基于多代理的供應中斷風險監(jiān)測與評估

張晴，胡丹丹

（中南民族大學管理學院，武漢430074）

0　引言

制造業(yè)供應鏈出現(xiàn)供應中斷的原因包括自然災害、工人罷工或恐怖襲擊等社會性突發(fā)事件以及供應鏈例外事件。供應鏈例外事件指在業(yè)務運作中與預設規(guī)則、預期目標或者預計趨勢相背離的信號[1]。供應商的生產(chǎn)柔性、準時交貨率以及生產(chǎn)不確定性（如生產(chǎn)設備故障、物料短缺和物料出現(xiàn)質(zhì)量問題）等均可引發(fā)供應鏈例外事件。相對于自然災害和社會性突發(fā)事件來說，例外事件引發(fā)的供應中斷頻率較高，且易于采用信息技術和管理手段進行監(jiān)測和處理。本文嘗試借助于多代理技術構建一個系統(tǒng)來對例外事件可能引起的供應中斷風險進行監(jiān)測和評估。

多代理（Multi-agent）技術在構建管理決策支持工具方面得到廣泛的關注和使用。從管理層次方面，可以將供應鏈風險分為戰(zhàn)略風險、戰(zhàn)術風險和運作風險三個層次。建立多代理系統(tǒng)對供應鏈戰(zhàn)術和運作層面的例外事件所引起的供應中斷風險進行監(jiān)測和評估，能夠為企業(yè)管理者應對戰(zhàn)術和運作層面的供應中斷風險提供決策支持。國內(nèi)外利用多代理技術研究供應鏈風險的文獻比較典型的有：采用分布式?jīng)Q策探討減小中斷事件對供應鏈系統(tǒng)的影響[2]，采用多代理技術處理供應鏈事件[3]，以代理為基礎的模擬模型來研究供應中斷對消費者，零售商和制造商的影響[4]，構建供應鏈多Agent應急協(xié)調(diào)體系結構[5]等。本文在文獻[6]中也比較詳細地歸納了多代理技術在供應中斷風險管理中的相關研究?？傮w來看，現(xiàn)有的這些研究內(nèi)容多停留在多代理系統(tǒng)框架的構建上，不夠深入。另外，也缺乏針對戰(zhàn)術和運作層面的例外事件所引起的供應中斷風險進行監(jiān)測和評估的相關研究。

1　供應中斷風險監(jiān)測與評估的系統(tǒng)模型

1．1　系統(tǒng)的組成模塊

該系統(tǒng)主要由兩大模塊組成（見圖1）：供應鏈例外事件監(jiān)測模塊和供應中斷風險評估模塊。鑒于目前制造企業(yè)管理信息化比較普及，在此預設一個前提，即：供應中斷風險監(jiān)測需要的訂單執(zhí)行過程中的訂單、庫存、生產(chǎn)計劃等數(shù)據(jù)可以通過軟件接口從企業(yè)現(xiàn)有的ERP系統(tǒng)中獲得，并且信息能夠在各成員間和各代理之間充分共享，且代理之間信息的傳遞是實時的。這樣，ERP中的計劃和執(zhí)行功能對采購、生產(chǎn)以及物流等流程進行整合，在從接收客戶訂單到交付產(chǎn)品的過程中，向供應鏈例外事件監(jiān)測模塊提供有關訂單的計劃信息和執(zhí)行情況信息；供應鏈例外事件監(jiān)測模塊完成對訂單實際執(zhí)行過程的監(jiān)測；供應中斷風險評估模塊對潛在的中斷風險進行評估和處理，為管理者提供降低或者化解中斷風險的方案。

