考慮疫情風(fēng)險(xiǎn)與雙重時(shí)效性的生鮮品供應(yīng)中斷庫(kù)存控制策略研究

慕 靜, 李 婧

(天津科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,食品行業(yè)智慧供應(yīng)鏈研究院,天津 300457)

0 引言

全球由病毒引發(fā)的各類(lèi)具有傳染性疫情時(shí)常發(fā)生，2003年的非典、2009年爆發(fā)的甲型H1N1流感疫情、2012年爆發(fā)后迅速傳播的中東呼吸綜合征、2014年爆發(fā)的埃博拉病毒疫情，特別是2020年年初爆發(fā)的新冠疫情造成了嚴(yán)重的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失，影響著人們的日常生活和行為方式。本文考慮到人們?nèi)粘Ｋ璧纳r品在疫情爆發(fā)初期極易產(chǎn)生供應(yīng)中斷從而引起市場(chǎng)需求不確定，因此如何減少供應(yīng)不足和缺貨損失、保障安全庫(kù)存和生鮮品質(zhì)量、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品交付過(guò)程的雙重時(shí)效性，是解決疫情下生鮮品及時(shí)供應(yīng)、保障人們生活有序進(jìn)行的關(guān)鍵。

1 研究現(xiàn)狀

供應(yīng)中斷是指人為或自然災(zāi)害導(dǎo)致供應(yīng)過(guò)程中某一環(huán)節(jié)發(fā)生中斷使其無(wú)法向下游的集散中心供貨，從而使得受災(zāi)點(diǎn)出現(xiàn)需求缺口[1]。一些學(xué)者已圍繞供應(yīng)中斷風(fēng)險(xiǎn)從生產(chǎn)、供應(yīng)、運(yùn)輸、庫(kù)存、渠道等方面開(kāi)展了相關(guān)研究。Sourish[2]等通過(guò)供應(yīng)鏈中斷的庫(kù)存管理實(shí)驗(yàn)，探究出制造商實(shí)時(shí)共享供應(yīng)中斷信息可以減小牛鞭效應(yīng)。Torabi[3]等提出一個(gè)雙目標(biāo)混合可能性、兩階段隨機(jī)規(guī)劃模型來(lái)解決供應(yīng)商選擇等問(wèn)題。Tadeusz[4]提出了一種混合整數(shù)規(guī)劃方法探究具有中斷風(fēng)險(xiǎn)的供應(yīng)鏈中零件供應(yīng)商和訂單數(shù)量分配的最佳選擇。劉嬌鳳[5]等考慮突發(fā)事件下物資不足等情況，構(gòu)建生產(chǎn)、庫(kù)存和和配送整合規(guī)劃模型探究其算法的有效性。官振中[6]等通過(guò)建立模型對(duì)比當(dāng)消費(fèi)者擁有缺貨后悔傾向時(shí)，提前轉(zhuǎn)運(yùn)和緊急轉(zhuǎn)運(yùn)對(duì)于零售端最優(yōu)補(bǔ)貨策略。Florian[7]等通過(guò)對(duì)面臨供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險(xiǎn)的制藥公司進(jìn)行建模研究風(fēng)險(xiǎn)緩解庫(kù)存 、雙重采購(gòu)和敏捷能力這三項(xiàng)措施之間關(guān)系。李?yuàn)檴橻8]等探究出在安全庫(kù)存和雙源采購(gòu)策略的基礎(chǔ)上，不同中斷時(shí)長(zhǎng)所采取策略也不同。在此基礎(chǔ)上，李富昌[9]等通過(guò)建立網(wǎng)購(gòu)供應(yīng)鏈庫(kù)存運(yùn)輸聯(lián)合優(yōu)化模型，達(dá)到供應(yīng)商與線(xiàn)上零售商合作實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益。

