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中国科学技术大学博士学位论文v m l 集成环境下的补货发货策略研究 摘要 上世纪末，随着信息技术的飞速发展和全球一体化格局的形成，供应链管理作为 一种崭新的管理思想，受到了学界和企业界的广泛关注。供应链运作成功与否往往 取决于其集成一体化能力以及供应链成员之间的协调程度。v m i 是一种库存计划和 集成技术。它要求供应商统一管理和维护库存：监控下游成员库存，并在适当时候 予以补货，使之保持一定的库存水平。v m i 并不单纯是一种面向供应链的全新库存 管理模式，更重要的是它还能在供应链成员间建立起了互信共赢的集成环境。在此 环境下，供应商不仅要满足下游成员所下达的订货需求，更重要的是供应商拥有了 控制其下游成员再供应决策的权利。在这种情况下，供应商将同时面对库存决策与 运输决策的问题。如何制订这两者间有效的联合决策成为影响v m i 成功实施的重要 方面。这正是库存补货与运输调度( s r s s ) 所关注的问题。 本文研究在理论上将s r s s 研究向前推进了一大步。文章以随机过程中的更新理 论为基础，采用严谨的形式化方法，分别对考虑变质因素和提前期因素的s r s s 问 题进行了深入探讨，并分别建立了这两种情况下的四个数学模型，为供应商制订补 货与发货的联合决策提供了切实可行的理论依据。 根据研究点的不同，文章可被分为两大部分： 第一大部分是考虑变质因素的s r s s 问题，主要章节是第3 章：主要讨论了考虑 变质因素下的s r s s f 司题，旨在寻求p o i s s o n 需求过程下的易腐物料混合补货发货优化 策略。然而，补货周期内期望发货次数难于精确表达，但通过推导，可得到了它的 取值范围( 跨度为1 ) 。文中提出两种方法来处理：中间值方法和修正值方法。中间值 方法就是用取值范围的中值来近似估计期望发货次数；而修正值方法则是引入了一 个在( 0 ，l 】区间内变化取值的修正因子。而后基于这两种方法，分析模型得以分别建 立。在修正值分析模型建立之后，为了优化求解，本文还提出了一种被称为o s j c a 的联合求解方法。 中国科学技术大学博士学位论文 v m i 集成环境下的补货发货策略研究 第二大部分是考虑提前期的s r s s 问题，主要章节是第4 、5 两章：主要研究了 带提前期的s r s s 问题。本文分别研究了两种提前期的情况：( 1 ) 补货提前期完全 是外生随机变量；( 2 ) 补货提前期随机且可控，通过追加额外的赶工成本，补货提 前期是可以缩短的。基于这两个假设前提，分别建立了v m i 补货发货时间模型。 本文的主要创新性工作如下： ( 1 )研究方法上的创新：本文各项研究均用形式化方法建立起了严格的数学 模型并优化求解。除了提供典型算例来说明模型的应用外，为了检验模 型有效性，作者采用了仿真方法。仿真程序是直接根据策略执行方案而 编写的，与建模过程没有关系。比较模型优化结果和仿真结果，若两者 高度吻合，就可验证模型有效性； ( 2 )理论上的创新：本文分别研究了考虑变质因素和提前期因素的s r s s 问 题。在考虑变质因素时，由于涉及到对期望发货次数的近似估计，作者 分别提出了中间值方法和修正值方法，并分别建立起分析模型；在考虑 提前期因素时，作者分别研究了“提前期完全随机”和“提前期随机且 可控”两种情况，并分别建立起数学模型。这些都是已有s r s s 相关研 究所未涉及到的方面。从而，本文将s r s s 研究向前推进了一大步，因 而具有一定的理论价值和现实意义。 关键词： 供应商管理库存( v m i ) ，库存补货与运输调度( s r s s ) ，运输整合，变质， 提前期，仿真 中国科学技术大学博士学位论文 v l 饵集成环境下的补货发货策略研究 a b s t r a c t l a t ei nt h ep r e v i o u sc e n t u r y , i n f o r m a t i o nt e c h n o l o g yh a sb e e nr a p i d l yd e v e l o p e d ，a n d g l o b a li n t e g r a t i o nh a sb e e nr e a l i z e dg r a d u a l l y i nt h i sc i r c u m s t a n c e ，s u p p l y c h a i n m a n a g e m e n t ( s c m ) a san e wm a n a g e r i a lt h o u g h t , h a sa t t r a c t e dw o r l d w i d er e s e a r c h i n g a n di n d u s t r i a li n t e r e s t t h es u c c e s so fs u p p l yc h a i no p e r a t i o nw i l ld e p e n do ni t s m a n a g e r i a la