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        網(wǎng)絡(luò)零售商實(shí)施VMI庫存成本分擔(dān)博弈分析

        2015-02-16 05:59:54張慶平高廣亮
        關(guān)鍵詞:物流成本

        張慶平,高廣亮

        (1.順德職業(yè)技術(shù)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 廣東 佛山 528300;2.廣東澳滬物流有限公司, 廣東 佛山 528300)

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        網(wǎng)絡(luò)零售商實(shí)施VMI庫存成本分擔(dān)博弈分析

        張慶平1,高廣亮2

        (1.順德職業(yè)技術(shù)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 廣東 佛山 528300;2.廣東澳滬物流有限公司, 廣東 佛山 528300)

        在單一制造商、單一第三方物流、單一網(wǎng)絡(luò)零售商組成的供應(yīng)鏈VMI架構(gòu)下,利用Stackelberg博弈理論對制造商與網(wǎng)絡(luò)零售商之間的庫存成本分擔(dān)問題進(jìn)行研究,以探求雙方VMI最佳合作點(diǎn),即發(fā)生在第三方物流的庫存成本分擔(dān)比例。研究表明,網(wǎng)絡(luò)零售商分擔(dān)一定比例庫存成本,能夠同時降低網(wǎng)絡(luò)零售商和制造商的成本;通過算例求解,對模型相關(guān)參數(shù)進(jìn)行靈敏度分析,為供應(yīng)鏈VMI合作相關(guān)決策提供了參考。

        成本分擔(dān);第三方物流;供應(yīng)商管理庫存;網(wǎng)絡(luò)零售商;Stackelberg博弈

        供應(yīng)商管理庫存(vendor management inventory,VMI)已悄然應(yīng)用于國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)零售領(lǐng)域,該供應(yīng)鏈庫存管理模式也早已成功應(yīng)用于沃爾瑪?shù)葘?shí)體零售領(lǐng)域[1]。圖1為某網(wǎng)絡(luò)零售商實(shí)施第三方物流參與的VMI模式的運(yùn)作過程,即供應(yīng)商基于網(wǎng)絡(luò)零售商共享的銷售計(jì)劃(預(yù)測)信息,進(jìn)行生產(chǎn)、補(bǔ)貨至第三方物流的倉庫;待網(wǎng)購顧客下單網(wǎng)絡(luò)零售商匯總訂單后提出商品發(fā)貨需求時,由第三方物流服務(wù)迅速分揀配好后送到網(wǎng)絡(luò)零售商倉庫進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)JIT送貨模式,此時物料所有權(quán)發(fā)生轉(zhuǎn)移,最終由落地配公司快遞給顧客[2]。

        如圖1所示,網(wǎng)絡(luò)零售商幫助制造商直接把商品賣給網(wǎng)購顧客,顛覆了傳統(tǒng)商品通路模式。并且雙方把供應(yīng)鏈庫存管理外包給第三方物流服務(wù)商,以實(shí)現(xiàn)雙方共同的大目標(biāo),即在提高客戶服務(wù)水平的同時降低供應(yīng)鏈庫存成本;但雙方也有不同的使自身成本最低的小目標(biāo)[3]。由此看出,在第三方物流參與的VMI模式下,制造商和網(wǎng)絡(luò)零售商合作與競爭并存,雙方?jīng)Q策相互對應(yīng)依賴,呈現(xiàn)Stackelberg博弈模型特征,其中網(wǎng)絡(luò)零售商是領(lǐng)導(dǎo)者,制造商為跟隨者[4]。

        圖1 某網(wǎng)絡(luò)零售商的第三方物流參與的VMI模式運(yùn)作過程

        筆者的研究以Stackelberg博弈理論為基礎(chǔ),構(gòu)建基于成本共擔(dān)的博弈模型,探求制造商和網(wǎng)絡(luò)零售商雙方最佳的合作點(diǎn),為網(wǎng)絡(luò)零售商和制造商深入VMI合作、制定雙方第三方物流庫存成本分擔(dān)比例及最優(yōu)VMI相關(guān)決策提供依據(jù)。

