石春樂， 陳 煒， 楊以雄

(1. 東華大學(xué) 旭日工商管理學(xué)院， 上海 200051； 2. 東華大學(xué) 現(xiàn)代服裝設(shè)計(jì)與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200051； 3. 東華大學(xué) 服裝與藝術(shù)設(shè)計(jì)學(xué)院， 上海 200051)

快時(shí)尚品牌產(chǎn)品開發(fā)流程對時(shí)間績效的影響

石春樂1,2， 陳 煒1， 楊以雄3

(1. 東華大學(xué) 旭日工商管理學(xué)院， 上海 200051； 2. 東華大學(xué) 現(xiàn)代服裝設(shè)計(jì)與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200051； 3. 東華大學(xué) 服裝與藝術(shù)設(shè)計(jì)學(xué)院， 上海 200051)

針對快時(shí)尚產(chǎn)品開發(fā)流程的時(shí)間績效問題，以快時(shí)尚品牌S為實(shí)際案例，對產(chǎn)品開發(fā)流程進(jìn)行系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模，構(gòu)建了仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。采用“戰(zhàn)略-資源-績效”的基本框架，對流程的7個(gè)主要變量進(jìn)行資源配置的仿真實(shí)驗(yàn)，預(yù)測了周期時(shí)間、準(zhǔn)交率和平均產(chǎn)能等3個(gè)關(guān)鍵績效指標(biāo)(KPI)的仿真估計(jì)值。使用局部靈敏度分析和熵值法，確定周期時(shí)間、準(zhǔn)交率和平均產(chǎn)能等KPI指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，分別為53.5%、2.7%和43.4%。根據(jù)權(quán)重系數(shù)和S品牌的時(shí)間競爭戰(zhàn)略，對流程的時(shí)間績效進(jìn)行綜合評價(jià)。研究發(fā)現(xiàn)，批量、服裝設(shè)計(jì)速率、面料重復(fù)使用率和面料生產(chǎn)速率等變量對流程的時(shí)間績效影響較大。當(dāng)S品牌的企劃確認(rèn)批量減少約25%時(shí)，整體時(shí)間績效最優(yōu)。

績效評價(jià)； 流程優(yōu)化； 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)； 快時(shí)尚品牌； 局部靈敏度

快時(shí)尚是指盡可能縮短時(shí)尚產(chǎn)品從設(shè)計(jì)到銷售所需時(shí)間，更好地滿足消費(fèi)者的需求[1]。伴隨著H&M、ZARA、UNIQLO等國外知名品牌迅速崛起，快時(shí)尚的消費(fèi)觀念受到年輕人的推崇[2]。然而，如何縮短快時(shí)尚產(chǎn)品的開發(fā)周期[3-4]，減少交貨時(shí)間的波動(dòng)和提高準(zhǔn)交率，科學(xué)而量化地評估企業(yè)的時(shí)間績效，都還沒得到較好的解決[5-7]。

以時(shí)間競爭為戰(zhàn)略的快時(shí)尚企業(yè)，流程[8]是關(guān)鍵因素。本文以資源基礎(chǔ)理論[9](resource-based theory, RBT)范式“資源—戰(zhàn)略—績效”為研究框架[10]，將流程作為企業(yè)各類資源的載體，對產(chǎn)品開發(fā)流程進(jìn)行結(jié)構(gòu)性建模，以此解釋一個(gè)企業(yè)從資源到戰(zhàn)略再到競爭力的因果關(guān)系[11]。通過績效管理可將戰(zhàn)略轉(zhuǎn)化為行動(dòng)，建立起包括行為標(biāo)準(zhǔn)、結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)和開發(fā)計(jì)劃等內(nèi)容在內(nèi)的績效體系[12]?？冃гu價(jià)方法大致可分為主觀評價(jià)法、客觀評價(jià)法、綜合評價(jià)法。各種績效評價(jià)方法各有特色，但也存在一些問題[13]。隨著評價(jià)目標(biāo)的多維度化，考核內(nèi)容的多元化，考核方法的多樣化，如何設(shè)計(jì)一套綜合績效評價(jià)體系，把企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)、資源配置與工作成效有效地結(jié)合起來，是績效管理的一項(xiàng)重大課題。