b i l i t yt oi n t e g r a t ee n dc o o r d i n a t et h ec o m p l i c a t e dr e l a t i o na m o n gs u p p l y c h a i nm e m b e r s v e n d o r - m e n a g e di n v e n t o r y ( v m di sak i n do fi n v e n t o r yp l a n n i n ga n d i n t e g r a t i n gt e c h n o l o g y i ti m p l i e st h a tv e n d o r sm u s tt a k eo ne x t r ar e s p o n s i b i l i t y t o m a i n t a i ni n v e n t o r ya tr e t a i l e r s s i d em a k ea p p r o p r i a t ec o n t i n u o u sr e p l e n i s h m e n tp l a n a c c o r d i n gt od e m a n df o r e c a s t v m ii sn o tm e r e l yab r e n d - n e wi n v e n t o r ym a n a g e m e n t p a r a d i g m m o r ei m p o r t a n t l y , i tc a ne s t a b l i s h 锄i n t e g r a t e dc i r c u m s t a n c ew i t hm u t u a lt r u s t e n dw i n - w i np a r t n e r s h i p i nav m is y s t e m ，av m is u p p l i e rh a st h el i b e r t yo fc o n t r o l l i n g t h ed o w n s t r e a mr e s u p p l yd e c i s i o n sr a t h e rt h a nf i l l i n go r d e r sa st h e ya r ep l a c e d t h i s o f f e r saf r a m e w o r ko fs y n c h r o n i z i n gi n v e n t o r ye n dt r a n s p o r t a t i o nd e c i s i o n s w h a tt h e s t o c kr e p l e n i s h m e n ta n d s h i p m e n ts c h e d u l i n g ( s r s s ) p r o b l e mf o c u s e so ni sh o w t om a k e e f f i c i e n ta n de f f e c t i v e j o i n td e c i s i o n so f t h e s et w oa s p e c t st oa c h i e v eg l o b a lo p t i m u m t h i sd i s s e r t a t i o nh a sa d v a n c e dt h es r s s - r e l a t e dr e s e a r c h b a s e do nr e n e w a lt h e o r yi n s t o c h a s t i cp r o c e s sa n d p r e c i s e m e t h o do ff o r m a l i z a t i o n ，s r s s p r o b l e m s u n d e r d e t e r i o r a t i o n 鹤w e l la sl e a dt i m ec o n s i d e r a t i o n sa r ed i s c u s s e dr e s p e c t i v e l y f o rt h e s et w o o a s e s ，f o u rd i f f e r e n ta n a l y t i c a lm o d e l sa r ee s t a b l i s h e d ，w h i c hp r o v i d ef e a s i b l et h e o r e t i c a l f o u n d a t i o nf o rav m iv e n d o rt om a k er e p l e n i s h m e n ta n dd i s p a t c h i n gj o i n td e c i s i o n s t h e r e f o r e ，t h i sp a p e rc e nb ep a r t