基于粵港澳大灣區(qū)的物流庫(kù)存補(bǔ)貨決策與仿真優(yōu)化

□ 刁德榮

(澳門(mén)科技大學(xué) 商學(xué)院,澳門(mén) 999078)

1 研究背景

粵港澳大灣區(qū)已經(jīng)成為了全球經(jīng)濟(jì)體量最大的灣區(qū)，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展為物流行業(yè)創(chuàng)造了良好的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，三地的貿(mào)易是推動(dòng)大灣區(qū)港口物流發(fā)展的經(jīng)濟(jì)源動(dòng)力，促進(jìn)了物流企業(yè)實(shí)現(xiàn)高效益發(fā)展[1]。由于地緣及物流功能區(qū)匹配關(guān)系，港澳的倉(cāng)儲(chǔ)集疏基地大部分分布在珠三角區(qū)域，需求和補(bǔ)貨提前期的不確定以及補(bǔ)貨決策的優(yōu)劣直接影響其運(yùn)營(yíng)成本和企業(yè)盈利水平，最終影響到企業(yè)的存亡興衰。目前，香港、珠海、深州、廣州都有獨(dú)立的海港，且在運(yùn)輸量上一直處于世界領(lǐng)先地位，優(yōu)越的基礎(chǔ)設(shè)施提高了粵港澳大灣區(qū)物流發(fā)展質(zhì)量。但是大灣區(qū)在地方交通網(wǎng)絡(luò)上，都是以城市獨(dú)立運(yùn)行為主，沒(méi)有形成較強(qiáng)的互通。大灣區(qū)一江兩岸的地理格局，導(dǎo)致東西兩岸物流發(fā)展不均，東面具有較強(qiáng)的發(fā)展屬性，而西面只能依靠東面進(jìn)行發(fā)展，這樣的發(fā)展方式不利于大灣區(qū)物流共同發(fā)展[2]。大灣區(qū)“1小時(shí)交通圈”、“綠色通道”等相關(guān)措施為物流共享合作協(xié)同機(jī)制提供了基礎(chǔ)保障，能夠促進(jìn)物流人才的三地流通[3]，共享合作協(xié)同機(jī)制的建立能夠合理分配大灣區(qū)整體物流資源，避免出現(xiàn)物流資源過(guò)度集中化，保持物流行業(yè)的健康發(fā)展。

2 物流庫(kù)存補(bǔ)貨模型與仿真優(yōu)化

2.1 物流庫(kù)存補(bǔ)貨模型

在大灣區(qū)庫(kù)存管理實(shí)踐中，由于三地的需求和補(bǔ)貨提前期各異，企業(yè)在庫(kù)存管理方面面臨的需求具有很大的不確定性，其上游供貨商的配送提前期也具有更大的波動(dòng)性[4]，因此企業(yè)在面臨以上兩種不確定因素時(shí)學(xué)會(huì)科學(xué)地檢視當(dāng)前的補(bǔ)貨策略(何時(shí)補(bǔ)貨以及需要定多少貨)是否合理非常重要。補(bǔ)貨策略的合理性一般依賴(lài)于企業(yè)所考慮的目標(biāo)，例如平均庫(kù)存水平、服務(wù)水平、期望利潤(rùn)等。

為方便描述問(wèn)題所對(duì)應(yīng)的庫(kù)存模型，先將相關(guān)參數(shù)和變量定義如下：

IBt第t天期初庫(kù)存；

IEt第t天期末庫(kù)存；

QRt第t天企業(yè)到貨量；

Dt第t天企業(yè)面臨的需求；

Iit第t天已下單尚未到貨的補(bǔ)貨量；

DSt第t天已滿(mǎn)足的需求；

IPt第t天庫(kù)存點(diǎn) (t=1,…T)；

LT 企業(yè)補(bǔ)貨提前期(企業(yè)下單到收貨的時(shí)間間隔)；

O 0-1變量，0表示不需要補(bǔ)貨，1表示需要補(bǔ)貨；

TO補(bǔ)貨到達(dá)時(shí)間，定義為補(bǔ)貨當(dāng)天加補(bǔ)貨提前期后的第二天初；

R 企業(yè)庫(kù)存補(bǔ)貨點(diǎn)；

Q 企業(yè)訂貨量；

SL 庫(kù)存服務(wù)水平，定義為所有需求中滿(mǎn)足需求所占的百分比；

以上參數(shù)和變量之間的關(guān)系如下：

IEt=IBt+QRt-Dt

(1)

式(1)表示期末庫(kù)存是當(dāng)天期初庫(kù)存加上當(dāng)天到貨量減去當(dāng)天的需求。

DSt=min{IBt+QRt,Dt}

(2)

式(2)表示已滿(mǎn)足的需求部分。

IPt=IP(t-1)+Ii(t-1)

(3)

式(3)表示第t天的庫(kù)存點(diǎn)等于上一期的庫(kù)存點(diǎn)加上一期已下單但尚未到貨的補(bǔ)貨量。

IPt≤R時(shí)O=1,否則O=0

(4)

