回收与需求相依的短生命周期产品逆向物流库存模型.pdf

第3 0 卷第4 期 2 0 1 3 年4 月 公路交通科技 J o u m a lo fH ig h w a ya n dT r a n s p o r t a t io nR e s e a r cha n dD e v e l o p m e n t V 0 1 3 0N o 4 A p r 2 0 1 3 d o i 1 0 3 9 6 9 j is s n 1 0 0 2 0 2 6 8 2 0 1 3 0 4 0 2 4 回收与需求相依的短生命周期产品 逆向物流库存模型 李利华1 陈链2 1 长沙理工大学交通运输工程学院 湖南长沙4 1 0 0 0 4 2 湖南工程学院机械工程学院 湖南湘潭4 1 1 1 0 0 摘要 针对短生命周期产品回收率与需求率相关的情况 提出了连续盘点策略的逆向物流随机性库存模型 构造1 个两级三阶逆向物流系统结构 假定产品的回收率与需求率服从正态分布且两者之间存在一定的相依性 并提出不 同整数短生命周期下满足各阶稳定平衡的确定性转化策略 以周转库存成本 安全库存成本和期望缺货成本构成系 统总成本函数 在满足连续盘点策略需求的基础上结合迭代求解的基本理念上设计模型的求解方法 定义周期数与 总周转库存成本关系所构成的判别函数 设计了问题求解的S il v e r M e a l 启发式优化算法 并进行算例测试仿真 结 果表明该方法的随机规划更具普适性 且近似方法也适用于库存策略参数最优值的推导 模型在得到最小成本解上 有很好的性能 关键词 运输经济 库存模型 短生命周期 产品逆向物流 连续盘点 回收率 需求率 中图分类号 F 5 4 0文献标识码 A文章编号 1 0 0 2 0 2 6 8 2 0 1 3 0 4 0 1 4 1 0 7 R e v e r s eL o g is t icsIn v e n t o r yM o d e lo fS h o r t l if eC y cl eP r o d u ct sC o r r e l a t e dw it h R e t u r na n dD e m a n d L IL ih u a l C H E NM a n 9 2 1 S ch o o lo fT r a f f ica n dT r a n s p o r t a t io nE n g in e e f in g C h a n g s h aU n iv e r s it yo fS cie n cea n dT e ch n o l o g y C h a n g s h aH u n a n4 1 0 0 0 4 C h in a 2 S ch o o lo fM e ch a n ica lE n g in e e r in g H u n a nI n s t it u t eo fE n g in e e r in g X ia n g t a nH u n a n4 111 0 0 C h in a A b s t r a ct F o rt h e s ce n eo fs h o r t l if e cy cl ep r o d u ct s co r r e l a t e dw it hr e t u r na n dd e m a n d aco n t in u o u s s t o ck t a k in gr a n d o min v e n t o r ym o d e lf o rr e v e r s el o g is t icsis e s t a b l is h e d A2 l e v e la n d3 p h a s er e v e r s el o g is t ics s y s t e miss e tu p inw h icha na s s u m p t io nisd e f in e dt h a tr e t u r nr a t ea n dd e m a n dr a t e o fp r o d u ct ss u b m itt o n o r m a ld is t r ib u t io na n dite x is t ss o m eco r r e l a t io nb e t w e e nt h e m M o r e o v e r ace r t a int r a n s f o r misp u tf o r w a r d t oco n t e n tt h eb a l a n cea n ds t a b il it ya m o n ge a chp h a s eind if f e r e n tin t e g e rs h o r t l if e cy cl e s T u r n o v e rin v e n t o r y co s t s a f e t yin v e n t o r yco s ta n ds t o ck o u t co s ta r eco m b in e dt o co m p o s et h et o t a lco s tf u n ct io n As o l v in g m e t h o dw h ichca nco m b in et h eid e ao fit e r a t iv es o l u t io na n dco n t e n tt h eco n t in u o u ss t o ck t a k in gd e m a n dis d e s ig n e d Ad is cr im in a n tf u n ct