i t i o n e di n t ot w op a r t s ： t h e1 “p a r tf o c u s e so ns r s sp r o b l e mf o rd e t e r i o r a t i n gi t e m t h ed i s c u s s i o nl i e si n c h a p t e r3 t h em a i np u r p o s ei st of i n do u to p t i m a lh y b r i dr e p l e n i s h m e n ta n dd i s p a t c h i n g p o l i c yu n d e rat y p i c a lp o i s s o nd e m a n dp r o c e s sf o rt h i sc a s e h o w e v e r i t sd i f f i c u l tt o o b t a i nap r e c i s ee x p r e s s i o no f t h ee x p e c t e dd i s p a t c h i n gn u m b e rp e rr e p l e n i s h m e n tc y c l e n e v e r t h e l e s s ，an u m e r i c a lr a n g eo ri n t e r v a l ，w h o s eu p p e rb o u n di so n l y1l a r g e rt h a nt h e l o w e rb o u n d ，i se a s yt ob ed e r i v e d t w od i f f e r e n tm e t h o d sa r ep r o p o s e d ：m i d d l ev a l u e 中国科学技术大学博士学位论文 v m i 集成环境下的补货发货策略研究 m e t h o da n dc o r r e c t i o nf a c t o rm e t h o d t h ef o r m e ru t i l i z e st h em i d d l ev a l u eo f t h ed e r i v e d i n t e r v a lt oa p p r o x i m a t et h ee x p e c t e dd i s p a t c h i n gn u m b e r w h i l et h el a t t e ri n t r o d u c e sa c o r r e c t i o nf a c t o rt h a tv a r i e s i n ( 0 ，1 】t h e nb a s e do n t h e s et w om e t h o d s ，t h e c o r r e s p o n d i n ga n a l y t i c a lm o d e l sa r ee s t a b l i s h e d f u r t h e r m o r e ，i no r d e rt oo p t i m i z et h e c o r r e c t i o nf a c t o rb a s e dm o d e l ，a j o i n t l ys o l v i n ga p p r o a c hn a m e do s j c ai ss u g g e s t e d t h e2 “p a r tf o c u s e so ns r s sw i t hn o n z e r ol e a dt i m e t h ed i s c u s s i o n sl i ei nc h a p t e r s 4a n d5 t w od i f f e r e n tc a s e sa r et a k e ni n t oa c c o u n tr e s p e c t i v e l y ：( 1 ) r e p l e n i s h m e n tl e a d t i m ei saf u l l ye x o g e n o u sr a n d o mv a r i a b l e ；( 2 ) r e p l e n i s h m e n tl e a dt i m ei sr a n d o mb u t c o n t r o l l a b l e i t sr e d u c i b l eb ya d d i n ge x t r ac r a s h i n gc o s t u n d e rt h e s ea s s u m p t i o n s ，t w o t i m e b a s e dr e p l e n i s h m e n ta n dd i s p a t c h i n gm o d e l sa r eb u i l tu p t h ei n n o v a t i v ew o r k so f t h i sd i s