文摘
本文考虑了协作机制的供货基地Assemble-to-Order系统(ATO系统以后)上游交付的不确定性。我们首先提出一个协作补充机制的ATO系统,并构造一个补给模型与交付使用的不确定性的供货基地。改造后的原始模型转化为一维优化问题,我们推导出最佳的每个组件的装配数量和订货点。为了使每个供应商的供货基地进行协作的补给,惩罚和奖励机制。数值分析说明了服务水平的供货基地是一个增加函数的惩罚和奖励的因素。因此,通过调整两个因素,供应商的激励协同的补充可以显著增强,然后整个ATO系统可以提高的服务水平。
1。介绍
上游供应商造成的供应中断在ATO系统现在经常发生由于自然灾害的影响,罢工、恐怖袭击、政治动荡、和其他因素。如图所示,李et al。1,17],2000年飞利浦半导体工厂的火灾导致爱立信的芯片供应中断,导致爱立信亏损18亿美元和4%的市场份额。2010年7月,日立的意想不到的短缺,汽车发动机控制部分导致了日产的工厂的关闭3天,和150万辆汽车的生产是受此影响。2011年3月,日本9-magnitude地震摧毁了东北工业区。在日本三大汽车制造商,丰田、本田和日产,受供应中断的影响,一些中日合资企业在中国也有不同程度的供应中断。因此,由这些供应造成严重损失的不确定性,学者和实践者试图找出有效的方法来提高ATO系统上游中断处理的总体表现。在这种情况下,出现供货基地。
供货基地,也叫做VMI(需要库存)中心,通常是附近的核心制造商将部分或全部供应商的物流运作,主要由第三方物流运营商管理。供货基地运行模式的发展从传统的VMI操作模式。在实践中,由于存在各种各样的问题在分布式操作VMI模式下,一些先进的核心制造商考虑管理独立仓库在一个集中的方式代替原来的分散方式通过资源整合、组织重建和协调优化。这不仅有助于降低投资成本在固定设施,而且可以大大减少整个供应链的运营和管理成本。渐渐地,很多第三方物流配送中心,主要集中在上游供应物流集成管理服务,出现。
从这个意义上说,供货基地可以被视为一个供应商和制造商之间的媒介和间接分销渠道是制造商和零售商之间的媒介。此外,供货基地可以减少零部件短缺的风险造成的不同步的从不同的供应商交付,提高供应链的效率和效益。尽管如此,尽管存在一些论文,考虑供货基地,如何通过有用的政策协调供应商供货基地仍很少检查明确。
解决当前实践和文学之间的差距,我们调查交付不确定性之间的交互和协调政策的供货基地,主要解决以下问题:(1)什么是最优补货决策供货基地的ATO系统与多个供应商和一个制造商的不确定的交货时间吗?(2)供货基地协调供应商,如何消除交付的不确定性,并提高整个服务水平?(3)什么是协调两个因素之间的关系和供货基地的服务水平?
为了回答这些问题,我们考虑一个ATO系统与多个供应商,一个供货基地,一个制造商。本文旨在建立一个成本模型考虑的影响造成的每个组件的交货时间可能比预期到达时间或早或晚。每个组件的订货点和组装量被认为是决策变量,我们提出一个秩序政策,最大限度地减少供应链的总成本。因为本文模型可以被视为一个凸规划问题,我们提供唯一的最优解。最后,我们应用惩罚和奖励机制,协调供应商的供货基地的目的,提高服务水平,通过理论和数值分析,我们发现两者之间的关系协调因素和服务水平。
2。文献综述
生产的不确定性可以归因于供给和需求的不确定性。近年来,一些学者调查一些次要因素,导致供应延迟ATO系统,如歌等。2,3陆,et al。4,5),徐et al。6),徐和李7),Plambeck和病房8,9李,和王10陆,et al。11),Doǧru et al。12),Hoena在al。13),伯恩斯坦et al。14),以及王(15),Bušićet al。16),和李et al。1,17]。
歌和姚3)考虑需求不确定性的ATO系统随机提前期和随机提前期扩展成一个库存系统组装的组件。通过假设的需求遵循激情分布和不同组件的到达时间是独立同分布,他们的结论是,越大意味着组件的领先时间,安全库存应该设置越高,他们也给明确的方法找到最优的安全库存在一定服务水平的约束。在此基础上,陆和歌曲(5)考虑产品的库存系统是由许多组件与随机提前期。他们演绎的最优值,安全库存应该设置在不同交货时间的手段。许et al。6]探索最优库存决策的ATO系统需求是随机的情况,和组件的成本和交货时间敏感的订购数量。李,王10)关注库存优化分散装配系统中存在随机需求和供应商之间的竞争在价格敏感。Hoena et al。13]探索ATO系统与多个产物。