王 婷,仇 蕾,汪志強,支彥玲

(1.河海大學管理科學研究所,江蘇 南京 211100; 2.浙江財經(jīng)大學信息管理與人工智能學院,浙江 杭州 310058;3.常州大學商學院,江蘇 常州 213159;)

近年來,極端天氣頻發(fā),暴雨洪澇災(zāi)害給社會經(jīng)濟帶來嚴重危機,全球的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)面臨著極大的挑戰(zhàn),如2022年西歐和中國河南的嚴重洪澇災(zāi)害對全球供應(yīng)鏈構(gòu)成威脅,極端洪水破壞了這兩個區(qū)域的貨物及原材料運輸線路,嚴重損壞了工業(yè)區(qū)內(nèi)的生產(chǎn)設(shè)施和倉庫。2022年5月23日,中華人民共和國國務(wù)院常務(wù)會議強調(diào):“疫情和洪澇災(zāi)害等對生產(chǎn)的連續(xù)性形成一定影響,各方須爭分奪秒抓落實,盡可能縮短政策時滯,提升政策效能,為企業(yè)應(yīng)對風險、抓住機遇爭取更多主動”。由洪澇災(zāi)害造成的供應(yīng)鏈中斷問題層出不窮,給經(jīng)濟發(fā)展帶來了極大的困擾,因此有必要對洪澇災(zāi)害下供應(yīng)鏈系統(tǒng)的彈性及洪澇災(zāi)害造成的關(guān)聯(lián)損失進行全面評估,以便為洪澇風險管理提供參考。

目前,洪澇災(zāi)害導(dǎo)致的供應(yīng)鏈損失評估模型主要包括生產(chǎn)函數(shù)模型、一般均衡模型、投入產(chǎn)出及其擴展模型等,其中投入產(chǎn)出模型由于所需數(shù)據(jù)量小、計算方便,比其他模型得到了更廣泛的普及和發(fā)展,主要有經(jīng)典投入產(chǎn)出模型(input-output model, IOM)、非正常程度投入產(chǎn)出模型(inoperability input-output model,IIM)和動態(tài)非正常程度投入產(chǎn)出模型(dynamic inoperability input-output model, DIIM)。1952年,Leontief[1]采用經(jīng)濟數(shù)學模型方法研究了復(fù)雜系統(tǒng)中不同部門或產(chǎn)品數(shù)量上的關(guān)聯(lián)關(guān)系。Ghosh[2]于1958年提出IOM的對偶模型,即供應(yīng)驅(qū)動的IOM。隨后,Jiang等[3]從美國經(jīng)濟分析管理局公布的投入產(chǎn)出表中選定了12個重要的投入產(chǎn)出行業(yè),利用IOM展示了如何通過合理利用人力資源最優(yōu)配置的方式來有效減少經(jīng)濟損失。Haimes等[4]對傳統(tǒng)的IOM進行了改造,提出了需求驅(qū)動下的IIM,研究了基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)間的經(jīng)濟關(guān)系。Lian等[5]提出供應(yīng)驅(qū)動的靜態(tài)IIM,之后Xu等[6]將供應(yīng)驅(qū)動的靜態(tài)IIM進一步發(fā)展,提出供應(yīng)驅(qū)動的動態(tài)輸入輸出模型DIIM,并用于解決供應(yīng)鏈方面的問題。在此基礎(chǔ)上,Liu等[7]利用DIIM對COVID-19 中供應(yīng)鏈復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的欠載級聯(lián)故障和緩解策略進行建模,Jabilles等[8]基于供給側(cè)DIIM模擬了庫存對供應(yīng)鏈彈性的影響,鄭德權(quán)等[9]構(gòu)建兩階段動態(tài)IIM,評估危機事件發(fā)生后對經(jīng)濟系統(tǒng)中具有關(guān)聯(lián)關(guān)系的各部門的經(jīng)濟影響。王婭楠等[10]以一個物流服務(wù)作為基礎(chǔ)集成商,在多個功能型物流服務(wù)的共同作用下,利用DIIM建立了物流協(xié)調(diào)調(diào)度模型。綜上所述,DIIM是IOM不斷發(fā)展的產(chǎn)物,相比IOM,DIIM可以描述中斷發(fā)生后幾天至幾個月內(nèi)災(zāi)害對供應(yīng)鏈的影響過程,便于分析洪澇災(zāi)害造成的影響在供應(yīng)鏈系統(tǒng)上的傳播情況,而這種影響在供應(yīng)鏈系統(tǒng)中傳播的根本原因就是供應(yīng)鏈中各個節(jié)點之間存在著關(guān)聯(lián)關(guān)系。因此,本文引入對關(guān)聯(lián)系統(tǒng)有很強適應(yīng)性的DIIM并對其進行改進,用于評估供應(yīng)鏈系統(tǒng)的損失,以期為管理者制定減災(zāi)策略提供依據(jù)。

