基于模糊控制的煙草物流供應(yīng)鏈解耦模型優(yōu)化研究

摘 要：后疫情時(shí)代，煙草物流供應(yīng)鏈表現(xiàn)出定制化、小批量成品煙需求的勢(shì)態(tài)，煙草工業(yè)企業(yè)需要面對(duì)多品規(guī)供應(yīng)大幅波動(dòng)所帶來(lái)的供應(yīng)鏈系統(tǒng)耦合問(wèn)題。本文擬以模糊控制原理優(yōu)化煙草物流供應(yīng)鏈解耦模型，并以某成品煙2022年物流供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)為例，在MATLAB平臺(tái)下對(duì)比供應(yīng)鏈系統(tǒng)解耦成效。結(jié)果表明，采用模糊控制的解耦模型相較于靜態(tài)解耦模型，更能夠有效應(yīng)對(duì)耦合問(wèn)題的發(fā)生，實(shí)現(xiàn)快速解耦作業(yè)，提升煙草工業(yè)企業(yè)物流業(yè)務(wù)在面對(duì)定制化、小批量品規(guī)需求時(shí)的供應(yīng)鏈韌性。

關(guān)鍵詞：供應(yīng)鏈管理；解耦模型；模糊控制

一、煙草物流供應(yīng)鏈存在的耦合問(wèn)題

在煙草供應(yīng)鏈體系中，物流作業(yè)貫穿供應(yīng)鏈全過(guò)程，是煙草工業(yè)企業(yè)作為鏈上核心企業(yè)與第三方交互的重要連通業(yè)務(wù)，結(jié)合煙草供應(yīng)鏈趨勢(shì)，由生產(chǎn)驅(qū)動(dòng)向庫(kù)存驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變，由內(nèi)設(shè)計(jì)劃部門(mén)根據(jù)物流資源制定排產(chǎn)、采購(gòu)、調(diào)度、銷售工作計(jì)劃，統(tǒng)籌物流資源和物流服務(wù)，分別向內(nèi)部倉(cāng)配機(jī)構(gòu)及第三方承運(yùn)商、庫(kù)房下達(dá)工作指令，最后由費(fèi)用結(jié)算機(jī)構(gòu)對(duì)第三方進(jìn)行結(jié)算，如圖1所示。

因此，在煙草物流供應(yīng)鏈系統(tǒng)中各項(xiàng)業(yè)務(wù)相互交織、相互影響，會(huì)產(chǎn)生大量的多變量回路，當(dāng)系統(tǒng)中幾個(gè)業(yè)務(wù)過(guò)程變量改變，會(huì)引起輸出變量部分或者全部改變，這種現(xiàn)象叫作耦合?？紤]到煙草供應(yīng)鏈系統(tǒng)在后疫情時(shí)代出現(xiàn)的非線性、分布參數(shù)、時(shí)變、大時(shí)延、多變量耦合的復(fù)雜現(xiàn)象，相對(duì)于傳統(tǒng)的用于描述供應(yīng)鏈勢(shì)態(tài)的線性供應(yīng)鏈模型，耦合模型能夠更真實(shí)地描繪出供應(yīng)鏈魯棒性，即供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性及韌性的真實(shí)形態(tài)，并能夠挖掘出供應(yīng)鏈各業(yè)務(wù)之間的影響因素。但上述模型中參數(shù)變量較為確定，使得模型使用具有局限性，缺乏動(dòng)態(tài)調(diào)整及容錯(cuò)機(jī)制，對(duì)于供應(yīng)鏈非關(guān)聯(lián)要素耦合時(shí)的魯棒性缺乏更為精準(zhǔn)的描述和預(yù)測(cè)。

二、解耦策略分析

煙草物流供應(yīng)鏈各業(yè)務(wù)單位存在大量耦合情況時(shí)，會(huì)明顯降低供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的韌性甚至斷裂，當(dāng)定制化程度越高、訂單變動(dòng)越大時(shí)，物流保障要求也就越高，供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)韌性越脆弱，因此需要對(duì)供應(yīng)鏈系統(tǒng)進(jìn)行解耦。

發(fā)生變化導(dǎo)致系統(tǒng)不平衡時(shí)，只能做到近似解耦。

1.預(yù)估解耦

借用空氣焓動(dòng)態(tài)平衡理論，在平衡狀態(tài)下，設(shè)煙草物流供應(yīng)鏈中運(yùn)輸資源不變（僅調(diào)節(jié)倉(cāng)儲(chǔ)資源），則相對(duì)成品煙到達(dá)變動(dòng)時(shí)間T的限制如下：