他们除号系统分为几个子系统,可以独立分析。每个子系统可以用系统近似指数分布的交货时间,为一个精确的评估存在。Bušićet al。16)提出了一种新的边界的马尔可夫链方法受马尔可夫理论的奖励。ATO系统与应用程序,他们重定向选择集的构造边界过渡,促进一个直观的解释原文的修改系统。李等人。1,17)考虑一个装配系统有两个供应商和一个制造商在不确定交货时间。他们证明两个供应商之间存在唯一的纳什均衡。Decroix et al。18)考虑ATO系统中的库存优化问题的产品需求是随机的和组件可以再生的。以上文献考虑一些优化问题,如股票或订单数量从不同的角度在ATO系统。特点如下:(1)这些作品表达的观点是基于一个装配制造企业,而非整个供应链。(2)大多数论文假设是基于组件的补给make-to-stock环境,而不是JIT补给。因此,如何实现多个供应商JIT的二维协作补充补给模式是目前最迫切需要解决的问题。
齐默(19研究供应链协调下一个制造商和多个供应商之间不确定的交付。在最坏的情况下,分散决策下的最优决策分析了制造商和供应商,在最好的情况下,在对称信息下,供应链的最优决策。两种协调机制(惩罚和奖励),实现灵活的合作企业之间成本分配。在Gurnani的作品20.],Gurnani和Gerchak [21],Gurnani和施22),two-echelon供应链是由两个供应商和一个制造商组成的。下不确定交付数量由供应商引起随机产生,每一方在分散式和集中式决策和优化供应链的总成本是在集中决策与分散的低。最后,提出了协作合同协调供应商和制造商。事实上,上面的文章研究基于整个供应链装配系统在随机交货数量,但他们不考虑随机交货时间。
的供货基地,巴恩斯et al。23]发现供货基地是一个创新的策略来降低成本和提高响应能力所使用的一些行业,特别是在电子行业,推迟采购的反映。首先他们给供货基地和审查其发展的定义,然后提出一个前提建立供货基地,想出一个办法操作。沙和吴作栋(24]探索供货基地实现的经营战略之间的联合运营管理客户和上游供应商。此外,他们需要讨论如何更好地管理供应链库存模型,并发现之间的关系操作供货基地的战略和绩效评估是复杂和非线性。因此,他们提出了一个层次结构来帮助供货基地实现供应链成员之间的平衡。
根据供货基地,马和龚25)开发、协作生产和分配的决策模型,分别考虑之间的分布数量匹配的供应商。结果表明,供应链的总成本和供应商的生产成本显著降低,但制造商的物流成本和供货基地运营商成本增加。的考虑多个供应商提供不同的组件制造商根据供货基地,Gui和马26]建立一个经济订货批量模型等两种方法从不同的供应商和飞行勤务捡捡分别。结果表明,对运输数量的组件的每单位重量的运输成本和需求方差不同的组件有一个影响选择的两个方法。李等人。27)提出一个水平双源政策协调供货基地模式。他们表明,供应链的总成本可以明显降低,而服务水平将不会减少使用这种横向协同补货策略。
然而,如何供货基地玩整合功能是很少详细讨论,例如,如何提高服务水平的上游装配系统和整个供应链的效率。这个问题具有重要的现实意义,因为一个错误的决定的某些组件的补给将做出正确的决定的其他组件的补给在同一物料清单(BOM)胡说,从而导致整个供应链的低效率(27]。之后介绍了BOM秩序政策的考虑,由于所有材料的匹配的归因,计算最优订货点的每个组件和装配数量是非常复杂的,所以我们将原始模型转换为一个一维优化问题并成功获得决策变量的最优值。后,我们提出一个合作政策的ATO系统的供货基地交付的不确定性。
3所示。模型描述和配方
3.1。模型的假设
这个模型的操作框架见图1(25]。在此基础上,我们提出以下假设。
(1)根据物料清单,制造商的需求不同类型的组件生产最终产品和每个供应商都提供一种组件,每个组件的交货数量的前提下应满足的方程。制造商委托JIT的供货基地负责订购和交付服务。供应链是一个由ATO系统供应商,一个制造商和一个供货基地。注意,本文中的模型只考虑two-echelon供应链的成本,包括供货基地和制造商和省略了供应商的成本。
(2)所花费的时间的制造组装的组件被认为是0,这是适当的,当供应商相对远离对方。此外,当最终产品的库存,使用制造商开始组装组件,我们称之为组装的起点。所以在整个订购和交付过程中,有两个情况供货基地除了所有组件的到达时间:(1)如果组件比预期的更早到达大会起点,供货基地必须持有组件,直到制造商的库存用完了。在这种情况下,所有组件的持有成本。(2)在另一种情况,因为供货基地不得不等待所有组件的到来,如果有延迟交付的某些组件,组装时间将推迟,导致短缺成本(见图2)。