s e r t a t i o na r es u m m a r i z e da sf o l l o w s ( 1 ) i n n o v a t i o no nr e s e a r c hm e t h o d ：e a c hr e s e a r c ho ft h i s p a p e re m p l o y s f o r m a l i z a t i o nm e t h o dt oe s t a b l i s h p r e c i s ea n a l y t i c a l m o d e la n df u r t h e r o p t i m i z ei t b e s i d e st y p i c a ln u m e r i c a le x a m p l e sa r ep r o v i d e dt oi l l u m i n a t e t h ea p p l i c a t i o no fo u rm o d e l s ，s i m u l a t i o nm e t h o di sa l s oa d o p t e dt ov a l i d a t e t h em o d e l s t h es i m u l a t i o np r o g r a m sa r ed e v e l o p e dd i r e c t l yf r o mac e r t a i n p o l i c yi m p l e m e n t i n gs c h e m ea n di r r e l a t i v et 0t h em o d e l i n gp r o c e s s m a k e c o m p a r i s o n b e t w e e nr e s u l t s t h o u g h m o d e l - b a s e d o p t i m i z a t i o n a n d c o m p u t e r - a i d e ds i m u l a t i o n i ft h e ya r eh i g h l yc o i n c i d e n tw i t he a c ho t h e r , t h e v a l i d i t yo f o u rm o d e l sc a nb ec o n f i r m e d ； ( 2 ) i n n o v a t i o no nt h e o r e t i c a lc o n t r i b u t i o n ：t h i sd i s s e r t a t i o nh a sc o n s i d e r e ds r s s w i t hd e t e r i o r a t i n gi t e ma sw e l la sl e a dt i m e ，w h i c ha r eu n e x p l o r e db u tf a i r l y w o r t hd i s c u s s i n g i nas e n s e ，t h ep a p e ra d v a n c e st h es r s s - r e l a t e dr e s e a r c h ， a n dt h e r e f o r eh a sb o t ht h e o r e t i c a lv a l u ea n dp r a c t i c a ls i g n i f i c a n c e k e y w o r d s ：v e n d o r - m a n a g e di n v e n t o r y ( v ) ；s t o c kr e p l e n i s h m e n ta n ds h i p m e n ts c h e d u l i n g ( s r s s ) ；s h i p m e n tc o n s o l i d a t i o n ；d e t e r i o r a t i o n ；l e a dt i m e ；s i m u l 砒i o n i v 中国科学技术大学博士学位论文v m ! 集成环境下的补货发货策略研究 图序 图1 1 本文研究套路示意图7 图1 2 研究层次图9 图1 - 3 论文整体结构图1 0 图2 1 库存补货与装运调度的典型v m i 系统1 2 图3 - 1 考虑产品变质时供应商库存变化曲线一2 0 图3 2 用m a t l a b 仿真出的平均成本趋势图2 8 图3 - 3 混合策略( 6 7 6 5 8 ，9 5 9 4 , 0 3 8 3 8 ) 下的长期平均成本趋势图3 4 图年1 t t 情况下的库存时变曲线4 5 图4 2 f r 情况下的库存时变曲线4 5 图4 3 假想的参考性库存时变曲线4 8 图“拟优策略( 1 8 ，2 ，0 8 0 1 8 ) 下长期平均成本趋势图5 7 图5 - 1 f t 情况下的库存时变曲线6 7 图5 - 2 f 丁情况下的库存时变曲线一6 8 图5 - 3 库存时变参考曲线7 1 图5 4 拟优策略( 2 0 ，0 ，1 0 1 4 ) 下长期平均成本趋势图8 0 v i 中国科学技术大学博士学位论文v m i 集成环境下的补货发货策略研究 表序 表3 - 1 输入参数、中间参数和优化结果2 5 表3 2 变质率对优化结果的灵敏度分析：2 6 表3 3 五对优化结果的灵敏度分析2 6 表“各成本参数对优化结果的影响2 7 表3 - 5 输入参数初始值3 2 表3 6 针对各修正因子的优化结果3 3 表3 - 7 拟优策略集。