1 產(chǎn)品開發(fā)流程的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型

1.1 概念模型和仿真模型

某公司創(chuàng)于2002年，在國內(nèi)有6個(gè)品牌(含S品牌)，年銷售額40億元。消費(fèi)者以18～25歲的年輕女性為主，她們大都具有較高的文化素質(zhì)及一定的經(jīng)濟(jì)能力與審美水平，服裝品牌意識(shí)強(qiáng)，喜愛運(yùn)動(dòng)，持有健康積極生活態(tài)度。近年來，作為大中型企業(yè)的S品牌正致力于打造基于時(shí)間競爭的快時(shí)尚供應(yīng)鏈，其產(chǎn)品開發(fā)流程沿用業(yè)內(nèi)通用的看樣會(huì)形式。通過與S品牌總監(jiān)、設(shè)計(jì)總監(jiān)、供應(yīng)鏈主管、樣板師主管等資深專業(yè)人士進(jìn)行訪談和素材整理，梳理了S品牌產(chǎn)品開發(fā)流程，并界定流程的研究范圍如下：從產(chǎn)品企劃和設(shè)計(jì)開始，涵蓋生產(chǎn)樣板和面料開發(fā)以及準(zhǔn)備大貨生產(chǎn)的過程。

本文使用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)[14](system dynamics, SD)的方法，從中觀視角對S品牌的產(chǎn)品開發(fā)流程進(jìn)行建模，構(gòu)建仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)[15]。系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)用存量和流量描述系統(tǒng)。存量表示系統(tǒng)在任意特定時(shí)刻的狀態(tài)，是系統(tǒng)積累作用的結(jié)果。流量是一段時(shí)間內(nèi)，進(jìn)入或離開存量的物質(zhì)或信息。流量表示存量變化的快慢。參數(shù)描述存量和流量之間的數(shù)量關(guān)系。實(shí)線箭頭表示變量之間存在數(shù)量關(guān)系。“源匯點(diǎn)”表示系統(tǒng)的外部環(huán)境，即研究界限以外的部分。如圖1所示，概念模型[16]定義了包括存量、流量和參數(shù)在內(nèi)的67個(gè)變量，以及周期時(shí)間、周期時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)差、準(zhǔn)交率和平均產(chǎn)能等4個(gè)函數(shù)，共71個(gè)變量。根據(jù)S品牌產(chǎn)品開發(fā)流程，建立了存量—流量圖。

在概念模型的基礎(chǔ)上，用數(shù)學(xué)方程進(jìn)一步描述模型變量間的數(shù)量關(guān)系，由系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)仿真軟件STELLA編譯模型的微分方程從而實(shí)現(xiàn)仿真。仿真以天為單位，運(yùn)行期設(shè)定為2年(730 d)，時(shí)間步長(DT)取1/4 d。關(guān)于S品牌產(chǎn)品開發(fā)流程建模和仿真的詳細(xì)過程可參考文獻(xiàn)[16]。

1.2 變量的初始值

仿真前，把主要存量的初始值設(shè)置為零，同時(shí)為各流量和參數(shù)賦予初始值，這些初始值依據(jù)S品牌的調(diào)研數(shù)據(jù)，并根據(jù)訪談?dòng)涗浐蜌v史數(shù)據(jù)進(jìn)行核對校驗(yàn)，如表1所示。

1.3 時(shí)間績效的KPI指標(biāo)

