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    基于風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)的供應(yīng)鏈設(shè)計(jì)與運(yùn)營研究

    2020-11-21 06:53:28林宇辰李儒晶LINBingLINYuchenLIRujing
    物流科技 2020年11期
    關(guān)鍵詞:分銷毛衣標(biāo)準(zhǔn)差

    林 兵,林宇辰,李儒晶 LIN Bing, LIN Yuchen, LI Rujing

    (1. 江蘇師范大學(xué) 商學(xué)院,江蘇 徐州221116;2. 蘇州大學(xué)文正學(xué)院,江蘇 蘇州215104)

    (1. School of Business, Jiangsu Normal University, Xuzhou 221116, China; 2. Wenzheng College of Soochow University, Suzhou 215104, China)

    0 引 言

    “不要把雞蛋放在同一個(gè)籃子里”是通俗易懂的投資理念,即通過投資分散化來降低風(fēng)險(xiǎn),同時(shí),它也是金融、財(cái)務(wù)管理的一條基本原理,即投資分散化原理(Principle of Diversification, Ross et al., 2012)[1]。同樣,在運(yùn)作管理、物流與供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域也有類似的原理,即風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)原理(Risk Pooling, Simichi-Levi et al., 2007)[2],不確定與可變因素共擔(dān)原理(Variability Pooling, Hopp and Spearman, 2000)[3],綜合原理(Principle of Aggregation, Anupindi et al., 2011)[4]等。雖然在不同領(lǐng)域、不同文獻(xiàn)中有不同稱謂,但這些原理的機(jī)理相同,即,匯聚不同個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)可降低這些個(gè)體總的風(fēng)險(xiǎn),而風(fēng)險(xiǎn)就是隨機(jī)不確定性。

    近幾年,共享概念在社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展中越來越受到大家的關(guān)注,最典型例子就是共享單車。在中國城市,如果每個(gè)人都擁有一輛自行車,社會自行車的保有量將有幾億輛。由于每人每天用車時(shí)間段和地點(diǎn)的隨機(jī)性很大,如將每個(gè)人的隨機(jī)性因素綜合在一起,則在每一天中的任何時(shí)間段及城市中的任何地段,自行車的使用量將基本不變,而且,越是人口眾多的城市,這種風(fēng)險(xiǎn)聚集效應(yīng)就越明顯。所以,通過投放固定數(shù)量的共享單車,既達(dá)到綠色出行的目的,又可提高自行車?yán)寐剩档蜕鐣孕熊嚤S辛?。可見,共享的本質(zhì)就是風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)原理。

    在信息技術(shù)領(lǐng)域,云計(jì)算體現(xiàn)了共享思想。云計(jì)算通過集中使用和管理計(jì)算與信息存儲資源,從而達(dá)到節(jié)省整體資源的目的?;ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代,計(jì)算資源如同水、電、煤氣這些公共資源,可隨時(shí)打開“閥門”使用。由于每個(gè)個(gè)體使用計(jì)算資源的隨機(jī)性較大,而社會總體對計(jì)算資源的使用則較為固定。所以,云計(jì)算平臺將計(jì)算需求匯聚在一起進(jìn)行處理,以提高計(jì)算資源的利用率和減少社會整體計(jì)算機(jī)保有量,這也反映了風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)原理。

    風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)中的風(fēng)險(xiǎn)是什么且如何度量?風(fēng)險(xiǎn)是如何通過共擔(dān)機(jī)理降低的?我們又將如何基于風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)原理對供應(yīng)鏈進(jìn)行有效設(shè)計(jì)與運(yùn)營?針對以上問題,既有理論研究又有實(shí)踐應(yīng)用,有大量成功案例。本文將遵循以上問題,通過比較風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)原理與投資分散化原理,來深入理解風(fēng)險(xiǎn)和共擔(dān)的概念,掌握風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)的機(jī)理;并以供應(yīng)鏈為主要應(yīng)用對象,歸納供應(yīng)鏈的設(shè)計(jì)與運(yùn)營策略,供我國企業(yè)參考。

