楊曉英,程攀攀
(河南科技大學 機電工程學院,河南 洛陽 471003)
隨著農業現代化和生產集約化的推進,農業生產各領域在加快推進“機器換人”,促進農機行業向全程化、大型化、智能化轉變,這對農業機械化供給側的能力、質量和效率提出了新的更高要求.如何順應新形勢、新需求,以創新發展為驅動,快速響應市場需求,提供客戶滿意的產品與服務,在市場中取得競爭優勢,成為我國農機制造企業生存和發展面臨的重要問題.供應商是企業獲得競爭力的重要資源,供應商物料配送的準時化和標準化不足問題,一直是制約農機企業生產的瓶頸,供應商物料配送如何與制造企業生產協同成為企業快速響應市場需求的關鍵.因此,研究面向農機制造的供應商協同物料配送策略,對提升農業供給側能力具有重要意義.
關于供應商物料配送問題的研究一直是國內外學者研究的熱點.當前具有代表性的研究成果有:李毅鵬等[1]從多供應商的視角來研究如何通過供應商之間形成零部件橫向協同,向制造商齊套供應零部件,從而降低制造商的期望總庫存成本;戢守峰等[2]研究了由供應商、分銷商和零售商組成的多級供應鏈中基于協同計劃、預測與補貨(Collaborative Planning Forecasting and Replenishment,CPFR)的協同補貨問題;于渝飛等[3-4]建立了面向訂單裝配(Assemble to Order,ATO)系統中多供應商-單制造商的零部件協同供貨模型;方忠民等[5-6]建立了以供應鏈中核心生產企業為主方,供應商為從方的Stackelberg博弈-協同模型,有效降低供應鏈系統成本.為了減少庫存成本并提高服務水平,制造商不斷以準時制原則組織供應商物料配送[7-8].Zhang等[9-10]研究了需求隨機條件下供應商訂貨量分配問題,確定了供應商的最優供貨時間決策和制造商最優的庫存責任期設置;Low等[11-12]提出以最小化運輸成本為目標的非線性數學模型確定供應商最優配送批量;馬士華等[13-14]研究了在supply-hub運作模式下供應商協同補貨策略,確定了供應商的最佳配送批量以及補貨次數等.
以上研究對供應商供貨策略、物料配送期量等方面做出了很大貢獻,對于研究供應商協同物料配送具有重要借鑒意義,但是針對農機制造多供應商配送多物料至核心制造商的“M-N-1”物料配送模式下,協同產品生產計劃的供應商動態物料配送期量模型研究較少.因此,本文針對農機制造生產特征,以拖拉機生產為研究對象,從降低供應商、制造商總成本的視角,采用精益化與協同化理念提出多供應商協同物料配送策略,建立供應商協同物料配送期量優化模型,為供應商物料配送標準化、準時化、快速響應生產需求提供理論依據.
供應商物料配送問題可以看作是由一個核心制造商、多個供應商所組成的供應鏈系統.精準化的供應鏈是供應商必須按照生產順序計劃需求,準時準量配送物料至制造商,避免高庫存和缺貨停線.農機企業為了滿足不同地域、環境、作業需求生產選配不同的機型,導致農機裝備機型多、物料品種多.以拖拉機為例,物料品種繁多,同種物料通常由多家供應商按比例供應,每家供應商同時供應多種物料,屬于“M-N-1”物料配送模式,如圖1所示.當前供應商與制造商生產之間的協同度較低,供應商通常采取大批量少頻次方式進行物料配送,導致物料配送準時率、準確率降低,增加了制造商庫存成本與物料管理難度,影響了企業的效率和效益.

圖1 供應商物料配送模式Fig.1 Mode of supplier material delivery
當前多供應商配送多物料至核心制造商的“M-N-1”物料配送模式,缺乏協同物料配送的期量標準,即規范每個供應商配送物料的時間和數量,該期量與制造商生產計劃協同,且與農機企業淡旺季明顯的生產特征相適應.因此,制訂多供應商與制造商生產計劃協同的物料配送策略D(T,Q)是關鍵,其中配送期量(T,Q)的優化模型是核心,為供應商與制造商實現物料配送智能決策、信息實時和物流協同奠定理論基礎.
為此,考慮影響供應商物料配送效率的影響因素,以降低制造商、供應商總成本為目標,建立基于模糊軟時間窗的供應商協同物料配送期量優化模型,運用仿真優化確定物料配送期量,保證供應商物料配送的準時率和準確率.

式中:Tij為供應商i配送物料j的實際到達時間.
(1) 優化目標.供應商物料配送期量同時影響供應商配送成本與制造商庫存維持成本,物料到貨時間又是制約配送期量的關鍵因素.因此,該模型的優化目標包括3個部分:供應商配送成本、供應商時間懲罰成本、制造商庫存維持成本,通過保證3種成本最小化,確定供應商物料配送期量.
(2) 約束條件.① 供應商單次配送量不大于運輸車輛的最大運載量與制造商的最大庫存量;② 根據制造商的物料需求,供應商按供貨比例將物料分為批次配送,配送總量必須滿足生產需求;③ 各供應商批次到達時間根據生產計劃順序確定,車輛配送一次結束后返回供應商等待下次配送,每家供應商至少一輛運輸車輛;④ 制造商生產所需的每種物料至少保證由一家供應商配送,且每家供應商至少配送一種物料.
目標函數為