Chase等總結(jié)了企業(yè)運(yùn)營競爭的7個(gè)維度：價(jià)格、質(zhì)量、交付速度、交付可靠性、應(yīng)變需求變化的能力、柔性和新產(chǎn)品開發(fā)速度、特定產(chǎn)品的其他標(biāo)準(zhǔn)[17]。其中，涉及到時(shí)間的維度有4個(gè)：交付速度、交付可靠性、批量(應(yīng)對需求變化的能力)、品種(柔性和新產(chǎn)品開發(fā)速度)。結(jié)合S品牌的實(shí)際運(yùn)營狀況，本文研究提煉了3個(gè)戰(zhàn)略型的時(shí)間績效KPI指標(biāo)：T(cycle time,周期時(shí)間)、R(delivery rate,準(zhǔn)交率)、F(MEAN flow，平均產(chǎn)能)。指標(biāo)定義如下：T為采用仿真的方法，在各流量進(jìn)入流程時(shí)設(shè)置計(jì)時(shí)標(biāo)簽，記錄各流量離開流程的時(shí)間，并計(jì)算流量經(jīng)過整個(gè)流程的平均時(shí)間，天(d)；R=(1-S/T)×100%，描述整個(gè)產(chǎn)品開發(fā)流程交貨的可靠性，%。其中，S(cycle time STDDEV)為描述周期時(shí)間的標(biāo)準(zhǔn)差；F表示仿真過程中計(jì)時(shí)流量的平均速率，描述整個(gè)產(chǎn)品開發(fā)流程的平均有效設(shè)計(jì)產(chǎn)能，款式/天(SKC/d)。

1.4 模型的仿真與驗(yàn)證

模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性必須用一系列驗(yàn)證和確認(rèn)(verification & validation，簡稱V&V驗(yàn)證)進(jìn)行測試。從調(diào)研數(shù)據(jù)、概念模型、仿真模型和輸出結(jié)果等4個(gè)方面[18]對流程的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行V&V驗(yàn)證。仿真結(jié)果與S品牌的實(shí)際運(yùn)營情況基本一致，如表2所示。為有效降低仿真結(jié)果與實(shí)際值的偏移，采用批均值法對仿真結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理，使得仿真估計(jì)值(即KPI的仿真平均值)具有較好的無偏性、有效性和相合性[16]。

序號變量類型數(shù)值數(shù)據(jù)來源與說明1款式面料比參數(shù)1．35企業(yè)實(shí)地調(diào)研?？钍綌?shù)/面料數(shù)=98/73=1．34(取1．35)2服裝設(shè)計(jì)速率流量3．5每年銷售的款式數(shù)為900款，通過率70%，則每天設(shè)計(jì)速率為900/0．7/365=3．52(取3．5)3制作初樣流量3企業(yè)實(shí)地調(diào)研4制作二樣流量6企業(yè)實(shí)地調(diào)研5制作三樣流量12企業(yè)實(shí)地調(diào)研6新開發(fā)面料比例參數(shù)0．5企業(yè)實(shí)地調(diào)研7制作面料花版流量1．5企業(yè)實(shí)地調(diào)研8單款訂貨量參數(shù)3000企業(yè)實(shí)地調(diào)研9面料生產(chǎn)速率流量8000企業(yè)實(shí)地調(diào)研10歷年面料比例參數(shù)0．25企業(yè)實(shí)地調(diào)研11庫存面料比例參數(shù)0．25企業(yè)實(shí)地調(diào)研12企劃通過率參數(shù)0．7企業(yè)實(shí)地調(diào)研13訂購率參數(shù)1企業(yè)實(shí)地調(diào)研14服裝款式烤箱160企業(yè)實(shí)地調(diào)研15二樣款式烤箱112企業(yè)實(shí)地調(diào)研16周期時(shí)間KPI68．62使用CTMEAN函數(shù)計(jì)算流程仿真模型的周期時(shí)間17準(zhǔn)交率KPI81．71R=(1-S/T)×100%18平均產(chǎn)能KPI1．85使用THROUGHPUT函數(shù)計(jì)算流程的平均有效設(shè)計(jì)產(chǎn)能

表2 KPI指標(biāo)調(diào)研平均值Tab.2 Average research values of KPI

2 優(yōu)化流程的仿真實(shí)驗(yàn)