io nw h ichis m a d eu po ft h ev a r ia b l e cy cl en u m b e ra n dt h et o t a lt u r n o v e r in v e n t o r yco s tisd e f in e d a n daS il v e r M e a l h e u r is t ic o p t im iz a t io na l g o r it h misd e s ig n e dt os o l v et h em o d e l I t iss h o w nb yas im u l a t io nt e s te x a m p l et h a tt h isa p p r o a chh a su n iv e r s a l it yf o rr a n d o mp l a n n in g a n dt h e a p p r o x im a t em e t h o disa l s os u it a b l et ot h ed e r iv a t io no fo p t im a ls o l u t io nf o rin v e n t o r yp o l icy T h em o d e lh a sa b e t t e rp e r f o r m a n cet oo b t a int h em in im u mco s ts o l u t io n K e yw o r d s t r a n s p o r te co n o m y in v e n t o r ym o d e l s h o r t l if ecy cl e p r o d u ctr e v e r s el o g is t ics co n t in u o u s s t o ck t a k in g r e t u r nr a t e d e m a n dr a t e 收稿日期 2 0 1 2 1 0 0 9 基金项目 湖南省科技计划项目 2 0 1 0 F J 6 0 1 6 湖南省教育厅科研项目 1 2 C 0 0 1 5 作者简介 李利华 1 9 7 9 一 男 湖北红安人 博士 讲师 h b x ia o l i9 8 1 6 3 C O l l l 1 4 2公路交通科技第3 0 卷 0引言 随着物流行业的快速发展 产品的库存问题广 受关注 其控制模型及策略的研究更是成为当前学 术界研究的热点 受市场环境的影响 物流企业的 库存产品表现为大量的时代化特征 1 短生命周期性 消费者快速多变以及多元 化的个性需求 产品激烈的市场竞争 信息时代技 术的不断变革与更新等多种因素使得产品的市场生 命周期在不断缩短 过去具有3 5a 甚至1 0a 生 命周期的产品现在可能仅仅经过1 2a 甚至几个月 就会退出市场 1 2 产品的逆向物流受到重视 在环保 资源 再利用政策的指导下 考虑产品退货对消费者的购 买行为选择以及信任度的影响 传统的E O Q 模型被 广泛应用于逆向物流领域的产品库存控制研究旧o 3 产品回收再利用的不确定性特征突出 由 于回收产品存在着数量 质量和时间方面的不确定 性 逆向物流库存控制比传统的库存控制要困难 得多 3 l 近年来对物流系统库存问题的研究取得大量的 成果 如 T E U N T E R 4o 等认为逆向物流库存系统中 有3 种类型的库存 回收品 修复品和新产品 客户 需求由修复品与新产品同时满足 T U T U N C U A 5 1 等利 用模糊概率的方法来处理不确定性的客户需求 构建 了1 类允许一不允许缺货的连续盘点库存模型 A H I S K A 1 等以马尔科夫决策理念研究了生命周期模 式下制造一再制造产品最优库存控制模型 并设计 了动态的优化库存策略 T H I E L 刊等从需求的变化 库存服务水平等方面探讨了安全库存管理问题 并 结合一定中小企业的数据进行仿真建模分析 T A J B A K H S H 旧1 等假定产品的供应率的先前分布时间 已知 从自由分布的角度研究了连续盘点库存控制 模型 从而获得闭环供应率库存最优订货量与订货 点 P A S A N G I D E N 旧 等探讨了包含1 个仓库和零售 商的两级库存问题 从缺货率 年均库存投资限制 等角度构建了1 个非线性整数规划模型 并设计了 参数协调的遗传算法求解模式 H S U E H 叫等认为需 求与回收是服从正态分布的随机变量 构建了基于 产品生命周期的制造一再制造系统库存控制模型 并从不同生命阶段研究了最优生产批量以及订货量 与需求变化的相位关系 W E I 等研究了需求和回 收不确定性库存规划问题的线性规划模型 并在对 偶理论的基础上设计了1 类鲁棒优化求解模式 A L A M R I 1 2 1 等研究了1 个三阶段的逆向物流库存模 型 从时变率的角度采用全局最优的策略探讨了易 变质物品的库存控制 我国学者徐贤浩 扎1 4o 等从存 货与销售相关 供货提前期可控以及可延迟等角度 探讨了短生命周期下的库存控制问题 胡玉梅 纠等 在可信度理论下 研究了模糊需求下缺货需补的L R 型连续盘点库存控制模型 于秀清 钊等以安全因子 为决策变量建立了延期交货率可变连续盘点混合库 存控制模型 郑长征 7 1 等从消费者购买行为的角度 研究了需求和商品生命周期均为随机的易逝品库存 控制动态规划模型 王宇辉 副等对客户需求 提前 期和库存成本存在不确定性的库存问题 以运输成 本作为运输量的阶梯函数 构建了运输一库存系统 优化控制模型 陈硭 引等认为零售商的需求服从正 态分布 构建了季节性商品两阶单周期缺货待补联 