(3)供货基地提供组件制造商在特定的频率,如次,然后订单数量=×交货数量(28]。它可能是在这里和供货基地采用lot-for-lot分发组件的方法。如果制造商需要组装最终产品,供货基地需要秩序从每个供应商的组件。的交货时间 组件是相互独立的随机变量的概率分布函数和概率密度函数,分别和。
(4)市场需求单位时间内的最终产品是固定的,并采用透露政策处理短缺。不失一般性,我们假设。
相关参数定义如下。 是组件的单位订单成本。 是最终产品的单位短缺成本。 是随机提前期的组件。 延迟或提前抵达的组件。 单位持有成本的组件吗。 是最终产品的单位持有成本。 订货点的组件吗(决策变量)。 分布参数的铅时间的组件吗。 装配数量(决策变量)。
3.2。模型公式
实际装配周期之间的两个相邻起点可以被视为一个循环(见图3)。在每一个周期中,供货基地需要交付的集合组件直接向制造商的工作站。除此之外,应该发出采购订单之前预期的组装的起点,应该发布的时候。每个组件的延迟或提前抵达时期的区别可以表示为实际交货时间和预计交货时间,或。此外,我们定义,这意味着组件的延迟时间,,这意味着制造商的装配的延迟时间。如果是负的,这意味着组件预计交付前组装的起点。
根据上面的假设和定义,我们可以得出以下结论。(1)制造商的装配每周期的平均延迟时间。(2)平均短缺数量的最终产品制造商(如图4)。(3)平均持股成本的最终产品制造商每周期。(4)组件的平均占用时间每周期的供货基地。
因此,对于two-echelon供应链模型,由供货基地和制造商,平均总成本每周期的订单成本的总和组件,组件的持有成本,最终产品的持有成本和短缺成本,可以描述如下:
此外,交付频率单位时间内,平均总成本,可由以下公式计算:
4所示。模型分析和解决方案
4.1。模型分析
获得的结果,我们首先采取的偏导数关于和:
在那之后,我们推断公式(3),和。此外,它很容易知道,所以如果只和的极值是独一无二的。
我们继续在公式(4)。在这里,我们定义的分布函数和概率密度函数是和分别可以表示如下
期望在一个随机变量的定义,我们可以计算:
为了得到,我们需要计算的一阶偏导数关于:
类似地,如果,我们可以得到和。
总之,必须有一个唯一的全局最优解。
4.2。模型的解决方案
根据上述分析,最优值和互动,这意味着一阶偏导数的简单的应用程序不能确保我们可以同时得到两个最优值。为了解决这个问题,我们将使用作为中介,做一些适当的改变目标函数:首先将原问题转化为一维优化问题,找到的最优解对问题 ,然后得到的最优值和。
可以采用以下步骤来解决这个问题 。(1)定义和,在那里和公式(2)可以分解为以下两个决策变量: 自是一个简单的凸函数在吗最优值 (2)替代成和最小化问题的最优解可以表示为一个函数: 作为,我们可以知道是一个严格凸函数在吗,在那里满足约束,它应该是大于0,然后公式(9)可以被视为一个凸规划问题。作为是一个线性函数,凸函数在吗,然后公式(10)也可以被视为一个凸规划问题,它有一个非常好的特性见下一个步骤。(3)定义。的增加而逐渐增加。与此同时,减少非线性。因此可以推断将增加到最大逐渐减少到0。因此,我们可以改变约束成,在那里。
从上面的分析,可以分解成两个函数和:
此外,最初的问题 可以转换为以下问题吗: 在哪里,。作为是一个凸函数,问题吗是一个一维搜索问题在给定的约束的。我们可以用一维搜索方法找到所有可能的值约束下获得问题的最优解,然后得到最优值,最后发现通过求解方程。
数值分析。假设两个供应商的供货基地订单组件,和交货时间两个组件服从指数分布的参数的概率密度函数,而且单位/年,单位/年,美元/台*,美元/台*,美元/台*,美元/产品,,。
表1显示的总成本降低的价值从0增加0.001个单位。当总成本达到最低,之后,又将大于最小的增加。因此,我们获得和。然后通过计算公式的非线性规划(10),我们得到,,因此。
正如上面提到的,我们只考虑供货基地和生产的成本,最后证明,必须有一个最佳的装配数量和最优订货点每个组件,可以最低的成本做出贡献在集中决策。很明显,我们还需要谈供货基地和供应商之间的关系。在下一节中,我们将讨论如何供货基地利用惩罚和奖励机制来协调各供应商和达到预期的服务水平的目标。
5。协同补货机制基于惩罚和奖励
