基于動態CODP的大規模定制供應鏈優化模型

王 猛 王 玉

摘要:基于固定CODP的大規模定制供應鏈系統,存在用戶定制的可選個性化范圍小和交貨期時間長的矛盾等。基于此,提出了利用動態CODP來優化MC供應鏈的模型及算法實現。并通過一個例子,說明了動態CODP的確定及對MC供應鏈的優化。

關鍵詞:大規模定制;CODP;供應鏈優化

中圖分類號:TP14文獻標識碼:A

Abstract: Supply chain systems of mass customization based on a fixed CODP has the contradiction between optional scope of customized user and delivery time is principal contradiction. For this reason, this paper put forward optimizing model of supply chain of MC by dynamic CODP, analyzing its algorithm, and through a toy factory to illustrate the optimization of supply chain of MC based on dynamic CODP.

Key words: mass customization; CODP; supply chain optimization

0前言

大規模定制(mass customization,MC)是根據客戶的個性化需求,以大規模生產的低成本和高效率提供定制產品和服務的生產方式。客戶訂單分離點(customer order decoupling point,CODP)是企業生產活動中由基于預測的庫存生產轉向響應客戶需求的定制生產的轉換點。MC的供應鏈是以實施MC生產和服務的企業為核心,結合上下游如供應商、運輸商、倉庫、零售商和顧客等的網絡體系,是從原材料供應商開始,經過生產商、主體企業、分銷商、零售商等環節到最終用戶,形成的一種邏輯上的鏈式結構,是由物料獲取并加工成中間件或成品,再將成品送到用戶手中的一些企業和部門構成的網絡。目前對于MC供應鏈的優化方法,主要是延遲策略,使CODP盡可能靠近客戶,這樣使用戶有盡量短的交貨等待時間,成本也較小。但這樣,在很多情況下,供用戶選擇的個性化范圍將減少。而想讓用戶有大的個性化選擇范圍,CODP必將向前移動,遠離用戶,這樣一來,用戶必然需要長的交貨期。目前MC的供應鏈中,常常均衡個性化定制范圍、用戶可忍受的交貨等待期、產品的特性和模塊標準化程度、企業的管理能力等情況,來確定一個CODP點,實現大規模定制生產。在CODP固定的情況下,存在用戶定制的可選個性化范圍與交貨期的長短的主導矛盾,在一定程度上影響了客戶定制服務滿意水平的提升。因此,有必要設計一個優化的、靈活的供應鏈系統,對用戶來說其定制的產品不但有價格方面的變化,而且有交貨期的變化,也能更好提高客戶的滿意度[1-4]。

1MC的供應鏈優化述評

供應鏈優化是指在有約束條件或資源有限的情況下找出系統的最佳決策方案。供應鏈優化的目的在于追求整個供應鏈的效率,力圖使系統總成本降至最低。很多學者從運籌學、管理科學的角度,運用最優化理論、庫存理論等方法對供應鏈優化進行了研究。但結合MC和供應鏈優化的研究并不多。Feitzinger Edward等認為,企業可以通過大規模定制快速和低成本地向客戶提供定制產品,有效實現大規模定制的關鍵在于定制點的后移[5]。Ghiassi等提出面向大規模定制市場的基于Internet的供應鏈。從管理理念角度講,它與靜態供應鏈體系最突出的區別在于是一個動態的、必須用非線性的網絡規劃模型來描述的系統[6]。Diego Frutos等提出了大規模定制環境下客戶與企業敏捷交互的信息系統優化框架[7]。我國學者徐福緣、李敏等從物理描述和數學模型兩個方面提出了實施大批量定制的系統優化方法[8]。祁國寧、顧新建提出了一種大批量定制(MC)的二維(產品維和過程維)優化模型[9]。王海軍、馬士華等提出將客戶訂單分離點(CODP)前移到供應商流程內部實現供應延遲,來優化供應鏈[10]。姚建明提出建立基于時間閥值的訂單分類方法來優化MC的供應鏈[11]。

從國內外學者目前的研究來看,在對MC的供應鏈優化方面的研究主要是針對一個固定CODP點延遲策略的探討,有不少學者用不同的算法來尋找大規模定制中企業的CODP的最佳定位點,甚至有不少學者都建議CODP盡量后移的原則,以減少企業的生產成本等。而從設置多個CODP或動態CODP的角度,來優化MC供應鏈的研究較少。因此,本研究就是想通過設置動態CODP的方法,來優化MC的供應鏈,一定程度緩解MC生產效應、客戶個性化需求與交貨期時間長短之間的矛盾。MC下基于動態CODP的供應鏈,通過不斷改變CODP在供應鏈的位置來生產用戶定制的產品,把被市場最能接收的一種定制組合形成的產品作為標準產品,讓其CODP盡量后移(靠近用戶),而其它可被用戶定制的各種組合產品看成差異化產品,通過分析生產工藝、已有的標準模塊等因素確定其最佳的CODP組織生產。整個供應鏈系統在生產過程中不斷改變CODP來生產用戶定制的不同產品。這樣整個供應鏈系統不但以優化的流程生產,而且對大多數用戶來說有盡可能短的交貨期,提高了客戶的滿意度[12]。