然而對(duì)于相對(duì)復(fù)雜的情況比如新冠疫情，以上策略具有局限性并不能描述其動(dòng)態(tài)行為。而系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)是分析動(dòng)態(tài)行為的有效方法。Min[10]等通過(guò)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型探究地震后信息延遲因素等對(duì)供應(yīng)鏈中斷行為的影響，并將庫(kù)存策略和預(yù)測(cè)方法相結(jié)合提出最優(yōu)補(bǔ)貨方案。張以彬[11]等通過(guò)考慮供應(yīng)鏈中斷周期、市場(chǎng)流失率和核心技術(shù)延遲時(shí)間關(guān)鍵變量，運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)探究最優(yōu)生產(chǎn)庫(kù)存策略。

雖然針對(duì)供應(yīng)鏈中斷的現(xiàn)有文獻(xiàn)已經(jīng)相對(duì)完整，但很少有文獻(xiàn)從不同的疫情風(fēng)險(xiǎn)角度考慮庫(kù)存控制策略，并且通過(guò)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的方法探究最優(yōu)策略。鑒于此，本文選取特定的供應(yīng)鏈中斷情景, 考慮市場(chǎng)需求不確定的模式，以解決生鮮品庫(kù)存控制問(wèn)題為出發(fā)點(diǎn)展開(kāi)研究，應(yīng)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法構(gòu)建庫(kù)存控制模型，對(duì)系統(tǒng)中序參量進(jìn)行仿真分析，目的是分析不同疫情風(fēng)險(xiǎn)情景下供應(yīng)鏈中斷應(yīng)對(duì)策略，從而保障生鮮品雙重時(shí)效性。

2 疫情下終端零售商風(fēng)險(xiǎn)情景分析

2.1 疫情風(fēng)險(xiǎn)情景分析

為了探尋不同疫情風(fēng)險(xiǎn)情景下各因素對(duì)庫(kù)存的影響并提出策略，建立以下風(fēng)險(xiǎn)情景：(1)情景一：僅存在安全風(fēng)險(xiǎn)；(2)情景二：安全風(fēng)險(xiǎn)與供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)疊加；(3)情景三：安全風(fēng)險(xiǎn)、供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)和需求風(fēng)險(xiǎn)同時(shí)疊加。具體如圖1所示。疫情的爆發(fā)加快了企業(yè)線(xiàn)上渠道發(fā)展，消費(fèi)者足不出戶(hù)就可以購(gòu)買(mǎi)到產(chǎn)品，降低了病毒傳染風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)企業(yè)通過(guò)信息平臺(tái)進(jìn)行交流，及時(shí)協(xié)調(diào)調(diào)運(yùn)降低缺貨損失，保障產(chǎn)品在流通過(guò)程中的雙重時(shí)效性。

圖1 疫情風(fēng)險(xiǎn)情景分析圖

2.2 問(wèn)題描述

生鮮品中作為生活中必備產(chǎn)品，在發(fā)生重大疫情時(shí)同樣不可或缺。例如我們每天都會(huì)食用的蔬菜。在疫情春節(jié)期間，據(jù)報(bào)道京東到家銷(xiāo)售額同比增加470%、每日優(yōu)先銷(xiāo)售額同比增長(zhǎng)321%、鮮美生活日均蔬菜供應(yīng)量是平常6倍、叮咚買(mǎi)菜日均增長(zhǎng)3-4倍。由此可以看出面對(duì)重大突發(fā)疫情大量消費(fèi)者選擇通過(guò)線(xiàn)上渠道購(gòu)買(mǎi)。為解決生鮮品在運(yùn)輸途中或供應(yīng)中斷時(shí)易發(fā)生腐爛變質(zhì)，從而引發(fā)一系列缺貨問(wèn)題和產(chǎn)品虧損問(wèn)題。考慮由供應(yīng)商、配送中心和零售商組成的三級(jí)生鮮供應(yīng)鏈，結(jié)合線(xiàn)上和線(xiàn)下渠道，制定一種以零售商為主導(dǎo)的庫(kù)存控制策略來(lái)面對(duì)復(fù)雜的疫情風(fēng)險(xiǎn)情景，通過(guò)優(yōu)化庫(kù)存水平使企業(yè)及時(shí)滿(mǎn)足需求并實(shí)現(xiàn)雙重時(shí)效性。

2.3 符號(hào)與假設(shè)

2.3.1 符號(hào)

