考慮服務(wù)時效的物流服務(wù)供應(yīng)鏈應(yīng)急任務(wù)分配

張廣勝　劉偉

摘要：針對應(yīng)急情況下兩級物流服務(wù)供應(yīng)鏈任務(wù)分配問題，提出了考慮服務(wù)時效性的客戶滿意度模型方法。首先，考慮應(yīng)急情況中訂單任務(wù)量的隨機性的情況，建立基于服務(wù)時效性的客戶滿意度模型；其次，構(gòu)建最小化物流成本模型以保證物流服務(wù)供應(yīng)鏈成本最優(yōu)化；然后，引入線性加權(quán)法將包含最大化客戶滿意度與最小化服務(wù)成本雙層規(guī)劃多目標(biāo)模型轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)模型；最后，采用遺傳算法（GA）求解模型，并針對權(quán)重作了靈敏度分析。算例研究表明，與上下層單目標(biāo)分配結(jié)果的目標(biāo)值0.0501和0.0825相比，綜合函數(shù)模型得到了顯著優(yōu)化的目標(biāo)值0.2716，說明所構(gòu)建模型的任務(wù)分配方案能夠更有效解決具有服務(wù)時效性客戶滿意度的物流服務(wù)供應(yīng)鏈任務(wù)分配問題；由分析權(quán)重靈敏度可以看出，權(quán)重0.1

關(guān)鍵詞：服務(wù)時效；物流成本；物流服務(wù)供應(yīng)鏈；應(yīng)急任務(wù)分配；靈敏度分析

中圖分類號：TP18

文獻標(biāo)志碼：A

0引言

物流服務(wù)供應(yīng)鏈（Logistics Service Supply Chain， LSSC）是當(dāng)今服務(wù)供應(yīng)鏈發(fā)展的重要分支，結(jié)構(gòu)遵循“功能型物流服務(wù)提供商→物流服務(wù)集成商→客戶企業(yè)” 模式。其負責(zé)集成物流服務(wù)、任務(wù)分配的核心是集成物流服務(wù)供應(yīng)商，而上游的功能型物流服務(wù)供應(yīng)商則負責(zé)單一貨運、倉儲等簡單增值服務(wù)。通常集成商擁有眾多功能型物流服務(wù)提供商?？蛻粑锪鞣?wù)需求集成商完成物流需求時，為完成物流服務(wù)任務(wù)，集成商將任務(wù)訂單分配給其擁有的功能型物流服務(wù)提供商，將該過程稱為訂單任務(wù)分配。Mallik等[1]認為供應(yīng)鏈中的能力分配是戰(zhàn)略運營中最重要的內(nèi)容。隨著精益生產(chǎn)、零庫存等運營理念在實踐運營中的推廣，突發(fā)事件對精益供應(yīng)鏈的影響變得越來越嚴重，可能會造成節(jié)點企業(yè)需求的巨大波動。面對多個物流服務(wù)提供商時，為保證供應(yīng)鏈客戶得到及時的物流服務(wù)，物流服務(wù)供應(yīng)鏈必須處理好突發(fā)事件發(fā)生后應(yīng)急任務(wù)的分配問題，需求不確定的情形下物流服務(wù)集成商如何在最短時效內(nèi)合理分配訂單任務(wù)，及時滿足客戶需求是保證物流服務(wù)供應(yīng)鏈長期穩(wěn)定運作的關(guān)鍵。特別是當(dāng)市場需求急劇增加、服務(wù)供應(yīng)商能力有限時，物流集成商必須同時兼顧物流服務(wù)成本和客戶時效滿意度的雙重目標(biāo)。為此本文將以突發(fā)事件下物流服務(wù)需求增加為研究對象，研究應(yīng)急服務(wù)能力決策分配問題，建立基于分配時效的任務(wù)分配模型并進行分析。

1相關(guān)研究

突發(fā)事件后，物流服務(wù)供應(yīng)鏈任務(wù)布局與能力調(diào)度的目的是在最短時限內(nèi)提供客戶需求的應(yīng)急物流服務(wù)，最大限度增加鏈條的穩(wěn)定性，維持“功能型物流服務(wù)提供商→物流服務(wù)集成商→客戶企業(yè)”間服務(wù)生態(tài)的和諧發(fā)展。應(yīng)急任務(wù)分配滿意度因其顯著的時效性受到特別關(guān)注，目前國內(nèi)關(guān)于物流服務(wù)供應(yīng)鏈應(yīng)急任務(wù)分配等問題研究的文獻很少，而關(guān)于物流服務(wù)供應(yīng)鏈能力分配與供應(yīng)鏈應(yīng)急機制問題已有相關(guān)的研究。

