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    基于BP模型的逆向物流零部件庫存預(yù)測(cè)

    2013-10-20 04:30:02張迎新
    統(tǒng)計(jì)與決策 2013年23期
    關(guān)鍵詞:高科技產(chǎn)品個(gè)數(shù)逆向

    張迎新

    (1.天津科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,天津 300222;2.天津商業(yè)大學(xué) 寶德學(xué)院,天津 300384)

    1 問題的提出

    隨著世界各國對(duì)生態(tài)資源、環(huán)境保護(hù)的日益關(guān)注,對(duì)可持續(xù)發(fā)展和循環(huán)經(jīng)濟(jì)的日益重視,逆向物流與閉環(huán)供應(yīng)鏈的研究日益成為國際學(xué)術(shù)界關(guān)注的重點(diǎn)。面向高科技產(chǎn)品的包括正向供應(yīng)鏈、逆向物流和售后維修服務(wù)在內(nèi)的閉環(huán)供應(yīng)鏈。正向物流是從原始設(shè)備制造商(OEM)發(fā)出高科技產(chǎn)品,經(jīng)過特約服務(wù)商最終到達(dá)終端消費(fèi)者手中。同理由于該種模式是OEM授權(quán)特約服務(wù)商/經(jīng)銷商進(jìn)行銷售和維修技術(shù)支持,因此OEM制造商在發(fā)出產(chǎn)品的同時(shí)連同維修零部件一同發(fā)出至零部件庫。當(dāng)終端消費(fèi)者廢棄該產(chǎn)品,即產(chǎn)品生命周期已經(jīng)結(jié)束,產(chǎn)品進(jìn)入報(bào)廢階段時(shí),產(chǎn)品能夠沿著原有的渠道逆流而上,重新回到OEM指定的處理節(jié)點(diǎn),在處理節(jié)點(diǎn)進(jìn)行殘值價(jià)值判斷,確定無維修價(jià)值的產(chǎn)品或者零部件進(jìn)入再利用環(huán)節(jié),按照“生產(chǎn)者承擔(dān)”原則,原來的高科技產(chǎn)品制造商承擔(dān)產(chǎn)品報(bào)廢后對(duì)環(huán)境潛在影響的后續(xù)處理責(zé)任。如果在處理節(jié)點(diǎn)產(chǎn)品經(jīng)過價(jià)值判斷之后認(rèn)定經(jīng)過修復(fù)繼續(xù)使用,則產(chǎn)品經(jīng)過維修或翻新處理進(jìn)入維修備件庫以備待用。該模式的特點(diǎn)是整個(gè)正向和逆向物流可以被OEM所控制,而且通常都是按照這一模式來運(yùn)作。

    2 逆向物流零部件庫存的原理與實(shí)例的比較

    2.1 需求隨機(jī)的多級(jí)系統(tǒng)的庫存控制策略

    由于高科技產(chǎn)品的逆向物流零部件具有需求隨機(jī),且區(qū)域內(nèi)多級(jí)管理的特點(diǎn),因此適用需求隨機(jī)的多級(jí)系統(tǒng)庫存控制方法。

    某品牌手機(jī)銷售商在大區(qū)內(nèi)設(shè)有三個(gè)維修處,即有三個(gè)子庫存點(diǎn)見下圖1。

    圖1 三個(gè)庫存點(diǎn)

    級(jí)存儲(chǔ)費(fèi)率h1=1 h2=1 h3=1;備貨期L1=1 L2=2 L3=0;缺貨費(fèi)率b=9需求率λ=6。欲求庫存總費(fèi)用最小時(shí)的庫存水平則可通過如下方法求解。

    由于訂購費(fèi)為零,采用基本庫存策略,即保持各庫存點(diǎn)的庫存訂貨點(diǎn)在Sj(基本庫存水平),當(dāng)?shù)陀谠撝禃r(shí)訂貨,若在期初庫存高于該值則不訂貨,一直等到庫存下降到Sj.庫存點(diǎn)1,2的備貨期需求D1,D2分別服從均指為6、12的泊松分布。