        1 問題描述

        1.1模型假設(shè)

        (1)把焦點(diǎn)放在基于庫存成本共擔(dān)的成本模型[5],單一商品在單一制造商、單一第三方物流服務(wù)商、單一網(wǎng)絡(luò)零售商組成的供應(yīng)鏈架構(gòu)下流轉(zhuǎn),且商品須經(jīng)第三方物流轉(zhuǎn)送完成。

        (2)假設(shè)制造商補(bǔ)貨至第三方物流倉庫采取定期補(bǔ)貨方式[6],即每隔一個固定時間進(jìn)行補(bǔ)貨,補(bǔ)貨數(shù)量等于最高庫存水平減去當(dāng)前庫存水平;制造商補(bǔ)貨至第三方物流倉庫所需的時間為補(bǔ)貨提前期;每次制造商補(bǔ)貨到第三方物流倉庫的補(bǔ)貨成本相同。

        (3)第三方物流庫存成本是指發(fā)生在第三方物流服務(wù)商的庫存成本,包括儲存成本、分揀配貨成本及發(fā)貨成本。

        (4)假設(shè)市場需求為滿足某種概率密度分布的隨機(jī)函數(shù),因制造商在第三方物流倉庫存貨不足而造成缺貨,從而使網(wǎng)絡(luò)零售商產(chǎn)生缺貨,將向制造商收取懲罰成本[7]。

        (5)制造商承擔(dān)的成本包括:補(bǔ)貨至第三方物流倉庫的補(bǔ)貨成本,一定比例發(fā)生在第三方物流的儲存成本,一定比例發(fā)生在第三方物流的分揀配貨成本及發(fā)貨成本,由于缺貨向網(wǎng)絡(luò)零售商支付的懲罰成本。

        (6)網(wǎng)絡(luò)零售商的成本包括:一定比例發(fā)生在第三方物流的儲存成本,一定比例發(fā)生在第三方物流的分揀配貨成本及發(fā)貨成本,由于缺貨導(dǎo)致的缺貨成本減去制造商支付的懲罰成本。

        1.2 變量與參數(shù)說明

        (1)變量說明。T為兩次補(bǔ)貨日的時間間隔,即補(bǔ)貨周期,為一決策變量。S為制造商制定補(bǔ)貨策略中的最高存貨水平,為一決策變量。ε為網(wǎng)絡(luò)零售商分擔(dān)第三方物流庫存成本比例,包括儲存成本、分揀配貨及發(fā)貨成本,為一決策變量,0<ε<1。其中變量補(bǔ)貨周期T、最高庫存水平S的決策權(quán)在制造商手里,而第三方物流庫存成本分擔(dān)比例ε的決策權(quán)在網(wǎng)絡(luò)零售商手里[8]。

        (2)參數(shù)說明。D為網(wǎng)絡(luò)零售商的年平均市場需求量。L為制造商補(bǔ)貨到第三方物流倉庫所需的時間,即補(bǔ)貨提前期,單位為年。R為制造商補(bǔ)貨到第三方物流倉庫的單次補(bǔ)貨成本,其為固定成本,單位為元/次。H為第三方物流倉儲中商品每年每單位儲存成本,單位為元/(件·年)。F1為第三方物流按訂單分揀配貨的單位商品分揀配貨成本,其為固定成本,單位為元/件。F2為第三方物流發(fā)貨至網(wǎng)絡(luò)零售商自建倉儲的單位商品發(fā)貨成本,其為固定成本,單位為元/件。F為F1+F2(單位商品分揀配貨成本+單位商品發(fā)貨成本),單位為元/件。O為網(wǎng)絡(luò)零售商因缺貨造成的單位商品缺貨成本,單位為元/件。P為制造商因缺貨支付的單位商品懲罰成本,單位為元/件。M為制造商成本。E為網(wǎng)絡(luò)零售商成本。