在物流服務(wù)供應(yīng)鏈任務(wù)分配研究中，李肇坤等[2]研究了以港口為核心企業(yè)的物流服務(wù)供應(yīng)鏈中的多物流任務(wù)分配問題，建立了港口物流服務(wù)供應(yīng)鏈多任務(wù)分配模型；王芝泉等[3]從物流服務(wù)供應(yīng)鏈任務(wù)分配問題的特征出發(fā)，對物流服務(wù)供應(yīng)鏈任務(wù)分配問題進行馬爾可夫決策過程建模；劉偉華等[4]以三級物流服務(wù)供應(yīng)鏈為例進行研究，給出了隨機需求環(huán)境下三級物流服務(wù)供應(yīng)鏈任務(wù)分配的雙層規(guī)劃模型；李珊珊[5]針對物流服務(wù)供應(yīng)鏈訂單分配問題，構(gòu)建了新的物流服務(wù)供應(yīng)鏈訂單分配優(yōu)化混合整數(shù)規(guī)劃模型。目前關(guān)于供應(yīng)鏈應(yīng)急管理機制問題的研究較多，不少學(xué)者采用應(yīng)急協(xié)調(diào)模型考慮成本最小的訂單分配，如馮花平等[6]研究了由單制造商和單零售商組成的供應(yīng)鏈中，當(dāng)制造商的生產(chǎn)成本和零售商的存貨投資成本同時出現(xiàn)擾動時的應(yīng)急協(xié)調(diào)問題；龔衛(wèi)鋒[7]研究了應(yīng)急供應(yīng)鏈管理的基本內(nèi)涵、核心理念及集成層次；何嬋等[8]提出了針對由物流服務(wù)分包商和物流服務(wù)集成商構(gòu)成的物流服務(wù)供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)問題的承諾契約協(xié)調(diào)模型。另外，還有部分學(xué)者從管理學(xué)角度研究供應(yīng)鏈應(yīng)急管理機制，如龍靜等[9]從集中度、可見性、可替代性、可轉(zhuǎn)移性識別供應(yīng)鏈脆弱性，并提出虛擬應(yīng)急管理原理和應(yīng)用策略；李新軍[10]從脆弱性、應(yīng)急系統(tǒng)設(shè)計、預(yù)警系統(tǒng)、恢復(fù)措施等方面剖析了供應(yīng)中斷情況下應(yīng)急運作模式；汪傳旭等[11]建立了零售商之間采用不轉(zhuǎn)運策略和應(yīng)急轉(zhuǎn)運策略的訂貨量決策模型，并從理論上證明了兩種策略的優(yōu)劣。此外，也有一些學(xué)者從供應(yīng)鏈可靠性[12]、博弈論模型角度[13]研究供應(yīng)鏈應(yīng)急機制。

文獻綜述發(fā)現(xiàn)目前關(guān)于物流服務(wù)供應(yīng)鏈服務(wù)能力應(yīng)急任務(wù)分配的研究還很不足。本文考慮應(yīng)急情景下服務(wù)時效性對客戶的重要性，重點研究應(yīng)急物流服務(wù)供應(yīng)鏈的任務(wù)分配模型，有助于物流服務(wù)供應(yīng)鏈服務(wù)能力的合理調(diào)配，提升服務(wù)集成商物流能力。

2雙層規(guī)劃模型構(gòu)建

2.1基于服務(wù)時效客戶滿意度模型

物流服務(wù)集成商現(xiàn)有m個物流服務(wù)供應(yīng)商為LSSC客戶提供物流服務(wù)，記作S={Si}（i=1，2，…，m）。應(yīng)急事件發(fā)生后物流服務(wù)提供商在物流服務(wù)過程中需要保證時效性，因此服務(wù)及時性直接影響客戶的服務(wù)滿意度，鑒于物流服務(wù)時間滿意度取決于各種參數(shù)，并且存在著許多標(biāo)準(zhǔn)來衡量它，本文假定物流服務(wù)時效性具有有限的生命周期，如圖1將其分為三階段。