3 3 表3 - 8 仿真结果3 4 表3 9 各输入参数对优化结果的影响一3 5 表4 1 模型参数的基值5 5 表年2 拟优结果及中间参数值5 5 表耷3 针对拟优策略( 1 8 2 0 8 0 1 8 ) 的1 0 次仿真结果5 6 表5 - 1 模型参数的基值7 8 表5 2 拟优结果及中间参数值7 8 表5 - 3 针对拟优策略( 2 0 ，0 ，1 0 1 4 ) 的1 0 次仿真结果一7 9 i x 中国科学技术大学学位论文相关声明 本人声明所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工 作所取得的成果。除已特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包 含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对 本研究所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。 本人授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权，即： 学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交论文的复印件和 电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位 论文。 保密的学位论文在解密后也遵守此规定。 作者签名： 沙 ) 年 月7 日 ， 中国科学技术大学博士学位论文v m i 集成环境下的补货发货策略研究 第1 章绪论 供应链是上世纪8 0 年代提出的概念。狭义的供应链就是“将原料转化成最终产 品并交付顾客的一个集成制造过程( b e a m o n ，1 9 9 8 ) ”。广义的供应链是指众多成员组 织基于增值合作关系的某种集成，其最本质的特征在于成员的准自主性( n o i l r i a & s u m a n t r a , 1 9 9 7 ) 。供应链是一种“紧密的市场关系”，即所谓“横向一体化”，它有 别于传统集团式组织那种“松散的企业关系”，即所谓“纵向一体化”。供应链联盟 运作成败的关键就在于其集成一体化管理能力与协调供应链成员之间错综复杂网络 关系的能力( d r u c k c r , 1 9 9 8 ；l a m b e r t & c o o p e r , 2 0 0 0 ) 。 1 1 库存管理 在供应链研究兴起之前，库存管理就已经成为研究者和企业家们广泛关注的问 题。出于快速响应( q r ) 、敏捷制造、从容应对动态需求、提高客户满意度等方面的 考虑，企业有必要持有一定的库存( 包括原料配件库存、产成品库存等) 以满足生产 和经营的需要；但库存往往又伴随着以下不利因素： ( 1 ) 会占用大量流动资金，降低资金周转率； ( 2 )占用大量场地资源： ( 3 ) 可能因长期积压而使物料发生变质，造成浪费； ( 4 ) 另外，库存相关成本包括库存持有成本( i n v e n t o r yh o l d i n gc o s t ) 和补货准备成 本( r e p l e n i s h m e ms e t u pc o s t ) 。库存水平的上升会带来持有成本的长升；而降 低库存水平势必会引起补货频率的增加，从而使补货准备成本上升。 因此控制库存在一个合理的水平上被人们认为是企业的“第三个利润源”。最早 经典的库存模型是h a r r i s ( 1 9 1 5 ) 提出的e o q 模型，他通过经济分析建立了计算经济 订购批量的数学模型。此模型至今尚有广泛应用。以e o q 模型为开端，有关存储 论的研究日渐成熟。 中国科学技术大学博士学位论文v m i 集成环境下的补货发货策略研究 在供应链管理环境下，库存控制和协调更为复杂。在传统供应链环境下，由于成 员的独立性和准自主性，他们往往各自为政，只单纯追求自身收益最大化( 成本最小 化) ，导致从下游到上游的需求信息扭曲，即“牛鞭效应”( l e ee t a l ，1 9 9 7 ) ，造成供 应链整体无效率。m i t 啤酒游戏( k i m b r o u 吐e ta 1 ，2 0 0 2 ；s t e r m a n ，1 9 9 9 ) 是此现象的一 大明证。这是导致许多供应链运作无效率的重要原因之一，咎其本质是供应链缺乏 有效的协调控制机制。因此，近年来供应链协调吸引了众多研究者的关注。 