式中，為T(mén)1時(shí)間下的飽和運(yùn)輸壓強(qiáng)（Pa）；為T(mén)2時(shí)間下的飽和運(yùn)輸壓強(qiáng)（Pa）；RH2為實(shí)際測(cè)量的相對(duì)運(yùn)輸強(qiáng)度；RH2為參加運(yùn)算的相對(duì)運(yùn)輸強(qiáng)度。

用預(yù)估相對(duì)運(yùn)輸強(qiáng)度RH2代替實(shí)測(cè)的相對(duì)運(yùn)輸強(qiáng)度RHi作為運(yùn)算集成，但當(dāng)RH發(fā)生變化導(dǎo)致系統(tǒng)不平衡時(shí)，只能做到近似解耦。

2.靜態(tài)解耦

經(jīng)過(guò)解耦系數(shù)α1，α2的解耦效應(yīng)得到

其中，Ct，Ch分別代表倉(cāng)儲(chǔ)與運(yùn)輸?shù)目刂戚敵?；Kt，Kh代表倉(cāng)儲(chǔ)與運(yùn)輸?shù)哪：刂票壤?；Uh，Ut代表上述倉(cāng)儲(chǔ)與運(yùn)輸?shù)膶?shí)際輸出，如圖2所示。

當(dāng)解耦系數(shù)α1，α2為0時(shí)，，表示供應(yīng)鏈各業(yè)務(wù)間沒(méi)有發(fā)生耦合作用；當(dāng)α1，α2為1時(shí)，Ut，Uh則為極限耦合，只有才有效。故而靜態(tài)結(jié)構(gòu)缺乏自適應(yīng)性，不具備表述實(shí)際解耦情況的作用及解耦效果。

3.多變量的模糊解耦

在靜態(tài)解耦的基礎(chǔ)上，再增加一個(gè)回路，用來(lái)調(diào)整供應(yīng)鏈解耦系數(shù)，使解耦系數(shù)一直保持在最大值。得到的系統(tǒng)模型表示為：

式中：u1，u2代表靜態(tài)模糊輸出；，表示混合輸出，Aij代表解耦系數(shù)（i=1，2，...，n，j=1，2，...，n）。

由式（2.4）可以分別得出n-1，n時(shí)刻的輸出增量：

把式（2.5）和式（2.6）聯(lián)立，得到式（2.7）：

式（2.7）中，當(dāng)A12為0時(shí)，回路2與回路1之間未發(fā)生耦合作用；若A12不為0，則回路2與回路1之間發(fā)生耦合，此時(shí)需調(diào)整解耦系數(shù)，使A12趨于0，如圖3所示。

三、煙草物流供應(yīng)鏈模糊解耦模型優(yōu)化

1.優(yōu)化設(shè)計(jì)

煙草物流供應(yīng)鏈模糊解耦模型優(yōu)化策略如圖4所示，其中R1，R2為倉(cāng)儲(chǔ)與運(yùn)輸標(biāo)準(zhǔn)范圍，E1，E2為誤差，Ke為誤差變化率，U1，U2為輸出數(shù)據(jù)，使用MATLAB模糊邏輯工具箱構(gòu)建推理系統(tǒng)。

（1） 確定的輸入量、輸出數(shù)量

采用雙輸入輸出、單輸出的二維模糊控制器，實(shí)現(xiàn)對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)與運(yùn)輸多影響因素的高維控制，輸入內(nèi)容為：誤差E和誤差變化率Ec；輸出內(nèi)容為：提高輸入資源或降低輸入資源的控制量U。

（2） 模糊語(yǔ)言描述

設(shè)定誤差基本域：[-Xe，+Xe]，誤差演變率基本域：[-Xec，+Xec]，對(duì)應(yīng)的輸出量基本域：[-Yu，+Yu]。當(dāng)誤差子集為X{-n，-n+1，…，0，1，…，n}，而誤差變化率的子集為Y{-m，-m+1， …，0，1，…，m}，控制子集則為Z{-L，-L+1，…，0，1，…，L}。

用式（3.1）和式（3.2）表示：

乘以比例因子得到式（3.3）：

將誤差變化率模糊子集分為13個(gè)等級(jí)，則輸出模糊子集為15個(gè)等級(jí)：

基于模糊集域原則分為共7個(gè)檔次，即。得到集合為：

根據(jù)描述函數(shù)曲線形狀的模糊集合，可以采用三角形和梯形隸屬函數(shù)作為說(shuō)明模糊集合的隸屬函數(shù)，其中模糊變量的隸屬函數(shù)賦值三角函數(shù)，如圖5、圖6所示。