當(dāng)t∈[0，T0）時為第一階段，t=0表示應(yīng)急事件介入市場的時刻，此時應(yīng)急事件對物流服務(wù)需求產(chǎn)生影響。當(dāng)t∈[0，T0）時由于突發(fā)事件初步影響市場物流需求，物流客戶對物流服務(wù)需求的迫切性持續(xù)在較高水平（從圖1中的0～T0可看出），此階段服務(wù)滿意度沒有明顯的變化?？缭絋0后，由于同質(zhì)企業(yè)及潛在競爭企業(yè)的加入逐漸滿足市場需求而影響客戶滿意度，因此t∈[T0，T1）屬于第二階段，該階段隨時間增加客戶滿意度開始出現(xiàn)明顯下降趨勢。物流服務(wù)提供商提供服務(wù)自時間T1直至滿意度為0的時間T2為第三階段，t∈[T1，T2]，此時的服務(wù)是不被客戶所接受的已失去了市場效用。一般來說從發(fā)出應(yīng)急服務(wù)需求到服務(wù)完成時刻需要一定的時間，即應(yīng)急服務(wù)能力需要一定時間的提前期。而實際市場競爭過程很少有物流服務(wù)過程可以在0～T0期間完成，在到達需求點時服務(wù)的滿意度都會出現(xiàn)降低現(xiàn)象。為此我們假定每個物流需求點對服務(wù)時間有一定的要求時限，在規(guī)定的時限內(nèi)服務(wù)完成時間越短相應(yīng)的顧客滿意度越大，客戶滿意度損失產(chǎn)生于物流服務(wù)提供商完成客戶服務(wù)需求過程中。

2.2物流服務(wù)成本模型

物流服務(wù)供應(yīng)鏈中服務(wù)提供方是物流服務(wù)集成商、功能型物流服務(wù)提供商，基于LSSC運營模式客戶應(yīng)急物流訂單需求是由物流服務(wù)集成商分配給多個功能型物流服務(wù)提供商完成的，為保證應(yīng)急期間物流服務(wù)，集成商會構(gòu)建低成本物流服務(wù)供應(yīng)鏈實現(xiàn)物流成本的最小化。設(shè)單一能力應(yīng)急物流服務(wù)需求量為Qj，集成商共有m個下屬物流服務(wù)提供商?？紤]到客戶應(yīng)急期間服務(wù)需求的不確定性，為此設(shè)總需求Qj服從正態(tài)分布N（μ，δ2），α表示應(yīng)急任務(wù)滿足概率，即約束條件中機會約束為P（∑mi=1yijxi≥Qj）=α。為此構(gòu)建應(yīng)急物流服務(wù)成本最小化數(shù)學(xué)模型如下：

其中：當(dāng)客戶j選擇第i個物流供應(yīng)商時yij=1，否則為yij=0。目標(biāo)函數(shù)（5）的第一項為服務(wù)供應(yīng)商的固定成本費用，即di為選擇服務(wù)供應(yīng)商i時的固定成本；第二項為服務(wù)變動成本費用，ci為運輸型供應(yīng)商i的單位服務(wù)價格，xi為物流服務(wù)供應(yīng)商i的業(yè)務(wù)量。約束條件（6）表示提供商提供的總能力滿足客戶需求的機會約束，在求解時轉(zhuǎn)化為確定約束∑mi=1yijxi=μ+Φ-1（α）δ；約束條件（7）表示至少選擇一個服務(wù)提供商；約束條件（8）為物流服務(wù)供應(yīng)商選擇的約束為0-1變量。

2.3多目標(biāo)規(guī)劃模型的簡化

上述模型是存在兩個目標(biāo)函數(shù)的多目標(biāo)規(guī)劃問題。通常多目標(biāo)規(guī)劃通常有三種解決方案，即對各個目標(biāo)函數(shù)的線性加權(quán)法、極小向量距離和交互式方法。其中線性加權(quán)法是對給定的目標(biāo)函數(shù)，取一組權(quán)系數(shù)作為各自的重要程度求解單目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解的方法。本文研究為了能夠深入分析雙層規(guī)劃中考慮服務(wù)時效性的客戶滿意度與物流成本目標(biāo)重要程度的不同對綜合目標(biāo)函數(shù)帶來的影響，并進行權(quán)重靈敏度分析，故采用線性加權(quán)法將多目標(biāo)模型轉(zhuǎn)化成單目標(biāo)模型。在雙層規(guī)劃模型中主要有兩個目標(biāo)，一個是求客戶服務(wù)時效滿意度最大值，另一個是求成本最小值。但客戶滿意度與服務(wù)成本的量綱不同，在線性加權(quán)方法處理時需要將兩個目標(biāo)利用歸一化方法處理，具體可參考文獻[4]。雙層規(guī)劃函數(shù)S和C進行歸一化值處理可以采用式（9）和（10）的方式。

3算例分析

以下用具體的算例來驗證所提出的模型及求解方法。假設(shè)現(xiàn)有物流服務(wù)供應(yīng)鏈中服務(wù)集成商有甲、乙、丙三個運輸服務(wù)提供商和A、B、C三個物流服務(wù)客戶，應(yīng)急機制情況下物流服務(wù)集成商將任務(wù)分配給這三個物流服務(wù)提供商。一般來說，由于在應(yīng)急情境下客戶需求并不能夠準(zhǔn)確確定，為此設(shè)客戶A、B、C分別服從D1～N（180， 16）、D2～N（200， 16）、D3～N（220， 16）的正態(tài)分布，α=95%。另外，甲、乙、丙三個物流服務(wù)提供商對不同客戶的服務(wù)效率、固定成本及變動成本等參數(shù)見表1，不同客戶滿意度對時效的要求見表2。