1 2 供应商管理库存( 、，m 1 ) 供应商管理库存( v e n d o r - m a n a g e di n v e n t o r y , v m i ) 的提出为解决上述问题提供了 一种新的警理模式。v m 【是一种库存计翅和集成技术。供应商统一管理和维护库存： 它负责监控客户方库存，并在适当时候予以补货，使之保持一定的库存水平。v m i 在许多文献( 如v a l e n t i n i z a v a n e l l a ，2 0 0 3 ；h u n g e ta ，1 9 9 5 ；f a g e l ，1 9 9 6 等) 中又被称 为“寄售库存( c o n s i g n m e n ti 删e n t o r y ) 。在v m i 寄售模式下，供应链上游成员( 寄售方) 将商品配送给直接下游( 受寄方) ，以供受寄方使用或出售；在商品被受寄方实际使 用或出售后，受寄方向寄售方支付货款( f a g e l ，1 9 9 6 ) 。在此过程中，供应链流通库存 主要由供应商负责维护。最早成功实施v m i 的是美国的杂货日用晶行业，如p & g 与w a l m a r t 间的合作，而后v m i 在d e l l 、h p 等跨国公司也相继取得了巨大成功。 v m i 的成功之处在于： ( 1 )它提供了一种供应商与订货商间良好的集成和互动方式，能有效控制渠道 中信息失真、需求放大( 牛鞭效应) 等因素的不良影响； ( 2 ) 提高客户服务水平： ( 3 )降低库存水平和库存相关成本； ( 4 )从而最终提升供应链的竞争力和利润水平。 v m i 并不单纯是一种面向供应链的全新库存管理模式，更重要的是它还能在供 应链成员间建立起了互信共赢的集成环境，在此环境下，供应链运作的库存以外环 节如生产、运输等也随之发生变革。另外。在v m i 集成环境下，供应商不仅要满足 中国科学技术大学博士学位论文 v m i 集成环境下的补货发货策略研究 下游成员所下达的订货需求，更重要的是v m i 赋予了供应商控制其下游成员再供应 决策的特权。这样就提供了将库存决策和运输决策同步的可行框架( ( ；e t i n k a y a & l e e ， 2 0 0 0 ) 。 1 3 库存补货与运输调度( s r s s ) 问题 m 要求供应商承担起管理零售商库存的责任( d o n g & x u ，2 0 0 2 ；a v i v f e d e r g r u e n , 1 9 9 8 ) ，并根据对市场需求的预测制定适当的持续供货策略。v l v l i 特有 的信息共享机制也能有效降低牛鞭效应的负面影响。在v m i 的这种特点下，供应商 将同时面对补货( r e p l e n i s h m e n t ) 和发货( d i s p a t e h i n g ) f 司题。h i g g i n s o n & b o o k b i n d e r ( 1 9 9 5 a ，1 9 9 5 b ) 认为通过在v m i 系统中将装运整合( s h i p m e n tc o n s o l i d a t i o n ) 与库存 补货决策综合考虑会带来成本上的显著降低。那么如何制定这两方面的联合决策以 提高成本收益呢? 这成为影响v m i 实施成败的关键之一。 在v m i 被提出之前，装运整合问题( h a l l ，1 9 8 7 ；h i g g i n s o n & b o o k b i n d e r , 1 9 9 5 a ， 1 9 9 5 b ) 就已受到学界关注。所谓装运整合就是为了实现运输规模经济而将较小规模 的需求累积到更大批量的发货决策。也就是说，供应商并不急于在需求到达时立即 发货，而是累积到一定程度再批量发货( c e f i n k a y a & l e e ，2 0 0 0 ，p 2 2 0 ) 。h i g g n s o n & b o o k b i n d e r ( 1 9 9 5 ) 将装运整合策略分为两大不同类型：基于数量的发货策略( 数量策 略，q u a n t i t y - b a s e dd i s p a t c h i n gp o l i c y ) 和基于时间的发货策略( 时间策略。t i m e - b a s e d d i s p a t c h i n gp o l i c y ) 。数量策略即设定某一计划发货量，一旦累积需求达到此规模就 立即发货；时间策略则是设定某一计划发货期，无论累积需求的规模如何，每到一 个发货期就发货以满足这段时间内的累积需求。两种策略均隐含着：每次发货决策 均须满足所有未满足需求。1 7 e t i n k a y a & l e e ( 2 0 0 0 ) 是研究v m i 环境下库存补货与装 运调度联合决策问题的最早文献，她们将此类问题称为“& o e kr e p l e n i s h m e n ta n d s h i p m e n t s c h e d u l i n g ”，本文简称s r s s 问题。