式(4)表示如果當(dāng)天庫(kù)存點(diǎn)降到補(bǔ)貨點(diǎn)或以下時(shí)需要補(bǔ)貨Q，否則不補(bǔ)貨。

因此，T天之內(nèi)的平均庫(kù)存水平可表示為

(5)

T天之內(nèi)的服務(wù)水平可表示為T(mén)天需求的滿(mǎn)足百分比。

SL=T天內(nèi)已滿(mǎn)足的需求/T天內(nèi)的需求之和*100%

(6)

因此，庫(kù)存補(bǔ)貨模型是將R和Q作為決策變量，將平均庫(kù)存水平、服務(wù)水平、期望利潤(rùn)等作為優(yōu)化目標(biāo)，尋求最佳的補(bǔ)貨策略。

2.2 需求與補(bǔ)貨提前期不確定下的補(bǔ)貨策略仿真與檢視

需求不確定是企業(yè)進(jìn)行庫(kù)存管理實(shí)踐的一大痛點(diǎn)。眾所周知，需求的波動(dòng)將引發(fā)牛鞭效應(yīng)，使得訂單波動(dòng)沿著供應(yīng)鏈上游逐級(jí)放大[5]，最終使整條供應(yīng)鏈上的各企業(yè)付出更高的成本代價(jià)。與此同時(shí)，補(bǔ)貨提前期的波動(dòng)也會(huì)造成更高的安全庫(kù)存水平，最終使得供應(yīng)鏈各級(jí)成員的庫(kù)存水平居高不下，造成大量的浪費(fèi)。

因此，在需求與訂貨提前期不確定的情況下，企業(yè)需要經(jīng)常檢視當(dāng)前的補(bǔ)貨策略是否需要調(diào)整。檢視的常見(jiàn)標(biāo)準(zhǔn)是看當(dāng)前補(bǔ)貨策略下的平均庫(kù)存水平和服務(wù)水平是否達(dá)到企業(yè)要求。平均庫(kù)存水平的高低直接影響到企業(yè)的服務(wù)水平及客戶(hù)滿(mǎn)意度，且跟企業(yè)的盈利水平密切負(fù)相關(guān)。為此，需要根據(jù)企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略要求進(jìn)行補(bǔ)貨策略的匹配與調(diào)劑，達(dá)到一個(gè)平衡及適時(shí)適用適宜的最佳水平。

2.3 需求與訂貨提前期不確定下的仿真優(yōu)化模型

眾所周知，仿真只是檢視當(dāng)前的補(bǔ)貨策略是否合理，并不能檢視該策略是否最優(yōu)。因此，企業(yè)如何在需求與訂貨提前期不確定的情況下優(yōu)化當(dāng)前的補(bǔ)貨策略，進(jìn)一步降低平均庫(kù)存水平、提升服務(wù)水平尤為重要。補(bǔ)貨策略的優(yōu)劣將直接影響庫(kù)存水平和服務(wù)水平的高低，最終影響企業(yè)的績(jī)效。需求和補(bǔ)貨提前期不確定下的補(bǔ)貨優(yōu)化研究很多是從隨機(jī)優(yōu)化理論分析出發(fā)的，對(duì)企業(yè)管理者來(lái)說(shuō)可操作性非常小[7]。因此，本文從企業(yè)實(shí)踐的另一個(gè)視角，通過(guò)仿真結(jié)合優(yōu)化理論構(gòu)建的模型，為需求和補(bǔ)貨提前期不確定下的庫(kù)存補(bǔ)貨策略提供了很好的依據(jù)與工具。

本文在仿真模型的基礎(chǔ)上，在滿(mǎn)足一定的服務(wù)水平要求下進(jìn)一步優(yōu)化平均庫(kù)存水平。此時(shí)可令平均庫(kù)存水平為目標(biāo)函數(shù)，服務(wù)水平為約束條件，補(bǔ)貨點(diǎn)和訂貨量為決策變量，構(gòu)建以下仿真優(yōu)化模型。

①庫(kù)存服務(wù)水平SL≥企業(yè)預(yù)設(shè)水平；

②Q,R≥1,Q,R 為整數(shù),均為決策變數(shù)；

③D是隨機(jī)需求，服從某個(gè)分布；

④LT是補(bǔ)貨提前期，服從某個(gè)分布。

3 算例分析

本實(shí)踐案例A企業(yè)通過(guò)對(duì)過(guò)去原料運(yùn)輸一年的時(shí)間及每次訂貨量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和歸納，得到所需的需求分布數(shù)據(jù)和補(bǔ)貨提前期的分布數(shù)據(jù)。根據(jù)上文構(gòu)建的仿真模型和仿真優(yōu)化模型，分別獲得該企業(yè)的平均庫(kù)存水平和服務(wù)水平以及在給定服務(wù)水平下的最佳補(bǔ)貨點(diǎn)、訂貨量和平均庫(kù)存水平。