    1 風(fēng)險(xiǎn)與Variability

    這里先介紹基本概念風(fēng)險(xiǎn)(Risk) 和不確定與可變性(Variability)。財(cái)務(wù)領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)是方差或標(biāo)準(zhǔn)差,它描述了投資回報(bào)的不確定性。在運(yùn)作管理領(lǐng)域,與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相對應(yīng)的指標(biāo)是Variability。Variability 定義為事物的非一致性(Hopp and Spearman, 2000)[3],而本文稱之為不確定與可變性,反映了它在運(yùn)作管理中的兩層含義:一是所有變量都具有Variability,如學(xué)生成績、個(gè)人身高等;二是隨機(jī)不確定性都是Variability。所以,Variability 不等同于財(cái)務(wù)中只考慮隨機(jī)不確定性的風(fēng)險(xiǎn)概念。運(yùn)作管理經(jīng)常要考慮的含有Variability 的變量是顧客需求、加工時(shí)間、調(diào)整準(zhǔn)備時(shí)間(Setup Time),等等。

    隨機(jī)變量常用來描述運(yùn)作系統(tǒng)中的需求、加工/服務(wù)時(shí)間等。如何度量隨機(jī)變量的Variability?與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的度量一樣,運(yùn)作管理中的Variability 也是用標(biāo)準(zhǔn)差來度量。更進(jìn)一步,為比較不同運(yùn)作系統(tǒng)的Variability,也可采用變異系數(shù)(Coefficient of Variation, CV),即,CV=標(biāo)準(zhǔn)差/均值。由于CV是無量綱的,方便不同運(yùn)作系統(tǒng)比較Variability。

    綜上,如果運(yùn)作系統(tǒng)中的變量是用隨機(jī)變量來描述,那這些變量的Variability 與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)本質(zhì)相同,都是描述某種不確定性,都可使用標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行度量,因而可通過共擔(dān)(Pooling) 機(jī)理來消除一些不確定性。

    2 風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)原理

    運(yùn)作系統(tǒng)的Variability 越高,則系統(tǒng)績效就越低(Hopp and Spearman)[3]。所以,運(yùn)作管理的一個(gè)主要任務(wù)就是應(yīng)對Variability。風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)就是要把不同來源的Variability 匯聚在一起,達(dá)到降低Variability 的目的。換言之,匯聚不同個(gè)體的Variability,可降低總體的Variability。下面,用數(shù)學(xué)形式描述風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)原理。

    命題1 說明兩個(gè)隨機(jī)變量和的標(biāo)準(zhǔn)差不會大于兩個(gè)隨機(jī)變量標(biāo)準(zhǔn)差的和。特別地,從證明中看到,命題1 成立不要求兩個(gè)隨機(jī)變量負(fù)相關(guān)。因此,把任意兩個(gè)不同源的Variability 匯聚后都會產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)效應(yīng)。同理,考慮n個(gè)隨機(jī)變量X1,X2,…,Xn,有以下推論。

    推論1 將命題1 的結(jié)論推廣到具有多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)源的情景。證明從略。

    由前述,運(yùn)作管理中的Variability 也可用變異系數(shù)CV來度量。因此,有以下命題。

    命題2:CV(X+Y)≤CV(X)+CV(Y),其中,E(X)=a和E(Y)=b都大于0。

    證明:由CV=標(biāo)準(zhǔn)差/均值,得:

    上式平方后:

    因此,CV(X+Y)≤CV(X)+CV(Y),命題2 成立。證畢。

    上述證明也不要求兩個(gè)隨機(jī)變量負(fù)相關(guān),但要求隨機(jī)變量的期望值都為正。對運(yùn)作系統(tǒng)中的隨機(jī)變量,如顧客需求、加工時(shí)間、機(jī)器損壞停滯時(shí)間等,要求它們的均值為正數(shù),顯然合情合理。同理,當(dāng)n個(gè)隨機(jī)變量X1,X2,…,Xn的期望值為正數(shù)時(shí),有以下推論。