1 相關(guān)概念及基礎(chǔ)理論

1.1 供應(yīng)鏈非正常程度概念

非正常程度是DIIM模型的核心概念,是指由于受到某種干擾,使系統(tǒng)在無法達到自身期望功能水平時所表現(xiàn)出來的整個系統(tǒng)非正常運轉(zhuǎn)的一種狀態(tài)。由于各個供應(yīng)鏈節(jié)點間復(fù)雜相互關(guān)聯(lián)關(guān)系,擾動對任一企業(yè)節(jié)點的直接襲擊都極有可能會致使初始非正常程度沿著整個供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的方向傳遞到其他企業(yè)節(jié)點,從而對供應(yīng)鏈產(chǎn)生影響,造成整個供應(yīng)鏈系統(tǒng)非正常程度的上升,有可能會直接引發(fā)整個供應(yīng)鏈系統(tǒng)癱瘓或崩潰。供應(yīng)鏈DIIM是分析供應(yīng)鏈系統(tǒng)復(fù)雜關(guān)系的有效參考工具,可模擬由洪澇災(zāi)害擾動導(dǎo)致供應(yīng)鏈非正常程度隨持續(xù)時間推移而變化的過程。

1.2 洪澇災(zāi)害對供應(yīng)鏈非正常程度影響

由于供應(yīng)鏈節(jié)點之間存在著復(fù)雜的聯(lián)系,洪澇災(zāi)害發(fā)生之后風險會在系統(tǒng)中快速傳導(dǎo),供應(yīng)鏈系統(tǒng)功能下降,并給關(guān)聯(lián)企業(yè)帶來連帶損失。供應(yīng)鏈非正常程度變化曲線如圖1所示,它的變化性往往經(jīng)歷了4個階段: 0

圖1 洪澇災(zāi)害下供應(yīng)鏈非正常程度變化曲線

2 模型建立及算法描述

傳統(tǒng)DIIM是一種可以用來動態(tài)分析宏觀經(jīng)濟管理系統(tǒng)中各部門相互關(guān)聯(lián)關(guān)系和計算投入產(chǎn)出的有效工具[11]。作為相對微觀的經(jīng)濟系統(tǒng),供應(yīng)鏈的子系統(tǒng)是某個企業(yè)節(jié)點,而不是某一行業(yè),因此,供應(yīng)鏈DIIM較傳統(tǒng)DIIM在參數(shù)的定義與數(shù)據(jù)獲取方式等方面需要進行部分調(diào)整。本文以洪澇災(zāi)害為背景,根據(jù)供應(yīng)鏈特點,設(shè)定相關(guān)假設(shè)和參數(shù),將洪澇事件引發(fā)的擾動信息輸入供應(yīng)鏈DIIM中,由此建立起適用于供應(yīng)鏈系統(tǒng)的DIIM損失評估模型。

2.1 模型構(gòu)建

DIIM是IIM的動態(tài)版本,DIIM的主要貢獻是能夠動態(tài)地對恢復(fù)軌跡進行建模,并說明在一個時期內(nèi)的非正常程度如何影響下一個時期的生產(chǎn)。模型方程[12]為

