汽车服务备件分布式库存集中控制策略研究.pdf

大连理工大学 硕士学位论文 汽车服务备件分布式库存集中控制策略研究 姓名 刘卫兵 申请学位级别 硕士 专业 企业管理 指导教师 丁正平 20081201 大连理 大学硕十学位论文 摘要 当遇到交通事故或者汽车在使用过程中出现故障等情况发生后 车主需要对汽车进 行维修 维修过程中难免要更换损坏的零部件 因此 汽车制造企业的售后服务部门需 要保有一定的服务备件库存以满足车主的维修需要 然而 汽车用户地域分布零散 交 通事故与汽车故障具有很强的随机性 车主要求维修服务响应时间尽量短 需要备件及 时交付 这就要求汽车制造企业在靠近车主所在地布局服务网点以提供便捷的维修服 务 为了向这些网点快速供应服务备件 汽车制造企业除了在总部所在地设有总部备件 中心库之外 还往往将市场划分为几个大区 每个大区设置一个备件分拨中心 各分拨 中心负责本辖区范围内各服务站的备件供应 如此一来 汽车制造企业的服务备件库存 体系就是一个由众多库存机构所组成的分布式库存体系 近年来 随着服务备件业务量 的迅速增长 其在管理这样一个库存体系上暴露出诸多问题 本文在对汽车制造企业服务备件库存管理的现状进行分析后发现 现有库存管理方 式下 各大区分拨中心分库是备件交付的主体 具有较高的自主权 一方面负责本辖区 范围内各服务站的备件供应 一方面当本地库存不足时向总部中心库申请发货 这样的 方式虽然便于管理 却人为地造成了条块分割 加之总部对各大区分库缺乏控制力度 各大区在管理自身库存时各自为政 相互之间不能进行有效的沟通与协作 造成公司总 体库存积压与个别大区库存短缺现象并存 因此 需要对现有库存管理方式进行改进 在此基础上 本文在多级库存优化与控制理论的指导下 将分布式库存集中控制策略引 入汽车制造企业的服务备件库存管理 构建库存模型 在模型应用过程中 求解各个库 存控制参数时 订货点的求解比较容易 可以采用一般解析方法求出 而订货量与调拨 量的求解采用解析方法比较困难 本文采用遗传算法来求解 基于此 设计了一种求解 模型订货量与调拨量的遗传算法 并对算法程序进行了设计 最后 为了验证本文集中 控制策略的有效性 用一个算例来进行检验 关键词 汽车 服务备件 库存控制 遗传算法 汽车服务备件分布式库存集中控制策略研究 S t u d yo nt h eC e n t r a l i z e dC o n t r o lP o l i c yo ft h eD i s t r i b u t e dA u t o m o b i l e S e r v i c eP a r tI n v e n t o r yS y s t e m A b s t r a c t I tn e e d st ob em a i n t a i n e dw h e nt h e r ea r ef a i l u r e sh a p p e n i n gt oC a r Sa n dt h e ns e r v i c ep a r t s a r en e c e s s a r y T h e r e f o r et h ea f t e rs a l es e r v i c ed e p a r t m e n to ft h ea u t o m o b i l em a n u f a c t u r e r s h o u l dk e e pap r o p e ra m o u n to fs e r v i c ep a r t st os a t i s f yt h ec u s t o m e r B u tc u s t o m e r sl o c a t ei n d i f f e r e n tr e g i o n s f a i l u r e so fC a r sa r er a n d o m c u s t o m e r sr e q u i r es e r v i c ep a r t st ob ea v a i l a b l e i nt i m e T h e s ec h a r a c t e r i s t i c sc o m p e lt h ea u t o m o b i l em a n u f a c t u r e rt ol a yo u ts e r v i c es t a t i o n s n e a r b yc u s t o m e r s I no r d e rt os u p p l yt h e s es e r v i c es t a t i o n sw i t hs e r v i c ep a r t si nt i m e t h e a u t o m o b i l em a n u f a c t u r e rs e t su ps e v e r a lr e g i o n a ld i s t r i b u t i o nc e n t e r s w h i c ha r ei nc h a r g eo f t h es e r v i c ep a r ts u p p l yo ft h es e r v i c es t a t i o n sa r o u n d T h e r e f o r et h es