上面的讨论表明,在ATO系统,供应商的交货期的不确定性将不可避免地导致短缺的发生。如果供货基地和供应商都集中在消除低效率的短缺成本将高于供应商供货基地。从这个意义上说,它意味着供货基地有一个关心短缺高于供应商。同时,相比之下,努力避免短缺,供应商更愿意实现供应链的整体优化的前提下增加自己的利润。因此,有必要对供货基地实施惩罚和奖励激励供应商,我们不仅可以减少不确定性也提高供应链的效率。
这部分将建立供应商和订购关系基于BOM的供货基地,将探索如何实现预期的服务水平与应用程序的惩罚和奖励机制。的实现机制可以被描述为:如果供应商交货延迟的时间的供货基地将惩罚他一个点球,如果供应商按时交货,他将得到的奖金。通过计算海赛矩阵,我们可以验证目标函数的凸性,得到最优决策变量的值在给定的惩罚和奖励的因素。供货基地的服务水平之间的关系,这两个因素将如图。
供应商的交货时间是一个随机变量,我们假设遵循均匀分布的范围与平均值和方差,。的服务水平的概率是供货基地同时供应商按时交货,这是
正如我们所知,可以减少实际交货时间的方差增加投资和提高原材料库存水平。这里我们假定投资减少实际交货时间为零的方差,每个供应商只会尽量减少单位方差,因此供应商的投资成本是。
5.1。惩罚协调机制
我们现在假设供货基地实现相同的惩罚和奖励机制,每一个供应商。
为供应商,预计总成本是组件的储存成本之和,惩罚和投资成本减少铅的时间差异,这是 在哪里
为了方便起见,我们代替预期的交货时间与,那么供应商的成本函数可以表示为
成本函数的一阶导数关于和,让他们分别等于0如下。 在哪里
同样的,
替代上面的公式,我们可以得到
然后替换到公式(20.)
计算后,海赛矩阵的二进制可微函数
所以是凸函数,我们可以知道吗和最优值什么时候是给定的。
基于上述分析,替代品和的表达式的服务水平下的供货基地给予惩罚因子可以得到:
作为,预期的服务水平是一个递增函数在惩罚因素,只有当,,这意味着当惩罚因子足够大,服务水平将方法无尽地100%。事实上,结论符合实际情况。如果惩罚因子是非常大的,供应商延迟发货将导致总成本的显著增加,因此供应商将避免延迟交货。
数值分析。我们假设订单供货基地的地方,分别两个供应商。我们按照前一章中的参数,美元/单位*年美元/单位*。期望的服务水平之间的关系图的供货基地和惩罚因子的值可以见图5。
5.2。奖励协调机制
当JIT供货基地使用奖励机制来协调操作,为供应商成本函数是组件的储存成本的总和,奖金和实际投资成本减少交货时间差异,这是
同样,成本函数的一阶衍生品关于和,让他们分别等于0,然后我们可以得到的表达式和
计算后,海赛矩阵的二进制可微函数
所以是凸函数,那么我们可以知道吗和最优值吗是给定的。
基于上述分析,替代品和的表达式,我们可以得到的服务水平下的供货基地:
很容易看到是一个递增函数。也就是说,奖金足够大时,供应商将尽自己最大的努力按时交货。
数值分析。这里我们假设供货基地仍然订单的地方,分别是两个供应商/ *年,单位/单位*。预期的服务水平下相应的奖励系数可以通过数学计算软件,如表所示2。
在上面的表中,当奖励系数为270.00,服务水平获得100%,这意味着超过270.00的奖金是多余的。说明预期的服务水平的变化趋势引起的变化的价值好,一个图表可以得出如图6水平轴代表,纵轴代表预期的服务水平。
6。结论
本文构造了一个协作补充模型在ATO系统基于交付不确定性的供货基地。我们将传统模式转换为一维优化问题,得到最优装配数量和每个组件的最优订货点。为了使协作补给,惩罚和奖励机制提出了供货基地协调供应链的操作。结果表明,如果惩罚因子是非常大的,供应商将避免延迟发货,另外,如果奖励因素是足够强大,他们会尽力准时交货。数值分析还发现,惩罚和奖励机制可以显著提高供应商的协作补充计划,从而导致更高的ATO系统的服务水平。总的来说,本文提供了一种理论依据和有用的指导实践协作补给的ATO系统基于供货基地交付的不确定性。
利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
这项工作得到了国家自然科学基金(71102174号、71372019、71372019),北京自然科学基金(9123028和9123028号),专门研究中国高等教育博士项目基金(没有。002020111101120019),北京中国哲学社会科学基金(没有。11 jgc106),北京高等教育项目(没有年轻的精英老师。YETP1173),在中国大学新世纪优秀人才计划(ncet号- 10 - 0048和ncet - 10 - 0043),和中国博士后科学基金会(2013 m542066)。