2.模糊解耦優(yōu)化模型

根據(jù)上述模糊解耦策略進(jìn)行優(yōu)化后，采用復(fù)合模糊解耦模型對(duì)煙草物流供應(yīng)鏈進(jìn)行解耦，解耦結(jié)構(gòu)如圖7所示。

當(dāng)只考慮靜態(tài)解耦時(shí)：

式（3.4）中，k21是輸入1作為輸入1的倉(cāng)儲(chǔ)對(duì)運(yùn)輸耦合通道的靜態(tài)增益。同理，k22是輸入2作為輸入2的倉(cāng)儲(chǔ)對(duì)運(yùn)輸耦合通道的靜態(tài)增益。

模糊集，分為5個(gè)等級(jí)，設(shè)定5條控制規(guī)則：

把誤差作為輸入量，將系數(shù)和靜態(tài)解耦系數(shù)比疊加后進(jìn)行供應(yīng)鏈解耦計(jì)算。

四、煙草物流供應(yīng)鏈模糊控制模型解耦仿真

對(duì)預(yù)選讀取的某成品煙2022年度供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)就無(wú)解耦、靜態(tài)解耦、模糊解耦進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，設(shè)定模型參數(shù)如表1所示。

1.無(wú)解耦仿真

圖8為無(wú)任何解耦的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。Subsystem和Subsystem1表示運(yùn)輸和倉(cāng)儲(chǔ)的模糊控制器。

在沒(méi)有其他解耦措施的前提下，倉(cāng)儲(chǔ)的改變對(duì)成品煙產(chǎn)生了重要的影響。在二者均保持穩(wěn)定的狀況下，當(dāng)運(yùn)輸突然改變時(shí)，成品煙將大幅偏離穩(wěn)定狀況，其波動(dòng)程度和倉(cāng)儲(chǔ)及運(yùn)輸變動(dòng)程度有直接關(guān)聯(lián)。

2.靜態(tài)解耦仿真

在上文的基礎(chǔ)上，根據(jù)設(shè)定條件得到靜態(tài)解耦系數(shù)D21=-k21/k22，且k21=0.79，對(duì)其進(jìn)行三角函數(shù)換算。在圖9中，曲線1為倉(cāng)儲(chǔ)響應(yīng)曲線，曲線2為運(yùn)輸響應(yīng)曲線。每增加5單位的輸入則誤差會(huì)產(chǎn)生波動(dòng)，物流供應(yīng)鏈出現(xiàn)了超調(diào)。

3.模糊解耦仿真

圖10為模糊解耦的控制結(jié)構(gòu)。各對(duì)象結(jié)構(gòu)及技術(shù)參數(shù)的描述、靜態(tài)解耦系數(shù)、模糊解耦控制器設(shè)置均同上文。

圖11為模糊解耦的響應(yīng)曲線。每添加5單位的階躍輸入時(shí)，供應(yīng)鏈就形成了較小的波動(dòng)，而且較快地恢復(fù)到相對(duì)平穩(wěn)的狀況，從而達(dá)到了相對(duì)較好的解耦效果。

五、結(jié)語(yǔ)

針對(duì)煙草物流供應(yīng)鏈耦合問(wèn)題，在深入研究煙草品規(guī)在物流供應(yīng)鏈中的耦合情況的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)預(yù)估解耦、靜止解耦、模糊控制解耦技術(shù)的研究，提出了基于模糊控制的煙草物流供應(yīng)鏈解耦模型。最后在MATLAB環(huán)境下搭建了系統(tǒng)仿真模型，對(duì)實(shí)際成品煙供應(yīng)鏈2022年度物流數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真，修正單元解耦系數(shù)。雖然模糊控制解耦存在誤差，但能較大改善供應(yīng)鏈各業(yè)務(wù)之間的耦合問(wèn)題，提升煙草工業(yè)企業(yè)物流業(yè)務(wù)在面對(duì)定制化、小批量品規(guī)需求時(shí)的供應(yīng)鏈韌性。

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作者簡(jiǎn)介：孫東東（1990.02— ），男，漢族，河南周口人，研究生，經(jīng)濟(jì)師，研究方向：物流管理；王曉（1988.10— ），男，漢族，河南許昌人，研究生，助理工程師，研究方向：物流信息化；王冰（1989.08— ），男，漢族，河南淅川人，研究生，高級(jí)統(tǒng)計(jì)師，研究方向：需求預(yù)測(cè)、運(yùn)行分析。