2.1 優(yōu)化流程與資源配置

通過對產(chǎn)品開發(fā)流程的不同資源配置方案進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，從復(fù)雜的流程中找到影響時(shí)間績效KPI指標(biāo)的主要變量，定量地研究業(yè)務(wù)流程的資源投入量(如資金、設(shè)備、人力等)變化對預(yù)期產(chǎn)出量(時(shí)間績效KPI)變化的影響，從而降低管理成本，幫助企業(yè)對流程優(yōu)化進(jìn)行決策。本文采用局部靈敏度分析方法[19]進(jìn)行流程資源配置的仿真實(shí)驗(yàn)。摩爾斯分類篩選法[20]是目前應(yīng)用較廣的一種局部靈敏度分析方法，屬于一次1個(gè)因子變量法(one factor at a time，OAT)，即選取仿真模型中的某個(gè)變量，在取值范圍內(nèi)改變其數(shù)值，且保持其他變量不變，運(yùn)行仿真模型得到時(shí)間績效KPI數(shù)值。

資源投入一般分為2類：一類是增加投入，以提升價(jià)值、提高產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量、增加產(chǎn)能、加快交貨周期、提高組織運(yùn)作效率及保證安全生產(chǎn)等；另一類是減少投入，以降低運(yùn)營成本、減少環(huán)節(jié)耗費(fèi)時(shí)間、降低庫存和節(jié)能減排等。如表1所示，其中的服裝設(shè)計(jì)速率、制作面料花版、面料生產(chǎn)速率3個(gè)變量的運(yùn)行值隨資源(成本)投入增加而增大，其余變量則相反。

2.2 優(yōu)化流程對預(yù)期時(shí)間績效的影響

本文研究將各變量的原投入比例設(shè)為100%，按投入比例的增減進(jìn)行分檔仿真實(shí)驗(yàn)。Sterm認(rèn)為進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)時(shí)取值比例一般在2倍于統(tǒng)計(jì)和主觀猜測的范圍內(nèi)[14]比較合適，也是容易實(shí)現(xiàn)的，因此，資源投入比例設(shè)為基準(zhǔn)比例的25%到175%之間，按增加投入分為3檔(125%、150%、175%)，而減少投入也分為3檔(25%、50%、75%)。

仿真結(jié)果表明，多數(shù)變量的擾動(dòng)變化對時(shí)間績效的影響為零，或者非常小，影響較大的變量有7個(gè)。用批均值法對7個(gè)主要變量進(jìn)行處理，得到KPI指標(biāo)的仿真估計(jì)值(以下簡稱輸出值)，如表3所示。

3 仿真結(jié)果與分析

本文研究采用熵值法測算預(yù)期KPI指標(biāo)的權(quán)重比例，然后對流程主要環(huán)節(jié)的資源配置進(jìn)行局部靈敏度分析，得到各預(yù)期時(shí)間績效KPI指標(biāo)的靈敏度系數(shù)及其綜合評價(jià)指標(biāo)，根據(jù)靈敏度系數(shù)的大小給出優(yōu)化流程的參考方案。

3.1 時(shí)間績效KPI指標(biāo)的信息熵及權(quán)重

在信息論中，信息熵是系統(tǒng)無序程度的度量[21]，其表達(dá)式為

表3 流程主要變量的資源配置仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab. 3 Simulation results on resource allocation of process key variables

注：SKC表示服裝款式的數(shù)量。

式中：xi為第i個(gè)狀態(tài)值(總共有m個(gè)狀態(tài))；P(xi)為出現(xiàn)第i個(gè)狀態(tài)值的概率。

1)計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)方案占該指標(biāo)的比重

(1)

2)由計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值

(2)

3)計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的差異系數(shù)

(3)

對于第j項(xiàng)指標(biāo)，指標(biāo)值Xij的差異越大，對方案評價(jià)的作用越大，熵值越小。所以，gj越大指標(biāo)越重要。

4)求權(quán)重

(4)

由以上步驟經(jīng)計(jì)算可得到，各項(xiàng)KPI指標(biāo)T、R、F權(quán)重分別為53.9%、2.7%、43.4%。由此說明，S品牌通過優(yōu)化流程能相對有效地提高周期時(shí)間T和平均產(chǎn)能F，而優(yōu)化準(zhǔn)交率R則比較困難，占比僅2.7%。

