摘 要：后疫情時代，煙草物流供應鏈表現(xiàn)出定制化、小批量成品煙需求的勢態(tài)，煙草工業(yè)企業(yè)需要面對多品規(guī)供應大幅波動所帶來的供應鏈系統(tǒng)耦合問題。本文擬以模糊控制原理優(yōu)化煙草物流供應鏈解耦模型，并以某成品煙2022年物流供應鏈數(shù)據(jù)為例，在MATLAB平臺下對比供應鏈系統(tǒng)解耦成效。結果表明，采用模糊控制的解耦模型相較于靜態(tài)解耦模型，更能夠有效應對耦合問題的發(fā)生，實現(xiàn)快速解耦作業(yè)，提升煙草工業(yè)企業(yè)物流業(yè)務在面對定制化、小批量品規(guī)需求時的供應鏈韌性。

關鍵詞：供應鏈管理；解耦模型；模糊控制

一、煙草物流供應鏈存在的耦合問題

在煙草供應鏈體系中，物流作業(yè)貫穿供應鏈全過程，是煙草工業(yè)企業(yè)作為鏈上核心企業(yè)與第三方交互的重要連通業(yè)務，結合煙草供應鏈趨勢，由生產驅動向庫存驅動轉變，由內設計劃部門根據(jù)物流資源制定排產、采購、調度、銷售工作計劃，統(tǒng)籌物流資源和物流服務，分別向內部倉配機構及第三方承運商、庫房下達工作指令，最后由費用結算機構對第三方進行結算，如圖1所示。

因此，在煙草物流供應鏈系統(tǒng)中各項業(yè)務相互交織、相互影響，會產生大量的多變量回路，當系統(tǒng)中幾個業(yè)務過程變量改變，會引起輸出變量部分或者全部改變，這種現(xiàn)象叫作耦合?？紤]到煙草供應鏈系統(tǒng)在后疫情時代出現(xiàn)的非線性、分布參數(shù)、時變、大時延、多變量耦合的復雜現(xiàn)象，相對于傳統(tǒng)的用于描述供應鏈勢態(tài)的線性供應鏈模型，耦合模型能夠更真實地描繪出供應鏈魯棒性，即供應鏈網絡穩(wěn)定性及韌性的真實形態(tài)，并能夠挖掘出供應鏈各業(yè)務之間的影響因素。但上述模型中參數(shù)變量較為確定，使得模型使用具有局限性，缺乏動態(tài)調整及容錯機制，對于供應鏈非關聯(lián)要素耦合時的魯棒性缺乏更為精準的描述和預測。

二、解耦策略分析

煙草物流供應鏈各業(yè)務單位存在大量耦合情況時，會明顯降低供應鏈網絡的韌性甚至斷裂，當定制化程度越高、訂單變動越大時，物流保障要求也就越高，供應鏈網絡韌性越脆弱，因此需要對供應鏈系統(tǒng)進行解耦。

發(fā)生變化導致系統(tǒng)不平衡時，只能做到近似解耦。

1.預估解耦

借用空氣焓動態(tài)平衡理論，在平衡狀態(tài)下，設煙草物流供應鏈中運輸資源不變（僅調節(jié)倉儲資源），則相對成品煙到達變動時間T的限制如下：

式中，為T1時間下的飽和運輸壓強（Pa）；為T2時間下的飽和運輸壓強（Pa）；RH2為實際測量的相對運輸強度；RH2為參加運算的相對運輸強度。

用預估相對運輸強度RH2代替實測的相對運輸強度RHi作為運算集成，但當RH發(fā)生變化導致系統(tǒng)不平衡時，只能做到近似解耦。

2.靜態(tài)解耦

經過解耦系數(shù)α1，α2的解耦效應得到

其中，Ct，Ch分別代表倉儲與運輸?shù)目刂戚敵?；Kt，Kh代表倉儲與運輸?shù)哪：刂票壤籙h，Ut代表上述倉儲與運輸?shù)膶嶋H輸出，如圖2所示。

當解耦系數(shù)α1，α2為0時，，表示供應鏈各業(yè)務間沒有發(fā)生耦合作用；當α1，α2為1時，Ut，Uh則為極限耦合，只有才有效。故而靜態(tài)結構缺乏自適應性，不具備表述實際解耦情況的作用及解耦效果。

3.多變量的模糊解耦

在靜態(tài)解耦的基礎上，再增加一個回路，用來調整供應鏈解耦系數(shù)，使解耦系數(shù)一直保持在最大值。得到的系統(tǒng)模型表示為：

式中：u1，u2代表靜態(tài)模糊輸出；，表示混合輸出，Aij代表解耦系數(shù)（i=1，2，...，n，j=1，2，...，n）。

由式（2.4）可以分別得出n-1，n時刻的輸出增量：

把式（2.5）和式（2.6）聯(lián)立，得到式（2.7）：

式（2.7）中，當A12為0時，回路2與回路1之間未發(fā)生耦合作用；若A12不為0，則回路2與回路1之間發(fā)生耦合，此時需調整解耦系數(shù)，使A12趨于0，如圖3所示。

三、煙草物流供應鏈模糊解耦模型優(yōu)化

1.優(yōu)化設計

煙草物流供應鏈模糊解耦模型優(yōu)化策略如圖4所示，其中R1，R2為倉儲與運輸標準范圍，E1，E2為誤差，Ke為誤差變化率，U1，U2為輸出數(shù)據(jù)，使用MATLAB模糊邏輯工具箱構建推理系統(tǒng)。