合库存模型 综上 当前对物流库存问题研究主要集中于 1 从需求 缺货补货 回收 库存成本 提 前期等不确定性环境对逆向物流库存控制策略研究 得到广泛重视 但大多将各环境变量设置为孤立状 态 忽视变量间的关联性 2 基于生命周期理论的库存控制在正向物流 领域研究颇多 但从逆向物流的角度分析少见 本 文以短生命周期理论为基础 考虑产品回收率与需 求相关 构建1 种连续盘点的两级逆向物流库存控 制模型 1 基本定义与描述 1 1 符号定义 定义本文基本符号如下 A i为阶段i的设置成 本 i 1 2 3 h i为阶段i的单位时间库存持有 成本 i 1 2 3 P i为阶段i的单位缺货成本 i 1 2 3 Z i为阶段i的前置时间 i 1 2 置为阶段i的再订购点 i 1 2 k i为阶段i的安 全系数 江1 2 肛为单位时间的平均需求量 即 需求率 盯为单位时间需求量的标准差 r 为需求率 与回收率的比例 0 r T C 乃 贝4 得到一个Q 为最优订货量 计算终止 若化 儿 1 T C 1 1 则转入 3 继续 6 敏感性检验 4 算例分析 定义1 个逆向物流库存系统 基础数据有 肛 1 0 0 盯 5 r 0 5 A 1 2 5 A 2 1 0 0 A 3 5 0 h 1 2 h 2 1 h 3 0 3 P 1 2 0 P 2 1 0 f l 0 2 5 Z 2 0 5 结合公式 1 2 和 1 3 采用上述求解策略 即可得到Q 7 7 8 r g 2 运用公式 1 4 和 1 5 求解k k 2 可以得到k 1 1 4 2 k 2 1 0 1 因此 R l 2 8 5 5 R 2 8 1 1 5 S 2 8 2 2 5 由此可知 该算例的库存策略如下 阶段1 下 当库存水平等于或低于2 8 5 5 时 数量为7 7 8 的订 单被经销商发给给阶段2 在阶段2 当阶段库存水 平下降到8 1 1 5 或以下时 将向外部供应商发出订 单以将其库存水平提升到8 2 2 5 只要补货采购的产 品到达阶段2 阶段3 的库存水平就将恢复到指定水 平 储存在仓库中在阶段2 中作为销售备用库存 使用 公路交通科技 第3 0 卷 采用以下数据对算例的库存成本进行敏感性分 析 即弘 1 0 0 o r 1 5 r 0 1 0 2 0 5 0 7 0 9 A l 2 5 A 2 1 0 0 A 3 5 0 h 1 2 h 2 1 h 3 0 1 0 3 0 5 P l 2 0 P 2 1 0 f 1 0 2 5 f 0 2 5 0 5 1 为了确保需求率和回收 率为负的概率可以忽略不计 数值算例中需求率和 回收率的最大变异系数分别设定为0 1 和0 3 2 首先采用完全因子设计给出的1 3 5 个问题实例 来确定库存模型策略变量的值 然后采用E x t e n d 软 件对这些值进行系统仿真10 0 0 时间单位 在第1 0 0 个时间单位之后收集数据以消除初始偏差 计算出 单位时间的期望单位总成本E T C 为模拟在时问周 期内需求率和回收率服从均匀分布的假设 将基本 时间单位分成多个周期以避免需求率与回收率发生 较大的变化 周期的数量需要保证需求率和回收率 为正 由于不同的周期数量在仿真输出中会产生差 异 所以需要在保证需求率 回收率为正与负的概 率之间进行权衡 一旦产生负的需求或回收 就必 须在分析中排除此观察值 在得到库存模型策略变量的最优值范围之后 即需要确定单位时间最小期望总成本E T C 胁的策略 变量值的组合 虽然可能不是问题的最优解 但这 是通过仿真得到的最好解 然后计算出每1 个问题 实例的百分误差 如表1 所示 表1 盯 r 屯 毛取值不同时的百分误差 单位 T a b 1 P e r ce n t a g ee r r o r sind if f e r e n tv a l u e so f 盯 r 1 2a n d1 3 u n it 0 4 l0 4 10 4 3 0 7 2 0 9 2 O 9 21 0 21 6 l1 8 6 O 5 8 O 5 7 O 5 5 0 5 6 0 7 0 0 8 91 2 l1 7 92 1 7 0 6 3 O 5 8 0 6 4 0 7 51 1 51 2 31 0 61 6 31 9 1 由表1 可知 误差范围为0 4 l 5 2 7 平 均误差为1 8 4 同时还计算了不同f h 值的平 均误差 f 0 2 5 0 5 1 时 平均误差分别为 1 7 2 1 8 4 和1 9 6 h 3 0 1 0 3 0 5 时 平均误差分别为1 8 7 1 8 3 1 8 2 由 此可以看到Z h 对平均百分误差不是很敏感 从数值试验得出结论 本文提出的逆向物流库 存模型在得到最小成本解上有很好的性能 仿真的 整体平均误差为1 8 4 当o r 和 的值较低时 该 模型的性能更好 即使是o r 和r 值比较高 最大误 差仅为5 2 7 另外发现该模型对z h 值不敏感 5 结论 本文针对短寿命周期产品回收率与需求率相依 的情况 提出了连续盘点策略的逆向物流随机性库 存模型 与以前研究文献中提出的模型相比 本文 提出的随机性模型更具普适性 且近似方法也适用 于库存策略参数最优值的推导 数值试验测试结果 发现该模型在得到最小成本解上有很好的性能 由 于研究中需求和回收过程被假设服从正态分布 这 对于需求或回收的变量变异系数小的产品是可以接 受的 对于变量变异系数高的产品 该假设可能是 不适用的 对于正态分布 伽玛分布或任何其他没 有负尾的分布可能适合这种类型的产品 参考文献 l k f c r e n ce s 1 陈士昂 霍佳震 有限次补货的短生命周期产品的库 存控制策略 J 同济大学学报 自然科学版 2 0 