圖1　系統(tǒng)的組成模塊

1．2　代理的功能設計

在構建系統(tǒng)時，要識別系統(tǒng)中所有反映問題領域和系統(tǒng)目標的實體，并將這些實體確定為相應的代理。需要處理的關鍵問題是抽象的粒度和抽象的內(nèi)容?？梢栽诠袛囡L險監(jiān)測與評估這個層次進行抽象，有兩種方法供選擇：功能分解法與物理分解法。與物理分解法相比，功能分解法對代理自身處理問題能力的要求低一些，實現(xiàn)起來相對容易。本文采用功能分解法從供應中斷風險監(jiān)測與評估層次來確定相應的代理，涉及到通信代理、包裝代理、協(xié)調(diào)代理、監(jiān)測代理和供應中斷管理代理等。

通信代理負責企業(yè)間（如供應商與制造商之間）的通信；包裝代理提供各代理和各應用系統(tǒng)之間的信息集成和信息訪問；協(xié)調(diào)代理負責供應鏈成員內(nèi)部代理間的協(xié)調(diào)；監(jiān)測代理負責提供關鍵性能指標的相關數(shù)據(jù)監(jiān)測，在訂單執(zhí)行過程出現(xiàn)例外情況時觸發(fā)警報；供應中斷管理代理是供應中斷風險評估模塊的核心，主要負責對供應中斷風險進行評估。各代理功能見表1所示。

表1　系統(tǒng)中各代理及功能

在模型設計時需要對代理行為、特征進行提取和描述，確定各代理的屬性和行為，并采用BDI模型進行描述。可以根據(jù)供應中斷風險監(jiān)測和評估流程、供應中斷風險監(jiān)測和評估的方法與模型等來確定各代理的屬性和行為。對組成供應中斷風險監(jiān)測與評估系統(tǒng)的代理群體進行集成，主要解決的問題是代理之間的關系以及它們之間的交互規(guī)則，這也需要從供應中斷風險監(jiān)測和評估流程方面進行分析。

1．3　供應中斷風險監(jiān)測和評估流程設計

本文假設供應鏈成員間關系為戰(zhàn)略合作伙伴關系，信息能夠在各成員間充分共享。基于多代理的供應中斷風險監(jiān)測和評估流程始于客戶訂單進入制造核心企業(yè)的訂單執(zhí)行系統(tǒng)。此時，制造核心企業(yè)的協(xié)調(diào)代理觸發(fā)針對該訂單執(zhí)行過程的監(jiān)測，負責該訂單監(jiān)測的代理生成，如圖2所示。監(jiān)測代理主要監(jiān)測訂單生產(chǎn)過程中關鍵物料的生產(chǎn)或供應信息。如果關鍵物料是采購件，則相關的供應鏈成員（第一層供應商、第二層供應商等）中的內(nèi)部協(xié)調(diào)代理也生成相應的監(jiān)測代理，來監(jiān)測供應商內(nèi)部的供應過程，并收集和傳遞相關的監(jiān)測信息。在此過程中，若監(jiān)測到例外信息，則意味著可能存在供應中斷風險，于是供應中斷管理代理生成，供應中斷風險評估模塊被激活。

圖2　基于多代理的供應中斷風險監(jiān)測和評估流程示意圖

1．4　代理群體的交互

分布式供應鏈系統(tǒng)中的每個節(jié)點企業(yè)均被視作一個多代理的子系統(tǒng)，包括通信代理、協(xié)調(diào)代理和監(jiān)測代理等。每個代理子系統(tǒng)通過通信代理進行交流，它起到了供應商與核心制造商兩者之間的溝通作用。與前述流程相對應的企業(yè)內(nèi)部和企業(yè)之間代理群體及相互之間的聯(lián)系如圖3所示。

