何玲輝

摘? 要：供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和優(yōu)化對整個供應(yīng)鏈運作成本和客戶滿意度有非常重要的意義，是大型生產(chǎn)型企業(yè)和流通型企業(yè)關(guān)注的重點。對某生產(chǎn)型企業(yè)的現(xiàn)有供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)進行了梳理，為適應(yīng)市場需要，公司需要降本增效。文章建立了在滿足客戶一定服務(wù)水平的前提下最小化總成本模型，經(jīng)過軟件運行求解運算，得出了可行的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和優(yōu)化方案，達到了服務(wù)水平和供應(yīng)鏈總成本的均衡。

關(guān)鍵詞：供應(yīng)鏈;網(wǎng)絡(luò)設(shè)計;總成本最低

中圖分類號：F272? ? 文獻標(biāo)識碼：A

Abstract： The design and optimization of supply chain network is of great significance to the operation cost and customer satisfaction of the whole supply chain， which is the focus of large-scale production enterprises and circulation enterprises. In order to meet the needs of the market， the company needs to reduce costs and increase efficiency. The model of minimizing the total cost under the premise of satisfying the customer's certain service level is established. Through the software operation， a feasible supply chain network design and optimization scheme is obtained， which can improve the customer service level and reduce the total cost of the supply chain network.

Key words： supply chain; network design; the lowest total cost

市場競爭日趨激烈，客戶多樣化要求越來越高，服務(wù)成本也越來越高。為了適應(yīng)市場的變化，在減少服務(wù)成本的同時滿足客戶的多樣化的精準(zhǔn)需求，供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計和優(yōu)化問題應(yīng)運而生，這成了很多生產(chǎn)型企業(yè)和流通型企業(yè)當(dāng)下和今后相當(dāng)長一段時間內(nèi)研究的熱門課題。

1? 模型介紹

供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)具體怎樣確定一般與相應(yīng)的目標(biāo)關(guān)聯(lián)。具體目標(biāo)一般有：效益最高、成本最低、路程最短、準(zhǔn)時性最高、勞動消耗最低等。本文將把服務(wù)總成本和服務(wù)水平的均衡作為供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和優(yōu)化的主要目標(biāo)。

本文做出如下假定：（1）客戶的位置、需求是固定且已知的;（2）每個設(shè)施都能滿足客戶的全部需求;（3）每個客戶的需求只能被一個設(shè)施全部滿足;（4）存在設(shè)施備選集。

供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和優(yōu)化一般可以采用定量分析方法和定性分析方法，對復(fù)雜的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化和設(shè)計最好是利用線性規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)換成計算機程序來求出最優(yōu)方案。目前，供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和優(yōu)化的方法主要有德爾菲法、部門主管集體談?wù)摲ā＜乙庖娂訖?quán)平均法、表上作業(yè)法、圖上作業(yè)法、蟻群算法、遺傳算法、粒子群算法等。

本文采用集合了線性規(guī)劃模型和混合整數(shù)規(guī)劃模型等方法的供應(yīng)鏈商業(yè)用軟件supplychainGuRu來進行供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和優(yōu)化方案的研究，以服務(wù)水平為約束，以總的服務(wù)成本最小為目標(biāo)。為此，建立了如下目標(biāo)函數(shù)和數(shù)學(xué)模型。

目標(biāo)函數(shù)：

Min總成本=Min運輸成本+設(shè)施成本=需求量*單位運輸成本+單位設(shè)施可變成本+設(shè)施固定成本

數(shù)學(xué)模型為：

min∑∑trans+facVardY+∑∑facVarFixX

s.t.

∑Y=1; ？坌∈J? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

∑∑X=P? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

∑X≤1; ？坌∈I? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（3）

Y≤∑X; ？坌∈I? ? ？坌∈J? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （4）

∑∑dist>HighServiceDist？0：1）dY≥HighServiceDemand? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （5）

Y∈0，1; ？坌∈I? ? ？坌∈J? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（6）

X∈0，1; ？坌∈I? ? ？坌w∈W? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（7）

決策變量：

X：是否在位置i使用規(guī)模為W的設(shè)施;

Y：設(shè)施i是否為客戶j服務(wù)。

約束條件：

（1）客戶J需求一次性全部滿足;

（2）設(shè)施數(shù)量為P個;

（3）每個地點的設(shè)施在W個規(guī)模下至多選1個;

（4）提供服務(wù)的設(shè)施必須已經(jīng)開放;

（5）一定距離內(nèi)滿足客戶需求不低于某個百分比。

模型中的目標(biāo)函數(shù)為總成本最小，其中總成本包含三項：設(shè)施建設(shè)的固定成本和設(shè)施運行過程中的可變成本及運輸成本。服務(wù)水平指的是一定條件下滿足客戶要求的供應(yīng)鏈服務(wù)的數(shù)量占總客戶訂單數(shù)量的百分比，主要參數(shù)指標(biāo)是滿足的客戶流量（單位為件，下同）占總客戶流量的百分比，模型中用百分比來表示。

2? 案例算法

A是一家建材產(chǎn)品的生產(chǎn)企業(yè)，企業(yè)主要生產(chǎn)6種產(chǎn)品：A1、A2、A3、A4、A5、A6。為遍布全國的385個門店服務(wù)，門店需求以一年的總流量來衡量，其需求分布如圖1所示。將需求按省份匯總?cè)鐖D2所示，顏色越深代表該地的需求量越大。

該企業(yè)現(xiàn)在已經(jīng)確定了25個可供選擇的潛在倉庫，其地理位置坐標(biāo)如圖3所示，綠色三角形代表潛在倉庫的位置，希望在25個潛在倉庫中選擇目標(biāo)倉庫來滿足企業(yè)的要求。