0 8 3 6 5 7 0 7 7 1 0 C H E NS h ia n g H U OJ ia z h e n I n v e n t o r y M a n a g e m e n t S t r a t e g yo fS h o aL if e cy cl eP r o d u ct sw it haL im it e d t im e s R e p l e n is h m e n tO p p o r t u n it ie s J J o u r n a lo fT o n 舀i U n iv e r s it y N a t u r a lS cie n ceE d it io n 2 0 0 8 3 6 5 7 0 7 7 1 0 2 宋守许 朱华炳 周文广 允许退货和缺货条件下的逆 向物流库存模型 J 物流技术 2 0 0 7 2 6 1 0 5 3 5 8 S O N GS h o u x u Z H UH u a b in g Z H O UW e n g u a n g R e v e r s e L o g is t icsI n v e n t o r yC o n t r o lM o d e lu n d e rt h eC o n d it io no f P e r m is s ib l eR e t u r na n d S h o r t a g e J L o g is t ics T e ch n o l o g y 2 0 0 7 2 6 1 0 5 3 5 8 3 周垂日 梁探 许传永 等 逆向物流研究的新进展 文献综述 J 科研管理 2 0 0 7 2 8 3 1 2 3 1 3 2 Z H O UC h u ir i L I A N GL ia n g X UC h u a n y o n g e ta 1 A l 3 5 O 0 O lO 第4 期 李利华 等 回收与需求相依的短生命周期产品逆向物流库存模型 1 4 7 L it e r a t u r eR e v ie wo nt h eN e wD e v e l o p m e n to ft h eR e v e r s e L o g is t icsR e s e a r ch J S cie n ceR e s e a r chM a n a g e m e n t 2 0 0 7 2 8 3 1 2 3 1 3 2 4 T E U N T E RRH V A ND E RL A A NE I N D E R F U R T HK H o wt oS e t t h eH o l d in gC o s tR a t e sin A v e r a g e C o s t I n v e n t o r yM o d e l sw it hR e v e r s eL o g is t ics J O m e g a 2 0 0 0 2 8 4 4 0 9 4 1 5 5 T U T U N C UGY A K O ZO A P A Y D I NA e t a 1 C o n t in u o u sR e v ie wI n v e n t o r yC o n t r o lint h eP r e s e n ceo f F u z z yC o s t s J I n t e r n a t io n a lJ o u r n a lo f P r o d u ct io n E co n o m ics 2 0 0 8 1 1 3 2 7 7 5 7 8 4 6 A H I S K ASS K I N GRE L if eC y cl eI n v e n t o r y P o l icy C h a r a ct e r iz a t io n sf o ra S in g l e p r o d u ct R e co v e r a b l eS y s t e m J I n t e r n a t io n a lJ o u r n a lo fP r o d u ct io nE co n o m ics 2 0 1 0 1 2 4 1 5 1 6 1 7 T H I E LD H O V E L A Q U EV H O AVTL I m p a ct o f I n v e n t o r yI n a ccu r a cyo nS e r v ice l e v e lQ u a l it yin Q R C o n t in u o u s r e v ie wL o s t s a l e s I n v e n t o r yM o d e l s J I n t e r n a t io n a lJ o u m a lo fP r o d u ct io nE co n o m ics 2 0 1 0 1 2 3 2 3 0 1 3 1 1 8 T A J B A K H S HMM O nt h eD is t r ib u t io nF r e eC o n t in u o u s r e v ie wI n v e n t o r yM o d e lw it haS e r v iceL e v e lC o n s t r a in t J C o m p u t e r s I n d u s t r ia lE n g in e e r in g 2 0 1 0 5 9 4 1 0 2 2 1 0 2 4 9 P A S A N G I D E NSHR N I A K ISTA T O K H M E H C H IN AP a r a m e t e