    推論2:CV(X1+X2+…+Xn)≤CV(X1)+CV(X2)+…+CV(Xn)。

    命題1 和命題2 及推論從數(shù)學(xué)上描述了風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)的機(jī)理,證實(shí)了這樣的結(jié)論:在隨機(jī)不確定情景下,任意個(gè)體的Variability 匯聚后,它們總體的Variability 將會降低。風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)原理是供應(yīng)鏈進(jìn)行合理設(shè)計(jì)與運(yùn)營的基本原理,以下將介紹基于該原理的供應(yīng)鏈策略。

    3 供應(yīng)鏈策略

    供應(yīng)鏈?zhǔn)菑脑牧祥_始,經(jīng)過中間產(chǎn)品、產(chǎn)成品、分銷商和零售商,最后送達(dá)顧客的功能性網(wǎng)絡(luò)。供應(yīng)鏈管理是通過整合供應(yīng)鏈資源,使供給能更好地與需求相匹配。由于供給與需求總是存在大量Variability, 這時(shí)需要庫存和產(chǎn)能來緩沖Variability??梢?,要實(shí)施供應(yīng)鏈庫存和產(chǎn)能的整體優(yōu)化,大致可從需求和供給兩方面來減少Variability。減少Variability 有很多方法,這里將介紹基于風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)原理的供應(yīng)鏈策略。策略分為3 類,第一類是基于需求匯聚(Demand Pooling) 的策略,有綜合需求預(yù)測、聯(lián)合庫存、標(biāo)準(zhǔn)化、延遲化等策略;第二類是基于產(chǎn)能匯集(Capacity Pooling) 的策略,如共享設(shè)備或人員等;第三類是結(jié)合了需求匯聚和產(chǎn)能匯聚的策略,例如,合同制造(Contract Manufacturing) 既利用了需求匯聚又利用產(chǎn)能匯聚。下面對這些策略分別加以介紹。

    首先考慮需求匯聚策略?;谛枨髤R聚的綜合需求預(yù)測、聯(lián)合庫存、標(biāo)準(zhǔn)化、延遲化等策略已在供應(yīng)鏈管理中得到廣泛應(yīng)用。眾所周知,需求預(yù)測是生產(chǎn)的重要環(huán)節(jié),直接影響到供應(yīng)鏈的采購、生產(chǎn)計(jì)劃等環(huán)節(jié)。長期以來,學(xué)者已經(jīng)開發(fā)了大量成熟的統(tǒng)計(jì)預(yù)測方法,如能進(jìn)一步利用需求匯聚效應(yīng)進(jìn)行綜合需求預(yù)測,則可使預(yù)測更為精確。例如,對毛衣總需求的預(yù)測要比對每種顏色毛衣需求的預(yù)測更準(zhǔn)確;對布料需求的預(yù)測要比某一具體款式需求的預(yù)測更準(zhǔn)確,這些都是利用需求匯聚進(jìn)行綜合需求預(yù)測的結(jié)果。

    聯(lián)合庫存是通過匯聚需求來降低總體庫存的策略。地區(qū)分銷中心就是一個(gè)能說明問題的例子(陳榮秋和馬士華,2017)[5]。如果把庫存直接存放在某地區(qū)的各家門店,每個(gè)門店為應(yīng)對客戶需求的不確定性,都會安排一定量的安全庫存(Safety Stock,SS),以提高服務(wù)水平,這樣會導(dǎo)致大量的總庫存和庫存相關(guān)費(fèi)用。如果在該地區(qū)設(shè)一個(gè)分銷中心,將庫存集中到分銷中心,由分銷中心應(yīng)對整個(gè)地區(qū)的需求。這時(shí),根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)原理,匯聚后的總需求標(biāo)準(zhǔn)差要比個(gè)體需求標(biāo)準(zhǔn)差之和小。再由安全庫存公式(Z由服務(wù)水平?jīng)Q定,L是確定性提前期) 可知,分銷中心的安全庫存量要比原各門店的安全庫存量之和小。而分銷中心的一般性庫存(數(shù)量等于需求均值) 等于所有門店一般性庫存量之和。所以,總庫存量(一般性庫存加上安全庫存) 在需求匯聚于分銷中心后將會減少。這種將庫存集中到分銷中心的做法稱為實(shí)體匯聚(Physical Pooling)。但實(shí)體匯聚常常帶來運(yùn)輸成本的上升,同時(shí)設(shè)立分銷中心也需大量投資。隨著信息技術(shù)和物流快遞業(yè)務(wù)的發(fā)展,庫存可通過轉(zhuǎn)運(yùn)(Transshipment) 實(shí)現(xiàn)虛擬共享(Virtual Pooling)。例如,當(dāng)顧客在一家門店沒找到想要的某款商品,銷售人員可通過數(shù)據(jù)庫查詢連鎖的其它門店,如發(fā)現(xiàn)顧客所需商品,即可由另一家門店發(fā)貨轉(zhuǎn)運(yùn)給顧客。這樣既實(shí)現(xiàn)了庫存共享,又避免再建一個(gè)實(shí)體的分銷中心。