主要相關(guān)參數(shù)與變量符號(hào)如表1所示。

表1 主要相關(guān)參數(shù)與變量符號(hào)

2.3.2 假設(shè)

假設(shè)1根據(jù)文獻(xiàn)[12,13]成果，分別引入變量易感染節(jié)點(diǎn)Sbt、感染節(jié)點(diǎn)Itb、恢復(fù)節(jié)點(diǎn)Rtb，并令h為信息平臺(tái)內(nèi)助力節(jié)點(diǎn)，v為各節(jié)點(diǎn)之間生鮮品供需關(guān)系。此時(shí)隨著疫情風(fēng)險(xiǎn)疊加供應(yīng)中斷時(shí)長(zhǎng)tb不斷延長(zhǎng)，感染節(jié)點(diǎn)增加，疫情風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)系數(shù)β與感染節(jié)點(diǎn)Itb和供應(yīng)中斷時(shí)長(zhǎng)tb呈正相關(guān)，則疫情風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)系數(shù)β用公式(1)表示為:

(1)

其中，Itb=1令表示節(jié)點(diǎn)在tb時(shí)刻感染風(fēng)險(xiǎn)的狀態(tài)，Stb和Rtb同理。若v=0，則表示各節(jié)點(diǎn)之間沒(méi)有供需關(guān)系；若v=1，則表示各節(jié)點(diǎn)之間有供需關(guān)系。

假設(shè)2生鮮品的變質(zhì)率θ同樣影響庫(kù)存控制策略的制定，這里假設(shè)變質(zhì)率θ為線(xiàn)性函數(shù)，隨中斷時(shí)長(zhǎng)tb的增加而增加，可以用公式(2)表示為:

θ=a+b×tb(a>0,b>0)

(2)

假設(shè)3根據(jù)文獻(xiàn)[14]的成果與投入成二次關(guān)系的假設(shè)，本文將保鮮努力水平與保鮮成本的關(guān)系式用公式(3)表示為：

(3)

其中，CR(e)為零售商的保鮮成本，零售商的保鮮投入成本系數(shù)λ即保鮮投入0<λ<1，保鮮努力水平e>1，為了計(jì)算方便，在這里假設(shè)e2=5。

假設(shè)4市場(chǎng)需求D為隨機(jī)需求，且服從μ=90，σ=10的正態(tài)隨機(jī)分布，記做X～N(90,100)。

假設(shè)5根據(jù)媒體報(bào)道數(shù)據(jù)顯示，為方便計(jì)算，這里假設(shè)線(xiàn)上交付量是線(xiàn)下交付量的4倍，即將線(xiàn)上交付占比p1和線(xiàn)下交付占比p2分別設(shè)置為0.8和0.2。

假設(shè)6根據(jù)實(shí)際調(diào)查以及建模研究需要，將零售商B庫(kù)存IRB與其銷(xiāo)售率RB之比x的取值范圍設(shè)定為[0,10]，并且間隔取2分為5等分，其中間值x=6為關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)，因此，利用分段函數(shù)描述共享庫(kù)存系數(shù)ω表示為公式(4)，其中k、c、d別表示共享因子。

(4)

假設(shè)7缺貨敏感度δ是指零售商通過(guò)對(duì)市場(chǎng)需求信息以及上游信息的感知預(yù)判未來(lái)哪種商品發(fā)生缺貨，且零售商獲取信息越準(zhǔn)確，其缺貨敏感因子α越大。因此將缺貨敏感度δ設(shè)置為斜坡函數(shù)，其表達(dá)式為RAMP(ρ,φ,α)，式中ρ為線(xiàn)性函數(shù)斜率，φ為起始時(shí)刻，α為結(jié)束時(shí)刻，此時(shí)假設(shè)ρ=20,φ=0,α變化。

3 生鮮品供應(yīng)中斷庫(kù)存系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型

在發(fā)生重大疫情時(shí)，疫情風(fēng)險(xiǎn)引起的供應(yīng)中斷會(huì)對(duì)生鮮品儲(chǔ)存和運(yùn)輸造成一系列影響，使其呈現(xiàn)出動(dòng)態(tài)發(fā)展變化的動(dòng)力學(xué)特征，以下運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)理論與方法構(gòu)建模型。

