any的案例與供應鏈仿真

1、基于 anylogic 的供應鏈庫存摘 要：在多級供應鏈庫存中，不確定性是導致庫存積壓的主要。本文沒有通過一般的改進上下游關(guān)系來降低供應鏈的不確定性，而是通過模擬供應鏈中訂單的不確定性進行建模分析。本文根據(jù)某公司供應鏈的實際情況，運用 Anylogic軟件建立一個模型，通過數(shù)據(jù)分析了公司庫存變動的主要來源為訂單不確定性，而造成訂單變動的根源是公司的訂單滿足率，還從多級庫存的角度提出了庫存的建議。關(guān)鍵字：供應鏈 多級庫存 模擬供應鏈的提出為企業(yè)實現(xiàn)內(nèi)部與外部的有效和優(yōu)化調(diào)配提供了一種新模式。企業(yè)通過供應鏈的建立，在響應顧客需求的時間、庫存商品水平、降低物流費用等方面，取得了巨大的，實現(xiàn)了供應鏈的

2、產(chǎn)銷物有效集成，提高了供應鏈企業(yè)的競爭能力和贏利水平。1 引言供應鏈管理中存在著許多問題（如伙伴選擇問題，庫存問題），學術(shù)界和企業(yè)界紛紛探究解決這些問題的方法技術(shù)以它獨特的優(yōu)越性引起了人們的關(guān)注，其具有可試驗性、可量化性和快速性等優(yōu)點，所以它有著比其他分析工具更強的說服力和直觀性。近幾年，國內(nèi)外學者紛紛從不同的角度對供應鏈進行研究和探討。Jain, Sanjay, Ervin, Eric C1等利用供應鏈技術(shù)來分析大物流供應鏈過程中的變化所產(chǎn)生的影響。主要的變化是商業(yè)過程的變化以及新的供應鏈軟件的使用。分析的結(jié)果指出:相對于過程自動化的提高，提高的成本。的準確性能節(jié)約Krug, W. Lieb

3、elt, J. Baumbach2等人研究了供應鏈模型的和優(yōu)化在生產(chǎn)和分銷領(lǐng)域的應用。優(yōu)化技術(shù)能用來產(chǎn)生一個事前計劃，從而能夠滿足方法中約束。通過能夠提高計劃的可靠性，減少生產(chǎn)周期和減輕前進的努力。Chwif, Leonardo, Pereira Barretto3等人就電子數(shù)據(jù)表和供應鏈技術(shù)在供應鏈分析中的應用做了分析比較。作者在文中指出，電子數(shù)據(jù)表主要用于做靜態(tài)分析，技術(shù)主要用來做動態(tài)分析。Tu, Yan, Luh Peter B4等利用供應鏈技術(shù)對供應鏈進行績效評估。作者在文中提出了一個關(guān)于三層的無限容量的供應鏈的研究。Lee, Young Hae Cho, Min Kwan Kim5等

4、人目前比較多的供應鏈中的建模技術(shù)是基于離散的建模技術(shù)，但是因為大部分的供應鏈系統(tǒng)既不是完全離散的，也不是完全連續(xù)的，而是介于離散和連續(xù)之間的現(xiàn)象，提出用離散一連續(xù)相結(jié)合的建模技術(shù)進行供應鏈。Herrmann Jeffrey W, Lin Edward6等人提出運用供應鏈操作指南模型來進行供應鏈建模。作者現(xiàn)在供應鏈模型五花八門，供應鏈工具也是五花八門，沒有一個標準的情況，提出按照供應鏈操作指南構(gòu)造供應鏈框架這個框架用來構(gòu)造功能強大的模型，這些模型把離散技術(shù)和電子數(shù)據(jù)表結(jié)合起來。這些模型是分等級的，并且運用子模型去對供應鏈具體的細節(jié)活動進行建模。本文將運用 Anylogic 分析某公司的庫存產(chǎn)生出