3.1考慮服務(wù)時效的物流服務(wù)供應(yīng)鏈任務(wù)分配結(jié)果

依據(jù)多目標(biāo)規(guī)劃簡化模型，利用Matlab中遺傳工具箱求解。從算法迭代過程中看出，隨著迭代次數(shù)的增加，算法逐漸收斂，并且迭代20次后收斂速度明顯趨穩(wěn)。為保證得到較穩(wěn)定的求解結(jié)果，在此設(shè)定進化代數(shù)為200，求出上層單目標(biāo)函數(shù)S模型最優(yōu)值S*與任務(wù)分配方案，見表3，此時S*=136.434。同理，求解下層單目標(biāo)函數(shù)C模型的最優(yōu)值C*及其任務(wù)分配方案，當(dāng)?shù)?18次時完成了全部求解，見表3，此時C*=5170.9756。

其中，客戶時效滿意度模型系數(shù)a>0，而物流成本系數(shù)a<0，表明兩者存在物流管理功能目標(biāo)中此消彼長的關(guān)系“悖反效應(yīng)”，為此利用綜合兩者的函數(shù)F來解決上述問題。基于Matlab中遺傳工具箱求解，對遺傳算法進行參數(shù)設(shè)置：種群規(guī)模200，計劃次數(shù)200，交叉概率0.8，變異概率0.2。遺傳算法優(yōu)化過程中各代的平均函數(shù)值和最優(yōu)個體函數(shù)值變化如圖2，從算法迭代過程看出隨著迭代次數(shù)的增加算法起始收斂速度非?？欤业?0次后平均函數(shù)值收斂速度明顯下降并逐步擬合于最優(yōu)個體函數(shù)值，即收斂于相對較好的染色體。因而，設(shè)定進化代數(shù)為200時得到最終優(yōu)化結(jié)果F*=0.2716，綜合目標(biāo)具體任務(wù)分配方案見表3。

進一步對比最終方案與單目標(biāo)方案優(yōu)劣，在上層規(guī)劃模型的服務(wù)時效單目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)方案S*=136.434時成本函數(shù)C=5260.44，并且F1=0.0501

3.2雙層任務(wù)模型權(quán)重靈敏度分析

由于不同企業(yè)追求滿意度與成本的重視程度是不同的，可以分為追求可靠的服務(wù)型、追求物流成本優(yōu)化及服務(wù)與成本兼顧型等企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略。為了準(zhǔn)確了解不同權(quán)重值a變化程度對物流服務(wù)供應(yīng)鏈應(yīng)急任務(wù)分配的影響，選取企業(yè)權(quán)重a=0.1，0.3，0.5，0.7，0.9時，對于所建立的任務(wù)分配雙層規(guī)劃模型利用遺傳算法分別求解不同權(quán)重下的各服務(wù)對象的分配結(jié)果，如圖3和圖4所示。

如圖3所示，在所構(gòu)建的服務(wù)時效滿意度與物流成本的雙層物流服務(wù)供應(yīng)鏈任務(wù)分配模型中，綜合總目標(biāo)、客戶A、客戶B及客戶C的綜合目標(biāo)優(yōu)化解均隨著滿意度權(quán)重a的增大而增大。容易看出相較于0.5

4結(jié)語

突發(fā)事件下物流服務(wù)供應(yīng)鏈應(yīng)急任務(wù)分配需要考慮不同的限制因素，本文主要研究考慮客戶滿意度的時效性的情況下的兩級物流服務(wù)供應(yīng)鏈任務(wù)分配的問題?；趹?yīng)急機制訂單任務(wù)的隨機性建立了物流服務(wù)供應(yīng)鏈任務(wù)分配的雙層規(guī)劃模型，給出了多目標(biāo)優(yōu)化模型求解的簡化算法，對任務(wù)應(yīng)急分配模型進行算例研究，并作出針對權(quán)重的靈敏度分析。算例求解結(jié)果表明，所構(gòu)建模型能有效解決應(yīng)急情況下具有服務(wù)時效性客戶滿意度的物流服務(wù)供應(yīng)鏈任務(wù)分配問題，同時在應(yīng)急任務(wù)分配時服務(wù)供應(yīng)商應(yīng)該理性平衡權(quán)重分配以得出相對優(yōu)化的方案。但是本文研究所建立模型仍然具有一定程度局限性，如所建立模型只考慮了單一物流服務(wù)能力的情況，未能考慮多種服務(wù)匹配的問題，還有待今后深入研究。

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