e r v i c ep a r ti n v e n t o r y s y s t e mo ft h ea u t o m o b i l em a n u f a c t u r e ri sd i s t r i b u t e d A st h ei n c r e a s i n go ft h ea m o u n to f s e r v i c ep a r t si nt h es y s t e m i tb e c o m e sd i f f i c u l tf o rt h ea u t o m o b i l em a n u f a c t u r e rt om a n a g e t h ei n v e n t o r ye f f e c t i v e l ya n ds o m ep r o b l e m sh a v ec o m ef o r t h I nt h i st h e s i s i tf i r s t l ya n a l y s e st h em a n a g e m e n ts t a t u sq u oo ft h es e r v i c ep a r ti n v e n t o r y o ft h ea u t o m o b i l em a n u f a c t u r e r A n di tf i n d so u tt h a t i nt h ec u r r e n ti n v e n t o r ym a n a g e m e n t m o d e t h er e 西o n a ld i s t r i b u t i o nc e n t e r sa r et h em a i nb o d i e so fs u p p l y i n gs e r v i c ep a r t st o s e r v i c es t a t i o n s T h er e g i o n a ld i s t r i b u t i o nc e n t e r sa r ei nc h a r g eo ft h ei n v e n t o r yr e p l e n i s h m e n t o ft h el o w e rs e r v i c es t a t i o n sa n da p p l yf o rs e r v i c ep a r t sf r o mt h eu p p e rc e n t r a ld i s t r i b u t i o n c e n t e rw h e nt h e r ea r e n te n o u g hi nt h el o c a ld e p o t I nt h i sm o d e t h er e g i o n a ld i s t r i b u t i o n c e n t e r sa r ei n d e p e n d e n tf r o me a c ho t h e ra n dt h e r ea r en oc o m m u n i c a t i o na n dc o l l a b o r a t i o n a m o n gt h e m A sar e s u l t t h e r ei sa nu n r e a s o n a b l ep h e n o m e n o nt h a ts o m er e g i o n a ld e p o t sr a n o u to fs t o c kw h i l et h et o t a li n v e n t o r yo ft h ec o m p a n yi so v e r s t o c k i n g S oi tp u t sf o r w a r dt h e c e n t r a l i z e dc o n t r o lp o l i c yo ft h ed i s t r i b u t e da u t o m o b i l es e r v i c ep a r ti n v e n t o r ys y s t e mt o i m p r o v et h es i t u a t i o ni n t h i st h e s i s T l l i sm e t h o di sb a s e do nt h et h e o r yo fm u l t i e c h e l o n i n v e n t o r yc o n t r o l l i n g F i r s t l y i tf o u n d st h em a t h e m a t i cm o d e lo ft h ec e n t r a l i z e dc o n t r o lp o l i c y A n dt h e ni td e v e l o p st h eg e n e t i ca l g o r i t h mt os o l v et h em o d e l I nt h ee n d i tt e s t i f i e st h ee f f e c t o ft h en e wm e t h