5、相關(guān)的建議。，并從多級庫存的角度提2.2供應鏈庫存的多級存放現(xiàn)象增加庫存周轉(zhuǎn)的能力是管理的公司的主要特征之一，然而對于現(xiàn)今規(guī)模大型的公司來說，管理上萬種商品和上百個公司網(wǎng)點的庫存是一個非常大的挑戰(zhàn)，尤其是當企業(yè)的每一層網(wǎng)點都擁有庫存時，這一問題變得更為突出。而如果是一個多層供應商的供應鏈模型，結(jié)構(gòu)會更加復雜，而庫存的波動也會更加嚴重。通常一個龐大的多階段供應鏈系統(tǒng)，在制成后一般先存放在中心倉庫里，這些中心倉庫作為零售商的內(nèi)部供應商負責某個區(qū)域的供貨。大的零售型企業(yè)及制造型企業(yè)普遍采用這一模式。3 構(gòu)建供應鏈庫存模型3.1 概述本在分析公司供應鏈的實際情況基礎之上，并用 Anylogic 軟件建

6、立一個實際的模型，通過數(shù)據(jù)分析了公司庫存的主要來源為訂單不確定性，根源是公司內(nèi)部管理的不確定性，并從多級庫存的角度提出的建議。3.2 背景介紹3.2.1 公司概述某公司是一家計算機液晶顯示器背光模組生產(chǎn)廠，該公司在行業(yè)中產(chǎn)量排在第三位。IT 行業(yè)的特點是更新?lián)Q代快，周期短，的質(zhì)量要求高。該公司的下游客戶為液晶顯示器制造廠（LCM），液晶顯示器制造企業(yè)由于投資非常大，所以數(shù)量不多，一般一個 LCM 廠會選擇兩家供應商生產(chǎn)同樣一種類型的液晶背光模組。而背光模組廠的上游供應商一般屬于技術(shù)密集型企業(yè)，如 3M，擁有專利技術(shù)，討價還價能力強，為了避免成本的增加一直不同意為背光模組廠實施供貨商管理庫存（V

7、MI）。對于背光模組這樣的產(chǎn)業(yè)，內(nèi)部競爭也很激烈，由于目前產(chǎn)能大于市場需求，而且由于液晶的生命周期問題，造成目前狀況下液晶顯示器價格比較低，液晶顯示器的市場利潤率降低，最終影響到處于供應鏈中間位置的背光模組潤。3.2.2 供應鏈情況液晶顯示器的供應鏈結(jié)構(gòu)如圖 1 所示。圖 1 液晶顯示器供應鏈結(jié)構(gòu)客戶首先會對我們公司進行稽核，稽核除公司的直接客戶 LCM 廠之外， 還有筆記本代工廠，DELL 每年也會對公司進行一次稽核。在稽核之后，公司成為客戶的潛在供應商。當 DELL 開發(fā)一個新機種時，會讓筆記本代工廠去生產(chǎn)，同時發(fā)訂單給 LCM 廠，LCM 廠會首先讓公司試產(chǎn)，在后，認為公司有足夠的能力生

8、產(chǎn)的時候，會持續(xù)下單給我們公司。客戶一般要求的交貨時間比較急，公司必須客戶可能下的訂單，提前備料，安排生產(chǎn)。而且由于一些主要的原材料需要從國外海運過來，所以公司必須要備庫存。由于市場需求的變化比較快，而且供應鏈的層級比較多，所以任何后端的需求變化都會對的需求產(chǎn)生很大的波動。在這樣的情況下，供應鏈里面所有的企業(yè)都傾向于將庫存降到最低，而要求供應商在滿足質(zhì)量要求的情況下能夠及時交貨。因為這個行業(yè)里面的價格每天都在下將。庫存貶值的成本對于任何公司而言都是無法承受的。在 PC 制造行業(yè)里,物料成本每下降大約 1 % 的出貨量,反映到產(chǎn) “所以,如果的某一競爭對手庫存量相當于 4 個品底價上,就意味著我

9、們有 2 %或 3 %的優(yōu)勢。所以在目前的市場情況下，公司認為最大的利潤來源是物料的，因為這個行業(yè)占成本最大的物料，而且各個公司的采購價格和生產(chǎn)成本基本相當。但是由于各個企業(yè)的物控差距很大，公司分析發(fā)現(xiàn)我們公司與競爭對手的庫存周期差別很大，要求尋找對策。假如某種機型市場效果非常差，那么 DELL 停止下單之后，產(chǎn)業(yè)里面所有的庫存都將成為呆滯料，EOL 機種。公司就將巨大的損失。3.3 建立模型通過對公司情況分析，以及與公司相關(guān)的研究，得出公司庫存變化筆記本代工廠2LCM廠2背光模組廠23MDELL筆記本生產(chǎn)LCM廠1背光模組廠1的最大是訂單不確定性，經(jīng)過與業(yè)務部門研究發(fā)現(xiàn)，影響公司訂單的三個主

