楊宏斌
(河南財政金融學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與法律學(xué)院,鄭州 450046)
在供應(yīng)鏈管理實踐中,交貨提前期內(nèi)產(chǎn)品的銷售情況存在不確定性,供應(yīng)鏈成員企業(yè)為了能夠制訂科學(xué)的訂貨策略,需要針對提前期和提前期內(nèi)產(chǎn)品的需求情況進(jìn)行預(yù)測,基于根據(jù)預(yù)測的提前期和產(chǎn)品需求情況確定適當(dāng)?shù)钠谕麕齑妗R苿悠骄ㄊ枪?yīng)鏈成員常用來進(jìn)行產(chǎn)品需求預(yù)測的一種方法,通過選取企業(yè)產(chǎn)品過去不同時段銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,確定訂貨提前期內(nèi)產(chǎn)品需求的期望值,所以,有必要對移動平均方法期數(shù)的選擇問題進(jìn)行探究。
在農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈管理中,農(nóng)產(chǎn)品的需求預(yù)測影響著農(nóng)產(chǎn)品經(jīng)銷商的訂貨批量、價格策略和訂貨周期等行為,上述決策的失誤往往會導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品銷售出現(xiàn)積壓甚至變質(zhì),大大影響農(nóng)產(chǎn)品經(jīng)銷商乃至整個農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的利潤。對農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈管理中移動平均預(yù)測方法的期數(shù)選擇的研究,一方面豐富了現(xiàn)有農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈管理的文獻(xiàn)成果,另一方面為農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈成員企業(yè)提供決策依據(jù),提升農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績效,具有重要的理論價值和實際意義。
本文基于系統(tǒng)動力學(xué)理論和借助Porwersim2005軟件,構(gòu)建了一個三級農(nóng)產(chǎn)品的供應(yīng)鏈模型,針對模型中移動平均預(yù)測方法平均期數(shù)的不同取值對農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)現(xiàn)象和成本的影響及兩者之間的關(guān)系進(jìn)行了分析,探究移動平均期數(shù)、供應(yīng)鏈成本、牛鞭效應(yīng)之間的因應(yīng)規(guī)律,旨在對農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績效的優(yōu)化問題提出對策,為農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈成員企業(yè)提供決策參考。
本模型供應(yīng)鏈成員采用簡單移動平均法進(jìn)行預(yù)測。
一次簡單移動平均值的計算公式為:
為了研究移動平均方法期數(shù)不同取值分別對供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)現(xiàn)象、供應(yīng)鏈成本的影響以及兩種之間的關(guān)系,構(gòu)建出三級農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈成本模型,見圖1所示。
圖1 研究模型
本文的移動平均預(yù)測系數(shù)的取值在1~7之間。圖2為批發(fā)商的期數(shù)為7(N=7)的一次簡單移動平均法的系統(tǒng)動力學(xué)模型。
圖2 批發(fā)商移動平均預(yù)測方法的系統(tǒng)動力學(xué)模型
圖2模型中相關(guān)變量設(shè)置為:批發(fā)商D的平均需求量=AVERAGE('R-訂貨量',t1,t2,t3,t4,t5,t6)/TIMESTEP;其中t1,t2,t3,t4,t5,t6分別表示移動平均期數(shù)為2天,3天,4天,5天,6天,7天。
零售商R的訂貨量=PULSE(零售商訂貨量,START-TIME+0<<da>>,訂貨周期);訂貨周期=3<<da>>;t1=DELAYPPL('R-訂貨量',訂貨周期);t3=DELAYPPL(t2,訂貨周期);t6=DELAYPPL(t5,訂貨周期)。
基于上述模型,分別對移動平均期數(shù)取1~7天對上面移動平均法的系統(tǒng)動力學(xué)模型進(jìn)行仿真,以對移動平均方法期數(shù)的變化對供應(yīng)鏈需求波動幅度的影響進(jìn)行分析。仿真匯總后的數(shù)據(jù)見表1所示。
表1 移動平均期數(shù)變化對牛鞭效應(yīng)的影響
由表1可知,移動平均期數(shù)的變化對供應(yīng)鏈需求波動存在影響,當(dāng)移動平均期數(shù)增大時,即由1至7時,供應(yīng)鏈成員零售商R、批發(fā)商D乃至整個供應(yīng)鏈需求波動程度(牛鞭效應(yīng))呈現(xiàn)出減弱的趨勢。
圖3 不同移動平均期數(shù)下供應(yīng)鏈需求波動圖