(1)

(2)

pt+1=pt+K(A*pt+zt*-pt)

(3)

式中pt+1為t+1時刻的非正常程度。將可獲得的數(shù)據(jù)代入該公式中,由此可得到供應(yīng)鏈各節(jié)點的非正常程度及其隨時間的動態(tài)變化情況,各節(jié)點非正常程度可作為評估供應(yīng)鏈中斷情況的指標之一。

2.2 供應(yīng)鏈節(jié)點關(guān)聯(lián)矩陣改進算法

常見的計算供應(yīng)鏈間相互關(guān)聯(lián)矩陣的方法是有序加權(quán)平均算子法(ordered weighted averaging,OWA),但權(quán)重設(shè)定相對主觀,本文運用灰色模糊法改進OWA[13],以某節(jié)點為例,具體步驟如下:

步驟1令U=(u1,u2,u3,u4)有n個待評價的節(jié)點,各指標的權(quán)重未知,但權(quán)重之和為1。節(jié)點i在指標ui下規(guī)范化的值為rij,rij為在論域[0,1]上的灰色梯形模糊數(shù)。

步驟2建立灰色模糊評價矩陣,根據(jù)梯形模糊數(shù)運算法則[14],采取比重變換法做規(guī)范化處理。

步驟3將準則值轉(zhuǎn)化為實數(shù)。利用F-OWA算子和C-OWA算子[15]分別將矩陣中灰色模糊數(shù)的模部和灰部轉(zhuǎn)化為實數(shù),轉(zhuǎn)化后的矩陣D=[qijdijFdijG]4×n,其中qij為rij的模部由F-OWA算子轉(zhuǎn)化來的實數(shù),dijF為rij的灰部由C-OWA算子轉(zhuǎn)化來的實數(shù),dijG為表示模糊程度的模糊數(shù)。

步驟4在灰色模糊矩陣的基礎(chǔ)上利用OWA對各評價指標賦權(quán),針對評價指標ui給出評價數(shù)據(jù)(a1,a2,…,ak)。對評價數(shù)據(jù)從大到小排序,用組合數(shù)對某數(shù)據(jù)cj賦權(quán),進而得到評價指標ui對應(yīng)的賦權(quán)向量:

(4)

式中k為評價數(shù)據(jù)總量。

步驟5通過賦權(quán)向量對決策數(shù)據(jù)加權(quán),得到指標ui的絕對權(quán)重wi,進而計算相對權(quán)重Wi:

wi=∑eicj

(5)

(6)

步驟6利用式(7)(8)得到實數(shù)型評價值,再將實數(shù)型評價值加權(quán)得到各節(jié)點的綜合評價值:

Zij=qijdijF(1-dijG)

(7)

(8)

重復(fù)以上步驟得到相互關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣A*,在遭受沖擊后、采取措施前的這段較短的時間內(nèi),可認為相互關(guān)聯(lián)系數(shù)保持穩(wěn)定,因此這里假設(shè)當供應(yīng)鏈中斷發(fā)生時,節(jié)點間相互關(guān)聯(lián)關(guān)系是穩(wěn)定不變的。

2.3 基于改進DIIM的供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)損失評估

設(shè)定企業(yè)節(jié)點非正常程度和供應(yīng)鏈中斷造成的經(jīng)濟損失之間的關(guān)系是線性的,由于供應(yīng)鏈中斷后各企業(yè)節(jié)點的非正常程度是一個動態(tài)變化的過程,則各節(jié)點每天所產(chǎn)生的經(jīng)濟損失也是動態(tài)變化的,考慮時間變量,在一定時期內(nèi),每個節(jié)點i的累計經(jīng)濟損失由下式給出:

(9)

對于整個供應(yīng)鏈而言,n個節(jié)點的總經(jīng)濟損失Qt的計算公式為

(10)

