基于Supply-hub的ATO供應鏈緩沖庫存控制仿真模型

陳建華 李 莉 楊 歡

(武漢理工大學物流工程學院 武漢 430063)

0 引 言

在訂單裝配式(assemble-to-order,ATO)供應鏈中,由于市場需求不確定，各相關物料在加工裝配環節的協同供貨對提高供應鏈整體運作績效十分重要.Barnes等[1]指出在汽車、電子、家電等裝配式生產行業中，采用供應集配中心(supply-hub)運作模式有利于實現制造商復雜供應網絡的調整和資源協調優化.近年來的理論和實踐也都已經表明，supply-hub這種典型的考慮對供方資源進行整合與優化組織管理的方式能有效地增強供應鏈系統運作的穩定可靠性和快速響應能力[2].但是，這種方式在實施過程中的資源整合、運作管理以及優化策略等問題仍是影響供應鏈協同運作績效的關鍵因素.

本質上，引入supply-hub來主導供應鏈協同運作的主要目的是對供應網絡資源進行整合管理和協調優化，即橫向協同，并基于橫向協同實現供應鏈縱向協同和供應鏈整體績效的改善.馬士華等[3]基于隨機需求研究了supply-hub下供應鏈系統生產配送協同問題，發現supply-hub模式能有效降低供應鏈系統的總成本.Li等[4]融合排隊理論規則和基本庫存策略，運用兩者的核心理念模擬supply-hub下的加工-裝配式供應鏈系統，探究裝配式系統中的兩階段庫存優化控制協調問題，由模擬實驗分別找到了整合式決策和分布式決策下的最佳解決方案.丁惠芳等[5]從供應視角研究supply-hub模式下的生產與配送協同決策模型，結合算例分析出supply-hub整體決策相對于分散決策在成本和效率上的優勢.嚴懷旭等[6]指出supply-Hub可實現不同零部件供應商向制造商的協同供貨，有利于降低運作成本，維持系統穩定高效運行.張令榮等[7]研究“三供應商-單制造商”組成的兩級供應鏈在需求不確定情況下的協同補貨問題,提出三種補貨策略并對比分析不同策略下供應鏈成本變化情況，發現不考慮批量及時間協同的補貨策略下的供應鏈成本總是低于供應商獨立補貨策略下的成本.諸如此類的研究有很多，可以看出supply-hub協同優勢十分明顯，體現在生產配送、補貨、庫存、信息等多個方面.另外，針對庫存問題，梅晚霞等[8]探討了不同物料供應商在配套供貨時的庫存協同優化問題，重點研究零部件不缺貨前提下通過設置合適的庫存控制參數來優化控制系統庫存.陳建華等[9]結合TOC理論及其應用方法——DBR方法，從庫存緩沖的角度研究緩沖的設置及其大小的確定，以此解決ATO供應鏈入廠物流系統中的原材料或零部件缺貨，以及無法按時交貨給客戶等問題.為了分析supply-hub模式的實際應用效果以及影響因素，本文采用仿真實證的方法，應用ExtendSim工具建立需求隨機情況下的基于supply-hub的緩沖庫存控制模型，結合實例對獨立VMI模式和集中supply-hub模式下緩沖庫存控制效果進行比較分析.

1 問題描述與仿真實驗設計

1.1 問題描述

考慮兩個供應商、單個supply-hub、單個制造商構成的ATO裝配式供應鏈上游系統作為研究對象，以上游系統的有效產出及生產效率等指標作為評價標準，借助于ExtendSim仿真工具構建需求隨機情況下的緩沖庫存控制仿真模型，從庫存緩沖角度驗證supply-hub模式下的供應鏈緩沖庫存運行機制的效果.supply-hub內部零部件庫存選用基于寄售庫存的VMI管理策略，hub運營商獲取制造廠商的零部件需求信息后，按制造BOM配比需求關系將存儲在本身內部的零部件進行揀貨成套，然后直接齊套供貨至制造廠商對應的生產線工位上.

1.2 仿真實驗設計

1.2.1實驗假設

為更好地說明研究結果，本文將對比分析supply-hub模式和VMI模式對供應鏈上游緩沖庫存控制的影響，現對模型做出如下簡化和假定：

1) 產品假設 假設制造廠商只生產一種產品，且該產品由兩種零部件按1∶1的裝配比例生產完成，兩種零部件分別由外部兩個獨立供應商提供.