公司根據(jù)有關(guān)主要道路和交通方式的公共信息，確定了送貨卡車的平均行駛速度僅為60公里/小時。 將這些信息與駕駛員每天最多只能工作8小時的假設(shè)相結(jié)合，能夠計算出等效的一日乘車距離：一天60公里*8小時=480公里。

隨著公司業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，面臨的競爭也越來越大，公司需要進一步提升服務(wù)水平，同時也需要考慮成本。公司計劃在全國范圍內(nèi)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)布局，以達到期望的服務(wù)水平，并獲得為此需要付出的成本情況。

根據(jù)調(diào)研，公司將期望服務(wù)水平定為一天半內(nèi)滿足客戶，即客戶距離站點需要在720公里之內(nèi)，本文將以這數(shù)據(jù)作為參考進行供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和優(yōu)化的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之一。

本文擬建立以下六種情況來比較不同條件下的選址方案（均以720公里作為條件之一）：

（1）以總成本最低為目標(biāo)。假設(shè)倉庫到各個門店的費率一致，經(jīng)過調(diào)研，取全國統(tǒng)一運輸費率為0.05元/件，千米;

（2）以總成本最低為目標(biāo)。全國各倉庫到門店的運輸費率根據(jù)當(dāng)?shù)氐膶嶋H情況確定，為模型計算考慮，取一個倉庫到各門店的運輸費率統(tǒng)一，不同倉庫運輸費率有區(qū)別（前期已把數(shù)據(jù)做了處理，如表1）;

（3）滿足服務(wù)水平93%的最小總成本的可行的選址方案;

（4）滿足服務(wù)水平94%的最小總成本的可行的選址方案;

（5）滿足服務(wù)水平95%的最小總成本的可行的選址方案;

（6）滿足服務(wù)水平96%的最小總成本的可行的選址方案。

其中第三到第六種情況都是在分區(qū)費率情景下進行網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。

假定倉庫的固定成本為200萬元/個，倉庫的可變成本為階梯成本，如表2所示。

模型所需要的客戶訂單信息等由于數(shù)據(jù)龐大，不在文章中一一列表，在軟件運行之時會導(dǎo)入系統(tǒng)。

2.1? 第一種情況：統(tǒng)一運輸費率下的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

以總成本最低為目標(biāo)，單位運輸成本取為全國各地一致：0.05元/件，千米。

輸入數(shù)據(jù)，運行模型，該條件下選擇了11個倉庫，分別是哈爾濱、咸陽、廣漢、深圳、鄭州、營口、岳陽、石家莊、杭州、安徽、昌吉，如圖4所示。

這種情況下總成本最小時各個倉庫運行成本及各個倉庫到客戶的物流流量等如表3所示。

最小總成本模型下，一天半之內(nèi)（720km之內(nèi)）滿足的客戶需求占比為95%，即服務(wù)水平為95%。

2.2? 第二種情況：費率分區(qū)環(huán)境下的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

此時按各地實際費率情況分區(qū)進行單位運輸成本核算，還是以最小總成本為目標(biāo)。

此情況下，一天半之內(nèi)（720km之內(nèi)）滿足的客戶需求占比為92%，即服務(wù)水平為92%。

此時開啟的倉庫是十個：哈爾濱、廣州、泰州、咸陽、廣漢、鄭州、營口、南昌、天津，昌吉如圖5所示，分區(qū)運輸費率下優(yōu)化結(jié)果。具體情況見表4所示。

2.3? 第三種情況：720公里范圍內(nèi)，服務(wù)水平為93%的最小總成本為目標(biāo)的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

此時開啟十個倉庫，倉庫為：哈爾濱、廣州、泰州、咸陽、廣漢、鄭州、營口、南昌、天津，昌吉，具體結(jié)果如圖6和表5所示。

2.4? 服務(wù)水平94%下網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。

此時開啟的倉庫為十個：哈爾濱、廣州、泰州、咸陽、廣漢、鄭州、營口、南昌、天津、昌吉。具體情況如圖7和表6所示。

2.5? 服務(wù)水平為95%網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

此時開啟十個倉庫：哈爾濱、廣州、泰州、咸陽、廣漢、鄭州、營口、南昌、天津、昌吉。具體如圖8和表7所示。

2.6? 服務(wù)水平96%時網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

此時開啟12個倉庫：哈爾濱、廣州、泰州、咸陽、廣漢、鄭州、營口、南昌、天津，石家莊、昌吉、重慶。具體如圖9和表8所示。

3? 總? 結(jié)

以最小化總成本為目標(biāo)，不同的情況下，總成本和服務(wù)水平如表9所示，不同服務(wù)水平下的總成本曲線圖如圖10所示。

當(dāng)服務(wù)水平每提高1%時，模型的總成本的增加率如表10所示。

分析：（1）因為各地情況不一，費率難以符合真實情況。因此，統(tǒng)一運輸費率不適合全國范圍內(nèi)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，成本較高。（2）以最小化總成本為目標(biāo)進行倉庫選址，同時添加服務(wù)水平的限制，可進行成本和服務(wù)水平的權(quán)衡。

一般情況下，隨著服務(wù)水平的提升，運輸成本的不斷減少，倉庫的總成本不斷增加。本優(yōu)化過程基本符合這一趨勢。在服務(wù)水平為95%時成本略微降低，據(jù)分析，這是由于低運輸費率的倉庫運輸貨物較多，從而使得總運輸成本較低，進而使得總成本偏低，這在實際工作中也會遇到。

（3）服務(wù)水平每提高一個百分點，總成本的增加率是不同的。本文方案中，服務(wù)水平為93%和95%時的方案較好。

參考文獻：

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