殷美霞

(同濟大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，上海　201804)

0　引言

大型體育賽事對食品庫存的管理具有較嚴格的要求，需要及時響應(yīng)運動員的食品需求，不允許缺貨情況的發(fā)生。然而，庫存問題處理不當容易導(dǎo)致庫存堆積、食品浪費或者庫存短缺等情況的發(fā)生。庫存管理通過對庫存數(shù)量的控制來降低庫存成本，對于庫存策略的研究則需要以實際需求種類為依據(jù)。因此，本文以2014南京青奧會現(xiàn)場倉庫存問題為背景，探討合理的庫存管理策略，以滿足消費者的需求。

本文以南京青奧會現(xiàn)場倉為研究對象，以系統(tǒng)動力學(xué)為研究工具建立模型進行仿真模擬，尋找較優(yōu)的訂貨策略，以降低庫存成本并且探究訂貨點和訂貨周期對庫存成本的影響。通過建模仿真模擬系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)生的情況及未來有可能發(fā)生的情況，以此對實際問題進行改進，以期降低庫存成本。

1　國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

目前，國內(nèi)外單獨研究食品庫存策略的文獻并不多，但是有關(guān)易逝品庫存策略的研究較多。Ghare和Schrader[1]對易逝品的庫存策略研究較早，他們利用指數(shù)方程來表示因商品變質(zhì)而導(dǎo)致的庫存量隨著時間減少的比例關(guān)系, 并利用EOQ模型解決隨機生命周期易逝品的庫存策略問題。Nahmias和Pierskalla[2]在不考慮固定訂貨成本和提前期的情況下研究了貨架期為2的易逝品的最優(yōu)訂貨策略，F(xiàn)ries[3]又討論了貨架期為N(N≥2)的情形。Liu和Lian[4]在考慮缺貨成本、固定訂貨成本的情況下研究了易逝品的周期性補貨策略。Gaukler等[5]研究了緊急訂貨情況下的補貨策略。田志友等[6]在需求為離散的負二項分布的情況下，利用粒子群優(yōu)化算法給出了易逝品的最優(yōu)訂貨策略。鄭長征等[7]基于購買行為特征對需求進行分類，建立了動態(tài)規(guī)劃模型，給出了需求和產(chǎn)品生命周期均為隨機變量的情況下的易逝品庫存策略，顯著提升了零售商的利潤，減少了因商品損壞所造成的損失。Jen-ming Chen和Tsung-Hui Chen[8]建立了損耗率服從Welbull分布的易逝品庫存管理模型。孫玉玲等[9]在產(chǎn)能固定的情況下，建立了兩類客戶違約情況下易逝品的超售決策模型并給出了最優(yōu)訂貨量。

一些學(xué)者也使用了系統(tǒng)動力學(xué)的方法進行了食品的庫存與供應(yīng)鏈策略的研究。Patroklos Georgiadis和Dimitrios Vlachos等利用系統(tǒng)動力學(xué)的方法作為食品供應(yīng)鏈建模和分析的工具，深入分析了食品供應(yīng)鏈的一個關(guān)鍵問題即長期的容量規(guī)劃問題。E.teimoury和H.Nedaei等建立了系統(tǒng)動力學(xué)模型，研究了水果和蔬菜的供應(yīng)鏈問題，討論了供應(yīng)鏈中的行為和關(guān)系，確定供給、需求和價格的相互作用和影響。于首非建立了冷鏈物流系統(tǒng)動力學(xué)模型，得出在冷鏈庫存控制模型中，需求的微小變動經(jīng)過層層傳遞后被放大，直接影響各個環(huán)節(jié)的需求和庫存水平。慕靜和馬麗麗利用演化博弈理論和系統(tǒng)動力學(xué)的方法分析了食品供應(yīng)鏈中信息共享的影響因素。楊芳和謝如鶴根據(jù)冷鮮農(nóng)產(chǎn)品訂貨配送特點，構(gòu)建了冷鏈系統(tǒng)中供應(yīng)商-配送中心-零售商VMI系統(tǒng)動力學(xué)模型并給出了最優(yōu)訂貨策略。

從中可以發(fā)現(xiàn)，有眾多研究利用系統(tǒng)動力學(xué)模型解決庫存及供應(yīng)鏈仿真問題，但應(yīng)用于食品物流領(lǐng)域的較少。本文將結(jié)合大型體育賽事中食品物流的特點，建立系統(tǒng)動力學(xué)模型并給出優(yōu)化的庫存策略。

2　庫存系統(tǒng)的動力學(xué)模型

2.1　模型的假設(shè)

本文以青奧會現(xiàn)場倉庫存系統(tǒng)為背景建立相應(yīng)的模型，為便于操作，做以下假設(shè)：

(1) 現(xiàn)場倉每隔固定時間檢查一次庫存，并訂購商品達到期望庫存量，即訂貨策略為周期盤點策略；

(2) 運動員人數(shù)服從均勻分布；

(3) 只考慮一種食品，本文以西瓜為例；

(4) 不允許缺貨情況的發(fā)生；

(5) 訂貨周期大于訂貨提前期。

2.2　庫存系統(tǒng)的存量流量圖

為了對系統(tǒng)有更加直接的認知及便于建模，對系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)說明如表1所示。

表1　系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

現(xiàn)場倉庫存根據(jù)運動員的需求，采用周期訂貨策略向供應(yīng)商訂貨，經(jīng)過一段時間產(chǎn)品入庫，供應(yīng)給運動員消費，系統(tǒng)需要確定最優(yōu)的補貨策略(訂貨周期，期望庫存)使得庫存成本盡量降低。根據(jù)系統(tǒng)各要素間的關(guān)系，繪制現(xiàn)場倉庫庫存量流量圖，如圖1所示。