2) 需求假設 supply-hub集中式與VMI分散式具有相同的供應商與市場運行環境，供應商能夠滿足制造商最大的產品訂單需求，且供應鏈上需求信息高度共享并能有效傳達，假定產品市場單位時間內的需求率為D.

3)補貨假設 供應商到hub運營商或者供應商到VMI分散倉庫的補貨提前期是確定并且相同的，此處假定為LT.

1.2.2仿真參數設置

采用ExtendSim7仿真軟件，模擬ATO供應鏈入廠物流系統某段時間內庫存緩沖設置的實際效果(以WIP為例)，相關基礎條件及具體數據設定如下：

1) 零部件需求發生模塊 隨機需求情形下，假定制造廠商單位時間內對零部件的需求近似服從均值為μ，方差為σ的正態分布，此處賦值μ=100，σ=10.仿真模型中由Random Number模塊生成.

2) Create模塊 代表前端物料供應商，生成的實體流動對象Item此處記為WIP，WIP生成的時間間隔服從指數分布(exponential)，均值設為1單位.

3) Queue模塊 作為VMI倉庫，為Create模塊所創建的WIP提供緩沖存儲區，其排隊規則(Queue behavior)設為先進先出(FIFO).

4) Gate模塊 搭配Create模塊作為緩沖庫存設置的實現方式，假設具體的任意時刻t，Queue模塊中緩存WIP不足以及時滿足制造廠商零部件需求，即WIP存量低于零部件需求量，此處將庫存緩沖BSC初始值暫且設為15.

5) Activity模塊 作為ATO制造商，主要為WIP提供加工裝配處理操作，即WIP經過VMI倉庫緩沖堆積后進入Activity模塊開展組裝成品工作，處理時間(Delay)設為1單位.

6) Exit模塊 作為客戶，指WIP經過Activity模塊加工作業后，將以產品的形式輸出仿真模型.

2 仿真模型構建

2.1 不考慮匹配性的緩沖庫存控制仿真模型

針對不確定的市場需求，仿真參數初始化定義零部件需求服從μ=100，σ=10的正態分布.在不考慮匹配性時，比較分析供應商分別采取VMI分散式與supply-hub整合式兩種模式的ATO加工裝配供應鏈上游系統緩沖庫存控制的效果.

2.1.1VMI下的緩沖庫存控制仿真建模

在VMI模式下，制造商(Activity模塊)將產品A所需零部件的隨機需求信息(由Random Number模塊生成隨機需求實體)直接傳輸共享給前端的兩個供應商(Create模塊)，供應商為支持其JIT生產，獨立確定自身生產補貨計劃，觸發Create模塊生成實體WIP；然后實體WIP流入由供應商獨立運作的VMI倉庫(Queue模塊)，進行Activity模塊加工作業前期的緩存儲備；與此同時，Queue模塊中實體WIP排隊的隊長引發Decision模塊比較需求實體與WIP實體數量的大小，判斷約束所在及是否執行緩沖庫存控制，若WIP儲備不能滿足制造商需求，由判斷邏輯Deceision輸出邏輯真值1觸發緩沖實體生成模塊Create依照Schedule生成某個隨機數目的緩沖庫存量BSC，同時將此隨機數目的BSC傳輸到門控模塊Gate的對應接收端口demand以此激活Gate開啟門控，向上游系統及時補充適量WIP；各模塊WIP存量調控更新后，通過Select Item In搭配Max&Min模塊調節Queue模塊中WIP排隊的活動狀態，以便WIP快速進入Activity模塊開展加工裝配作業，產出effective product；仿真系統運行的所有數據都統計在Statistics模塊及Write模塊中.如此，便實現了獨立VMI下的緩沖庫存控制仿真模擬，其仿真模型創建見圖1.

圖1 Mismatching-VMI下的緩沖庫存控制仿真模型總體圖

2.1.2supply-hub下的緩沖庫存控制仿真建模

在supply-hub協同補貨模式下，當不考慮供應商配送批量的匹配性時，hub集配商內部零部件庫存狀況的變化類似于獨立VMI模式下VMI分散倉庫中零部件庫存管控的變化，因此supply-hub下緩沖庫存仿真模型的創建邏輯與VMI的邏輯流程大致相似，僅在hub集配商的表征上有所差異——制造商將零部件隨機需求滾動計劃共享給上游供應商和hub集配商，促進確定最優的零部件協同供貨計劃，仿真模型中的實現方式是通過Random Number模塊設置一個隨機值用以生成隨機需求實體，同時觸發supplier-Create模塊生成WIP實體；接著WIP實體流入hub中心的VMI寄售倉庫存儲緩沖，當VMI中WIP等待時間或隊列長度過長時，觸發Decision模塊執行緩沖庫存控制的判斷邏輯，如果WIP實體數量小于需求實體數量，則會進一步觸發庫存緩沖的實現模塊Create與Gate，通過Create創建WIP緩沖實體激活Gate的demand端口、誘導Gate開啟門控補充WIP緩沖實體；投料完成后，Batch模塊合并集成Queue分散倉庫中的WIP實體，然后送至制造商(Activity模塊)組裝產出product.如此，便實現了整合式supply-hub下不考慮零部件匹配性時的緩沖庫存控制仿真模擬，其仿真模型創建見圖2.