o db ya ne x a m p l e K e yW o r d s A u t o m o b i l e S e r v i c eP a r t I n v e n t o r yC o n t r o l G e n e t i cA l g o r i t h m 大连理工大学学位论文独创性声明 作者郑重声明 所呈交的学位论文 是本人在导师的指导下进行研究 工作所取得的成果 尽我所知 除文中已经注明引用内容和致谢的地方外 本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果 也不包含其他已申请 学位或其他用途使用过的成果 与我一同工作的同志对本研究所做的贡献 均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意 若有不实之处 本人愿意承担相关法律责任 学位论文题目 作者签名 大连理工大学硕士研究生学位论文 大连理工大学学位论文版权使用授权书 本人完全了解学校有关学位论文知识产权的规定 在校攻读学位期间 论文工作的知识产权属于大连理工大学 允许论文被查阅和借阅 学校有 权保留论文并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版 可以将 本学位论文的全部或部分内容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和汇编本学位论文 学位论文题目 作者签名 导师签名 大连理T 大学硕十学位论文 1绪论 1 1 研究背景与意义 1 1 1 研究背景 备件 S p a r eP a r t s 的概念始于产品模块化设计 所谓备件是备以替换机器设备中易损 部分的零件和部件 根据不同的用途 备件可以粗略地分为两类 1 一类是企业为了维 持生产设备的正常运行 促进生产过程的连续性 必须储备一定数量的生产设备的备件 此类备件称为维护备件 M a i n t e n a n c eS p a r eP a r t s 另一类是企业在自身产品售出后 为 了保证此类产品在售出后的正常运行 必须维持一定数量的备件为用户提供维修或更换 服务 此类备件称为服务备件 S e r v i c eS p a r eP a r t s 本文选定汽车制造企业的服务备件 库存为研究对象 汽车制造业是我国国民经济的支柱产业之一 经过半个多世纪的发展 已经达到了 一定的规模 近5 年来 我国汽车制造业平均每年以2 4 5 的速度高速增长 预计到2 0 1 0 年汽车保有量将达到5 6 0 0 万辆 与此同时 与之配套的汽车售后服务市场也将成为一 个庞大的 黄金 市场 相关分析显示 整车销售的利润约占整个汽车业利润的2 0 零部件供应的利润约占2 0 而其售后维修保养等服务领域的利润将占到5 0 至6 0 汽车售后服务市场被形象地称作汽车产业链上最大的利润 奶酪 2 1 面对如此巨大的 汽车售后服务市场 任何一个汽车制造企业都不愿轻言放弃 另外 由于汽车制造业竞 争日益加剧 售后服务成为各整车厂商竞争差异化的重要手段 它能够维持顾客忠诚 提高企业的品牌形象 为企业争取到更多的顾客 维修服务是售后服务的重要一环 也是顾客关注的焦点 维修过程中所需的备件是 提供良好维修服务的物质保障 然而 汽车用户地域分布零散 对服务备件的需求随机 且要求维修服务响应时间偏短 需要备件及时交付 这就要求汽车制造企业在靠近车主 所在地布局服务网点以提供便捷的维修服务 为了向这些网点快速供应服务备件 汽车 制造企业除了在总部所在地设有总部备件中心库之外 往往将市场划分为几个大区 每 个大区再设置一个备件分拨中心 如此一来 汽车制造企业的服务备件库存体系就是一 个由众多库存机构所组成的分布式库存体系 近年来 随着服务备件业务量的迅速增长 传统的库存管理手段使汽车制造企业在管理这样一个库存体系上暴露出诸多问题 例如 公司总体库存积压与局部库存短缺现象并存 在这种情况下 汽车制造企业亟需对现有 的备件库存管理方式进行改进 本文正是在此背景下 在多级库存优化与控制理论的指 导下 对汽车制造企业的服务备件库存控制策略进行研究 汽车服务备什分布式库存集中控制策略研究 1 1 2 研究意义 汽车故障发生的不确定性决定了汽车服务备件需求的不确定 且一旦汽车出现故障 需要备件进行维修 则应及时满足其需求 否则将影响到车主用车 对企业品牌形象造 成负面影响 因此 为了实现服务备件及时供应 缩短客户等待时间 汽车制造企业需 要经常保有一定的服务备件库存 做好服务备件库存管理具有非常重要的意义 首先 企业竞争已经进入了新的阶段 越来越多的企业通过为客户提供差异化的产 品和服务来赢得竞争优势 对于汽车制造企业而言 维修服务作为售后服务的重要一环 已经成为影响客户忠诚度的重要因素 做好服务备件库存管理 可以以较低的成本 较 快的反应速度为维修服务提供必要的物质保障 其次 服务备件销售必将成为汽车制造企业的重要利润来源之一 一般而言 国外 整车销售的利润率在5 左右 国内可以达到1 0 可是在汽车售后市场 不论是国外 还是国内 服务备件销售的利润率均可达到2 0 以上 因此 随着市场竞争的加剧 很 多汽车制造企业开始将售后服务与服务备件销售作为新的利润增长点 相对于整车销售 而言 往往后者的利润更高 而且更长久 