3.1 供應(yīng)中斷庫(kù)存動(dòng)態(tài)性分析

3.1.1 序參量-疫情風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)系數(shù)β與變質(zhì)率θ

疫情風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)系數(shù)β是指重大疫情通常具有高傳染、強(qiáng)隔離、無(wú)接觸等特點(diǎn)，根據(jù)假設(shè)1所設(shè)置三種情景，其用來(lái)描述各節(jié)點(diǎn)受供應(yīng)中斷和感染節(jié)點(diǎn)影響時(shí)的特征，表現(xiàn)為不同程度物質(zhì)延遲。變質(zhì)率θ是指生鮮品因其易腐易變質(zhì)性等特點(diǎn)，更易受供應(yīng)鏈中斷影響而產(chǎn)生產(chǎn)品缺貨或損失現(xiàn)象。二者作為序參量都會(huì)使庫(kù)存模型呈現(xiàn)出振蕩反應(yīng)的動(dòng)力學(xué)行為特征。

3.1.2 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)流圖

在疫情風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)系數(shù)β和變質(zhì)率θ兩個(gè)序參量作用下，生鮮品在疫情風(fēng)險(xiǎn)下的供應(yīng)中斷庫(kù)存模型運(yùn)作流程可描述為：供應(yīng)商收到訂單時(shí)及時(shí)供應(yīng)，但當(dāng)受到疫情風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)系數(shù)β的影響使其不能立即到達(dá)配送中心，并隨著中斷時(shí)長(zhǎng)tb的增加變質(zhì)率θ逐漸增大，零售商不能及時(shí)且完整的收到物資因而產(chǎn)生缺貨現(xiàn)象，因此需要實(shí)時(shí)檢查庫(kù)存水平對(duì)庫(kù)存進(jìn)行調(diào)整，滿(mǎn)足消費(fèi)者需求。繪制系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)流圖，描述風(fēng)險(xiǎn)情景下供應(yīng)中斷庫(kù)存動(dòng)態(tài)模型。如圖2所示。

圖2 風(fēng)險(xiǎn)情景下供應(yīng)中斷庫(kù)存動(dòng)態(tài)模型

當(dāng)發(fā)生供應(yīng)中斷時(shí)，疫情風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)系數(shù)β和變質(zhì)率θ是造成零售商產(chǎn)生缺貨現(xiàn)象的直接原因，以零售商為例，其庫(kù)存調(diào)整IRa和期望庫(kù)存IRe表達(dá)式分別為:

IRa=IFTHENELSE=(IR

3.2 優(yōu)化保鮮投入和安全庫(kù)存策略模型

3.2.1 生鮮時(shí)效性Tf與供應(yīng)時(shí)效性Ts

生鮮時(shí)效性Tf是指生鮮品在短期內(nèi)既保證產(chǎn)品質(zhì)量同時(shí)滿(mǎn)足市場(chǎng)需求。如情景一中描述，生鮮品隨時(shí)間推移其品質(zhì)與使用效果降低，因此必須在極短時(shí)間內(nèi)滿(mǎn)足需求才能發(fā)揮使用價(jià)值。供應(yīng)時(shí)效性Ts是指由于疫情突發(fā)性等特點(diǎn)，產(chǎn)品需求量很難準(zhǔn)確預(yù)估，且因防疫返工人員少、道路交通管制使得零售端缺貨現(xiàn)象嚴(yán)重，因此供應(yīng)及時(shí)對(duì)企業(yè)正常運(yùn)營(yíng)具有重要意義。

3.2.2 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)流圖

在供應(yīng)中斷情況下，零售企業(yè)設(shè)置符合實(shí)際情況的服務(wù)水平，同時(shí)優(yōu)化庫(kù)存模式以避免缺貨。雙渠道銷(xiāo)售模式可以在疫情下避免發(fā)生聚集購(gòu)買(mǎi)現(xiàn)象，同時(shí)渠道間相互融合、相互協(xié)調(diào)使庫(kù)存控制減少物流環(huán)節(jié)。因此，為實(shí)現(xiàn)中斷下穩(wěn)健的庫(kù)存控制策略，繪制系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)流圖，描述零售商優(yōu)化保鮮投入λ和安全庫(kù)存ss策略動(dòng)態(tài)模型。如圖3所示:

圖3 零售商優(yōu)化保鮮投入λ和安全庫(kù)存ss策略模型

為保障產(chǎn)品在交付過(guò)程中的生鮮時(shí)效性Tf和供應(yīng)時(shí)效性Ts，通過(guò)優(yōu)化保鮮投入λ和安全庫(kù)存ss，調(diào)整商品新鮮度Fg、積存訂單A0和零售商庫(kù)存水平IR，因此，其表達(dá)式分別為：

Fg=CR(e)/OQlAo=INTEG(DCt-Rc-ss-Or)IR=INTEGt((Rr-R+θQl)×CR(e))

3.3 共享庫(kù)存聯(lián)合提前轉(zhuǎn)運(yùn)策略模型

3.3.1 雙重時(shí)效性Td

零售商企業(yè)針對(duì)不同疫情風(fēng)險(xiǎn)情景制定庫(kù)存控制策略時(shí)，需要同時(shí)保障生鮮時(shí)效性Tf和供應(yīng)時(shí)效性Ts。只有滿(mǎn)足雙重時(shí)效性Td，企業(yè)才能及時(shí)避免供應(yīng)中斷所帶來(lái)的的缺貨風(fēng)險(xiǎn)。

3.3.2 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)流圖

當(dāng)供應(yīng)中斷時(shí)長(zhǎng)td較長(zhǎng)時(shí)，大多數(shù)情況下零售商企業(yè)會(huì)采取緊急轉(zhuǎn)運(yùn)策略來(lái)補(bǔ)給庫(kù)存，但是此策略往往具有不確定性。因此，本文考慮共享庫(kù)存Ib聯(lián)合提前轉(zhuǎn)運(yùn)Ta策略提升零售商庫(kù)存水平IR，實(shí)現(xiàn)雙重時(shí)效性Td。由假設(shè)7可知，在此策略中分別設(shè)置在零售商A和零售商B，當(dāng)零售商A感知到缺貨風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，提前轉(zhuǎn)運(yùn)零售商B中庫(kù)存來(lái)補(bǔ)給。因此，繪制系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)流圖，描述零售商共享庫(kù)存Is聯(lián)合提前轉(zhuǎn)運(yùn)Ts策略動(dòng)態(tài)模型。如圖4所示:

圖4 零售商共享庫(kù)存Ib聯(lián)合提前轉(zhuǎn)運(yùn)Ta策略模型

共享庫(kù)存Ib聯(lián)合提前轉(zhuǎn)運(yùn)Ta策略實(shí)施要在零售商B庫(kù)存IRB充足基礎(chǔ)上進(jìn)行，因此零售商A受缺貨敏感度δ和零售商B影響，其共享庫(kù)存系數(shù)ω和提前轉(zhuǎn)運(yùn)Ta策略表達(dá)式分別為:

ω=WITHLOOKUP(IRB/RB)ETS=δ×β

4 生鮮品供應(yīng)中斷庫(kù)存控制策略仿真及優(yōu)化

在新冠疫情背景下，本文根據(jù)對(duì)天津某區(qū)域生鮮超市供應(yīng)鏈實(shí)際調(diào)研得到相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用VENSIM PIE軟件進(jìn)行系統(tǒng)仿真。設(shè)初始時(shí)間=0周，終止時(shí)間=20周，步長(zhǎng)=0.125周，且根據(jù)假設(shè)4設(shè)置市場(chǎng)需求為D=RANDOMNORMAL(50,180,90,10,1)。此外，設(shè)定相關(guān)參數(shù)為：ts=2,res=0.3,tas=1,tDC=2,reDC=0.3,taDC=1,tR=2,reR=0.3,taR=1,tA=1,tB=1,Q0=200,Mp=300,c=9,cd=5,p=15,p1=0.8,p2=0.2,v=1,h=1,A0初始值=300，IS初始庫(kù)存=200，IDC初始庫(kù)存=200，IR初始庫(kù)存=200，IRA初始庫(kù)存=100，IRB初始庫(kù)存=100進(jìn)行仿真分析。根據(jù)各參數(shù)取值設(shè)供應(yīng)端滿(mǎn)足最大市場(chǎng)訂貨數(shù)為200。