在“库存补货提前期忽略不计( c e t i n k a y a & l e e ，2 0 0 0 ，p 2 2 1 ，p a r a 4 ，l i n e3 ) ”的理想假设以及物料不变质的隐含假设下，他们 针对v m i 供应商建立了随机离散需求( 如p o i s s o n 需求) 下的时间补货发货集成模型。 此模型考虑如何确定补货订至点q 和计划发货期r 的最优组合( q + ，t ) ，以最小化 3 中国科学技术大学博士学位论文v m i 集成环境下的补货发货镱略研究 长期平均成本( 此文献的详细回顾参见第2 章) 。( ；e t i n k a y a l e e ( 2 0 0 3 ) 则讨论了在 私人运输和公共运输两种方式下的时问和数量策略模型。c h i n g & t a i ( 2 0 0 5 ) 结合了 数量策略和时间策略的特点分析了v m 环境下的数量一时间策略( 混合策略) 。在模 型中他们确定了补货周期内平均发货次数的上界和下界，并以下界作为对它的近似 估计。基于此近似值，他们推导出补货订至点q ；计划发货量g 和计划发货期丁的 拟优组合( q ，矿，) ，以最小化长期平均成本。c h e ne t a l ( 2 0 0 5 ) 就成本一效益方面 对时间策略、数量策略和混合策略进行比较，结果显示：数量策略要优于时间策略， 混合策略介于两者之间。而j a c k s o n0 9 8 5 ) 针对数量策略和时间策略的调查结果却显 示：时间策略的采用率更高。( ：e t i n k a y a & l e e ( 2 0 0 0 ) 对这一现象给予了解释，她们 认为基于某些非成本一效率考虑( 如客户满意度c s ，快速响应q r ，有效客户响应 e c r 等) ，时间策略要优于数量策略。正因为如此，在供应链中将“确保交付时间 e l i v e r yt i m eg u a r a n t e e ，d t g ) ”作为一种吸引客户的市场策略的趋势正在增长 ( c h i n g ，2 0 0 i ；s oa n ds o n g ，1 9 9 8 ) 。例如： w e l l sf a r g o 银行提出一种“5 分钟最大等 待策略”，在此策略下，若某一客户排队等待超过了5 分钟的话，则此客户将会得到 5 美元的赔偿。b l a c ka n g u sr e s t a u r a n t s 也规定：若顾客在1 0 分钟以内没有得到服 务，将会提供免费快餐( s oa n ds o n g ，1 9 9 8 ) 。现实情况往往是：“确保交付时间t g ) “ 会作为一项条款出现在供应链成员之间的运输合约中。混合策略的优点就在于兼顾 了成本效益和客户满意度两个方面。目前国内关于“库存补货与装运调度”问题的 研究并不多见。较典型的如：刘丽文& 袁佳瑞( 2 0 0 3 ) 。她们对上述三种典型整合发货 策略( 基于时间、基于数量和混合策略) 进行了综合分析，比较了三者利弊，并分析 了三者的适用环境。 以上提到的s r s s 方面研究都是在以下两个假设煎提下展开的：( 1 ) b o m 中所有 物料不会变质；( 2 ) 补货提前期忽略不计。而在许多情况下，变质因素、提前期对 供应链生产、库存管理的影响较为显著，因此进一步研究易腐物料( d e t e r i o r a t i n gi t e m ) 和提前期不可忽略情况下的s r s s 问题是很必要的。 库存补货是s r s s f ； 题所考虑的重要方面。( 2 ，) 和岱，d 是两种典型的传统库存 补货策略，其中，或裱示再订货点( r e o r d e rp o i n t ) 或安全库存( s a f e t ys t o c k ) 水平，q 和s 4 中国科学技术大学博士学位论文v m i 集成环境下的补货发货策略研究 分别表示补货量( r e p l e n i s h m e n tq u a n t i t y ) 和补货订至点( o r d e r - u p - t op o i n t ) 。这两种策略 在零补货提前期假设下是等价的。补货提前期( r e p l e n i s h m e n tl e a d - t i m e ) 主要包括：订 单准备、订单下达、供货商提前期、配送时间和或组装时间( t e r s i n e ，1 9 8 2 ) 等。大多 有关库存补货的文献在展开分析之前往往会针对提前期作一假设：固定提前期( e g r a b i n o w i t ze ta 1 ，1 9 9 5 ) 或随机提前期( e g tb o o k b i n d e r & c a k a n y i l d i r i m ，1 9 9 9 ；s h e u & c h i e n ，2 0 0 4 ；m o h e b b i ，2 0 0 3 ；c a k a n y i l d i r i m & b o o k b i n d e r , 2 0 0 0 ) 。较之固定提前期( 零 提前期是其特例) ，随机提前期假设更为一般化，且更贴近实际( v a nd e rh e u d e ne ta l ， 1 9 9 9 ) 。