2MC下基于動態CODP的供應鏈模型

2.1基于動態CODP的供應鏈思想

大規模定制企業在通過經銷商、電子商務平臺等收到客戶的訂單后,會對這些訂單進行統計分析。由于人們生活習慣,流行方式等具有相似性,訂單會集中于某些特定產品。分析這些產品的最近歷史銷售,若發現某些定制屬性組合的產品的需求比較穩定且不小于企業的最小生產規模要求,則將這些產品設置為供應鏈的一類產品組合,并根據相同定制屬性組合設置CODP。CODP前按照需求量進行預測生產,CODP后的按訂單生產。對剩余產品重復上述步驟,直到完成所有產品的查找與CODP設置,不滿足條件的產品也為一類組合實行定制生產。這樣供應鏈所提供的產品被分為幾種主要的組合,每種組合按照不同的CODP生產,根據及時得到的銷售及訂單數據,實時監測產品需求(定制屬性,需求量等)的變化,在必要時不斷調整產品組合及其CODP以適應新形勢下的生產。

2.2基于動態CODP的供應鏈模型

從供應商的原材料供應到最終的用戶交付過程,供應鏈為用戶提供了多種定制屬性的選擇。按照產品的工藝流程及可選擇的定制屬性,畫出具有樹狀結構的供應鏈簡化流程圖,見圖1中的a、d圖,圖中矩形框代表供應鏈中的某個節點,可以是供應商、生產企業、銷售商等。指向每個節點的箭頭,代表進入該節點前產品的某種定制屬性的選擇,例如原材料的選擇,噴涂的顏色的選擇,操作類型的選擇等。

假設客戶總訂單為M,其中存在某些訂單M1,其所有的定制屬性都相同,即為同一種產品,且需求量滿足企業的生產最小規模。則分析其一段時期的歷史銷售,若該需求量在統計上保持平穩,就將該產品集合設置為供應鏈的一類產品組合。對于這類產品組合,每月按統計銷售量提前生產放入銷售商處,一旦用戶發出訂單,馬上交付產品,交貨等待期就為0。對于M1中的產品組合,分別按其統計銷售量基于預測提前生產,則該種組合的CODP可以認為在銷售商處,交貨等待期為0,如圖a。去除客戶訂單中已組合的訂單M1,對剩余的訂單集合繼續進行查詢。按照BOM表分解至部件層、零件層等。從最后節點比較定制屬性鏈。若存在某些訂單,定制屬性相同,有一定的需求量。將所有滿足上述條件的產品組合又成一類,記為M2。這樣,不斷繼續上述查詢及設置,確定不同產品組合及其CODP,如圖b,圖c代表了兩類不同產品組合的CODP在供應鏈中的位置。

若在剩余訂單集合中,不再找到滿足條件的產品(集合),剩余訂單的產品及其分解的具有定制屬性的零部件的需求量總和小于最小生產規模,不進行提前生產。在接到訂單時,定制生產,交貨期為供應鏈中最長分支的生產時間和,如圖d,即為定制生產。

總之,根據客戶的定制產品,第一步按BOM表分解到樹上的各個接點上,然后從樹的根部接點開始找,看是否有一個離根部最近的節點的定制模塊滿足小批量生產,如果可以,就把包含該模塊的所有產品的定制CODP定在這里。然后把定制產品中所有包含這個模塊的產品去掉,再回到第一步,直到檢查完所有樹,動態CODP就可以確定。在這樣的CODP下,來形成幾條典型的大規模定制供應鏈。

2.3動態CODP的供應鏈模型的算法實現

根據供應鏈簡化流程圖1,將該供應鏈近m月的銷售數據或訂單按如下方式分配給流程圖中n個企業節點D 1≤j≤n。首先將某產品及其銷售數據標識在圖的根節點(顧客)處。根據流程圖及BOM表,將產品定制信息分解為零部件,配以相應的數量(由訂貨量和BOM得出),相同部件歸為一類,數量相加,標識到相應節點處,形成零部件的訂貨量信息。這樣流程圖中每個節點都有相應的產品或零部件集合及其訂貨量。用下列形式標識上述信息:

給定節點D 1≤j≤n中產品或零部件集合記為P =P ,P ,…,P ,用P O ,O ,…,O 表示訂貨量信息,

O 為該產品第k月的訂貨量。對于事先給定的某個節點D 生產某種零部件P 的最小規模M 及訂貨量方差閾值

σ ,調用下列算法得到CODP。

Step1令j=n, 轉step2。

Step2若P ≠φ,轉step3。否則轉step4。

Step3若在節點D 的集合P 中某一產品或零部件P 的訂貨量方差閾值小于σ 且訂貨量均值O 大于該節點生產該產品或零部件P 的最小規模M ,則輸出“P 的CODP為D , 訂貨量為O 。”,并在P 中去除P 及其訂貨量信息,同時去除D 前的節點D i

Step4若j-1=0,則結束。否則令j=j-1,轉step2。

輸出的信息為產品及零部件的CODP位置,將其根據BOM表信息全部還原為訂單產品,可得到所有訂單的CODP。

3動態CODP優化MC供應鏈例子

下面舉一個例子來說明。

假設A、B、C、D、E、F、G表示供應鏈上的某一點,見圖2。圖2中c1-c5表示可以讓客戶有5種選擇,如G點的j1-j3可以是三種可選的運輸方式,如特快專遞,普通郵寄,或汽車送貨等。而F點的i1-i10可以看成產品上10種可選的顏色,b1-b5可以看成設計中可選的5種方案等。如果讓客戶選擇定制生產,一共有23 437 500種選擇。客戶從定貨到收到貨至少要19天時間。如果客戶上個月訂貨10 000件,是否這1萬件是完成平均分布在這23 437 500中,當然不是,由于人的社會性,流行使用方式等,必然這1萬件中有些訂單是同一種定制,假如下:

a4b3e4f1g5__i4__c1d7h3__j33 000件

a4b2e4f1g5__i4__c3d7h3__j21 500件

a4b2e4f1g5__i5__c3d7h3__j21 200件

a4b2e2f1g5__i5__c1d7h3__j21 300件

……

經過對客戶的訂單統計出如上,可以看出a4b3e4f1g5__i4__c1d7h3__j3有3 000件,如果幾個月都在2 700到

3 300分布(完全可能),且也滿足企業的小規模生產。因此,對a4b3e4f1g5__i4__c1d7h3__j3的產品可以按預測生產,即先生產3 300件放到庫房中,如果客戶一選這種定制就可以馬上發貨給他,延遲時間為0。因此如果這樣a4b3e4f1g5__i4__c1d7h3__j3的CODP點在G點后(生產點G完成后)而對于剩余的定制不能滿足生產線的最小規模,不能事先生產好放在庫房。

但對下面的產品:

a4b2e4f1g5__i4__c3d7h3__j21 500件

a4b2e4f1g5__i5__c3d7h3__j21 200件

可以看出其中的a4b2e4f1g5的定制屬性是相同的,如果每個月都相似。因此a4b2e4f1g5每月的需求可以2 700件,可以把它作為元配件先生產出來,放到倉庫中。如果用戶有這種訂單或包含a4b2e4f1g5的訂單,可以從倉庫中取出a4b2e4f1g5元件,繼續加工,所需要的時間是9天,其CODP點在E后。同樣對c3d7h3也一樣。CODP在D后。但對下面兩個

a4b2e4f1g5__i5__c3d7h3__j21 200件

a4b2e2f1g5__i5__c1d7h3__j21 300件

CODP點只能在A后,盡管f1g5__i5也是相同的,但在后面加工,無法先生產出來放到庫存。

可以看出加工點A到G都可以設置成各種定制的CODP點,即形成了動態CODP點。然后企業可以根據不斷變化的CODP點來安排生產。基于動態CODP的大規模定制系統,利用CODP在這些系統上的可移動性,生產出個性化很強的產品,同時縮短了交貨等待期,體現了標準化與差異化對的統一。根據產品定制屬性或需求量的變動,動態調整CODP,及時快速的滿足下一階段的生產要求,體現了更強的靈活性與柔性[13]。

4結論

本研究提出了動態CODP對解決客戶可選定制多樣性和客戶等待交貨時間長短的矛盾的解決方法及優化模型。建立了動態CODP對MC供應鏈優化的模型及算法。動態CODP下的定制更能滿足客戶的多樣化,按照動態CODP優化方法,節省了生產時間,優化了企業的生產調度,實現了動態的實時的生產。本研究以在供應鏈系統中建立動態CODP來優化大規模定制系統,并在這種思路下提出了相關問題的解決方法,從另一種角度優化了傳統的基于固定CODP點的供應鏈。但是,這種基于動態CODP的新型生產模式,對供應鏈的各企業間協調提出了巨大的挑戰;對其生產系統的柔性有更高的要求;生產計劃的訂制具有極大的復雜性。

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