4.1 序參量作用下庫(kù)存動(dòng)態(tài)仿真分析

4.1.1 序參量-疫情風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)系數(shù)β與變質(zhì)率θ的影響

根據(jù)假設(shè)1設(shè)情景一為存在一個(gè)易感染節(jié)點(diǎn)Stb、一個(gè)感染節(jié)點(diǎn)Itb和一個(gè)恢復(fù)節(jié)點(diǎn)Rtb；情景二為存在一個(gè)Stb、兩個(gè)Itb，不存在Rtb；情景三為存在三個(gè)Itb，不存在Rtb和Stb，且三種情景下各節(jié)點(diǎn)間均存在供需關(guān)系。分別如公式(5)(6)(7)所示:

(5)

(6)

(7)

同時(shí)，根據(jù)假設(shè)1設(shè)三種情景下的供應(yīng)中斷時(shí)長(zhǎng)tb分別為0.5，1.5，2.5；根據(jù)假設(shè)2設(shè)變質(zhì)率的線(xiàn)性函數(shù)中a=2,b=0.1。因此，建立三種疫情風(fēng)險(xiǎn)情景如表2所示。

表2 不同供應(yīng)中斷時(shí)長(zhǎng)下的疫情風(fēng)險(xiǎn)情景

隨著疫情風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)系數(shù)β和變質(zhì)率θ的改變，供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)供應(yīng)商、配送中心和零售商庫(kù)存水平動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)如圖5(a)～(c)所示。

4.1.2 庫(kù)存動(dòng)態(tài)振蕩的供應(yīng)中斷時(shí)長(zhǎng)tb分析

在仿真時(shí)間t的20周內(nèi)發(fā)生供應(yīng)中斷時(shí)，圖5(a)所示，情景一中當(dāng)疫情風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)系數(shù)β和變質(zhì)率θ較小時(shí)，各級(jí)庫(kù)存通過(guò)內(nèi)部調(diào)節(jié)很快適應(yīng)需求變化，使庫(kù)存水平趨于平穩(wěn)；圖5(b)所示，在情景二中各級(jí)庫(kù)存水平振蕩更加劇烈，且不能在短期內(nèi)使庫(kù)存水平趨于平穩(wěn)；圖5(c)表明隨著β和θ不斷增加，如果在情景三中不及時(shí)采取其他庫(kù)存控制策略，則很難滿(mǎn)足大量需求，因此將不同供應(yīng)中斷時(shí)長(zhǎng)tb下的β，θ作為關(guān)鍵值進(jìn)行下一步的研究。

圖5 β、θ變化時(shí)供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)庫(kù)存動(dòng)態(tài)趨勢(shì)

4.2 零售商庫(kù)存控制策略與仿真分析

4.2.1 情景一：優(yōu)化保鮮投入λ策略

在情景一中，由于中斷時(shí)長(zhǎng)tb較短則不考慮供應(yīng)不及時(shí)的情況，因此，根據(jù)假設(shè)3，此時(shí)需要優(yōu)化對(duì)生鮮品的保鮮投入λ，保障生鮮時(shí)效性Tf。此時(shí)，零售商采取的具體策略為增加保鮮投入λ，即分別設(shè)置λ=0.80,0.90,1.00，仿真結(jié)果如圖6所示。

由圖6(a)可知，保鮮投入λ越大，其商品新鮮度Fg越高；由圖6(b)可知，增加對(duì)生鮮品的保鮮投入λ可以有效提高零售商庫(kù)存水平IR降低庫(kù)存波動(dòng)。因此，在情景一中增加保鮮投入λ優(yōu)化生鮮供應(yīng)鏈零售商庫(kù)存控制策略的有效途徑。

圖6 β、θ臨界點(diǎn)后λ優(yōu)化下各變量趨勢(shì)