考虑随机提前期的库存模型是供应链管理研究的重要组成部分o o k b i n d e r & ( ；a k a n y i l d i r i m ，1 9 9 9 ) 。因此，在s r s s 问题中考虑随机提前期因素也是很有必要的。 然而，前面所提及的所有s r s s 相关文献均是建立在零补货提前期的理想假设之上 的，也就是假设库存随补随到。在此假设下，再订货点或安全库存水平必然为0 。 ( ：e t i n k a y a l e e ( 2 0 0 0 ) 也在文献结论部分也曾提到“考虑补货提前期不可忽略的情 形”是必要的。 1 4 本文研究方法与基本内容 1 4 1 研究方法 本文所采用的方法既继承了已有s r s s 相关研究的常用建模方法，又创新性地使 用仿真方法对数学模型进行有效性检验。本文每章都讨论了一种新情况下的s r s s 问题。虽然研究内容上有着较明显的区别，但研究套路却保持了一贯性，即： ( 1 ) 分析不同情况下s r s s 问题的特点，对新情况下的补货发货策略进行形式化 表述。例如：考虑产品变质的补货发货混合策略被形式化为三元组( q ，g ，r ) ； 考虑提前期的补货发货时间策略被形式化为三元组( 最以乃； ( 2 ) 视不同情况而制定对应的策略执行方案( p o l i c yi m p l e m e n t i n gs c h e m e ) 。事实 上，策略执行方案是对补货发货策略的进一步诠释，即如何按照既定策略 去动态作出补货和发货决策，其中包括如何盘点库存、何时整合发货、何 时补货、如何处理缺货、对客户等待如何补偿等各方面。一旦补货发货策 中国科学技术大学博士学位论文 v m i 集成环境下的补货发货策略研究 略被确定下来之后，供应商就会坚持按照策略执行方案严格实施。长期执 行优化补货发货策略才能达到长期平均成本的最小化； ( 3 ) 基于成本收益分析，研究不同情况下成本结构内的各种成本，包括：补货 成本( r e p | e n i s h m e n tc o s t ) 、发货成本( d i s p a t c h i n gc o s t ) 、库存持有成本 ( i n v e n t o r yh o l d i n gc o s t ) 、客户等待成本( c u s t o m e rw a i t i n gc o s t ) 、缺货罚成 本( s h o r t a g ep e n a l t yc o s t ) 、赶工成本( c r a s h i n gc o s t ) 等。以这些成本分析为 基础，应用随机过程中的更新理论，建立起关于长期平均成本的数学模型； ( 4 ) 对模型进行优化求解，所得策略即是供应商所应坚持实施的最优策略。我 们的方法是借助于现有的启发式搜索引擎，如e x c e l 、m a t l a b 和l i n g o 等迸行计算机辅助求解； ( 5 ) 为检验模型的有效性，针对不同情况，我们基于策略执行方案在m a t l a b 语言环境下编写非递归的仿真程序p o l i c y 程不相关，它可用于跟踪任意参数下任意可行策略在任意个更新周期内的 执行效果，并可视化描述仿真过程。对基于模型的优化结果和仿真结果进 行比较，若两者差异很小，模型的有效性就可得以验证。 6 中国科学技术大学博士学位论文 v m i 集成环境下的补货发货策略研究 1 4 2 研究内容 图1 - 1 本文研究套路示意图 第l 章是绪论部分。该部分首先介绍了整篇文章的研究背景，以及库存管理、v m i 和s r s s f 司题的基本概念，并对这些方面的研究进展作了介绍；在介绍s r s s 相关文 献时，分析了已有成果及其欠考虑的方面；之后介绍了本文的研究方法和主要内容； 最后给出全文的整体结构安排。 第2 章专门用于回顾s r s s 领域内具有开创性的经典模型： i n k a y a & l e e ( 2 0 0 0 ) 模型。此文献发表于管理学界最具权威的期刊 m a n a g e m e n ts c i e n c e ) ) 上。此模型 7 中国科学技术大学博士学位论文v m i 集成环境下的补货发货策略研究 属于基于时间的模型( t i m e - b a s e dm o d e l ) 。此文献是几乎所有s r s s 相关研究必参考 的重要文献，对于本文来说，它也是最重要的文献之一。因此，我们觉得专辟章节 介绍此模型是很必要的。在详细介t c e t i n k a y a & l e e 模型之后，我们还将对此模 型作出评价，指出其中不足，甚至对某些不够严谨的地方作出相应分析。 第3 、4 、5 章是本文的核心内容。它们是我在s r s s 领域的主要研究成果： 第3 章主要讨论考虑产品变质因素情况下的s r s s 问题，旨在考虑p o i s s o n 需求过 程下的易腐物料混合补货发货策略。然而，补货周期内期望发货次数很难得到精确 表达式，但通过推导，我们得到了它的取值范围，此范围的上下限更多相差l 。因此， 我们提出两种方法来处理：中间值方法和修正值方法。中间值方法就是用取值范围 的中值来近似估计期望发货次数；而修正值方法则是引入了一个在( o l 】区间内变化 取值的修正因子。在