尽管汽车制造企业已经认识到服务备件管理的重要性 但是从被调查企业来看 由 于服务备件库存管理存在各种难点 管理效率并不甜3 1 面对顾客快速响应的要求 企 业常采用加急订单的方式救急 带来较高的成本 尽管如此 备件缺货率仍然很高 如 何在保持服务水平的前提下 有效地管理服务备件库存成为众多汽车制造企业所关心的 问题 因此 对汽车服务备件库存控制策略进行研究具有一定的实践意义 1 2 国内外研究现状 1 2 1 国外研究现状 国外对备件的研究最初集中在流程式生产企业为了维持正常生产而进行的备件库 存管理上 其研究内容分为以下几个方面 如何对备件进行分类管理 4 7 如何对备件 需求进行预测 8 1 2 备件库存控制策略的制定 模型的建立与应用 1 3 1 5 进入上世纪9 0 年代 学者们才开始对服务备件库存管理进行比较系统的研究 根据研究方法和研究内 容的不同 国外有关服务备件库存管理的研究主要可以分为以下三种 一种是结合企业实际情况进行分析 首先对服务备件进行分类 再探讨各种备件的 库存管理方法 如J A s h a y e r i 和R H e u t s 等 1 9 9 6 对某个人电脑公司的服务备件库存进行 研究 提出以A B C 分类法为基础进行库存管理 并且重点研究如何对A 类备件进行管 理 1 6 B o t t e r 和F o r t u i n 2 0 0 0 讨论了库存呈二级分布的可维修服务备件的库存管理方法 大连理工大学硕士学位论文 他们认为服务备件需求不连续 不确定 存续周期长和种类繁多的特点决定了现有的库 存管理中的很多理论 尤其是基于确定性需求的库存理论不适用于服务备件的库存管 理 他们认为服务备件应该使用与其自身特点相适应的库存管理方法 提出以服务备件 的价值 响应时间和历史用量作为三个维度 每个维度又分为两个等级 把服务备件分 成八个类型分别进行管理 1 7 J 另一种研究对服务备件不加分类 而是倾向于根据备件需求的特点从总体上探讨一 种需求预测方法 建立相关的模型 这方面的研究成果主要体现各种备件需求预测方法 上 可是 这类研究都存在着一定的局限性 因为企业的备件种类繁多 备件特性千差 万别 备件的需求又是随机的 在实际使用过程中单一地使用某一种方法都容易造成需 求预测的不准确 给企业带来损失 第三种研究是结合现代物流和供应链管理的一些新思想 纯粹从管理的角度出发提 出服务备件库存的一些管理策略 F o r t u i n 和M a r t i n 1 9 9 9 认为服务备件物流管理有着不 同于成品的与生俱来的困难 因此 他们并没有像以前的研究者那样建立库存模型 而 是在提出备件生命周期三个阶段的基础上 探讨了一些管理正常阶段备件的新观点 比 如供应商可以选择出租备件的方式进行管理 把备件分类进行标准化管理等 1 8 B o t t e r 2 0 0 0 认为不能用一般库存控制方法来管理服务备件的库存 在进行服务备件的库 存管理之前首先要解决以下几个问题 应该存储哪种备件 这些备件应该存储在什么地 方 应该存储多少 文章从一个完全不同的角度出发 主要关注服务备件的订货策略方 面的特殊性 并在此基础上研究服务环境下的订货策略 由以上研究可以看出 结合目前供应链管理领域一些新的思想和观点 从供应链的 角度出发研究服务备件的库存控制和管理将成为以后的主要研究方向 1 2 2 国内研究现状 国内学者对生产设备维护备件库存管理研究的比较多 1 9 2 2 但对服务备件研究的比 较少 服务备件库存管理在国内还属于一个比较新的研究领域 在服务备件研究方面 付勇和蔡正倩 2 0 0 2 对服务备件物流进行了一些初步的研究 他们介绍了备件物流的特点 并提供了计算备件物流量的基本模型 2 3 1 孙剑斌和刘福来 2 0 0 4 认为服务备件物流是企业提高服务质量 培育顾客忠诚的重要一环 他们分析了 新时代备件物流的特点以及备件物流的五种管理模式 在此基础上分析了备件物流管理 对顾客忠诚的影响 2 4 1 张雷 2 0 0 2 分析了I T 服务业中的备件物流的特点 并分析了厂商 的服务备件物流模式1 2 5 1 崔益明和朱道立 2 0 0 4 分析了服务备件物流的战略意义 讨论 了服务备件物流的管理控制要点 并研究了考虑逆向物流的情况下 产品停产后服务备 汽车服务备什分布式库存集中控制策略研究 件物流的管理难点及相应的对策 26 孟燕萍等 2 0 0 5 从产品生命周期的角度研究了备件 物流采购的特点和策略 提出了备件物流在产品生命周期的各个阶段的采购策略 2 刀 汽车服务备件库存管理目前正逐渐成为国内研究的热点问题 李晋 崔南方和丁留 明 2 0 0 6 介绍了汽车服务备件的经营模式 并提出了我国汽车服务备件的典型库存结构 和物流结构 然后通过一个两阶段分类的方法 结合供应链联合库存管理的思想 对我 国现阶段基于4 S 模式的汽车服务备件库存结构进行了优化 2 8 总之 国内对服务备件的研究还处于一个初级阶段 随着服务备件重要性的逐渐显 现以及企业对服务备件物流的重视 服务备件库存管理将逐渐成为今后的研究热点 服 务备件库存管理中存在的各种问题也将随着研究的深入而逐步得到解决 1 3 研究内容与思路 1 3 1研究内容 本文首先对汽车服务备件库存的特点与管理现状进行详尽地分析 找到管理中存在 的问题 通过分析发现 