2.3　變量間函數(shù)關(guān)系的確定

存量流量圖繪制完成之后，需要據(jù)此進一步確定各變量之間的具體函數(shù)關(guān)系式。現(xiàn)場倉每隔一個固定的訂貨周期檢查一次庫存并進行訂貨，訂貨量為期望庫存與現(xiàn)有庫存的庫存偏差。系統(tǒng)不發(fā)生缺貨用數(shù)學(xué)關(guān)系式表示如公式(1)(T1和T2分別表示訂貨提前期和訂貨周期)：

P(T1+T2期間的需求≤期望庫存)=100%

(1)

由于需求服從均勻分布，利用概率論的相關(guān)知識求得當期望庫存滿足T1+T2期間的最大需求量時，可以保證系統(tǒng)不發(fā)生缺貨。假設(shè)運動員人數(shù)滿足a至b的均勻分布，食品需求量用運動員人數(shù)與人均日消費量的乘積來表示。

本文的函數(shù)關(guān)系式如表2所示。

圖1　現(xiàn)場倉庫存量流量圖

現(xiàn)場倉庫存(INV)dINV(t)dt=ER(t)-SR(t)-MR(t)入庫速率(ER)ER(t)=RINV(t)T1在途庫存(RINV)dRINV(t)dt=OR(t)-ER(t)訂貨速率(OR)OR(t)=OQ(t)出庫速率(SR)SR(t)=DEM(t)需求率(DEM)DEM(t)=P(t)×C運動員人數(shù)(P)P(t)=RANDOM(a,b,SEED)變質(zhì)速率(MR)MR(t)=INV(t)×B訂貨量(Q)OQ(t)=PLUSE TRAIN(0,0,T2,15)×EISC庫存偏差(DISC)DISC=DINV-INV期望庫存(DINV)DINV=MD×(T1+T2)

3　參數(shù)設(shè)置與模型仿真結(jié)果

3.1　參數(shù)設(shè)置

為便于計算，本文只考慮西瓜的庫存問題。根據(jù)獲得的數(shù)據(jù)對模型的參數(shù)進行設(shè)置，如表3所示。

表3　模型參數(shù)設(shè)置

考慮到西瓜的儲存時間不超過三天，故在本文中只討論訂貨周期為2天和3天的情況(由于訂貨周期大于提前期，故不考慮訂貨周期為1天的情況)。

3.2　模型仿真結(jié)果

訂貨周期為2天和3天時，現(xiàn)場倉庫存的仿真結(jié)果如圖2所示。

圖2　兩種訂貨周期下的現(xiàn)場倉庫存變化

各訂貨周期下每天的庫存量及平均庫存量見表4。

比較不同的訂貨策略發(fā)現(xiàn)，當訂貨周期為2天時現(xiàn)場倉平均持有庫存最少，沒有造成過多的積壓，故訂貨周期為2天是最優(yōu)的訂貨策略。

3.3　參數(shù)對模型的影響

3.3.1需求對系統(tǒng)的影響

將運動員人數(shù)變化為3 500～5 000的均勻分布，增加需求的不確定性，現(xiàn)場倉庫存變化如圖3所示(訂貨周期為2天)。

表4　不同訂貨周期下的現(xiàn)場倉庫存量

圖3　需求對庫存量的影響

從圖4可以發(fā)現(xiàn)，增加了需求的不確定性之后，現(xiàn)場倉庫存的變化并不大，說明該系統(tǒng)較為穩(wěn)定，并不會因為需求的微小變化而使庫存控制策略發(fā)生較大的變化。

3.3.2訂貨提前期對系統(tǒng)的影響

為便于觀察訂貨提前期對庫存量的影響，比較訂貨提前期為1、2、3天的情況如圖4所示(以訂貨周期為5天作對比)。

圖4　訂貨提前期對庫存量的影響

從圖5發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)的庫存量隨著訂貨提前期的增長而增長，且變化幅度有增大的趨勢。

4　結(jié)論與展望

4.1　結(jié)論

本文利用系統(tǒng)動力學(xué)的方法對大型體育賽事背景下的庫存控制策略進行了研究。根據(jù)上述仿真結(jié)果，可以得出如下結(jié)論：

第一，期望庫存的設(shè)置可以有效調(diào)節(jié)庫存狀況，其數(shù)值對持有庫存水平的影響較大。期望庫存的控制應(yīng)該綜合考慮訂貨周期、訂貨提前期和需求等因素。

第二，該庫存系統(tǒng)受需求變化的影響較小，系統(tǒng)較為穩(wěn)定。另外，系統(tǒng)狀態(tài)受訂貨提前期的影響較大。

4.2　展望

本文僅考慮西瓜這一種食物，而大型體育賽事現(xiàn)場倉中食物的種類繁的多。因此，應(yīng)該選取其中相對較重要的食品類別來建立庫存管理的動力學(xué)模型。另外，每類食品的需求、訂貨提前期等相關(guān)參數(shù)均不相同，模型需要根據(jù)不同對象進行調(diào)整。

由于獲取數(shù)據(jù)的局限性，本文僅將平均庫存水平作為評價方案的標準，有待進一步改進。運動員需求也僅假設(shè)為均勻分布，實際情況中需求可能更為復(fù)雜，需要根據(jù)實際的需求對庫存策略進行相應(yīng)調(diào)整。