4.2.2 情景二：優(yōu)化安全庫(kù)存ss策略

安全庫(kù)存ss可以很好的解決運(yùn)輸延遲以及需求異常放大問(wèn)題，同時(shí)還可以保證零售企業(yè)較高服務(wù)水平。服務(wù)水平可以用產(chǎn)品在存儲(chǔ)周期內(nèi)不發(fā)生缺貨的概率來(lái)表示，一般設(shè)定為95%。根據(jù)以上分析，安全庫(kù)存用如下公式(8)來(lái)描述：

(8)

根據(jù)假設(shè)4及服務(wù)水平設(shè)定，查詢(xún)正態(tài)分布表得到Z=1.64。設(shè)置提前期LT=1，初始安全庫(kù)存為ss*。正常狀態(tài)下安全庫(kù)存ss=100%ss*，此時(shí)零售商采取的具體策略為確定最優(yōu)保鮮投入λ=1.00，增加安全庫(kù)存ss分別為200%ss*、300%ss*，仿真結(jié)果如圖7所示：

圖7 β、θ臨界點(diǎn)后ss優(yōu)化下各變量趨勢(shì)

由圖7可知，增加安全庫(kù)存ss可以明顯減少積存訂單A0，零售商庫(kù)存水平未顯著增加或減少，且逐漸趨于穩(wěn)定狀態(tài)。因此，在優(yōu)化保鮮投入λ和安全庫(kù)存ss策略下有效地提高生鮮時(shí)效性Tf和供應(yīng)時(shí)效性Ts，實(shí)現(xiàn)供需匹配。

4.2.3 情景三：共享庫(kù)存Is聯(lián)合提前轉(zhuǎn)運(yùn)Ta策略

根據(jù)假設(shè)7和假設(shè)6求得共享庫(kù)存Is表達(dá)式，其中，橫坐標(biāo)x為轉(zhuǎn)運(yùn)時(shí)間，縱坐標(biāo)y為平均每階段轉(zhuǎn)移庫(kù)存的共享因子，具體表函數(shù)設(shè)置如表3所示。

表3 x和y關(guān)系表

由表3可以看出，共享庫(kù)存系數(shù)ω=(0,0.2588),(2,4.386),(4,5.746),(6,5.877),(8,5.877),(10,5.877)，將其代入公式(4)中求得表達(dá)式如公式(9)所示:

(9)

此時(shí)共享因子k、c、d分別為0.68、3.026、5.877，在此基礎(chǔ)上聯(lián)合提前轉(zhuǎn)運(yùn)Ta策略，引入缺貨敏感度δ，當(dāng)零售商獲取信息及上游庫(kù)存、供貨等信息的數(shù)量和準(zhǔn)確度越高，缺貨敏感因子α越大，基于此實(shí)施提前轉(zhuǎn)運(yùn)Ta策略緩解零售商庫(kù)存水平IR振蕩。因此，在情景三中依次設(shè)置α=0.10,0.25,0.40其仿真結(jié)果如圖8所示。

圖8 β、θ臨界點(diǎn)后α影響下各變量趨勢(shì)

表4 不同疫情風(fēng)險(xiǎn)情景下生鮮品供應(yīng)中斷庫(kù)存控制優(yōu)化策略

由圖8(a)可知，通過(guò)設(shè)置δ可以使零售商A提前感知缺貨風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生，及時(shí)實(shí)施庫(kù)存轉(zhuǎn)運(yùn)，且隨著α的增加，生鮮品供應(yīng)量Sfp明顯提高；由圖8(b)可知，此策略的實(shí)施有效提升零售商A庫(kù)存水平IRA。因此，共享庫(kù)存IS聯(lián)合提前轉(zhuǎn)運(yùn)Ta策略更好的實(shí)現(xiàn)供需匹配。

4.2.4 生鮮品庫(kù)存控制優(yōu)化策略

通過(guò)上述仿真與分析，我們探究出隨著疫情風(fēng)險(xiǎn)疊加使供應(yīng)中斷時(shí)長(zhǎng)tb不斷增加，由表4可知，在不同疫情風(fēng)險(xiǎn)情景下，通過(guò)選擇不同的庫(kù)存控制優(yōu)化策略實(shí)現(xiàn)了生鮮供應(yīng)鏈零售商庫(kù)存控制策略雙重時(shí)效性Td，對(duì)零售商企業(yè)在疫情背景下進(jìn)行庫(kù)存控制具有重要意義。