汽车制造企业的服务备件库存体系是一个由整车厂总部备件中 心库与各大区分拨中心备件分库组成的分布式库存体系 现有库存管理方式下 各大区 分库是备件交付的主体 具有较高的自主权 一方面负责本辖区范围内各服务站的备件 供应 一方面当本地库存不足时向总部中心库申请发货 这样的方式虽然便于管理 却 人为地造成了条块分割 加之总部对各大区分库缺乏控制力度 各大区在管理自身库存 时各自为政 相互之间不能进行有效的沟通与协作 造成公司总体库存积压与个别大区 库存短缺现象并存 因此 需要对现有库存管理方式进行改进 本文在多级库存优化与 控制理论的指导下 将分布式库存集中控制策略引入汽车制造企业的服务备件库存管 理 构建库存模型 在模型应用过程中 求解各个库存控制参数时 订货点的求解比较 容易 可以采用一般解析方法求出 而订货量与调拨量的求解采用解析方法比较困难 本文采用遗传算法来求解 基于此 本文设计了一种求解订货量与调拨量的遗传算法 并对算法程序进行了设计 最后 为了验证本文分布式库存集中控制策略的有效性 用 一个算例来进行检验 因此 归结起来 本文的研究内容主要集中在以下几方面 1 在分析汽车制造企业服务备件库存管理现状的基础上 找到现有库存管理方式 中存在的问题 2 针对现有汽车制造企业服务备件库存管理方式中存在的问题 引入分布式库存 集中控制策略 建立库存模型 大连理工大学硕士学位论文 3 求解库存模型 设计一种求解模型订货量与调拨量的遗传算法 并对算法程序 进行设计 4 1 3 2 广 I I I 卜 I I I I I I I I I l I I l I I 用一个算例验证本文分布式库存集中控制策略的有效性 研究思路 本文研究过程中遵循提出问题 分析问题 解决问题的步骤 研究思路如下图所示 图1 1 研究思路 F i g 1 1 T h er e s e a r c ht h o u g h t 一一一一1 I I I 一 一 l I I I I I I I I I I I I l I I I I I I 1 T 1广 I卜 I II l I III I 汽车服务备件分布式库存集中控制策略研究 2 相关理论综述 2 1 库存控制理论 2 1 1库存的定义与作用 根据美国生产与库存管理协会 A P I S 对库存的定义 库存 I n v e n t o r y 是以支持生产 维护 操作和客户服务为目的而存储的各种物料 包括原材料和在制品 维修品和生产 消耗品 成品和备件等 2 9 1 换句话说 库存是为了满足未来的需要而暂时闲置的资源 库存是既然是资源的闲置 就一定会造成浪费 增加企业的开支 但是 企业之所 以保有库存 是因为库存有其特定的作用 归纳起来 库存有以下几个方面的作用 3 0 1 克服原材料交货时间的波动 企业在向供应商订购原材料时 有许多原因都将 导致原材料到达延误 如供应商原材料短缺而导致订单积压 运输过程出现意外等 企 业为了保证自身的生产 有必要保持一定的原材料库存 2 防止生产中断 在生产过程中维持一定量的在制品库存 可以防止生产中断 显然 当某道工序的加工设备发生故障时 如果工序间有在制品库存 其后续工序就不 会中断 3 稳定作用 一般企业的外部需求是不稳定的 而内部生产又要求均衡 要解决 这一矛盾 就需要维持一定量的成品库存 成品库存将外部需求和内部生产分隔开 像 水库一样起着稳定的作用 2 1 2 库存管理成本结构 在库存管理决策中 有三类成本起着极其重要的作用 即订货成本 库存持有成本 和缺货成本 库存管理就是要在满足需求的前提下尽可能地降低以上三类成本 3 1 1 1 订货成本 订货成本是指与订货有关的手续费 差旅费以及通讯费等费用 订 货成本就订单而言是固定的 只与订货次数有关 不随订单规模变化 2 库存持有成本 该项成本是因一段时间内持有商品而导致的 大致与所持有商 品的平均库存量成正比 主要包括库存空间占用成本 资金占用成本 库管人员工资和 库存服务成本如保险费用 以及与损坏 变质 短少等有关的库存风险成本 3 缺货成本 当客户下达订单 但所订购的货物无法由平常所指定的仓库供货时 就产生了缺货成本 如果出现缺货时 客户选择收回他的购买要求 企业失去销售机会 就产生了失销成本 该成本是本应获得的这些销售的利润 也可能还包括缺货对未来的 一6 大连理工大学硕士学位论文 销售造成的消极影响 如果客户愿意等待订单履行 就会出现订单履行的延期 可能增 加额外的办公或销售费用 即产生订单保留成本 2 1 3 基本库存补给策略 一般地 人们根据物品需求的重复程度将库存分为单周期库存和多周期库存 单周 期库存也叫一次性订货 这种需求的特征是偶发性强 物品生命周期短 很少重复订货 多周期库存是指在长时间内需求重复发生 库存需要不断补充 最基本的库存补给策略 有如下4 种 3 2 1 Q r 策略 Q r 策略需要对库存进行连续性检查 当库存降低到订货点水平r 时 就发出一次 订货 每次的订货量保持不变 为常值Q 该策略适用于缺货费用较大 需求波动较大 的物资 2 r S 策略 r S 策略也需要随时检查库存状态 当发现库存降低到订货点水平r 时开始订货 订货后使最大库存保持不变 为常量S 由于发出订单时库存量是随市场需求而变化的 因而每次的订货量也是可变的 这是与 Q r 策略的不同之处 3 t S 策略 t S 策略是每隔一定时间t 检查一次库存 