3 算例仿真研究

3.1 算例設(shè)計

某電子產(chǎn)品制造商是全球知名的跨國企業(yè)集團,其供應(yīng)鏈遍布全球,馬來西亞的工廠提供了該企業(yè)所需的電子元件和半導(dǎo)體材料。2021年,馬來西亞遭遇嚴重洪澇災(zāi)害,造成重大人員傷亡和經(jīng)濟損失。洪水導(dǎo)致該電子產(chǎn)品制造商遭受電子元件和半導(dǎo)體材料供應(yīng)嚴重短缺。本文以該電子產(chǎn)品制造商的供應(yīng)鏈為基礎(chǔ),進行了仿真分析。如圖2所示,選取14個代表性節(jié)點,圖中節(jié)點1～3為原材料供應(yīng)商,即一級供應(yīng)商;節(jié)點4為馬來西亞半導(dǎo)體供應(yīng)商;節(jié)點5為其他材料供應(yīng)商;節(jié)點6為馬來西亞電子元件材料供應(yīng)商;節(jié)點7為該電子產(chǎn)品制造商;節(jié)點8～14為銷售網(wǎng)絡(luò);供應(yīng)鏈的中斷發(fā)生在節(jié)點4和節(jié)點6。應(yīng)用改進的DIIM來測算此次洪澇災(zāi)害所造成該供應(yīng)鏈系統(tǒng)損失。

圖2 某電子產(chǎn)品制造商供應(yīng)鏈拓撲結(jié)構(gòu)

當洪澇災(zāi)害發(fā)生時,從供需角度來講,供應(yīng)鏈遭受的擾動可能有兩種情況,一是洪澇災(zāi)害發(fā)生時供應(yīng)鏈需求端的擾動,即洪澇災(zāi)害下供應(yīng)鏈末端對產(chǎn)品需求量的變動對供應(yīng)鏈系統(tǒng)產(chǎn)生消極的影響;二是洪澇災(zāi)害發(fā)生時供應(yīng)端的擾動,即受災(zāi)地區(qū)企業(yè)生產(chǎn)能力下降,供應(yīng)不足而呈現(xiàn)的非正常程度增加。基于改進DIIM,節(jié)點4和節(jié)點6因受淹而產(chǎn)能下降,使得2條生產(chǎn)線直接受損,產(chǎn)能分別降低35%和63%; 節(jié)點中斷致節(jié)點4無法給節(jié)點7正常供貨超 3 個月,供應(yīng)鏈末端需求能力下降,相當于節(jié)點4產(chǎn)品供給能力降低30%,將恢復(fù)系數(shù)設(shè)置為0.1,其余參數(shù)設(shè)置為0。馬來西亞洪澇災(zāi)害造成工廠停工后,由于其他企業(yè)尚有多余的庫存或者決策者已經(jīng)采取了相關(guān)應(yīng)對供應(yīng)鏈中斷的管理方案,使得在災(zāi)害發(fā)生后的幾天里,其他節(jié)點尚未完全受到馬來西亞洪澇災(zāi)害事件導(dǎo)致的斷供因素影響,因此設(shè)置滯后時間為8d。根據(jù)仿真結(jié)果得到了隨著時間的推移各節(jié)點非正常程度及損失的變化。