    根據(jù)供應(yīng)鏈理論的基本公式,可得:

    根據(jù)基本庫存策略算法可得:

    利用計(jì)算機(jī)模擬可以得到表1-3,可以得出同樣的結(jié)果:

    表1 庫存點(diǎn)1的庫存成本及基本庫存水平

    表2 庫存點(diǎn)2的庫存成本及基本庫存水平

    表3 庫存點(diǎn)3的庫存成本及基本庫存水平

    2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算庫存的原理與實(shí)例

    2.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解步驟

    1987年,Lapedes和Fayber首次應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型進(jìn)行預(yù)測(cè),開創(chuàng)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的先河。分層網(wǎng)絡(luò)是將一個(gè)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型中的所有神經(jīng)元按照功能分為若干層,一般有輸入層、中間層和輸出層、各層順序連接。具體步驟如下:

    (1)選取研究樣本。根據(jù)不同的存貨控制機(jī)制,可以以對(duì)單一零部件SKU的管理、對(duì)成套產(chǎn)品的管理,以及對(duì)二者組合的管理的方法來選擇樣本。應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)與統(tǒng)計(jì)方法相比,在樣本的選取上局限性小于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法。

    (2)把用來衡量高科技產(chǎn)品企業(yè)庫存安全水平的建模變量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量,確定輸入層的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。

    (3)將代表分類結(jié)果的量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出,設(shè)定輸出層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù),而輸出層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)由輸出類別決定,對(duì)高科技產(chǎn)品企業(yè)的輸出至少有兩種,即單一產(chǎn)品SKU或成套產(chǎn)品SKU。

    (4)確定隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)一般為經(jīng)驗(yàn)值,與輸入層和輸出層的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)有關(guān),并沒有統(tǒng)一的數(shù)值要求,一般不宜太少。否則將影響網(wǎng)絡(luò)的有效性,也不宜過多,否則會(huì)增加學(xué)習(xí)訓(xùn)練的時(shí)間。

    (5)確定學(xué)習(xí)率和系統(tǒng)誤差。學(xué)習(xí)率一般控制在0.01~0.9之間,取值不宜過大或偏小,因?yàn)閷W(xué)習(xí)率越小,訓(xùn)練次數(shù)越多,若學(xué)習(xí)率過大,每次權(quán)值的變動(dòng)越劇烈,會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性。一般來說,在以往的研究中,學(xué)習(xí)率選擇0.05,誤差ε通常需要根據(jù)輸出要求來確定,為了保證系統(tǒng)的學(xué)習(xí)精度,在很多的研究中設(shè)定系統(tǒng)誤差為0.1%。

    (6)在輸入各項(xiàng)參數(shù)后,就開始用訓(xùn)練樣本來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),使訓(xùn)練樣本中的樣本企業(yè)與參照企業(yè)的輸入向量得出區(qū)分兩類不同公司的輸出向量,一旦學(xué)習(xí)訓(xùn)練完畢,便可作為被測(cè)企業(yè)預(yù)測(cè)的有效工具。

    2.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算實(shí)例

    本文討論電腦維修零件的庫存水平。由于僅僅是進(jìn)行算法的比較,所以只是假設(shè)最有利于計(jì)算的已知條件,在實(shí)際運(yùn)作中,影響庫存的因素有很多,如缺貨成本、提前期、需求狀況,存儲(chǔ)成本、出庫頻率、物料的等級(jí)等。在此只選擇最??紤]的影響因素進(jìn)行分析,即選擇缺貨成本、存儲(chǔ)成本和提前期。

    BP網(wǎng)絡(luò)的輸入、隱含、輸出層的設(shè)置如下圖4所示:

    圖2 安全庫存水平預(yù)測(cè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的方法比較多,以下為幾種比較常用的經(jīng)驗(yàn)公式:

    式中:m為輸入神經(jīng)元數(shù),n為輸出神經(jīng)元數(shù),a為[1,10]之間的常數(shù),T為隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù);