    延遲策略是供應(yīng)鏈管理常用策略。就是盡可能保持產(chǎn)品的通用性,直到最終產(chǎn)品需求較為確定的情況下,再將通用產(chǎn)品差異化為最終產(chǎn)品。這里,通用產(chǎn)品的需求相當(dāng)于差異化后產(chǎn)品需求的綜合,由風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)原理可知,通用產(chǎn)品需求的Variability比最終產(chǎn)品需求的Variability 要低,因而通用產(chǎn)品的安全庫存需要量也將隨之減少。這就是為什么要盡可能保持產(chǎn)品的通用狀態(tài),延遲其差異化的原因。意大利的貝納通(Benetton) 是著名的服裝制造商和零售商,尤以生產(chǎn)多彩、鮮亮的毛衣制品而出名,是采用延遲策略的先驅(qū)。貝納通最初的毛衣生產(chǎn)技術(shù)是先將原色毛線染成不同顏色后再編織成毛衣。20 世紀(jì)70 年代,貝納通革新了染色技術(shù),先用原色毛線編織成原色毛衣,再根據(jù)各種顏色毛衣的市場需求對原色毛衣進(jìn)行染色,染色工序的改變促成產(chǎn)品差異化的延遲。但成衣染色要比單純的毛線染色困難,另外,也無需對所有毛衣的加工采用新工序。因?yàn)?,每種顏色毛衣的需求有一個(gè)基準(zhǔn)量,這部分毛衣仍使用傳統(tǒng)技術(shù)生產(chǎn),剩余部分可用新工序生產(chǎn)。這樣既使用了延遲策略,又控制了生產(chǎn)與庫存成本。

    標(biāo)準(zhǔn)化策略就是把產(chǎn)品的零部件模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化,讓不同產(chǎn)品在制造過程中盡可能使用同一零部件。例如,不同電腦產(chǎn)品使用同型號硬盤,不同電動(dòng)車產(chǎn)品使用同類電池,等等。由于不同產(chǎn)品使用同一零部件,風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)效應(yīng)就顯現(xiàn)出來,即,可用更少的零部件庫存滿足不同最終產(chǎn)品的需求。當(dāng)然,除了風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)帶來的好處,零部件模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化也使生產(chǎn)過程更簡單,管理更容易。下面,以北歐的兩家公司為例來說明模塊化和標(biāo)準(zhǔn)化帶來的競爭優(yōu)勢。20 世紀(jì)90 年代,美國摩托羅拉公司是手機(jī)領(lǐng)域的行業(yè)老大,但很快被芬蘭諾基亞公司超越,其中一個(gè)重要原因是諾基亞簡化了手機(jī)產(chǎn)品設(shè)計(jì),使用少量、通用的部件,使運(yùn)作管理效率大大提高。產(chǎn)品簡約化、標(biāo)準(zhǔn)化策略使諾基亞迅速崛起,超越競爭對手。瑞典宜家家居是全球著名的家具與家居產(chǎn)品零售商,同樣采取了簡約化、標(biāo)準(zhǔn)化策略,例如,宜家家具多采用扁平化的模塊進(jìn)行組合生產(chǎn),這使得加工、物流操作更簡單,流程管理也更簡易。