3.2 供應(yīng)鏈節(jié)點關(guān)聯(lián)矩陣計算

洪澇災(zāi)害導(dǎo)致供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)級聯(lián)失效的原因是節(jié)點之間存在著復(fù)雜的聯(lián)系,對節(jié)點的關(guān)聯(lián)程度的衡量,需要根據(jù)洪澇災(zāi)害的特征,綜合考慮節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的物理屬性以及孕災(zāi)環(huán)境等多重因素。一方面,考慮到物流網(wǎng)絡(luò)所具有的邊權(quán)特征如物流節(jié)點間的運輸距離差異會導(dǎo)致業(yè)務(wù)傳輸效率不同;另一方面,不同節(jié)點由于其服務(wù)功能和地理位置不同,洪澇災(zāi)害對其影響也有區(qū)別,如制造業(yè)比金融業(yè)更容易受到洪澇災(zāi)害的沖擊。因此在研究洪澇災(zāi)害下供應(yīng)鏈節(jié)點關(guān)聯(lián)特征時,本文選取業(yè)務(wù)聯(lián)系程度、業(yè)務(wù)可替代性、抗洪災(zāi)能力、備用庫存水平4項指標。首先要求相關(guān)的供應(yīng)鏈領(lǐng)域?qū)＜覟榕c節(jié)點i直接相連的節(jié)點提供評估,包括確定每個定量因子的實際區(qū)間和每個定性因子的評級區(qū)間,評級從[1,10]中選擇。業(yè)務(wù)聯(lián)系程度指標為收益型屬性指標,其他3個指標都為成本型屬性指標,采用區(qū)間灰色模糊評價法來改進指標賦權(quán)方法[16],有效緩解了主觀因素對結(jié)果的干擾,以此對物流節(jié)點的關(guān)聯(lián)度進行綜合度量。以節(jié)點7及其6個直接相關(guān)節(jié)點(4、5、6、8、9、10)為例,建立指標u1～u4對應(yīng)的初始灰色模糊矩陣并規(guī)范化得到新的矩陣Mu1～Mu4:以指標u1的權(quán)重計算為例,首先對6個決策者的評價數(shù)據(jù)從大到小排序,即得到(9.7,9.6,9.4,9.4,9.5,9.3),根據(jù)式(4)得賦權(quán)向量ei=(0.03125,0.15625,0.31250,0.31250,0.15625,0.03125),根據(jù)式(5)得到絕對權(quán)重wi=(9.4531,7.5469,8.1969,8.9156),根據(jù)式(6)得到歸一化的準則層權(quán)重向量Wi=(0.277 1,0.221 2,0.240 3,0.261 4)。由式(7)、式(8)循環(huán)運算得到節(jié)點7和其他直接關(guān)聯(lián)節(jié)點4、5、6、8、9、10的相互關(guān)聯(lián)系數(shù)為(0.183 4,0.1764,0.1256,0.1555,0.0766,0.0746)。對于存在競爭關(guān)系的節(jié)點,給定該節(jié)點在一段時間內(nèi)與上一級供應(yīng)商的供需數(shù)量,統(tǒng)計得出有相互競爭的節(jié)點和沒有相互競爭的節(jié)點對供需數(shù)量的相互影響[17]。本文選取了6位專家,通過不斷地重復(fù)以上步驟,便可以得到專家評級打分表(表1),以及該供應(yīng)鏈中14個節(jié)點之間相互關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣A*。

表1 針對評價指標的專家評級打分

(11)

(12)

(13)

(14)

3.3 仿真結(jié)果分析

節(jié)點1～14的日均計劃經(jīng)濟收益分別為53萬、98萬、79萬、15萬、28萬、33萬、103萬、34萬、72萬、54萬、58萬、21萬、62萬、80萬元,根據(jù)式(9)和式(10)可以算出各節(jié)點的每日累計經(jīng)濟損失以及供應(yīng)鏈總經(jīng)濟損失。

如圖3所示,由于洪澇災(zāi)害的影響,節(jié)點4和節(jié)點6生產(chǎn)失效并產(chǎn)生預(yù)期利潤的損失,而供應(yīng)鏈中其他節(jié)點正常的原料供應(yīng)及產(chǎn)品生產(chǎn)活動受阻,也產(chǎn)生了關(guān)聯(lián)損失。由于各節(jié)點最終的非正常程度由初始非正常程度和各節(jié)點初始增加值擾動共同決定,當節(jié)點6的生產(chǎn)能力恢復(fù)后,節(jié)點4引發(fā)的產(chǎn)品需求變動無法立刻回歸原始水平,除與節(jié)點4無直接關(guān)聯(lián)的節(jié)點6外,其他各節(jié)點的非正常程度持續(xù)增長到峰值后又穩(wěn)定在某一固定水平,而不能完全恢復(fù)到初始狀態(tài)。在這種情景下,除節(jié)點6外各節(jié)點在災(zāi)后損失維持上升狀態(tài),節(jié)點6受節(jié)點4初始擾動影響較小,最終損失穩(wěn)定不再增加。節(jié)點7在100d內(nèi)總經(jīng)濟損失達到589.5萬元,最終,由于洪澇災(zāi)害造成的供應(yīng)鏈100d內(nèi)總經(jīng)濟損失達到2137.2萬元,如圖4所示。