熵值法根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)的變異程度來確定權(quán)重，是一種客觀賦權(quán)法，避免了人為因素帶來的偏差，但由于忽略了指標(biāo)本身的重要程度，有時(shí)確定的指標(biāo)權(quán)重會(huì)與預(yù)期的結(jié)果相差甚遠(yuǎn)。本文研究結(jié)合S品牌的時(shí)間競爭戰(zhàn)略和實(shí)際運(yùn)營情況，提高準(zhǔn)交率R的權(quán)重比例，將各項(xiàng)KPI指標(biāo)的比例調(diào)整：T為40%、R為20%、F為40%。

3.2 KPI指標(biāo)的綜合評價(jià)

為進(jìn)一步定量研究資源投入比例對流程時(shí)間績效KPI指標(biāo)的影響，本文用研究局部靈敏度系數(shù)Si表示資源投入量(表1中的流量和參數(shù)等變量)變化對預(yù)期產(chǎn)出量(時(shí)間績效KPI輸出值)變化的影響程度。

(5)

式中：Si為靈敏度系數(shù)；P0為變量的初始值；Y0為模型的初始輸出值；Pi為參數(shù)第i次運(yùn)行值；Yi為模型第i次運(yùn)行，本文研究每次仿真實(shí)驗(yàn)的3個(gè)KPI輸出值分別為YT, i、YR, i、YF, i。

根據(jù)S品牌開發(fā)設(shè)計(jì)流程的運(yùn)行狀況，結(jié)合表1的變量初始值P0和KPI初始輸出值Y0，表3的變量運(yùn)行值Pi和KPI輸出值Yi，以及式(5)，可得到各KPI指標(biāo)的靈敏度系數(shù)。為便于數(shù)據(jù)分析，本文對(Pi-P0)/P0進(jìn)行取絕對值處理，得到下式：

(6)

此外，由于指標(biāo)R和F與流程的時(shí)間績效呈正相關(guān)，而指標(biāo)T與流程的時(shí)間績效呈負(fù)相關(guān)，故對T的靈敏度系數(shù)取負(fù)值，使3個(gè)KPI指標(biāo)可統(tǒng)一分析。最終得到S品牌開發(fā)流程的各關(guān)鍵變量的局部靈敏度系數(shù)，如表4所示?？煽吹?，經(jīng)過預(yù)處理后，當(dāng)靈敏度系數(shù)為正數(shù)時(shí)，投入資源對KPI指標(biāo)產(chǎn)生正影響；反之，靈敏度系數(shù)為負(fù)數(shù)，投入資源對KPI指標(biāo)產(chǎn)生負(fù)影響。

結(jié)合3.1節(jié)的各KPI指標(biāo)權(quán)重系數(shù)，得到下式：

(7)

由此可計(jì)算各變量優(yōu)化比例的時(shí)間績效總靈敏度系數(shù)STOTAL。

3.3 優(yōu)化產(chǎn)品開發(fā)流程的時(shí)間績效

由表4靈敏度系數(shù)的大小可知，流程的各時(shí)間績效KPI指標(biāo)優(yōu)化方案分別如下。

1)T的靈敏度系數(shù)在服裝款式的資源投入比例為125%(即企劃確認(rèn)批量減少25%)時(shí)，為最大正值0.58，時(shí)間績效最佳；在面料生產(chǎn)速率的資源投入比例為25%(即面料生產(chǎn)速率降低75%)時(shí)，為最大負(fù)值-1.71，時(shí)間績效最差。

2)R的靈敏度系數(shù)在服裝設(shè)計(jì)速率的投入比例為125%時(shí)，為最大正值0.28；在款式面料比的投入比例為125%(即每種面料用于服裝款式的數(shù)量比例下降25%)時(shí)，為最大負(fù)值-0.23。

3)F的靈敏度系數(shù)在服裝設(shè)計(jì)速率的投入比例為125%時(shí)，為最大正值1.06；在服裝設(shè)計(jì)速率的投入比例為50%～75%時(shí)，為最大負(fù)值-1.06。

4)由式(7)計(jì)算STOTAL的靈敏度系數(shù)，在服裝款式的投入比例為125%時(shí)，為最大正值0.588；在面料生產(chǎn)速率的投入比例為25%時(shí)，為最大負(fù)值-1.016。