圖3直觀的描述了不同移動平均期數(shù)值下供應(yīng)鏈需求波動的變化趨勢。零售商采用移動平均方法,選取近期歷史商品銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行下一期的需求預(yù)測,其訂貨量的方差則呈現(xiàn)較平穩(wěn)且略有減弱,同樣,批發(fā)商則根據(jù)零售商過去幾次的訂貨數(shù)據(jù)進(jìn)行下一期需求預(yù)測,批發(fā)商的訂貨量方差則呈現(xiàn)較強(qiáng)烈?;谏鲜霈F(xiàn)象的合理解釋是,以批發(fā)商情況為例,由移動平均預(yù)測技術(shù)相關(guān)理論知道,移動平均期數(shù)在預(yù)測中起著對歷史觀測值的“拉平”作用,當(dāng)移動平均期數(shù)選擇比較大時,假如移動平均期數(shù)為7,此時批發(fā)商根據(jù)下游零售商近期7次的訂貨數(shù)值作為預(yù)測依據(jù)進(jìn)行平均,與移動平均期數(shù)為6的平均值相比,預(yù)測結(jié)果則更平均,這樣,就多次預(yù)測結(jié)果的需求波動程度則表現(xiàn)更小,在確定訂貨量時,如果其他條件不變,批發(fā)商選取的移動平均期數(shù)越多,需求預(yù)測結(jié)果和下游零售商訂單需求的整體變化趨勢越一致,批發(fā)商由大移動期數(shù)產(chǎn)生的“平穩(wěn)”預(yù)測值則形成“平穩(wěn)”的期望庫存目標(biāo),最終形成“平穩(wěn)”的訂單,這又形成上游制造商較為“平穩(wěn)”的產(chǎn)品供給量,此時,與小的移動平均期數(shù)下的預(yù)測結(jié)果形成的訂貨量相比,供應(yīng)鏈成員需求波動則表現(xiàn)較弱,也就是說,當(dāng)滿足自己需求的條件時,供應(yīng)鏈下游成員越是采用“拉平”式的訂貨策略(采用較大的移動平均期數(shù)),則牛鞭效應(yīng)現(xiàn)象表現(xiàn)得(越)弱。
對不同平均期數(shù)下,表2是對批發(fā)商D根據(jù)下游零售商R的最近的歷史訂單數(shù)據(jù)產(chǎn)生的移動平均預(yù)測信息進(jìn)行的匯總,結(jié)果與上述的成因分析一致。
表2 不同期數(shù)下批發(fā)商D基于零售商R訂單的移動平均值
移動平均期數(shù)下供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)現(xiàn)象與供應(yīng)鏈庫存總成本之間的關(guān)系,見表3所示。隨著移動平均預(yù)測期數(shù)的增大,供應(yīng)鏈成員的訂單越表現(xiàn)平穩(wěn),供應(yīng)鏈下游企業(yè)采用多期的歷史產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)來制訂期望庫存目標(biāo)有助于減弱供應(yīng)鏈成員需求波動程度,供應(yīng)鏈總庫存成本呈現(xiàn)減少的趨勢;移動平均期數(shù)較小,供應(yīng)鏈需求波動則表現(xiàn)出比較強(qiáng)烈,同時,供應(yīng)鏈總庫存成本也比較高。
表3 移動平均期數(shù)下的供應(yīng)鏈庫存的總成本
進(jìn)一步研究預(yù)測準(zhǔn)確性、供應(yīng)鏈庫存總成本和需求波動性三者的關(guān)系。由模型仿真和移動平均公式可以得到零售商不同預(yù)測期數(shù)下的預(yù)測值及預(yù)測值的標(biāo)準(zhǔn)誤(令T=14)。仿真收集或統(tǒng)計計算后的數(shù)據(jù)匯總見表4。
表4 零售商不同預(yù)測期數(shù)下的預(yù)測值及預(yù)測值的標(biāo)準(zhǔn)誤
由表4可以知道,當(dāng)平均期數(shù)N=7時,標(biāo)準(zhǔn)誤差S=40.6,為諸多標(biāo)準(zhǔn)誤差值中的最小值,結(jié)合上述移動平均法知識可知,此時,移動平均預(yù)測方法準(zhǔn)確性最高;由表1可以看到,隨著移動平均期數(shù)N的增大,供應(yīng)鏈需求波動性呈現(xiàn)減弱趨勢;又由表3可知,供應(yīng)鏈庫存總成本隨著移動平均期數(shù)N的增大而減少。綜合上述數(shù)據(jù)分析可知,供應(yīng)鏈需求的精準(zhǔn)預(yù)測有助于減弱需求波動程度(牛鞭效應(yīng))、減少供應(yīng)鏈庫存總成本。
本文借助軟件Porwersim2005構(gòu)建了三級農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈模型,基于移動平均需求預(yù)測方法的平均期數(shù)不同取值分別對供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)現(xiàn)象、供應(yīng)鏈成本的影響以及兩種之間的關(guān)系進(jìn)行了分析。主要結(jié)論如下:
平均期數(shù)對歷史需求數(shù)據(jù)起到“拉平”的作用,當(dāng)移動平均期數(shù)增大時,供應(yīng)鏈成員零售商R、批發(fā)商D乃至整個供應(yīng)鏈需求波動程度(牛鞭效應(yīng))呈現(xiàn)出明顯的減弱趨勢。當(dāng)滿足自己需求的條件時,供應(yīng)鏈下游成員越是采用“拉平”式的訂貨策略(采用較大的移動平均期數(shù)),則牛鞭效應(yīng)現(xiàn)象表現(xiàn)得(越)弱,供應(yīng)鏈需求的精準(zhǔn)預(yù)測有助于減弱需求波動程度(牛鞭效應(yīng))、減少供應(yīng)鏈庫存總成本。
在供應(yīng)鏈管理實踐中,管理者需要對未來需求努力做出科學(xué)精準(zhǔn)的預(yù)測;選擇合適的移動平均期數(shù),制訂合理的期望庫存目標(biāo)和訂貨策略,有助于幫助供應(yīng)鏈成員企業(yè)降低庫存成本,有助于減弱供應(yīng)鏈需求波動、提升供應(yīng)鏈績效管理水平。