10、要因素是質(zhì)量，交期和客戶服務。隨著市場競爭的全球化和劇烈化,的生命周期越來越短, 強調(diào)質(zhì)量、交貨可靠性、價格、提前期增加了供應商選擇的復雜性和選擇范圍。從客戶實際的需求分析，質(zhì)量對于客戶的穩(wěn)定性有很大的影響，公司的不良必然會導致客戶的不良，而不良流入客戶之后，可能高額的賠償，所以客戶對于質(zhì)量的要求一向是苛刻的；交期的延誤會使得客戶不得不進行切線，或者保持重組的庫存，成本很高，也會認為公司的產(chǎn)能不足，傾向于降低訂貨量；客戶服務不好，客戶就認為公司的質(zhì)量沒有持續(xù)的保證，不能保持穩(wěn)定，或者沒有與客戶建立良好的關(guān)系。所以選擇這三個因素作為建立模型的依據(jù)，數(shù)據(jù)的來源以及選擇標準按照公司的實際狀況以及 K

11、PI。本文在模型建模的時候，建了一個兩階段的供應鏈模型，一個客戶，兩個供應商。這倆個供應商設置了不同參數(shù)，第一個供應商，質(zhì)量，服務，交貨期都比較穩(wěn)定，而第二個供應商的質(zhì)量，服務，交貨期都相對長一些，穩(wěn)定性也差。在不影響模型結(jié)果的情況下對模型作如下的假設：1、訂單一定可以完成2、發(fā)生缺料的現(xiàn)象，有足夠的安全庫存3、客戶屬于風險規(guī)避型的公司，會根據(jù)的質(zhì)量，服務，交期來降低選擇下一次的訂單分配數(shù)量，通過訂單數(shù)量模擬出公司的安全庫存量，其中供應商是每天都可以訂貨，但是一次只可以訂一次貨。3.3.1 模型介紹根據(jù)的企業(yè)需求，建立了如下的離散時間模型。模型的非形式描述如下：在 Anylogic 中建立 2

12、 個供應商實體，分別用 Supplier1,Supplier2 表示；一個客戶實體，用 Customer 表示；兩個訂單實體，用 Order1,Order2 表示；兩個交貨實體，用 Delivery1,Delivery2；訂單的訂貨量Customer2.of.Rate范圍（）描述Order1Order1.of.Quantity范圍（0-5000）描述Order2Order2.of.Quantity范圍（0-5000）描述Delivery1Delivery1.of.Quality范圍（平均99.95%）Delivery1.of.Time范圍（90%的按時交貨率）Delivery1.of.Serv

13、ice范圍（86%）描述Delivery2Delivery2.of.Quality范圍（99.8%）Delivery2.of.Time范圍（80%）Delivery2.of.Service范圍（80%）參數(shù)：檢驗標準供應商 1 水平質(zhì)量水平，交期穩(wěn)定性，客戶服務水平供應商 2 水平質(zhì)量水平，交期穩(wěn)定性，客戶服務水平質(zhì)量檢驗標準退貨標準實體相互關(guān)系時間采樣是離散的，按步長 H 取相應的離散值。相互關(guān)系為：在時間 th1Delivery1.of.Quality=normal(0.04%,99.95%)2Delivery1.of.Time 按時送貨的比率為 903Delivery1.of.Servi

14、cenormal(3%,86%)4Delivery1.of.Quality=normal(0.1%,99.8%)5Delivery1.of.Time 按時送貨的比率為 806Delivery1.of.Servicenormal(5%,80%)7Customer1.of.RateDelivery1.of.Quality×Delivery1.of.Service對 Supplier1, 因 為 是 高 價 格 客 戶 ， 要 求 比 較 高 ， 如 果Delivery1.of.Quality<99.87%則 Customer1.of.Rate0，要求客戶停止生產(chǎn)分析，如果 Deli