該模型中式(1)為目標函數,包括供應商配送成本、制造商庫存維持成本和供應商時間懲罰成本;式(2)表示供應商單次配送量滿足車輛、庫存約束;式(3)和式(4)表示各供應商總配送量滿足生產需求;式(5)保證每種物料到貨時間滿足生產需求;式(6)和式(7)保證每種物料至少有一家供應商,每家供應商至少配送一種物料.
基于模糊軟時間窗的供應商協同物料配送模型是一類不確定條件下(包括隨機和模糊)的多項式數學規劃問題,制造商的生產計劃具有動態不確定性,供應商協同制造商需求快速確定物料配送計劃.運用算法求解需要將問題簡化為可重復迭代的遞歸過程便于求解,但是過程過于復雜,且求解結果的實際可操作性差,為了保證求解結果的實際應用性強,本文運用仿真進行求解.
供應商物料配送問題主要由單次配送量和配送時間兩個部分組成,關鍵是將數學模型參數嵌入仿真模型,供應商物料配送的仿真處理流程如圖2所示.

圖2 仿真流程Fig.2 Simulation flow
(1) 需求信息整合.需求信息來源于制造商生產計劃,作為該模型的輸入參數對需求信息進行整合用矩陣M表示,矩陣M作為仿真系統的順序控制表指揮各模塊按照需求序列運行.其中,集合x={1,2,…,m}表示物料集合,集合y={1,2,…,n}表示供應商點集合,集合z={Q11,Q12,…,Qij}表示物料需求量集合,集合t={t11,t12,…,tij}表示物料需求時間集合.

(3) 變量優化.供應商物料配送量、配送時間作為變量需要在仿真模型中進行初始定義,仿真模型中變量作為Program的輸入是確定優化方案的決策因素.供應商物料配送方案的產生、篩選與變量密切相關,采用“二分法”與輪盤賭算法優化配送方案,具體步驟如下.

步驟2采用輪盤賭方法產生初始方案,φ11=u1,u1∈[0,ωij],采用二分法方案產生區間變為[0,u1]∪[u1,ωij].不同的區間分別采用輪盤賭反復迭代產生新的配送方案φij,并不斷根據新方案利用二分法劃分區間,直到區間不可再分停止迭代.
步驟3為了加快最優方案的收斂速度,對方案進行初步篩選.為了降低供應商的配送成本,運輸車輛的裝載率η=[0.7,1.0],每家供應商每天配送次數λij={3,8},當配送次數λij相等時,φij=min{φk},篩選后的配送方案fij={f1,f2,…,fk}.
步驟4輸出設置.為了便于分析輸入參數對仿真結果的影響,將目標函數通過優化設置響應變量.目標函數優化為C=C1+C2+C3,其中,C1為供應商配送成本,C2為制造商庫存維持成本,C3為供應商時間懲罰成本.通過仿真運行對比不同配送方案fij的總成本,輸出總成本最小的方案為最優方案.
本文以某拖拉機制造的供應商物料配送為例,根據按照基于模糊軟時間窗的供應商協同物料配送模型,對供應商的物料配送期量標準進行仿真優化.通過仿真運行不同供應商物料配送方案,對仿真結果進行對比分析,在保證供應鏈總成本最低的條件下,逐步確定供應商最優配送方案.
在拖拉機某日生產需求中選取5家供應商配送6種物料為例,各供應商與物料的需求信息如表1所示.

表1 供應商和物料需求信息Tab.1 Supplier and material requirement information
系統仿真的目標是在保證供應商準時化物料配送的前提下,保證供應商、制造商的總成本最低,以多供應商物料配送為對象,建立仿真模型如圖3所示,建立5個資源對象作為供應商,每個資源存放訂單及物料需求時間,建立6個實體作為6種不同物料,建立1個儲存器和1個消耗器分別表示制造商倉庫和生產裝配線,規定資源對象和實體同時滿足且與儲存器需求序列一致時訂單完成.
仿真每次運行8 h,通過仿真運行產生16種可行方案,每種方案的平均車輛滿載率為0.83~0.92,方案中包括各供應商的配送量、車輛平均滿載率、方案總成本,運行結果如表2所示.對仿真結果進行對比分析,逐步確定供應商物料配送的最優方案.

圖3 案例仿真模型Fig.3 Simulation model
由上述分析可知,方案11為最優方案,總成本最低為5 997.5元,車輛平均滿載率為83%.根據最佳配送量可知各供應商的配送頻次、車輛滿載率,最優配送方案如表3所示.

表2 仿真運行結果Tab.2 Simulation results

表3 最優配送方案Tab.3 Optimal result
供應商物料配送期量在保證車輛滿載率的前提下有效避免供應商大批量配送現象,簡化了供應商物料配送流程,降低了供應商、制造商的總成本,提高了供應商物料配送的準時率與準確率,對農機制造業實現供應商物料配送精準化具有重要意義.
本文針對多供應商配送多物料至核心制造商的“M-N-1”物料配送模式,結合農機制造農機企業淡旺季明顯的生產特征及物料需求的動態性,提出了一種多供應商協同制造商生產計劃的物料配送策略,可有效避免制造商的缺貨停線損失,提高了物料配送的精準率,降低供應商、制造商總成本,建立了基于模糊軟時間窗的供應商協同物料配送期量優化模型,增強了供應商與制造商的協同性.以某拖拉機為例,運用仿真優化逐步尋優,確定了物料配送期量,驗證了該方法的有效性和可行性.