r t u n e dG e n e t ic A l g o r it h m t o O p t im iz e T w o e ch e l o nC o n t in u o u sR e v ie wI n v e n t o r yS y s t e m s J E x p e r t S y s t e m s w it h A p p l ica t io n s 2 0 1 1 3 8 9 1 1 7 0 8 1 1 7 1 4 1 0 H S U E HCF A nI n v e n t o r yC o n t r o lM o d e lw it hC o n s id e r a t io n o f R e m a n u f a ct u r in g a n dP r o d u ctL if e C y cl e J I n t e r n a t io n a lJ o u r n a lo fP r o d u ct io nE co n o m ics 2 0 11 1 3 3 2 6 4 5 6 5 2 11 W E IC h a n g s h e n g L IY o n g j ia n C A IX ia o q ia n g R o b u s t O p t im a l P o l icie so fP r o d u ct io na n d I n v e n t o r y w it h U n ce r t a inR e t u r n sa n dD e m a n d J I n t e r n a t io n a lJ o u r n a l o fP r o d u ct io nE co n o m ics 2 0 1 1 1 3 4 2 3 5 7 3 6 7 1 2 A L A M R IAA T h e o r ya n dM e t h o d o l o g yo nt h eG l o b a l O p t im a lS o l u t io nt oaG e n e r a lR e v e r s eL o g is t icsI n v e n t o r y M o d e lf o r D e t e r io r a t in g I t e m sa n d T im e v a r y in g R a t e s J C o m p u t e r s I n d u s t r ia lE n g in e e r in g 2 0 11 6 0 2 2 3 6 2 4 7 1 3 徐贤浩 李锐娟 存货影响销售率的短生命周期物品 库存管理 J 系统管理学报 2 0 0 7 1 6 2 1 3 5 1 3 8 X UX ia n h a o L IR u ij u a n E O QM o d e lf o rS h o r t l if e P r o d u ct su n d e rS t o ck d e p e n d e n tS e l l in gR a t e J J o u r n a l 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 o fS y s t e m s M a n a g e m e n t 2 0 0 7 1 6 2 1 3 5 1 3 8 徐贤浩 蔡成元 沈古文 基于可控提前期和延迟供货 的短生命周期产品库存模型 J 中国管理科学 2 0 1 0 1 8 2 4 2 4 7 X UX ia n h a o C A IC h e n g y u a n S H E NG u w e n AD e t e r m i n is t ic I n v e n t o r y M o d e lf o rS h o n l if eC y cl eP r o d u ct sw it h V a r ia b l eL e a dT im ea n d B a ck o r d e rD is co u n tC o n s id e r a t io n s J C h in e s eJ o u r n a l o fM a n a g e m e n tS cie n ce 2 0 1 0 1 8 2 4 2 4 7 胡玉梅 胡劲松 L R 型模糊需求下连续盘点库存策略 研究 J 中国管理科学 2 0 0 8 1 6 s 1 4 9 8 5 0 2 H UY u m e i H UJ in s o n g R e s e a r cho nC o n t in u o u sR e v ie w I n v e n t o r yM o d e lw it hL R f u z z y D e m a n d sfJ1 C h in e s e J o u r n a lo fM a n a g e m e n tS cie n ce 2 0 0 8 1 6 S 1 4 9 8 5 0 2 于秀清 胡玉梅 胡劲松 可变延期交货率的分布不定 连续盘点混合库存策略 J 青岛大学学报 自然科 学版 2 0 1 0 2 3 2 7 6 8 1 Y UX iu q in g H UY u m e i H UJ in s o n g C o n t in u o u sR e v ie w M ix t u r eI n v e n t o r y S t r a t e g y w it hU n k n o w nL e a dT im e D e m a n dD is t r ib u t io na n dC o n t r o l l