圖2 Mismatching-hub下的緩沖庫存控制仿真模型總體圖

2.2 考慮匹配性的緩沖庫存控制仿真模型

需求隨機時，若考慮兩供應商零部件配給的成套性，為方便仿真建模和分析，零部件A1和A2的匹配關系可用供應批量的倍數關系來表示.令Q1，Q2分別為A1，A2的供應批量，已知A1，A2按1∶1的比例組配而成，則在相同供貨期(即LT1=LT2)內，可定義Q1=Q2，這樣就能確保零部件A1和A2在共同供應提前期內同步性到貨.類比不考慮面向齊套性的供應鏈橫向協同時的情形，下面將分別從VMI與supply-hub兩方面探討考慮齊套性時緩沖庫存控制仿真的效果.

2.2.1VMI下的緩沖庫存控制仿真建模

基于前述模型分析，考慮零部件齊套性時，隨機需求情形下的VMI緩沖庫存控制仿真模型的構建邏輯與3.1.1中相似，需求發生模塊屬性設置一樣.另外，為達成零部件A1和A2供給的齊套狀態，模型中在零部件需求發生模塊和緩沖庫存控制實現模塊之間插入了一個Equation模塊，用以達到相同供應提前期內Q1=Q2的要求，實現A1和A2供貨的協同化，其構建邏輯為Q1=D1/2+D2/2且Q2=D1/2+D2/2.模型的邏輯流程與2.1.1相同，在其基礎上，進一步拓展構建隨機需求情形下考慮零部件齊套性時的VMI緩沖庫存控制仿真模型，見圖3.

圖3 Matching-VMI下的緩沖庫存控制仿真模型總體圖

2.2.2supply-hub下的緩沖庫存控制仿真建模

隨機需求下，考慮齊套性的基于supply-hub的緩沖控制仿真模型與3.1.2中的仿真模型具有相似的仿真邏輯，兩者之間的區別在于供貨批量齊套化的Equation實現模塊，有關具體設置可參照3.2.1中的相應介紹,因此，在3.1.2的基礎上即可進一步拓展構建隨機需求情形下考慮零部件齊套性時的supply-hub緩沖庫存控制仿真模型，見圖4.

圖4 Matching-Hub下的緩沖庫存控制仿真模型總體圖

3 仿真案例

針對SE電子產品公司所生產的某類產品A的兩大關鍵需求零部件A1及A2的入廠物流過程進行緩沖庫存控制的仿真驗證，該產品A由零部件A1與零部件A2裝配而成，且A1,A2分別由獨立的外部供應商supplier1及supplier2供應.對于產品A的上游供應環節提出兩種補貨情形:①supplier1和supplier2均采取VMI模式向下游節點企業供貨；②supplier1和supplier2將零部件A1及A2統一交由hub代為監控管理，并集中向下游SE公司供貨.為簡化研究，假設兩種情形下供應商面臨相同的市場環境，并具有相同且確定的補貨提前期.

3.1 案例參數設置

由于考慮零部件齊套性的仿真模擬是在不考慮齊套性的基礎上擴展創建的，因而，此處以考慮零部件齊套性的仿真算例為重點討論對象.針對SE公司產品A所需關鍵零部件A1和A2，其需求服從μ=100，σ=10的正態分布，為較好響應目標市場，SE分別試驗使用VMI模式和supply-hub模式進行A1和A2的供應，假定A1，A2所屬供應商supplier1和supplier2供應水平均勻，需求隨機情形下，設定相同的供應批量Q1=Q2以滿足A1，A2在共同供貨時間內同時到達，降低A1,A2交叉供貨、重復作業次數及公司缺貨成本.

3.2 仿真結果分析

VMI和supply-hub下的緩沖庫存控制仿真運行結果統計見表1.