15、very1.of.Service<80%則取消下一次訂單，產(chǎn)生，如果送貨延遲，則認為客戶生產(chǎn)緊張，將下一次送貨的比例降為標準計算的80。8Customer2.of.RateDelivery2.of.Quality×Delivery2.of.Service對Supplier1, 因 為 是 低 價 格 客 戶 ， 要 求 放 松 ， 如 果Delivery1.of.Quality<99.6%則 Customer1.of.Rate0，要求客戶停止生產(chǎn)分析，如果 Delivery1.of.Service<70%則取消下一次訂單，產(chǎn)生，如果送貨延遲，則認為客戶生產(chǎn)緊張，將下

16、一次送貨的比例降為標準計算的80。9 Order1.of.Quantity Customer1.of.Rate/ （ Customer1.of.Rate Customer2.of.Rate）如果 Customer1.of.Rate=0; Order1.of.Quantity 為 0；10 Order2.of.Quantity Customer1.of.Rate/ （ Customer1.of.Rate Customer2.of.Rate）如果 Customer2.of.Rate=0; Order2.of.Quantity 為 0；11Sale1(t)=Delay(3, Customer1.of

17、.Rate(t-3)(問題)12Sale2(t)=Delay(3, Customer2.of.Rate(t-3)13Inventory1=Sale1(t)14Inventory2=Sale(t)3.3.2 模型的實現(xiàn)建立了 Agent 模型，兩個 Agent 模型。為了建模的方便，將兩個供應商建立在一個 Agent 中。主體結(jié)構(gòu)如下：Agent Manufacture定義了如下變量變量名初始值Quality199.95Quality299.8端口 port,編寫了如下的代碼stock+=msg.quantities;Time1=uniform(0,1);Service1=normal(0.03

18、,0.86);Quality1=normal(0.04,99.95);Time2=uniform(0,1);Service2=normal(0.05,0.80);Quality2=normal(0.1,99.8);Time1=Time1>0.9?0.8:1;Time2=Time2>0.8?0.8:1;if(Decision(Quality1,Service1)=0&&Decision(Quality2,Service2)=0)msg.quantity2=0;msg.quantity1=0;elsemsg.quantity1=Decision(Quality1,Ser

19、vice1)*50*Time1;msg.quantity2=Decision(Quality2,Service2)*50*Time2;StateChart函數(shù) Decisionint a=1;if (dQuality<slider.value) a=0;Service10.86Service20.8Time10.5Time20.5else if (dService<slider1.value) a=0;else a=1;if (dQuality>100) dQuality=100;if (dService>1) dService=1;return a*dQuality*

20、dService;控件Slider, slider1;模型界面：Agent vender變量端口stock1=msg.quantity1;變量名初始值Stock15000Stock25000stock2=msg.quantity2;port.send(new Mater(300,20);msg.quantities=200;msg.tm=40;數(shù)據(jù)分析 dataset1,dataset2,plot消息 MESSAGE1Masterpublic class Mater int quantities = 0;long tm = 0;public Mater()public Mater(int qu

21、antity, long tm)this.quantities = quantity;this.tm = tm;Overridepublic String toString() return"quantity= " + quantities+"" +"tm = " +tm +" "2Orderpublic class Orderdouble quantity1= 5000;double quantity2= 5000;public Order()public Order(double quantity1,doubl

22、e quantity2)this.quantity1 = quantity1;this.quantity2 = quantity2;Overridepublic String toString() return"quantity1 = " + quantity1 +" " +"quantity2 = " + quantity2 +" "4 模型運行結(jié)果與分析數(shù)據(jù)分析根據(jù)圖示可以看出，供應商一的訂單比較穩(wěn)定，供應的訂單波動比較大，所以供應在物控方面的難度比較大，庫存的成本會比較高。具體數(shù)據(jù)如下：通過數(shù)據(jù)對比分析，可以