    式中:n為輸入神經(jīng)元數(shù),T為隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù);

    式中:m為輸入神經(jīng)元數(shù),n為輸出神經(jīng)元數(shù),T為隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)。

    本文采用第一種方法求得T=2+a=3~12

    本文采用歸一化公式,將原始數(shù)據(jù)歸一化到[-1,1],其公式如下:

    Xi、Yi分別為轉(zhuǎn)換前、后的值,Xmax、XMIN分別為樣本的最大值和最小值。然后使用Matlab進(jìn)行仿真。

    表4 歸一化樣本數(shù)據(jù)

    如上表4所示,看到期望輸出的范圍是(-1,1),所以利用雙極性Sigmoid函數(shù)作為轉(zhuǎn)移函數(shù)。

    所得結(jié)果如下(程序從略):

    輸入層到中間層的權(quán)值:

    V=(- 9.1669 7.3448 7.3761 4.8966 3.5409)T

    中間層各神經(jīng)元的閾值:

    θ=(6 .5885-2.4019-0.9962 1.5303 3.2731)T

    中間層到輸出層的權(quán)值:

    W=(0.3427 0.2135 0.2981-0.8840 1.9134)

    輸出層各神經(jīng)元的閾值:T=-1.5271

    可見,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算的結(jié)果考慮的影響因素更為全面,且不受分布約束的要求,各影響因素能有機(jī)結(jié)合、相互作用。

    該方法較之傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)類分析方法相比,已經(jīng)越來越多的受到學(xué)者的關(guān)注。本文通過以下的兩張表分析優(yōu)缺點(diǎn)。具體分析見表5和表6傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較。

    表5 傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較(1)

    綜上,在預(yù)測(cè)精度、樣本選擇,以及系統(tǒng)誤差方面,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均表現(xiàn)出良好的優(yōu)點(diǎn)。但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也存在一定的缺陷,如表6傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較(2)。

    表6 傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較(2)

    綜上,在數(shù)學(xué)建模、穩(wěn)定性和參數(shù)的嚴(yán)謹(jǐn)性角度,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還有一定的缺陷。

    3 結(jié)論

    循環(huán)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,要求逆向物流為其疏通渠道。閉環(huán)供應(yīng)鏈的建立可以協(xié)調(diào)正向和逆向物流在有效的體系中整體趨向最優(yōu)。高科技產(chǎn)品閉環(huán)供應(yīng)鏈庫存預(yù)測(cè)的新方法BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)開啟了一種嶄新的研究領(lǐng)域,將技術(shù)研究和實(shí)際應(yīng)用的結(jié)合,為人們解決高科技產(chǎn)品逆向物流中的實(shí)際問題構(gòu)造了一種全新的思路,同時(shí)也豐富了統(tǒng)計(jì)方法,盡管BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)尚有一定的缺陷,隨著研究的深入和理論的發(fā)展,其今后必能給我們的研究作出更大的貢獻(xiàn)。

    [1]E.Schoeneburg,N.Hansen,A.Gawelczyk.Neuronal Netswerke[M].Germany:Markt&Technik VerlagAG,1990.

    [2]X.Wang,R.Babinsky,H.Scheich.Synaptic Potentiation and Depression in Slices of Mediorostral Neostriatum-hyperstriatum Complex[J].Neuroscience,1994,60(3).

    [3]王旭,王宏,王文輝.人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)原理與應(yīng)用[M].沈陽:東北大學(xué)出版社.

    [4]唐納德·F·布隆伯格著,逆向物流與閉環(huán)供應(yīng)鏈流程管理[M].劉彥平譯.天津:南開大學(xué)出版社,2009.

    [5]周政.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展現(xiàn)狀綜述[J].山西電子技術(shù),2008,(2).

    [6]孫建業(yè),王輝.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2004,(6).

    [7]倪霖,劉琳.基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車回收逆向物流綜合評(píng)價(jià)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2011,(8).

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