并发出一次订货 把现有库存补充到最 大库存水平S t S 策略不设订货点 只设固定检查周期和最大库存量 往往适合于价 值较低或者使用量不大的物资 4 t r S 策略 t r S 策略是 t S 策略和 r S 策略的综合 因此 这种策略有一个固定的检查周期 t 最大库存量S 和固定订货点水平r 经过一定的检查周期t 后 若库存低于订货点r 就发出订单 订货量等于最大库存量减去检查点时的库存量 否则 就不订货 2 1 4 基本库存控制模型 根据库存补给策略 可将库存控制模型分为定量订货模型 也称连续盘点模型或Q 模型 和定期订货模型 也称定期盘点模型或P 模型 图2 1 是定量订货模型的示意图 由于需求的不断发生 库存水平连续下降 当库 存水平达到订货点时 就发出Q 单位的订货 从发出订货到订购的物资到达有一个时间 间隔 这就是订货的提前期 在提前期内 需求继续发生 库存水平继续下降 所订购 的物资在提f j 期期末到达 将库存补充到一个比较高的水平 接着需求继续发生 再订 货和再接受订货 如此循环下去 汽车服务备件分布式库存集中控制策略研究 l 知 灶 世 订货点 安全库存 图2 1 定量订货模型示意图 F i g 2 1 T h es k e t c hc h a r to ft h ef e dl o ts i z em o d e l 时间t 图2 2 是定期订货模型的示意图 由于需求的不断发生 库存水平连续下降 当到 达固定的检查时间时 就发出一次订货 订购的数量使库存水平正好上升到最高库存水 平 在提前期内 需求继续发生 库存水平继续下降 所订购的物资在提前期期末到达 接下来继续重复上面的循环 1 斗 性 世 安全库存 订货芋前期厶订萼提f j 期厶订雩提前理 I l 圊 产 订货量 Q 订货量 V l i 7 穴 i 一 时间t 图2 2 定期订货模型示意图 F i g 2 2 T h es k e t c hc h a r to ft h ef i x e do r d e rc y c l em o d e l 库存水平 大连理1 大学硕士学位论文 两者的区别主要表现在定量订货模型是 事件驱动 的 而定期订货模型是 时间 驱动 的 也就是说 定量订货模型是当到达规定的再订货点水平时就进行订货 这种 事件有可能随时发生 主要取决于对该物资的需求情况 因此 定量订货模型是一种连 续盘存系统 它要求每次出库入库时 刷新库存记录以确认是否到达再订货点 而定期 订货模型只限于预定时期期末进行盘点订货 是一种由时间驱动的定期盘存系统 库存 盘点只在盘点期发生 两种库存模型的区别如表2 1 所示 表2 1定量模型与定期模型的区别 T a b 2 1 T h ed i f f e r e n c eo ft h et w om o d e l s 2 1 5 多级库存优化与控制 上述基本库存控制策略是基于对单个仓库进行管理的 而供应链上各节点企业都持 有一定的库存 彼此之间相互联系 相互制约 形成了多级库存系统 对多级库存的管 理建立在对单个仓库管理的基础上 但是 由于多级库存系统涉及多个节点和货物流通 的多个环节 使得整个过程的不确定性大大增加 出现了供应链中的需求变异放大现象 即所谓的 牛鞭效应 牛鞭效应 是美国著名供应链管理专家H a uL L e e 教授对供 应信息扭曲在供应链中传递的一种描述 其基本意思可以用图2 3 来描述 供应商订货量 分销商订货量 零售商订货量 顾客需求 图2 3 供应链中的需求变异放大现象示意图 F i g 2 3 T h es k e t c hc h a r to ft h em a g n i f y i n gd e m a n di nt h es u p p l yc h a i n 汽车服务备件分布式库存集中控制策略研究 如图2 3 所示 市场需求量变化比较平稳 偶有小波动 零售商要准备较多的备用 库存以应付市场偶尔波动的影响 为零售商供货的分销商则要准备更多的库存储备满足 零售商的需求变化 经过信息偏差多级放大 上游供应商需要比实际的市场需求量更多 的库存储备 在图中表现为上游供应商的库存变化振幅增大 3 3 3 5 1 由于 牛鞭效应 的存在 单纯依靠上述基本库存控制策略是无法实现多级库存系 统优化的 必须辅之以多级库存优化与控制的方法 即系统的方法 从全局的角度出发 实现整个系统的最优 根据优化时所考虑因素的不同 多级库存优化与控制方法可以分 为以下两种 1 基于成本的多级库存优化与控制方法 基于成本的多级库存优化与控制以整个供应链为研究对象 通过优化各个节点的库 存检查期 订货点和订货量等参数 从而实现整个系统总成本最低的目标 基于成本的多级库存优化与控制通常有两种管理模式 一种是中心化管理模式 另 一种是非中心化管理模式 采用中心化策略 所有库存点的控制参数是同时决定的 考虑了各个库存点的相互 联系 通过相互协调来达到库存优化的目的 其优势在于能够对整个供应链系统的运行 有一个较全面的掌握 能够协调各个节点企业的库存活动 中心化库存控制需要在供应 链多个节点企业中存在一个核心企业 由核心企业对供应链系统的库存进行控制 协调 上游与下游企业的库存活动 对整个供应链系统的运行全面掌握 因此 核心企业在供 应链上成为数据中心 数据仓库 担负着数据的集成 协调功能 如图2 4 所示 物流 信息流 图2 4 