ)備大量的庫(kù)存,以應(yīng)付需求量的增加以及上游生產(chǎn)商交貨的不穩(wěn)定,造成了高額的運(yùn)行成本,嚴(yán)重影響了企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。
造成企業(yè)庫(kù)存量大、庫(kù)存成本高的原因有很多,除了需求和供給的不確定因素外,還有一個(gè)原因是VMI企業(yè)沒(méi)有一個(gè)合適的訂貨量模型。企業(yè)在不確定的環(huán)境下運(yùn)營(yíng),訂貨量模型不合適的結(jié)果是要么有可能發(fā)生缺貨,不能及時(shí)滿(mǎn)足需求,要么造成庫(kù)存量大,庫(kù)存成本居高不下。在供需變量為模糊隨機(jī)變量的VMI中,供應(yīng)商面臨的問(wèn)題是,如何在滿(mǎn)足對(duì)下游企業(yè)供應(yīng)的基礎(chǔ)上,決策最優(yōu)的不允許缺貨的訂貨量,使存儲(chǔ)系統(tǒng)總費(fèi)用最?。?/p>
由于JIT供應(yīng)下,供應(yīng)商缺貨將導(dǎo)致包括產(chǎn)品相應(yīng)的利潤(rùn)、下游企業(yè)因缺貨而停產(chǎn)、失去供應(yīng)鏈的長(zhǎng)期合作伙伴等損失,這些損失遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了產(chǎn)品的存儲(chǔ)成本。因此,在這里視為不允許缺貨的模型。具有一定生產(chǎn)周期的行業(yè)一般采用定期訂貨模式,因此,本文假設(shè)定期訂貨、一次性到貨。
假設(shè)一對(duì)一的供應(yīng)鏈,即購(gòu)買(mǎi)商只從一家供應(yīng)商處采購(gòu),而供應(yīng)商也只為這一家購(gòu)買(mǎi)商供貨,購(gòu)買(mǎi)商的銷(xiāo)售量就是供應(yīng)商的采購(gòu)量,且供應(yīng)商是這種關(guān)系的主導(dǎo)者。單一產(chǎn)品。此外,假設(shè)具有預(yù)算資金和存儲(chǔ)空間的約束。
為了表述問(wèn)題的方便,列出其它一些符號(hào)。
T以周為單位的周期(采購(gòu)量消耗期);
L訂貨提前期;
B1供應(yīng)商每周期最大的資金約束;
B2供應(yīng)商的最大存儲(chǔ)量;
c1供應(yīng)商單位產(chǎn)品的訂貨、生產(chǎn)準(zhǔn)備、生產(chǎn)及配送成本之和;
h供應(yīng)商的單位產(chǎn)品的存儲(chǔ)成本。
VMI模式下(如圖1),供應(yīng)商根據(jù)組織內(nèi)生產(chǎn)部門(mén)的供應(yīng)信息和組織外企業(yè)的需求信息做訂貨決策。根據(jù)傳統(tǒng)庫(kù)存控制理論和EOQ模型的思想,決策VMI的訂貨量時(shí),與訂貨量有關(guān)的因素為持有庫(kù)存量、最小存儲(chǔ)系統(tǒng)總費(fèi)用、可用資金、最大庫(kù)存容量、需求量等。經(jīng)典EOQ是針對(duì)單個(gè)企業(yè)而言的,訂貨模式如圖2。經(jīng)典EOQ模型假設(shè)需求為確定值,而很多情況下需求量為模糊隨機(jī)變量;經(jīng)典EOQ模型假設(shè)當(dāng)存儲(chǔ)降為零時(shí),可以立即得到補(bǔ)充并且所要補(bǔ)充的數(shù)量全部同時(shí)到位,而很多行業(yè)生產(chǎn)周期長(zhǎng),無(wú)法隨時(shí)補(bǔ)貨。經(jīng)典EOQ模型沒(méi)有供應(yīng)變量,而VMI中準(zhǔn)時(shí)到貨率也作為決策訂貨量的一個(gè)模糊隨機(jī)變量。因此需對(duì)EOQ模型進(jìn)行擴(kuò)展。