圖3 供應(yīng)鏈各節(jié)點非正常程度隨時間變化過程

圖4 供應(yīng)鏈各節(jié)點累計經(jīng)濟損失隨時間變化過程

3.4 減災(zāi)策略模擬

a.調(diào)整關(guān)聯(lián)程度(不改變拓撲結(jié)構(gòu))。在改進DIIM的供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)損失評估模型中,供應(yīng)鏈節(jié)點的相互關(guān)聯(lián)程度由產(chǎn)品交易量、可替代性、產(chǎn)品緩沖供應(yīng)商或產(chǎn)品分銷商的緩沖庫存數(shù)量和產(chǎn)品緩沖庫存能力(包括備用緩沖庫存)4個關(guān)鍵指標經(jīng)過改進的OWA-灰色模糊評價法計算得出。所以,通過改變整個供應(yīng)鏈系統(tǒng)的產(chǎn)品緩沖供應(yīng)庫存計劃,可以改變供應(yīng)鏈節(jié)點間的關(guān)聯(lián)程度。通過優(yōu)化供應(yīng),使得節(jié)點7對節(jié)點4的需求減少,對節(jié)點5的需求增加。假設(shè)節(jié)點7與節(jié)點4的關(guān)聯(lián)系數(shù)減小到0,節(jié)點7與節(jié)點5的關(guān)聯(lián)系數(shù)增大到0.3,通過仿真分析,可以得出供應(yīng)鏈中斷后的各節(jié)點非正常程度隨時間的變化規(guī)律和整個供應(yīng)鏈總經(jīng)濟損失如圖5所示。從圖5可以看出,這一措施對發(fā)生受淹企業(yè)(節(jié)點4、節(jié)點6)的非正常程度無顯著影響,但節(jié)點4受淹時對節(jié)點7及下游企業(yè)的影響變小,100d內(nèi)的總經(jīng)濟損失(1675.2萬元)小于采取該措施前的結(jié)果(2137.2萬元),可見通過調(diào)整供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)各成員之間的合作關(guān)系可以實現(xiàn)優(yōu)化供應(yīng),達到減小供應(yīng)鏈中斷影響波及的效果,從而減少供應(yīng)鏈中斷損失。

圖5 調(diào)整關(guān)聯(lián)程度后的供應(yīng)鏈各節(jié)點非正常程度隨時間變化過程

b.增加備用供應(yīng)渠道(改變拓撲結(jié)構(gòu))。如圖6所示,當節(jié)點4受到?jīng)_擊后,節(jié)點7暫停向供應(yīng)商節(jié)點4訂貨,將訂單交付其他備選供應(yīng)商(節(jié)點15),來獲取自身生產(chǎn)電子產(chǎn)品所需要的半導(dǎo)體。通過仿真分析,可以得出供應(yīng)鏈中斷后的各節(jié)點非正常程度隨時間的變化規(guī)律和整個供應(yīng)鏈總經(jīng)濟損失如圖7所示。在圖7中,當增加了供應(yīng)商節(jié)點15時,除了節(jié)點4外,網(wǎng)絡(luò)中的其他成員最終都能得到恢復(fù),供應(yīng)鏈整體中斷損失得到顯著減少,為873.2萬元。由此可見多源供應(yīng)是預(yù)防供應(yīng)鏈中斷的有效措施之一,在供應(yīng)鏈中斷發(fā)生后如果能及時找到新的替代品或供應(yīng)商,被波及的企業(yè)也可以及時止損,且能在短期內(nèi)恢復(fù)正常水平。