    以上,本文討論了需求匯聚帶來的風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)效應(yīng)。現(xiàn)從供給角度考慮基于風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)的產(chǎn)能匯聚。例如,在銀行辦理業(yè)務(wù),每個(gè)銀行柜臺/柜員都可看作是運(yùn)作產(chǎn)能。過去,客戶辦業(yè)務(wù)要在大廳內(nèi)的各個(gè)柜臺分別排隊(duì),假設(shè)有多項(xiàng)業(yè)務(wù)要辦理,你可能需要多次排隊(duì)才能辦理完所有業(yè)務(wù),費(fèi)時(shí)費(fèi)力?,F(xiàn)在的銀行業(yè)務(wù)流程是取票號排隊(duì),多個(gè)排隊(duì)合成一個(gè)排隊(duì),同時(shí)也要求每個(gè)柜臺、柜員應(yīng)具有多項(xiàng)業(yè)務(wù)操作功能或技能,才可形成產(chǎn)能匯聚。用排隊(duì)論的專業(yè)術(shù)語解釋,就是原先多個(gè)并行的M/M/1 系統(tǒng)轉(zhuǎn)變成現(xiàn)在的一個(gè)M/M/c 排隊(duì)系統(tǒng),這種產(chǎn)能匯聚使得業(yè)務(wù)流程運(yùn)作績效顯著提高(胡運(yùn)權(quán),2012)[6]。

    最后考慮同時(shí)利用需求和產(chǎn)能匯聚效應(yīng)的策略。電子制造服務(wù)(Electronic Manufacturing Service, EMS) 的合同制造很好地反映了這一策略。EMS 是指為原始設(shè)備制造商(Original Equipment Manufacturer, OEM) 提供代工服務(wù)的供應(yīng)商,最初都是些小規(guī)模的代工廠。這些小的代工廠發(fā)展到今天,涌現(xiàn)出像富士康和偉創(chuàng)力這樣有名的EMS 廠商。EMS 的崛起和電腦、手機(jī)等許多電子產(chǎn)品的普及息息相關(guān)。電子行業(yè)涉及的零部件數(shù)量巨大,且電子產(chǎn)品更新?lián)Q代周期短,零部件的庫存管理至關(guān)重要。從需求方面講,EMS 廠家可從許多OEM 那里匯聚訂單,需求變得不僅量大且很穩(wěn)定,便于生產(chǎn)計(jì)劃與庫存控制。從供給方面看,EMS 小廠家如果只是服務(wù)個(gè)別OEM,會遇到很大的需求不確定性,提高服務(wù)水平意味著需要增加安全庫存量和保有一定數(shù)量的空閑產(chǎn)能。所以,合并小廠家(匯聚產(chǎn)能) 形成大廠商,更確定的需求可減少空閑產(chǎn)能的保有量。例如,偉創(chuàng)力收購另一家著名的EMS 旭電就可發(fā)揮顯著的產(chǎn)能匯聚及需求匯聚效應(yīng)。

    4 結(jié) 論

    本文通過剖析風(fēng)險(xiǎn)、不確定與可變性以及風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)原理,探索基于風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)原理的供應(yīng)鏈策略,為我國企業(yè)供應(yīng)鏈設(shè)計(jì)及運(yùn)營提供了理論基礎(chǔ)。本文的主要研究結(jié)果是,明確了財(cái)務(wù)投資分散化原理與運(yùn)作管理風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)原理具有相同的機(jī)理,并以數(shù)學(xué)命題形式給出風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)原理的數(shù)學(xué)表達(dá)和相應(yīng)的證明;同時(shí),也對基于風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)原理的供應(yīng)鏈策略做了歸納,使之更易于理解和應(yīng)用。本文提出的供應(yīng)鏈策略僅是該原理應(yīng)用的一部分,尚有其他許多有意義的課題,例如,如何衡量風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)的效果,值得我們繼續(xù)深入研究。

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