常見(jiàn)訂貨量模型問(wèn)題的研究多為確定型的和隨機(jī)型的,本文研究模糊隨機(jī)型訂貨量模型。本文模型與傳統(tǒng)EOQ模型不同的是需求量為模糊隨機(jī)變量,同時(shí)又添加了準(zhǔn)時(shí)到貨率變量,而且準(zhǔn)時(shí)到貨率也是模糊隨機(jī)變量。解決模糊隨機(jī)庫(kù)存問(wèn)題的主要方法是對(duì)經(jīng)典庫(kù)存模型進(jìn)行擴(kuò)展。Das等[5](2004)研究了模糊隨機(jī)環(huán)境下的庫(kù)存問(wèn)題。然而這些研究只給出了適用于一些特殊的模糊隨機(jī)環(huán)境下的庫(kù)存優(yōu)化方法,沒(méi)有給出需求與供應(yīng)的模糊隨機(jī)變量下的需求與供應(yīng)相平衡的庫(kù)存模型。為此,本文需在分析供應(yīng)商的訂貨量模型(Order Quantity Model,OQM)邏輯的基礎(chǔ)上,利用模糊隨機(jī)數(shù)學(xué)方法,對(duì)EOQ模型進(jìn)行擴(kuò)展,建立需VMI的訂貨量模型。本文考慮的模型的邏輯如圖3。由持有庫(kù)存、單位持有費(fèi)用等確定值和模糊隨機(jī)需求、準(zhǔn)時(shí)到貨率等參數(shù)確定訂貨量;以最小庫(kù)存費(fèi)用為目標(biāo),約束為資金和庫(kù)存容量限制。
模糊隨機(jī)環(huán)境下的定期訂貨、不允許缺貨的VMI模型的存儲(chǔ)狀態(tài)圖如圖4。[T0,T+T0]為一個(gè)存儲(chǔ)周期,也是采購(gòu)量的消耗周期。T0時(shí)刻結(jié)束生產(chǎn)并運(yùn)到倉(cāng)庫(kù);T0時(shí)刻庫(kù)存量迅速增加至最大存儲(chǔ)量B2,并停止生產(chǎn)及運(yùn)送;[T0,T+T0]時(shí)間內(nèi)以存儲(chǔ)滿(mǎn)足需求,存儲(chǔ)以速度r軇'減少。至T+T0時(shí)刻存儲(chǔ)降為最低,進(jìn)入下一個(gè)存儲(chǔ)周期。
易知,在[T0,T+T0]時(shí)間內(nèi),T時(shí)段內(nèi)的總費(fèi)用包括供應(yīng)商每次訂貨的訂貨費(fèi)、生產(chǎn)準(zhǔn)備、生產(chǎn)、配送及存儲(chǔ)費(fèi)用。設(shè)訂貨費(fèi)、生產(chǎn)準(zhǔn)備費(fèi)、生產(chǎn)及配送費(fèi)用之和為c1。單位產(chǎn)品的存儲(chǔ)成本為h,平均存儲(chǔ)量為故存儲(chǔ)費(fèi)為故[T0,T+T0]時(shí)間內(nèi)總費(fèi)用為:
決策目的是尋找最優(yōu)訂貨量Q,使得供應(yīng)商的費(fèi)用期望值達(dá)到極小。因此目標(biāo)函數(shù)為:
假設(shè)在月初訂貨,已知I后,決策者確定訂貨量Q。根據(jù)Liu Y和Liu B(2003)[12]的定理,由于i(i=1,2,…,T+L)為模糊隨機(jī)變量并且有有限期望值。若對(duì)每個(gè)ω∈Ω,各模糊變量i(ω)(i=1,2,…,T+L)相互獨(dú)立,則理想狀態(tài)下的公式為:
從圖4可見(jiàn),訂貨提前期為[0,T0],存儲(chǔ)量應(yīng)恰好滿(mǎn)足這段時(shí)間的需求,故定期檢查庫(kù)存量,當(dāng)時(shí)不補(bǔ)充,當(dāng)時(shí)補(bǔ)充。上式變?yōu)槿缦录s束,即
假設(shè)B1為每周期最大的資金約束。如果決策者希望VMI下產(chǎn)品供應(yīng)商每次的訂貨成本、生產(chǎn)準(zhǔn)備、生產(chǎn)、配送成本與供應(yīng)商的庫(kù)存持有成本之和不超過(guò)可得到的每周期成本之和,則關(guān)于資金預(yù)算的約束為:
如果決策者希望定期檢查時(shí)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)際庫(kù)存量與到貨量之和不超過(guò)最大庫(kù)存,則關(guān)于最大庫(kù)存量的約束如下:
關(guān)于決策變量的非負(fù)約束為:
構(gòu)造下列VMI的模糊隨機(jī)期望值模型。
即:
如果假設(shè)VMI模式下,供應(yīng)商估計(jì)的下游企業(yè)的一個(gè)周期內(nèi)總需求為,其中ρ1為正態(tài)隨機(jī)變量,記為ρ1~N(a,σ2),ρ1的概率密度函數(shù)為∞ 表1 VM I庫(kù)存系統(tǒng)參數(shù)值 可分析供應(yīng)商的費(fèi)用隨庫(kù)存管理費(fèi)用變化的情況。具體方法為:將Q的值固定,將、I和Q的值代入(6)式并化簡(jiǎn),得的表達(dá)式。由約束2(即(9)式)得h的取值范圍。由于是關(guān)于h的函數(shù),可作圖表示當(dāng)Q取某特定值時(shí),供應(yīng)商的費(fèi)用隨h變化的情況。還可將視h為變量,將E、c1、I、B1和B2的值代入(13)式。由約束1、3和約束4,得到Q的范圍,作圖分析供應(yīng)商的費(fèi)用隨h和Q變化的情形。通過(guò)分析供應(yīng)商的存儲(chǔ)系統(tǒng)總費(fèi)用隨庫(kù)存管理費(fèi)用變化的情況,為企業(yè)決策最優(yōu)訂貨量提供更進(jìn)一步的依據(jù)。圖5為假設(shè)Q=3700時(shí)的供應(yīng)商的費(fèi)用隨變化的情況。圖6為供應(yīng)商的費(fèi)用隨h、Q變化的情況。 當(dāng)模糊隨機(jī)需求中的d1,d2,…,dn的隸屬函數(shù)復(fù)雜,并且隨機(jī)市場(chǎng)情形因素服從某種概率分布時(shí),難以用解析方法求解該復(fù)雜模型。這時(shí)可利用模糊隨機(jī)模擬與智能算法相結(jié)合的辦法求解。 目前VMI模式在制造業(yè)、燃料流通業(yè)、零售業(yè)等諸多行業(yè)中普遍存在。VMI中存在著大量的模糊隨機(jī)不確定性。在經(jīng)典的經(jīng)濟(jì)訂購(gòu)批量問(wèn)題中,假設(shè)需求是一個(gè)確定數(shù),并且假設(shè)當(dāng)存儲(chǔ)降為零時(shí),可以立即得到補(bǔ)充并且所要補(bǔ)充的數(shù)量全部同時(shí)到位。而在這些行業(yè)中,需要研究定期訂貨、ADI和準(zhǔn)時(shí)到貨率為模糊隨機(jī)變量、一次性到貨的訂貨量模型。因此針對(duì)VMI應(yīng)用中遇到的具體難題,本文將需求量、準(zhǔn)時(shí)到貨率變量刻畫(huà)為模糊隨機(jī)變量,以更真實(shí)而準(zhǔn)確地反映企業(yè)現(xiàn)實(shí)環(huán)境,考慮需求與供給的平衡,將傳統(tǒng)EOQ模型進(jìn)行了擴(kuò)展,使得庫(kù)存控制理論的應(yīng)用范圍更廣、適用性更強(qiáng)。對(duì)特殊情形得出了模型的解析解,討論了供應(yīng)商的庫(kù)存費(fèi)用隨單位庫(kù)存持有費(fèi)用及訂貨量變化的情形,為企業(yè)決策最優(yōu)訂貨量提供更進(jìn)一步的依據(jù)。 [1]Tyan J,Wee Hui-Ming.Vendor Managed Inventory:a Survey of the Taiwanese Grocery Industry[J].Journal of Purchasing and supply Management,2003,(9). [2]Liu Y K,Liu B.Fuzzy Random Variables:a Scalar Expected Value Operator[J].Fuzzy Optimization and Decision Making,2003,2(2). [3]Liu B,Liu Y.Expected Value of Fuzzy Variables and Fuzzy Expected Value Models[J].IEEE Transactions Fuzzy Systems,2002,10(4). [4]Liu B.Uncertainty Theory:an Introduction to its Axiomatic Foundations[M].Berlin:Springer-Verlag,2004. [5]Das K.,Roy T.,Maiti M.Multi-item Stochastic and Fuzzy-stochastic Inventory Models under Two Restrictions[J].Computers&Operations Research,2004,(31). F224 A 1002-6487(2011)07-0058-04 李麗(1968-),女,山東德州人,博士,教授,研究方向:供應(yīng)鏈管理、信息管理與信息系統(tǒng)。 (責(zé)任編輯/易永生)5 結(jié)論