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        移動(dòng)平均法在減小供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)中的有效性分析

        2013-03-24 03:49:40肖亞明
        合作經(jīng)濟(jì)與科技 2013年18期
        關(guān)鍵詞:牛鞭平均法歷史數(shù)據(jù)

        □文/肖亞明

        (安徽工業(yè)大學(xué)研究生學(xué)院 安徽·馬鞍山)

        一、模型構(gòu)建

        為了便于研究,首先構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的二級(jí)供應(yīng)鏈系統(tǒng),我們做如下假設(shè):

        *供應(yīng)鏈上有2 個(gè)企業(yè),它們分別是1 個(gè)零售商和1 個(gè)制造商;

        *零售商直接滿足顧客需求,沒(méi)有運(yùn)輸延遲時(shí)間;

        *零售商不準(zhǔn)缺貨,制造商的生產(chǎn)能力無(wú)限;

        *訂單延遲以及運(yùn)輸延遲時(shí)間均為1 周,制造商生產(chǎn)周期為2 周;

        *各節(jié)點(diǎn)企業(yè)安全庫(kù)存以及初始庫(kù)存都為100,單位件;

        *各節(jié)點(diǎn)企業(yè)均采用安全庫(kù)存策略;

        *模擬周期為50 周;

        *各個(gè)周期的訂貨量以及發(fā)貨量大于或等于零;

        *單位庫(kù)存以及訂貨費(fèi)用均為1 元,單位缺貨費(fèi)用為2 元。

        相關(guān)說(shuō)明:設(shè)定第三個(gè)假設(shè)的意義在于保證零售商與制造商的總時(shí)間延遲相同,目的是為了在時(shí)間延遲相同的條件下分析市場(chǎng)需求在向上傳遞過(guò)程中的放大現(xiàn)象。零售商的訂單延時(shí)與制造商運(yùn)輸延遲時(shí)間之和為2 周,這就意味著零售商從發(fā)出訂單到最后收到貨物實(shí)際上經(jīng)過(guò)了2 周的延遲時(shí)間。制造商的生產(chǎn)周期也為2 周,表示制造商從制定生產(chǎn)計(jì)劃到貨物進(jìn)入倉(cāng)庫(kù)成為庫(kù)存的時(shí)間也為2 周。這就剔除了因?yàn)檠舆t時(shí)間不同對(duì)需求放大所造成的影響。

        該模型中相關(guān)變量以及公式定義如下:

        *市場(chǎng)需求:市場(chǎng)需求是用MATLAB 隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生的一組均勻分布隨機(jī)變量。具體公式如下:NORMINV(RAND()),80,10)

        *市場(chǎng)銷售=MIN(上周庫(kù)存+本周到貨,市場(chǎng)需求)

        *訂貨量=MAX((安全庫(kù)存-庫(kù)存)/庫(kù)存調(diào)整時(shí)間+本周需求,0),初始值為0

        *本周需求=下游企業(yè)訂貨量(延遲時(shí)間以前)

        *庫(kù)存量=上周庫(kù)存量+本周到貨-本周發(fā)貨量,各節(jié)點(diǎn)企業(yè)庫(kù)存初始值都為100

        *本周到貨=上游發(fā)貨量(運(yùn)輸延遲時(shí)間以前)

        *發(fā)貨量=MAX(MIN(上周庫(kù)存+本周到貨,本周需求+上周缺貨),0)

        *缺貨量=本周需求-本周發(fā)貨量

        *生產(chǎn)需求=(安全庫(kù)存-庫(kù)存)/庫(kù)存調(diào)整時(shí)間+本周需求

        說(shuō)明:上述公式中“本周到貨”是由上游供應(yīng)商的“發(fā)貨量”經(jīng)過(guò)運(yùn)輸延遲時(shí)間后傳入的,它們?cè)跀?shù)值上是相等的。“本周需求”是由下游需求方的“訂貨”經(jīng)過(guò)訂貨延遲傳入的,它們?cè)跀?shù)值上也是相等的。

        二、模型仿真

        首先針對(duì)上述模型,運(yùn)用matlab 進(jìn)行仿真,得出牛鞭效應(yīng)圖,如圖1所示。(圖1)

        圖1說(shuō)明:黑線為市場(chǎng)需求;紅線為零售商需求;藍(lán)線為制造商生產(chǎn)需求。

        當(dāng)需求出現(xiàn)波動(dòng)時(shí),運(yùn)用matlab 仿真,得出如下牛鞭效應(yīng)圖,如圖2所示。(圖2)