        2 構(gòu)建Stackelberg博弈模型

        2.1 網(wǎng)絡(luò)零售商和制造商的成本函數(shù)

        其中,S<2D(L+T)。

        綜上所述,網(wǎng)絡(luò)零售商成本=ε×儲存成本+ε×分揀配貨成本及發(fā)貨成本+缺貨成本-懲罰成本,即:

        (1)

        而制造商成本=(1-ε)×儲存成本+(1-ε)×分揀配貨成本及發(fā)貨成本+懲罰成本,即:

        (2)

        2.2 基于Stackelberg博弈的VMI決策模型

        將制造商成本M分別對S和T求一階偏微分并令其等于零,再求二階偏微分并令其大于零,以確保制造商成本最小[11],即:

        (3)

        (4)

        (5)

        (6)

        構(gòu)建的VMI決策模型為:

        s.t 滿足式(3)~式(6)且S,T,ε≥0

        3 算例分析

        通過算例求解模型,在參照文獻(xiàn)[12]給出的數(shù)值基礎(chǔ)上,增加了第三方物流單位分揀配貨成本及單位發(fā)貨成本,具體數(shù)值如下:D=700件,L=0.04年,R=280元/次,H=15元/(件·年),F(xiàn)1=0.8元/件,F(xiàn)2=1元/件,F(xiàn)=F1+F2=1.8元/件,O=60元/件,P=11元/件。利用Lingo11.0軟件進(jìn)行求解,從以下幾個方面探討求解結(jié)果。

        (1)網(wǎng)絡(luò)零售商是否分擔(dān)庫存成本之比較。先求解網(wǎng)絡(luò)零售商成本最小時的決策變量S,T,ε,如表1所示。從表1可以看出,VMI決策模型在最小值點(diǎn)(S0,T0,ε0)=(249.098,0.183,0.243)時,網(wǎng)絡(luò)零售商成本為最小值minE=2 464.250,此時制造商成本M=4 220.517。

        表1 網(wǎng)絡(luò)零售商是否分擔(dān)庫存成本之比較

        若在VMI決策模型中增加一個約束條件:ε=0,即網(wǎng)絡(luò)零售商不分擔(dān)庫存成本時,目標(biāo)函數(shù)最小值點(diǎn)(S0,T0,ε0)=(2 18.477,0.169,0.000),網(wǎng)絡(luò)零售商成本為最小值minE= 2 728.344,此時制造商成本M=4 928.515。

        由此可知,網(wǎng)絡(luò)零售商分擔(dān)一定比例庫存成本,能同時降低自身和VMI合作制作商的成本。

        (2)平均年市場需求D之靈敏度分析。如圖2和圖3所示,制造商與網(wǎng)絡(luò)零售商成本隨著平均年市場需求的增加而增加,而網(wǎng)絡(luò)零售商庫存成本分擔(dān)比例則不斷降低。由此可知,網(wǎng)絡(luò)零售商應(yīng)該通過各種營銷手段增加商品的市場需求,使得自己在VMI合作博弈中處于有利地位。

        圖2 D對M和E的靈敏度分析

        圖3 D對ε的靈敏度分析

        圖4 H對M和E的靈敏度分析

        圖5 H對ε的靈敏度分析

        (3)單位儲存成本H之靈敏度分析。如圖4和圖5所示,制造商和網(wǎng)絡(luò)零售商成本隨著儲存成本的增加而增加,網(wǎng)絡(luò)零售商分擔(dān)庫存成本比例呈上升趨勢。由此可知,低儲存成本是網(wǎng)絡(luò)零售商選擇第三方物流合作伙伴的主要指標(biāo)之一。