圖6 增加備用供應(yīng)渠道后的供應(yīng)鏈拓撲結(jié)構(gòu)

圖7 增加備用供應(yīng)渠道后的供應(yīng)鏈各節(jié)點非正常程度隨時間變化過程

c.采取自我恢復(fù)措施。在供應(yīng)鏈節(jié)點受到洪澇災(zāi)害侵襲后,受災(zāi)企業(yè)可以通過采取租借受損設(shè)備、部分生產(chǎn)管理環(huán)節(jié)外包等自我恢復(fù)措施來提高恢復(fù)系數(shù)。而其被影響的供應(yīng)鏈節(jié)點企業(yè)也同樣可以通過及時改變設(shè)備采購方案以及調(diào)整銷售策略等措施來提高自身在遭受供應(yīng)鏈中斷事件影響后的自我適應(yīng)能力?；謴?fù)系數(shù)表示供應(yīng)鏈中各個節(jié)點企業(yè)在供應(yīng)鏈中斷后的自我適應(yīng)能力,即自我恢復(fù)能力。假設(shè)將節(jié)點4的恢復(fù)系數(shù)由0.1增大至0.5,通過仿真得到圖8。圖8中,通過增大中斷節(jié)點4的恢復(fù)系數(shù),雖然不能降低非正常程度峰值,但可以使節(jié)點4的非正常程度很快達到穩(wěn)定狀態(tài),其他節(jié)點的非正常程度也會逐漸趨于穩(wěn)定,供應(yīng)鏈整體中斷損失稍有減少,為2131.9萬元。

圖8 采取自我恢復(fù)措施后的供應(yīng)鏈各節(jié)點非正常程度隨時間變化過程

基于仿真結(jié)果可以看出,基于改進DIIM可以對各供應(yīng)鏈節(jié)點及整個供應(yīng)鏈在特定時間段內(nèi)的經(jīng)濟損失情況作出綜合評估,以便于企業(yè)和決策者制訂相應(yīng)的經(jīng)濟風險應(yīng)對方案和措施。

4 結(jié) 論

a.供應(yīng)鏈中斷下各節(jié)點的非正常程度是由初始增加值的擾動和初始非正常程度,即需求端和供應(yīng)端兩方干擾共同影響,由于供應(yīng)鏈的復(fù)雜性,影響的傳遞往往存在著時間滯后效應(yīng)。非正常程度和損失是動態(tài)變化的,并呈現(xiàn)出一定的階段性特征。

b.企業(yè)在應(yīng)對供應(yīng)鏈中斷的問題上,可以從中斷影響的階段性出發(fā),在每一階段制定合適的策略,如通過優(yōu)化供應(yīng),調(diào)節(jié)整個供應(yīng)鏈中各個節(jié)點企業(yè)的關(guān)鍵指標以改變節(jié)點關(guān)聯(lián)程度,通過增加備用供應(yīng)商、尋求替代品等措施改變供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu),通過對受損設(shè)備的租借、部分生產(chǎn)管理環(huán)節(jié)外包等方法提高供應(yīng)鏈節(jié)點企業(yè)自我恢復(fù)能力,而其被影響的供應(yīng)鏈節(jié)點企業(yè)可以通過及時改變設(shè)備采購方案以及調(diào)整銷售策略等措施來提高自身在遭受供應(yīng)鏈中斷事件影響后的自我適應(yīng)能力。

c.算例仿真結(jié)果直觀地顯示了洪澇災(zāi)害事件下的供應(yīng)鏈擾動和供應(yīng)鏈中斷影響的發(fā)生、擴散及恢復(fù)的過程,并進一步將供應(yīng)鏈減損的措施和DIIM損失評估模型有機結(jié)合,為企業(yè)正確處理供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的中斷問題提供了理論依據(jù),便于決策者根據(jù)供應(yīng)鏈系統(tǒng)所受影響的程度和階段性特征對關(guān)鍵節(jié)點進行管理。