圖3　代理群體交互示意圖

2　供應中斷風險監(jiān)測和評估的方法與模型

2．1　供應中斷風險監(jiān)測

哪些訂單需要進行監(jiān)測由協(xié)調(diào)代理根據(jù)它們的關鍵路徑長短、是否關鍵物料或客戶請求來確定。供應中斷風險監(jiān)測根據(jù)訂單執(zhí)行流程，分析確定其中的例外事件控制點（即流程中可能產(chǎn)生例外事件的關鍵控制節(jié)點，如供應流程上“產(chǎn)品制造”這個節(jié)點可能因產(chǎn)量不足而導致產(chǎn)品“存貨不足”的例外事件產(chǎn)生，可能引發(fā)供應中斷風險）。針對這些例外事件控制點，設定監(jiān)測代理的關鍵參數(shù)或例外事件關鍵性能指標（如存貨水平、生產(chǎn)量、生產(chǎn)能力、交貨提前期等）的預計取值范圍。這些參數(shù)或指標的實際取值通過對來自于ERP等組織內(nèi)部流程的輸入端、輸出端的關鍵參數(shù)進行取樣和計算得到。分析判定關鍵性能指標的預計值和實際值的差異，確定例外事件，發(fā)出風險警報。供應中斷風險監(jiān)測方法與過程如下頁圖4所示。

2．2　供應中斷風險評估

供應中斷風險評估的功能由供應中斷管理代理完成。根據(jù)監(jiān)測代理發(fā)出的風險警報，供應中斷管理代理分析風險可能造成的影響程度，如無影響、較小影響，中等影響或嚴重影響等。在供應中斷管理代理中內(nèi)置模擬器（見下頁圖5），模擬器采用基于案例推理的方法進行中斷風險的評估。案例推理方法是一種基于知識的問題求解和學習方法，適合解決供應中斷風險評估等非結構化決策問題。表2（見下頁）描述了部分案例。例如，客戶訂單中的關鍵物料在供應商那里發(fā)生了實際生產(chǎn)偏離計劃日期的例外事件，該例外事件通過協(xié)調(diào)代理傳遞給供應中斷代理，后者通過搜索案例庫尋找類似情景，判斷可能產(chǎn)生交貨延遲的風險，應對措施是可以通過重調(diào)度或者尋求其他供應商實施轉包。

圖4　供應中斷風險監(jiān)測過程

圖5　供應中斷管理模塊內(nèi)部結構示意圖

表2　供應中斷風險案例

不同應對措施可能花費的成本不同，計算該成本時可采用目標函數(shù)Min(cost)=y+P(y)L(y)，y表示為減小供應中斷風險發(fā)生而投入的資本，P(y)表示供應中斷風險發(fā)生的概率，L(y)表示供應中斷風險發(fā)生后帶來的經(jīng)濟損失。估計P(y)的值時可以使用失效模式與效應分析、線性回歸、時間序列回歸或者隨機模型等方法[7]。

評估中斷風險后，接著要進行中斷風險管理行為決策與實施。在此步驟，供應中斷管理代理中內(nèi)置的校正器為在風險評估階段鑒定的風險選擇優(yōu)化的策略。對于不同的供應中斷類型，當選擇不同的應對措施時，花費的成本不同，最終的供應鏈利潤也不一定相同。決策者需要這些數(shù)據(jù)來選擇最終的風險管理行為并加以實施。協(xié)調(diào)代理向校正器提供有關風險發(fā)生的準確的管理情景信息，校正器可根據(jù)文獻[8]中的模型計算不同方案選擇下的供應鏈的利潤。決策者展開“what-if”場景分析，選擇最終方案。在風險管理行為實施后，可以將這個最終方案的關鍵數(shù)據(jù)提取以形成新的案例和結構化數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫，這樣過去實施過的成功的決策方案就轉化成知識以供未來使用。

3　系統(tǒng)模擬

可借助于JADE平臺進行系統(tǒng)的構建和模擬運行。定義代理類如CommunicationAgent、CoordinatingAgent、MonitoringAgent和DisruptionManagementAgent分別表示通信代理、協(xié)調(diào)代理、監(jiān)測代理和中斷管理代理。利用這些代理類可以創(chuàng)建各個代理。每個代理的執(zhí)行流程如圖6所示。

圖6　Agent執(zhí)行流程

模擬運行以某裝配制造企業(yè)為背景，假設在接收到的客戶訂單中存在關鍵物料X，且為采購件。與物料X相關的參數(shù)設定如表3所示，參數(shù)說明中的“*”表示該參數(shù)為關鍵參數(shù)，關鍵參數(shù)的取值范圍供監(jiān)測代理甄別供應鏈例外事件時使用。