5 結(jié)論

重大疫情引發(fā)的供應(yīng)中斷為企業(yè)滿(mǎn)足消費(fèi)者需求和控制庫(kù)存水平帶來(lái)了巨大難度。傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈庫(kù)存管理各節(jié)點(diǎn)庫(kù)存之間缺乏有效的溝通。隨著信息網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，供應(yīng)鏈的管理理念開(kāi)始提升，將傳統(tǒng)庫(kù)存管理轉(zhuǎn)變?yōu)閂MI模式，雖然有效降低庫(kù)存，但對(duì)供應(yīng)商的依賴(lài)性較強(qiáng)、協(xié)作水平有限。后來(lái)在不斷的改進(jìn)和實(shí)踐中提出了JMI模式，但其建立和協(xié)調(diào)的成本較高且運(yùn)作困難。在市場(chǎng)環(huán)境變化的影響下產(chǎn)生了一種全新的CPFR管理模式，該模式下供應(yīng)鏈的適用性和庫(kù)存調(diào)節(jié)能力得到明顯提高，但以客戶(hù)為中心的思想還未完全實(shí)現(xiàn)。

為了探討終端零售商如何在面對(duì)不同疫情風(fēng)險(xiǎn)情景時(shí)進(jìn)行庫(kù)存控制，本文通過(guò)構(gòu)建三級(jí)生鮮供應(yīng)鏈庫(kù)存系統(tǒng)，通過(guò)模擬仿真得出以下結(jié)論和相應(yīng)啟示：(1)通過(guò)對(duì)疫情風(fēng)險(xiǎn)情景劃分，分析供應(yīng)中斷時(shí)庫(kù)存動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，本文發(fā)現(xiàn)隨著序參量增大各級(jí)庫(kù)存水平振蕩幅度也隨之增大，因此疫情風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)系數(shù)與變質(zhì)率影響庫(kù)存控制策略的制定；(2)通過(guò)優(yōu)化保鮮投入可以在一定時(shí)間內(nèi)有效增加商品新鮮度，緩解其腐爛變質(zhì)速度，在情景一中保障了庫(kù)存和線(xiàn)下商品質(zhì)量，更好的滿(mǎn)足消費(fèi)者需求；(3)在情景二中，供應(yīng)中斷時(shí)長(zhǎng)變化使疫情風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)系數(shù)和變質(zhì)率同時(shí)增加，在這種情況下同時(shí)優(yōu)化保鮮投入和安全庫(kù)存可以幫助零售商企業(yè)更好的完成消費(fèi)者訂單，從而保障雙重時(shí)效性；(4)在共享庫(kù)存聯(lián)合提前轉(zhuǎn)運(yùn)策略下，零售商通過(guò)缺貨敏感度及時(shí)感知和判斷出哪些商品即將缺貨，并在共享庫(kù)存基礎(chǔ)上提前轉(zhuǎn)運(yùn)其他沒(méi)有缺貨風(fēng)險(xiǎn)的零售商庫(kù)存來(lái)維持自身庫(kù)存水平的穩(wěn)定，使其在情景三狀態(tài)下實(shí)現(xiàn)供需匹配。

因此，在目前重大突發(fā)疫情形勢(shì)特殊背景下，本文提出零售商企業(yè)在不同風(fēng)險(xiǎn)情景中通過(guò)優(yōu)化保鮮投入策略、安全庫(kù)存策略、以及共享庫(kù)存聯(lián)合提前轉(zhuǎn)運(yùn)策略可以更好的保障生鮮品質(zhì)量、快速響應(yīng)消費(fèi)者需求、真正做到以客戶(hù)需求為中心、實(shí)現(xiàn)雙重時(shí)效性，為供應(yīng)鏈零售企業(yè)在今后面對(duì)突發(fā)疫情時(shí)采取策略提供參考。