        (4)補(bǔ)貨提前期L之靈敏度分析。如圖6和圖7所示,制造商和網(wǎng)絡(luò)零售商成本隨著補(bǔ)貨提前期的增長而增加,但網(wǎng)絡(luò)零售商成本上漲幅度明顯高于制造商。由此可知,縮短補(bǔ)貨提前期是網(wǎng)絡(luò)零售商實(shí)施VMI策略時選擇和考核制造商合作伙伴的主要指標(biāo)之一。

        圖6 L對M和E的靈敏度分析

        圖7 L對ε的靈敏度分析

        (5)單次補(bǔ)貨成本R之靈敏度分析。如圖8和圖9所示,制造商和網(wǎng)絡(luò)零售商成本隨著單次補(bǔ)貨成本的增加而增加,但網(wǎng)絡(luò)零售商成本大幅度增加。由此可知,單次補(bǔ)貨成本是網(wǎng)絡(luò)零售商實(shí)施VMI時選擇和考核制造商合作伙伴的主要指標(biāo)之一,建議制造商考慮在一定區(qū)域范圍內(nèi)建立有效的倉儲配送體系。

        圖8 R對M和E的靈敏度分析

        圖9 R對ε的靈敏度分析

        (6)單位分揀配貨及發(fā)貨成本F之靈敏度分析。如圖10和圖11所示,制造商和網(wǎng)絡(luò)零售商成本隨著單位分揀配貨及發(fā)貨成本的增加而增加,同時網(wǎng)絡(luò)零售商第三方物流庫存成本分擔(dān)比例呈上升趨勢。由此可知,第三方物流服務(wù)商低分揀配貨成本及發(fā)貨成本是選擇第三方物流合作伙伴的主要指標(biāo)之一。要求第三方物流倉庫樞紐位于網(wǎng)絡(luò)零售商自建倉庫附近一定距離范圍內(nèi)。

        圖10 F對M和E的靈敏度分析

        圖11 F對ε的靈敏度分析

        4 結(jié)論

        筆者利用Stackelberg博弈理論,構(gòu)建制造商、第三方物流及網(wǎng)絡(luò)零售商組成的供應(yīng)鏈VMI決策模型,給出算例并求解分析。結(jié)果表明,網(wǎng)絡(luò)零售商分擔(dān)一定比例發(fā)生在第三方物流的庫存成本,能夠同時降低自身和制造商的成本。通過對平均年市場需求等參數(shù)進(jìn)行靈敏度分析,發(fā)現(xiàn)擴(kuò)大市場需求,降低第三方物流儲存成本,縮短制造商補(bǔ)貨提前期并減少單次補(bǔ)貨成本,以及控制第三方物流分揀配貨及發(fā)貨成本,將有助于制造商、第三方物流和網(wǎng)絡(luò)零售商繼續(xù)深入穩(wěn)定地開展VMI合作。

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        ZHANG Qingping:Lect.; School of Economics and Business Management, Shunde Polytechnic, Foshan 528300, China.

        [編輯:王志全]

        Game Analysis on Inventory Cost Sharing in TPL-participated VMI Mode under Online Retail

        ZHANGQingping,GAOGuangliang

        Under the VMI framework of supply chain constituted by a manufacturer, a third-party logistics, and an online retailer, the inventory cost sharing between manufacture and online retailer was discussed with Stackelberg Game Theory. The best cooperation point was explored-the proportion of sharing inventory cost occurred in third-party logistics. The results show that online retailer sharing inventory cost can reduce manufacturer and online retailer's cost simultaneously. Through a demonstrated example, sensitivity analysis was conducted about relevant parameters. It provides reference to optimal solutions of VMI.

        cost sharing; third-party logistics; vendor managed inventory; online retailer; Stackelberg game

        2015-03-31.

        張慶平(1979-),女,內(nèi)蒙古赤峰人,順德職業(yè)技術(shù)學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院講師.

        2015年度佛山哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃基金資助項(xiàng)目(2015-BZ60).

        2095-3852(2015)05-0662-05

        A

        F273.7

        10.3963/j.issn.2095-3852.2015.05.030

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