表3　物料X的相關參數(shù)

系統(tǒng)模擬運行之初，假設由于供應商內(nèi)部調(diào)度問題導致物料X無法在10月26日之前供貨。系統(tǒng)模擬開始時，新的計劃交貨日期被通信代理communicationAgent接收后傳遞給監(jiān)測代理monitoringAgent，監(jiān)測代理通過預設的關鍵參數(shù)及取值范圍進行比對，判定物料X會產(chǎn)生供應中斷風險，于是通知協(xié)調(diào)代理coordinatingAgent，協(xié)調(diào)代理向供應中斷管理代理dmAgent發(fā)出進行風險評估的請求。中斷管理代理接收到請求后啟動模擬器進行風險評估，相關參數(shù)取值及評估結果如表4所示。

表4　參數(shù)取值與計算結果

在表4中，設定針對物料X的供應中斷的重調(diào)度成本y1為15個單位，對應的供應中斷發(fā)生的概率P(y1)為0.2；轉包成本y2為10個單位，對應的供應中斷發(fā)生的概率P(y2)為0.3；供應中斷發(fā)生后的經(jīng)濟損失L(y1)和L(y2)皆為40個單位。通過中斷管理代理內(nèi)置模擬器計算后輸出采用不同方案時的風險花費。其中采用重調(diào)度的措施應對該風險花費C1為23個單位，采用轉包措施應對該風險花費C2為22個單位。模擬運行結果可以為決策者進行供應中斷風險處理方案選擇提供參考，也初步表明該系統(tǒng)對管理者進行供應中斷風險監(jiān)測和評估的決策支持是可行的。

4　結束語

本文研究基于多代理的供應中斷風險監(jiān)測與評估系統(tǒng)，希望能推進供應鏈風險管理決策支持工具的發(fā)展。主要工作在于基于多代理的供應中斷風險監(jiān)測與評估系統(tǒng)模塊設計、代理的功能設計、供應中斷風險監(jiān)測和評估流程設計、代理群體的交互、供應中斷風險監(jiān)測和評估的方法與模型以及借助JADE平臺進行系統(tǒng)的初步構建等。該系統(tǒng)對于供應鏈戰(zhàn)術和運作層次的中斷風險管理具有普遍適用性。對此系統(tǒng)的構建和完善還需要完成其他工作，比如定義本體（包括它包含的謂詞類型、代理動作等相關的Java類）、組合行為以創(chuàng)建復雜任務、中斷管理代理對風險的評估和優(yōu)化等，這些方面可做為后續(xù)工作開展進一步研究。

參考文獻：

[1]張凱峰,韓永生,潘旭偉.供應鏈例外事件管理系統(tǒng)[J].計算機集成制造系統(tǒng),2004,10(11).

[2]Cauvin A,Ferrarini A,Tranvouez E.Disruption Management in Distributed Enterprises:A Multi-agent Modeling and Simulation of Cooperative Recovery Behaviors[J].International Journal of Production Economics,2009,122(1).

[3]Bearzotti L A,Chiotti O J,Salomone H E.An Autonomous Multi-agent Approach to Supply Chain Event Management[J].International Journal of Production Economics,2012,135(1).

[4]Wu T,Huang S,Blackhurst J,et al.Supply Chain Risk Management an Agent-based Simulation to Study the Impact of Retail Stockouts[C].IEEE Transactions on Engineering Management,2013,60(4).

[5]韓梅琳,樊瑞滿,鄭建國.供應鏈突發(fā)事件應急協(xié)調(diào)機制研究[J].統(tǒng)計與決策,2007,(20).

[6]張晴,齊飛.供應鏈供應中斷風險管理方法與技術[J].物流技術,2016,35(1).

[7]Dani S.Predicting and Managing Supply Chain Risks[M].New York:Springer International,2009.

[8]Huang C C,et al.Disruption Management for Supply Chain Coordination With Exponential Demand Function[J].Acta Mathematica Scientia 2006,26(4).