23、發(fā)現(xiàn)，雖然兩個企業(yè)的的質(zhì)量從數(shù)據(jù)上面分析差別不大，平均訂單也差別不大，但是訂單的波動確相差非常大。所以導致了企業(yè)二物控的。下面根據(jù)這里得出的數(shù)據(jù)進行假設，認為供應商 1 庫存的均值為 4269，在保持三倍方差的情況下，安全庫存數(shù)量為 854，另外供應商 2 的庫存均值為 3589，方差為 922.98，所以安全庫存量為 2766。出的庫存數(shù)量如圖質(zhì)量均值交期按時交貨率均值方差供應商一99.95%0.860.94268.33217.98供應99.8%0.80.83588.9922.48從圖所示的數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，在 3 倍方差的情況下，inventory1 的庫存基本保持在 0 以上，庫存波動幅度比

24、較小，但是分析供應商 2 的庫存，就會發(fā)現(xiàn)庫存的波動非常大。由此可以看出由于銷售訂單的波動，導致庫存的波動非常的大?？梢钥闯捎捎谟唵蔚牟环€(wěn)定，導致企業(yè)的庫存波動非常大，顯出出難以的特征。下面將企業(yè)的標準進行改變進行分析，現(xiàn)在假設最終客戶的要求提高，客戶提高了的檢驗標準，客戶服務水平的要求，質(zhì)量退貨率提高到 99.7%，客戶服務水平提高到 80%，可以發(fā)現(xiàn)供應商二的訂單穩(wěn)定程度的差距更加大，在實際操作中已經(jīng)屬于被淘汰的供應商。LCM 廠訂單波動模型進一步研究 LCM 廠的訂單也是在變化的，現(xiàn)在假設 LCM 廠的訂單波動幅質(zhì)量均值交期按時交貨率均值方差供應商一99.95%0.860.94228.7

25、2478.53供應99.8%0.80.81398.411953度為 5，得出的數(shù)據(jù)圖表如下，從圖可以看出波動幅度沒有明顯增大。而通過均值和方差的分析，供應商一的平均值基本沒有變化，方差擴大約 5，但是供應的均值增加，方差明顯減少，也說明了給供應帶來的不確定性，不是典型的正態(tài)分布。按照得出的數(shù)據(jù)進行分析庫存分析對客戶進行模擬，現(xiàn)在假設客戶的訂單按照正態(tài)波動，從數(shù)據(jù)分析可以得出如下結(jié)論：1、供應商一由于穩(wěn)定，所以方差比較小，訂單的波動比較小，采購時數(shù)量可以比較穩(wěn)定，可以保持比較低的安全庫存量。但是對于供應商，由于訂單不穩(wěn)定，所以庫存的波動就被更加放大。而如果一旦客戶取消訂單的情況發(fā)生，均值方差供應

26、商 14268.33217.98供應商 23588.9922.48供應商 14,276.69236.57供應商 23,725.90766.7219庫存呆滯料的數(shù)量無法的波動非常大，可能造成巨大的沉沒成本。2、通過對比發(fā)現(xiàn)，對于供應而言庫存的波動最大來源是企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)質(zhì)量的不確定性，交貨時間的不確定性，客戶服務的不確定性，而這種波動到了客戶那里，客戶為了避免風險，將這種波動反映在公司的訂單上面，導致了公司出貨的不可性，庫存無法實施安全庫存策略。這種情況下，供應鏈重點需要解決的是企業(yè)內(nèi)部的管理水平的提高。5 結(jié)論通過對實際企業(yè)的案例分析，得出如下的結(jié)論。在多級供應鏈庫存中，不確定性是導致庫存積壓的

27、主要。本文沒有按照一般的通過上下游關(guān)系的改進如何降低不確定性，而是通過對不確定性產(chǎn)生的建模和，結(jié)果發(fā)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部不確定性是導致供應鏈不確定性的主要。在多級供應鏈庫存中，不確定的來源是多種多樣的也有很多種解決方案。需要根據(jù)企業(yè)供應鏈的分析，通過建模得出實際的主要問題的來源，選擇合適的解決方案。參考文獻1 Jain, Sanjay; Ervin, Eric C; Workman, Russell W; Collins, Lisa M. Analyzing the supply chain for a large logistics operation using simulation. Winter Simulation Conference Proceedings, v2,2001, p 1123-11282 Krug, W; Liebelt, J; Baumbach, B. Supply chain mbased simulation and opt