        圖2說(shuō)明:黑線為市場(chǎng)需求;紅線為零售商需求;藍(lán)線為制造商生產(chǎn)需求。

        比較圖1和圖2可以看出,當(dāng)需求出現(xiàn)波動(dòng)時(shí),制造商的生產(chǎn)需求峰值達(dá)到了170,牛鞭效應(yīng)加劇。

        三、在市場(chǎng)預(yù)測(cè)環(huán)節(jié)加入移動(dòng)平均法,分析其牛鞭效應(yīng)情況

        移動(dòng)平均法是取預(yù)測(cè)對(duì)象最近一組歷史數(shù)據(jù)的平均值作為預(yù)測(cè)值的方法。這種方法不是僅取最近一期的歷史數(shù)據(jù)作為下一期的預(yù)測(cè)值,而是取最近一組歷史數(shù)據(jù)的平均值作為下一期的預(yù)測(cè)值,這一方法使近期歷史數(shù)據(jù)參與預(yù)測(cè),使歷史數(shù)據(jù)的隨機(jī)成分有可能互相抵消,平均值所含的隨機(jī)成分就會(huì)相應(yīng)減少。

        移動(dòng)平均法的“平均”是指對(duì)歷史數(shù)據(jù)的“算術(shù)平均”,而“移動(dòng)”是指參與平均的歷史數(shù)據(jù)隨預(yù)測(cè)值的推進(jìn)而不斷更新。當(dāng)一個(gè)新的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)入平均值時(shí),要剔除原先參與預(yù)測(cè)平均的最陳舊的一個(gè)歷史數(shù)據(jù),并且每一次參與平均的歷史數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)是相同的。

        其計(jì)算公式為:Ft+1=

        其中,F(xiàn) 表示預(yù)測(cè)值,X 表示歷史數(shù)據(jù),n表示參與移動(dòng)平均的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。

        為了便于研究對(duì)比,在此取前面的研究數(shù)據(jù)運(yùn)用移動(dòng)平均法進(jìn)行預(yù)測(cè),仿真結(jié)果如下:

        運(yùn)用matlab 對(duì)幾個(gè)參數(shù)進(jìn)行仿真,得出牛鞭效應(yīng)曲線,如圖3所示。(圖3)

        圖3說(shuō)明:黑線為市場(chǎng)需求;紅線為零售商需求;藍(lán)線為制造商生產(chǎn)需求。

        根據(jù)仿真結(jié)果我們可以看到使用移動(dòng)平均法后,訂貨以及庫(kù)存波動(dòng)的趨勢(shì)都有所減弱,對(duì)照?qǐng)D1與圖3我們可看到制造商生產(chǎn)需求的峰值從140 減少到115,振動(dòng)明顯減弱,有效地減小了系統(tǒng)的牛鞭效應(yīng)。據(jù)此可以看出,在需求預(yù)測(cè)環(huán)節(jié),采用移動(dòng)平均法能夠減小牛鞭效應(yīng),有效地增加了供應(yīng)鏈系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

        當(dāng)需求出現(xiàn)波動(dòng)時(shí),使用移動(dòng)平均法的有效性研究。針對(duì)需求突變的情形,現(xiàn)使用移動(dòng)平均法對(duì)輸入變量進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果如圖4所示。(圖4)

        圖4說(shuō)明:黑線零售商庫(kù)存;紅線為制造商庫(kù)存;藍(lán)線為制造商生產(chǎn)需求。

        比較圖2及圖4我們可以看出,在需求出現(xiàn)突變也即波動(dòng)時(shí),圖2振動(dòng)加劇也即系統(tǒng)的不穩(wěn)定性明顯加劇,牛鞭效應(yīng)增大,制造商的最大需求量達(dá)到了172。在使用移動(dòng)平均法對(duì)需求進(jìn)行預(yù)測(cè)后,觀察圖4,系統(tǒng)振幅減弱,需求曲線振動(dòng)減小,制造商的最大需求也減小到了150 以下。據(jù)此可以看出,在需求預(yù)測(cè)環(huán)節(jié),即使出現(xiàn)需求波動(dòng),采用移動(dòng)平均法也能夠減小牛鞭效應(yīng),有效地增加了供應(yīng)鏈系統(tǒng)的穩(wěn)定性。■

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