3.1 企業(yè)當(dāng)前補(bǔ)貨策略檢視

下面將利用仿真模型對(duì)A企業(yè)現(xiàn)有的補(bǔ)貨決策(補(bǔ)貨點(diǎn)和訂貨量)進(jìn)行檢視，分析企業(yè)現(xiàn)有補(bǔ)貨策略下的平均庫(kù)存水平和服務(wù)水平是否與企業(yè)的期望服務(wù)水平及期望庫(kù)存水平相匹配。具體來(lái)講，A企業(yè)訂貨到達(dá)的時(shí)間1、2、3天的概率分別為20%、60%及20%，每次訂貨量從200至400單位不等，期初庫(kù)存水平600單位，補(bǔ)貨點(diǎn)為600單位，訂貨量為1500單位，于是通過(guò)1000次仿真試驗(yàn)得出平均服務(wù)水平為86.7%，平均庫(kù)存水平為519.94單位。從仿真結(jié)果來(lái)看，A企業(yè)原來(lái)機(jī)械隨機(jī)的訂貨存在服務(wù)水平偏低及庫(kù)存水平偏高的問(wèn)題，對(duì)企業(yè)長(zhǎng)期的戰(zhàn)略發(fā)展與績(jī)效提升有很大的阻礙。因此，有必要重新檢視補(bǔ)貨點(diǎn)和訂貨量等補(bǔ)貨決策對(duì)服務(wù)水平、平均庫(kù)存水平等關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)一步提升A企業(yè)的營(yíng)運(yùn)績(jī)效和盈利能力。

3.2 企業(yè)庫(kù)存水平仿真與優(yōu)化

下面將對(duì)企業(yè)當(dāng)前的補(bǔ)貨點(diǎn)和訂貨量進(jìn)行重新檢視，在給定的企業(yè)服務(wù)水平要求下優(yōu)化企業(yè)的平均庫(kù)存水平，從而降低企業(yè)的成本，進(jìn)一步提升客戶(hù)滿(mǎn)意度和企業(yè)績(jī)效。根據(jù)上文案例的數(shù)據(jù)，即A企業(yè)訂貨到達(dá)的時(shí)間1、2、3天的概率分別為20%、60%及20%，每次訂貨量從200至400單位不等，期初庫(kù)存水平600單位，補(bǔ)貨點(diǎn)為600單位，訂貨量為1500單位。通過(guò)仿真優(yōu)化模型分析，最佳的企業(yè)補(bǔ)貨點(diǎn)不再是600單位，為了提升服務(wù)水平已經(jīng)增加到1190單位；另一方面，為進(jìn)一步降低平均庫(kù)存水平，訂貨量從原來(lái)的600單位降低為315單位。最終結(jié)果是平均服務(wù)水平提高為90.1%，平均庫(kù)存水平降低為237.64單位，優(yōu)化后的平均庫(kù)存水平下降超過(guò)了50%，而平均服務(wù)水平超過(guò)了90%，對(duì)企業(yè)的資金使用、運(yùn)營(yíng)成本、整體績(jī)效等方面都產(chǎn)生了極為積極的經(jīng)濟(jì)作用與價(jià)值[8]。

4 結(jié)論與展望

本文從粵港澳大灣區(qū)戰(zhàn)略視角出發(fā)，分析了庫(kù)存管理的重要性與痛點(diǎn)所在，針對(duì)企業(yè)面臨庫(kù)存需求和補(bǔ)貨提前期的不確定性，構(gòu)建了基于仿真技術(shù)的最優(yōu)化模型，通過(guò)案例數(shù)據(jù)首先檢視了該企業(yè)在當(dāng)前補(bǔ)貨策略下的平均庫(kù)存水平和服務(wù)水平，進(jìn)而利用仿真優(yōu)化模型在滿(mǎn)足企業(yè)給定的服務(wù)水平要求之下重新優(yōu)化企業(yè)的平均庫(kù)存水平，并提供最佳的企業(yè)補(bǔ)貨點(diǎn)和訂貨量。

本文所創(chuàng)建的仿真優(yōu)化補(bǔ)貨模型可以快速、高效、便捷、科學(xué)、合理地為企業(yè)解決訂貨提前期不確定、訂貨量機(jī)械不精準(zhǔn)、訂貨點(diǎn)隨機(jī)不客觀、庫(kù)存水平高度浪費(fèi)、企業(yè)服務(wù)水平難以保障等問(wèn)題與痛點(diǎn)，同時(shí)，對(duì)企業(yè)的戰(zhàn)略發(fā)展及提升整體運(yùn)營(yíng)績(jī)效水平，起到了極為關(guān)鍵的作用。

本文聚焦庫(kù)存需求和補(bǔ)貨提前期的不確定性問(wèn)題，然而由于大灣區(qū)三地的稅務(wù)政策和貨幣不同，同時(shí)三地還面臨外匯的波動(dòng)，未來(lái)的研究將進(jìn)一步考慮這些不確定性，為大灣區(qū)企業(yè)的庫(kù)存管理提供更為科學(xué)合理的決策參考，助力大灣區(qū)建設(shè)。