表1 齊套供應時VMI模式和supply-hub模式下的仿真結果

由表1可知：

1) BSC增加時，兩種模式下瓶頸平均庫存與總流程平均庫存均明顯增大，且BSC越大時，增幅越大；

2) BSC較小時，RU均已達到相對較高水平，此后繼續提高BSC，VMI和hub下的資源利用率反而下降了，其中VMI在BSC=17時利用率達最大值93%且產出最大量693.05，hub在BSC=18時利用率達最大值95%且產出最大量708.90，可得到最優庫存緩沖量：VMI下為17，hub下為18；

3) 對比VMI與hub模式下的各項評價指標，可以看到hub下的系統總產量和資源利用率普遍高于VMI，且約束平均庫存和總流程平均庫存普遍低于VMI.針對配套供應商的同步供貨問題，由于VMI中供應商各自為政，零部件交叉供貨或缺料等現象會影響客戶訂單需求的及時響應；而hub作為上游各環節企業間的協調主體，能夠從全局角度協調各節點的生產運作與物流運行，有效整合和利用系統關鍵資源，協調零部件的齊套供應，降低零部件的缺貨量與缺貨成本，平衡系統的物流與時間，最終實現供應鏈整體協同一體化的運作以及對訂單需求柔性敏捷化的響應.整體來說，supply-hub模式相對于VMI模式具有較大的系統運作成本優勢和較快的敏捷響應度.

3.3 敏感性分析

為了更好地運行整個供應鏈系統，針對ATO供應鏈的特點提出系統改進的兩個方向——“對前端供應商的管控”和“對需求的響應”.結合理論與模型，從供應商參與數量、市場需求分布變化情況——包括需求均值和需求標準差這三個方面對VMI模式和hub模式下的緩沖庫存控制仿真效果進行敏感性分析.

模型是在前文考慮不確定需求下零部件匹配供應的兩種模式仿真模型的基礎上進行擴展的.以緩沖值BSC=17為例運行仿真模型，得到表2中各敏感因素值發生變化時兩種模式下的仿真結果.

表2 各敏感因素值變化時VMI模式和supply-hub模式下的仿真結果

分析表2中數據，可以得到以下結論：

1) 前端供應商數量的增加對supply-hub下的緩沖庫存控制效果有更為明顯的正向激勵作用，而且供應商數量越多，supply-hub下緩沖庫存控制相對VMI下緩沖庫存控制的成本優勢越明顯、WIP儲備管理越精細，進而帶來的供應鏈總體效益也越大、市場需求響應性也越高.

2) 隨著需求均值的增大，兩種模式下WIP平均庫存總體呈現增長趨勢.且隨著零部件市場需求均值的增大，VMI和hub下系統總產量水平與利用率水平均呈現一定動態變化的特點，均值的變化對hub下系統總產出與資源利用的影響要小于VMI，且在均值變化過程中，hub下資源效用的發揮基本已達到最大程度，同時系統產量總值上升幅度逐漸減小.

3) 隨著需求標準差的增大，VMI和hub下WIP平均庫存均呈現不定性的動態變化，且hub下的動態性弱于VMI.隨著零部件市場需求標準差的增大，VMI和hub下系統總產值與資源利用率均處于一定程度的波動狀態，且需求標準差對hub下有效產出和資源利用的影響要低于VMI.

4) 需求均值對兩種模式下產值和利用率的影響比需求標準差帶來的影響要小，其中hub模式尤其明顯.這些都得益于supply-hub高效的集成整合運作模式以及一體化的二維協同能力，且當需求的不確定性越高時，該優勢越明顯.

4 結 束 語

本文通過ExtendSim仿真方法模擬驗證了supply-hub緩沖庫存控制的實踐效果.仿真模型中選用兩個供應商、單hub與單制造商構成的ATO供應鏈上游系統為驗證對象，分別建立了隨機需求下基于VMI模式和基于supply-hub模式的緩沖庫存控制仿真模型；同時針對前端供應商零部件的成套性和不成套性，結合實證分析，結果表明，supply-hub模式相對于VMI模式在庫存協同運作方面以及服務響應性、規模效應等方面具有非常顯著的運作特性和價值優勢.最后，利用敏感性分析討論了供應商參與數量和需求分布等因素的影響.為簡化研究，本文只考慮了兩個供應商-supply-hub-單制造商組成的供應鏈，而現實中的加工-裝配供應鏈更為復雜，存在多供應商、多supply-hub、多制造商等的不同組合，需要進行更加深入的研究，為供應鏈的更好更快發展提供更加切實有效的建議和策略.