供应链中心化库存控制模型 F i g 2 4 T h em o d e lo fc e n t r a l i z e di n v e n t o r yc o n t r o li nt h es u p p l yc h a i n 大连理工大学硕士学位论文 非中心化库存控制实际上是介于完全松散和中心化之间的分散式库存控制 也就是 没有一个基于整个供应链的核心企业 但各个个体之间有相互联系 不完全独立 把整 个供应链的库存控制分为制造商成本中心 分销商成本中心和子仓库成本中心三个成本 归结中心 各自根据自己的库存成本做出优化控制策路 这种策略在管理上比较简单 但是这样无法保证供应链库存的整体优化 如果信息共享程度较低 多数情况下产生的 是次优的结果 因此非中心化策略需要更多的信息共享 2 基于时间的多级库存优化与控制方法 随着市场需求的变化 市场竞争己从传统的成本优先竞争模式转变为时间优先的竞 争模式 供应链库存优化的指标应该包括时间因素 提高对用户响应的速度 增强库存 管理水平和产品竞争力 比如库存周转率优化 供应提前期优化 平均上市时间优化等 都有利于减少库存量 增强库存控制 提高客户服务水平 因此 供应链多级库存优化 与控制的优化目标不仅应该有传统的成本目标 而且还应该有时间目标 提高库存周转 时间和顾客服务的响应能力 2 2 遗传算法理论 2 2 1 遗传算法原理 遗传算法 G e n e t i cA l g o r i t h m G A 是上世纪7 0 年代中期 由美国M i c h i g a n 大学 J H o l l a n d 等人受达尔文生物进化论 适者生存 的启发而提出的 3 6 1 我们首先看看自然 界中生物进化的基本过程 如图2 5 就可以更容易地理解遗传算法的原理 图2 5 生物进化循环图 F i g 2 5 T h ec h a r to ft h eb i o l o g ye v o l u t i o nc y c l e 从上面循环圈的群体为起点 经过竞争 群体中一部分个体被淘汰而无法再进入这 个循环圈 而另一部分则成为种群 优胜劣汰在这个过程中起着非常重要的作用 种群 汽车服务备件分布式库存集中控制策略研究 通过婚配产生子群 在进化的过程中还有可能因为变异而产生新的个体 子群成长为新 的群体 新的群体替代旧的群体成为一个新循环的开始 遗传算法就是模拟上述生物在自然环境中优胜劣汰 适者生存的遗传和进化过程而 形成的一种具有自适应能力 全局性的概率搜索算法 遗传算法从代表待优化问题潜在 解集的一个种群开始 按照适者生存和优胜劣汰的原理 逐代演化产生出适应度越来越 好的个体 在每一代中 根据问题域中个体适应度的优劣 选择一些适应度高的个体 基于这些选出的适应度高的个体 并借助于自然遗传学的交叉 变异算子 产生出代表 新解集的下一代种群 这个过程将导致种群像自然进化一样 使后代种群比前代种群具 有更高的适应度 更加适应于环境 在优化过程结束后 末代种群中的最优个体经过解 码 即可以作为问题的近似最优解 3 7 3 8 2 2 2 遗传算法中的概念 在遗传算法中 借用了很多生物学中的概念 术语 理解这些概念在遗传算法中的 意义对于理解遗传算法很有帮助 这些概念如下 1 基因 g e n e 基因是基本的遗传单位 在生物学与遗传算法中 基因都是染色体的基本组成单元 2 染色体 c h r o m o s o m e 染色体是遗传物质的主要载体 一般由多个基因组成 在遗传算法中 染色体是待 优化问题的解的一种表现形式 3 个体 i n d i v i d u a l 在生物学中 个体是带有染色体特征的实体 在遗传算法中 个体代表待优化问题 的一个解 4 适应度 f i t n e s s 生物学中使用适应度这个术语来度量某个物种对于生存环境的适应程度 对生存环 境适应度较高的物种将获得更多的繁衍机会 而对生存环境适应度较低的物种 其繁衍 机会较少 甚至逐渐灭绝 在遗传算法中 适应度被用来度量解 个体 的优劣程度 越 接近最优解的解 其适应度越高 反之 其适应度越低 5 遗传型 g e n o t y p e 基因组合的模型被称为遗传型 它是染色体的内部表现 又称为基因型 在遗传算 法中 遗传型即为染色体的编码形式 6 表现型 p h e n o t y p e 根据遗传型形成的个体称为表现型 在遗传算法中即为问题解空间中的解 大连理一1 大学硕士学位论文 7 编码与解码 e n c o d i n ga n dd e c o d i n g 将问题的解转换成基因型的过程称为编码 编码是由问题空间到遗传算法空间的映 射 反之 将基因型转换成问题的解的过程称为解码 8 种群 p o p u l a t i o n 生物的遗传进化不能仅通过自身进行 而需要在一个群体中进行 这一群体即称为 种群 或称为群体 种群中的单个组成元素称为个体 在遗传算法运行的任一时刻 都 同时存在多个个体 代表问题的多个解 9 代 g e n e r a t i o n 在生物的繁衍过程中 个体从出生到死亡即为一代 在遗传算法中 代的意义为遗 传算法的迭代次数 1 0 遗传算子 g e n e t i co p e r a t o r s 遗传算子指作用在染色体上的各种遗传操作 虽然在遗传算法的发展过程中 产生 了一些特殊的遗传算子 例如免疫算子 