表4 流程變量對時(shí)間績效KPI的局部靈敏度系數(shù)Tab. 4 Local sensitivity coefficients of process variables to time performance KPI

4 結(jié) 語

通過快時(shí)尚S品牌的產(chǎn)品開發(fā)流程的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，對時(shí)間績效進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。對優(yōu)化方案進(jìn)行實(shí)踐驗(yàn)證，基本與仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果吻合，于是得到以下主要結(jié)論。

1)時(shí)間績效指標(biāo)周期時(shí)間T和平均產(chǎn)能F比較容易優(yōu)化。

2)優(yōu)化流程的資源配置可有效改善產(chǎn)品開發(fā)流程的時(shí)間績效。適當(dāng)加快服裝設(shè)計(jì)速率，能提高整體時(shí)間績效，明顯改善準(zhǔn)交率R和平均產(chǎn)能F；適當(dāng)減少企劃確認(rèn)批量，能有效縮短周期時(shí)間T；而過低的面料生產(chǎn)速率，則對整體時(shí)間績效有較大的負(fù)面影響。

3)資源投入和時(shí)間績效KPI指標(biāo)并非簡單的線性關(guān)系。增加投入資源可能使時(shí)間績效降低；同時(shí)，不同的資源投入比例對時(shí)間績效的正負(fù)影響差異也很大。需要注意的是，S品牌的產(chǎn)品開發(fā)流程通用的看樣會(huì)形式，具體應(yīng)用到不同企業(yè)和流程時(shí)，優(yōu)化比例往往有所差異，并對優(yōu)化效果產(chǎn)生直接影響。

綜上所述，對以時(shí)間競爭為戰(zhàn)略的快時(shí)尚品牌企業(yè)而言，應(yīng)不斷完善多品種、小批量的產(chǎn)品開發(fā)流程，合理配置有限的資源，并改善面輔料的生產(chǎn)與交貨速度，避免其成為時(shí)間績效的瓶頸。

FZXB

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Influence of product development process of fast fashionbrand on time performance

SHI Chunle1，2， CHEN Wei1， YANG Yixiong3

(1.TheGloriousSunSchoolofBusinessandManagement,DonghuaUniversity,Shanghai200051,China; 2.KeyLaboratoryofClothingDesignandTechnology(DonghuaUniversity),MinistryofEducation,Shanghai200051,China; 3.Fashion·ArtDesignInstitute,DonghuaUniversity,Shanghai200051,China)

To solve the issue of time performance in fast fashion product development process, this paper constructs a system dynamics model of product development process based on the practical case of a fast fashion brand S, and build a simulation experiment platform. With the basic framework “strategy-resources-performance”, the simulation experiments of resource allocation are carried about 7 key variables in the process flow, and the simulation estimated values of three key performance indicators (KPI), such as cycle time, delivery rate and MEAN flow, are evaluated. Using local sensitivity and entropy method, weight coefficients of cycle time, delivery rate and MEAN flow are recognized as 53.5%, 2.7% and 43.4%. According to weight coefficients and time-based competition strategy of brand S, time performance of process is evaluated comprehensively. The research shows that variables of batches, rate of designing clothing and fabric repeat usage have a great effect on the time performance of the process flow. When layout batches reduce by about 25%, the total time performance is optimal.

performance evaluation; process optimization; system dynamics; fast fashion brand; local sensitivity analysis

2015-08-27

2016-01-29

中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2232012E3-22，13D121504，CUSF-DH-D-2014068)；上海市科技發(fā)展基金軟科學(xué)研究博士生學(xué)位論文資助項(xiàng)目(12692190500)；上海市教委海派時(shí)尚設(shè)計(jì)及價(jià)值創(chuàng)造知識(shí)服務(wù)中心資助項(xiàng)目(13S1070241)；東華大學(xué)非線性科學(xué)研究所專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(INS-1401)

石春樂(1982—)，男，助理研究員，博士生。主要研究方向?yàn)榉b供應(yīng)鏈，系統(tǒng)建模與仿真。楊以雄，通信作者，E-mail: yyx@dhu.edu.cn。

10.13475/j.fzxb.20150804707

TS 941；TP 391.9

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