（1） 確定的輸入量、輸出數(shù)量

采用雙輸入輸出、單輸出的二維模糊控制器，實現(xiàn)對倉儲與運輸多影響因素的高維控制，輸入內容為：誤差E和誤差變化率Ec；輸出內容為：提高輸入資源或降低輸入資源的控制量U。

（2） 模糊語言描述

設定誤差基本域：[-Xe，+Xe]，誤差演變率基本域：[-Xec，+Xec]，對應的輸出量基本域：[-Yu，+Yu]。當誤差子集為X{-n，-n+1，…，0，1，…，n}，而誤差變化率的子集為Y{-m，-m+1， …，0，1，…，m}，控制子集則為Z{-L，-L+1，…，0，1，…，L}。

用式（3.1）和式（3.2）表示：

乘以比例因子得到式（3.3）：

將誤差變化率模糊子集分為13個等級，則輸出模糊子集為15個等級：

基于模糊集域原則分為共7個檔次，即。得到集合為：

根據(jù)描述函數(shù)曲線形狀的模糊集合，可以采用三角形和梯形隸屬函數(shù)作為說明模糊集合的隸屬函數(shù)，其中模糊變量的隸屬函數(shù)賦值三角函數(shù)，如圖5、圖6所示。

2.模糊解耦優(yōu)化模型

根據(jù)上述模糊解耦策略進行優(yōu)化后，采用復合模糊解耦模型對煙草物流供應鏈進行解耦，解耦結構如圖7所示。

當只考慮靜態(tài)解耦時：

式（3.4）中，k21是輸入1作為輸入1的倉儲對運輸耦合通道的靜態(tài)增益。同理，k22是輸入2作為輸入2的倉儲對運輸耦合通道的靜態(tài)增益。

模糊集，分為5個等級，設定5條控制規(guī)則：

把誤差作為輸入量，將系數(shù)和靜態(tài)解耦系數(shù)比疊加后進行供應鏈解耦計算。

四、煙草物流供應鏈模糊控制模型解耦仿真

對預選讀取的某成品煙2022年度供應鏈數(shù)據(jù)就無解耦、靜態(tài)解耦、模糊解耦進行仿真實驗，設定模型參數(shù)如表1所示。

1.無解耦仿真

圖8為無任何解耦的供應鏈網絡結構。Subsystem和Subsystem1表示運輸和倉儲的模糊控制器。

在沒有其他解耦措施的前提下，倉儲的改變對成品煙產生了重要的影響。在二者均保持穩(wěn)定的狀況下，當運輸突然改變時，成品煙將大幅偏離穩(wěn)定狀況，其波動程度和倉儲及運輸變動程度有直接關聯(lián)。

2.靜態(tài)解耦仿真

在上文的基礎上，根據(jù)設定條件得到靜態(tài)解耦系數(shù)D21=-k21/k22，且k21=0.79，對其進行三角函數(shù)換算。在圖9中，曲線1為倉儲響應曲線，曲線2為運輸響應曲線。每增加5單位的輸入則誤差會產生波動，物流供應鏈出現(xiàn)了超調。

3.模糊解耦仿真

圖10為模糊解耦的控制結構。各對象結構及技術參數(shù)的描述、靜態(tài)解耦系數(shù)、模糊解耦控制器設置均同上文。

圖11為模糊解耦的響應曲線。每添加5單位的階躍輸入時，供應鏈就形成了較小的波動，而且較快地恢復到相對平穩(wěn)的狀況，從而達到了相對較好的解耦效果。

五、結語

針對煙草物流供應鏈耦合問題，在深入研究煙草品規(guī)在物流供應鏈中的耦合情況的基礎上，通過對預估解耦、靜止解耦、模糊控制解耦技術的研究，提出了基于模糊控制的煙草物流供應鏈解耦模型。最后在MATLAB環(huán)境下搭建了系統(tǒng)仿真模型，對實際成品煙供應鏈2022年度物流數(shù)據(jù)進行仿真，修正單元解耦系數(shù)。雖然模糊控制解耦存在誤差，但能較大改善供應鏈各業(yè)務之間的耦合問題，提升煙草工業(yè)企業(yè)物流業(yè)務在面對定制化、小批量品規(guī)需求時的供應鏈韌性。

參考文獻：

[1]潘春月.基于遺傳算法和解耦控制的溫水分控制系統(tǒng)的設計[J].工業(yè)儀表與自動化裝置，2006（3）：19-21.

[2]郝久玉，陳偉，李惠敏.多變量模糊控制系統(tǒng)的前饋解耦[J].天津大學學報，2004（5）：396-399.

[3]張蕊，葉建華，錢虹，等.多變量模糊控制工程應用方法[J].上海電力學院學報，2008（3）：243-249.

[4]郭昂，王福，鄧召文.燃料電池空氣子系統(tǒng)模糊解耦控制仿真與試驗[J].拖拉機與農用運輸車，2022（6）：27-32.

作者簡介：孫東東（1990.02— ），男，漢族，河南周口人，研究生，經濟師，研究方向：物流管理；王曉（1988.10— ），男，漢族，河南許昌人，研究生，助理工程師，研究方向：物流信息化；王冰（1989.08— ），男，漢族，河南淅川人，研究生，高級統(tǒng)計師，研究方向：需求預測、運行分析。