3 9 1 但是在几乎所有遗传算法中都包含有三种基 本的遗传算子 选择算子 交叉算子和变异算子 选择算子 s e l e c t i o no p e r a t o r 在生物的遗传进化过程中 对生存环境适应度较高的个体的染色体将有更多的机会 遗传到下一代 而对生存环境适应度较低的个体而言 其染色体遗传到下一代的机会也 较少 此即生物界中的 优胜劣汰 适者生存 的自然选择 在遗传算法中 选择算子 模拟了生物界的自然选择过程 所谓选择算子 指在适应度评估的基础上 按照某种规 则或方法 从当前代的种群中选择出一些适应度高的个体遗传到下一代种群中 4 0 交叉算子 c r o s s o v e ro p e r a t o r 有性生殖生物在繁殖下一代时 两个同源染色体之间通过交叉而重组 亦即在两个 染色体的某一相同位置处D N A 被切断 其前后两串分别交叉组合形成两个新的染色体 这个过程又称基因重组 r e c o m b i n a t i o n 俗称 杂交 在遗传算法中 交叉算子指以下操作 以某一概率 称为交叉概率 选择种群中的个 体 把两个父个体染色体的部分基因加以替换 重组而生成新的个体 交叉的作用是为 了获得新的更好的个体 即待优化问题更好的解 变异算子 m u t a t i o no p e r a t o r 生物学中的变异是指 在细胞进行复制时可能以很小的概率产生某些复制差错 从 而使D N A 发生某种变化 产生出新的染色体 这些新的染色体表现出新的性状 在遗传算法中 变异算子指以下操作 以某一概率 称为变异概率 选择种群中的个 体 改变其染色体中某些基因的值或对其染色体进行某种方式的重组 例如 改变基因 汽车服务备件分布式库存集中控制策略研究 的排列顺序 变异算子使遗传算法具有局部的随机搜索能力 同时 变异算子还能使 遗传算法有机会跳出局部最优解 从而获得更好的全局优化能力 2 2 3 基本遗传算法描述 虽然在实际应用中遗传算法的形式出现了不少变型 但这些遗传算法都有共同的特 点 即通过对自然界生物进化过程中自然选择 交叉 变异机理的模仿 来完成对最优 解的搜索过程 基于这个共同的特点 G o l d b e r g 总结了一种统一的最基本的遗传算法 该算法被称为基本遗传算法 S i m p l eG e n e t i cA l g o r i t h m s S G A S G A 只使用了选择算子 交叉算子和变异算子这三种遗传算子 其结构简单 易于理解 是其它遗传算法的雏形 和基础 S G A 的基本流程如下 S t e p l 初始化 产生初始种群 S t e p 2 个体评价 即计算种群中每个个体的适应度 S t e p 3 按选择规则 执行选择算子 从当前种群中选择部分个体进入下一代种群 S t e p 4 按交叉概率P 执行交叉算子 S t e p 5 按变异概率P m 执行变异算子 S t e p 6 若满足设定的终止条件 则执行S t e p 7 否则执行S t e p 2 S t e p 7 输出种群中适应度最优的个体为问题的最优解或满意解 基本遗传算法的进化过程可以用图2 6 来表示 图2 6 基本遗传算法进化示意图 F i g 2 6 T h es k e t c hc h a r to ft h eS G Ae v o l u t i o n 解 空 间 大连理工大学硕十学位论文 2 2 4 应用遗传算法求解问题的步骤 虽然优化问题的形式各不相同 形态万千 但是应用遗传算法求解优化问题的步骤 是基本相同的 可以用图2 7 来表示 图2 7 应用遗传算法求解实际问题示意图 F i g 2 7 T h es k e t c hc h a r to fu s i n gG Ai np r a c t i c e 遗传算法不同于传统优化算法的 个特点是 它在优化过程中要处理两个对应的搜 索空间 解空间和遗传算法空间 遗传算子都作用在遗传算法空间 解空间和遗传算 法空间的对应关系通过编码与解码来实现 下面对图2 7 作一些解释 汽车服务备件分布式库存集中控制策略研究 图2 7 中的第一步和第二步可以归结为建立优化问题的模型 可以是解析性的数学 模型 也可以是非解析性模型 这是应用任何优化算法求解优化问题都需要的步骤 第三步 编码 实际上包含了设计或选择个体基因型的表示方法 设计解的表现型 到个体基因型的转换算法 第四步 解码 是因为遗传算子只作用于编码后的染色体 而染色体的优劣要到解 空间计算其对应的值 由个体表现型计算目标函数值 后才能进行判断 第五步 确定适应度转换规则 是因为染色体所对应的解空间的值可能相差很大 不适合直接用来定量评估个体的优劣 其原因如下 1 有些函数的值可能是负的 如果采用轮盘赌选择算子 则无法选择优良个体 2 解空间中的值相差很大 如果直接用来定量评估个体的优劣 则将使种群中的 个体迅速趋同 从而使种群丧失多样性 使遗传算法早熟 因此 一般要将解空间的值作某种变换 这种变换函数被称为适应度函数 变换后 的值被称为个体的适应度 第六步 设计遗传算子 即为设计交叉 变异 选择等遗传操作 遗传算子与待优 化问题 染色体的编码方案有很大的关系 第七步 确定运行参数 即确定遗传算法中的交叉概率 变异概率 最大进化代数 等参数 遗传算法本身的参数还缺乏定量的标准 目前采用的都是经验数值 而且