产能和需求不确定情形下ATO系统最优库存和生产决策研究

通过将产成品的最终组装环节延迟到观察到实际需求以后进行,按订单组装(Assemble-to-Order,ATO)策略能够有效避免按库存生产(Make-to-Stock)策略下因为生产过剩而带来的损失和风险。然而,在未来产能有限的情形下,生产商必须提前组装部分产成品,以最大化自身收益。本文考虑一个未来需求和组装产能同时具有不确定性的单周期ATO系统:在观察到实际需求以前,生产商必须准备好所有的零部件库存,并组装适量的产成品;观察到实际需求和实际可用组装能力以后,则根据需要进一步追加产成品产量,以尽可能满足客户需求,从而最大化自身利益。通过构建一个两阶段规划模型,我们研究了生产商的最优零部件库存和最优生产决策;并进一步考察了生产商可以通过紧急外包来获取额外组装产能时的最优决策。研究结果为随机环境下生产商合理采购零部件库存和合理安排生产提供了有益的管理启示。     

不确定交货条件下两供应商-单制造商协同供货模型

研究了不确定交货条件下两供应商-单制造商系统基于惩罚策略的协同供货模型。首先建立了基于惩罚策略的供应商和制造商模型,接着对模型中供应商和制造商的最优决策进行了分析,得出两供应商的最优生产批量决策存在唯一纳什均衡,且最优期望利润间接地受其单位缺货成本的影响,而制造商最优订货批量大于等于市场需求。其次建立了集中决策下供应链利润函数模型,并证明了该函数是决策变量的联合凹函数,存在唯一的最优解。为了达到集中决策下的供应链利润最大化,推导出基于惩罚策略的供应链协同机制。制造商通过调整订货批量和零件单位缺货惩罚成本,在供应链利润最大化前提下获得最大的剩余利润。最后数例分析说明制造商如何通过控制该惩罚成本系数使得供应链协同并获得最大的剩余利润。     

不确定环境下的Supply-hub协同补货决策

个性化需求与零部件创新使得产品需求和补货提前期不确定,对供应链补货决策和运行成本产生重要影响。将提前期不确定因素引入Supply-hub协同补货研究中,探讨提前期随机和需求不确定情况下,考虑零部件配套性的三供应商单制造商生产两定制产品的Supply-hub协同补货决策问题;提出了三种补货策略,以供应链运行成本最小化为目标,建立不同策略下的供应链补货模型并求解最优补货批量和供应链最小运行成本;发现三种补货策略均存在唯一最优补货批量,基于Supply-hub的两种协同补货策略和基于分散决策的供应商独立补货策略各有优势,但基于Supply-hub的批量及时间协同的补货策略恒优于基于Supply-hub的集中补货策略。最后,通过MATLAB进行算例分析验证结论,发现基于Supply-hub的批量及时间协同的补货策略能有效降低需求不确定性带来的成本增加风险;通用件的提前期波动对于供应链期望运行成本的影响要高于定制件提前期波动的影响,因此在进行供应链补货策略选择时更加关注通用件提前期。     

不确定需求下跨国供应链数量折扣模型

本文研究了不确定需求下跨国供应链数量折扣问题。首先基于供应链系统的全局协调,得出了数量折扣率应满足的区间;然后分析了汇率和关税的变化对供应商和零售商利润所产生的影响;最后通过数值分析并得出结论:供应商提供数量折扣后,供应商和零售商的利润有了明显的改进;汇率减少时,供应商和零售商的利润也相应减少;另外,提高关税时,供应商和零售商的利润都相应减少。     

不确定需求下闭环供应链定价模型研究

构建了不确定需求下1个制造商与1个销售商组成的具有产品再造的闭环供应链定价模型.利用博弈理论对2种定价模型进行了分析,得到了一些结论.进一步通过数值仿真定量分析了各模型中新产品制造成本变化对废旧品回收价格、市场销售价格和系统及其成员利润期望值的影响.比较2个定价模型发现集中决策的市场回收价格高于分散决策,销售价格低于分散决策,销售量大于分散决策,系统的利润期望值大于分散决策.     

需求不确定条件下价值网竞争优势研究

本文通过建模分析,发现在需求不确定的条件下,价值网企业(拥有紧密的客户资源网和供应合作网)可识别需求不确定性,并可通过柔性生产和快速反应把握这种不确定性,借助于适度裕量的产能投资策略,有效规避缺货风险和存货积压风险,从而获取更高的收益。     

不确定需求下供应链定价延迟策略研究

构建了依赖价格的随机需求下的供应链定价延迟策略模型,运用博弈论对模型进行了分析,研究表明销售商采取定价延迟策略时,其制定的销售价格不会导致过量需求,并论证了此时销售商最优订购量的存在性和唯一性。进一步通过数值仿真分析发现:销售商采取定价延迟策略能够降低其市场不确定性风险,同时销售商的订购量增加,并提高了供应链系统成员的期望利润,尤其是当供应链系统渠道利润相对较小时,与无延迟相比定价延迟策略的优势更为明显。     

需求不确定条件下的制造商订单分配模型

制造商的订单分配作为供应链模型微观层面的重要组成部分,对提升整个供应链效率有很大影响,但需求层面的不确定因素加大了订单分配的难度。以按比例分配为原则,讨论在需求不确定条件下完全信息与不完全信息两类多供应商-单制造商的订单分配模型。重点研究完全信息条件下各方的分散决策和集中决策,由于后者能避免各参与方对其他决策方的边际影响,所以能够实现供应链总利润的最大化;其次又将不完全信息引入模型,讨论制造商如何通过折算因子结合已有信息对供应商的私人信息进行估计,进而做出决策。最后以需求服从正态分布为例对两类模型进行验证。     

需求时间不确定下的多供应商配套供货模型研究

本文在基于Supply Hub的运作模式下,研究了N个配套供应商对单个制造商的单周期准时供货模型。当制造商的需求时间不确定时,供应商需要依据预期成本最小化来确定各自最优的供货时间。通过找到各个供应商在信息封闭和信息共享这两种模式下的最优供货时间决策,并且对比不同模式下供应商成本和制造商服务水平,证明了配套供应商之间通过一定程度的信息共享能够有效降低成本和提高服务水平。最后提出一种基于Supply Hub主导的多供应商准时供货策略,从而实现了系统整体绩效的优化。     

Sizing Inventory When Lead Time and Demand are Correlated

Determining appropriate inventory levels has been a subject of interest for both researchers and practitioners. Standard practice is to treat lead time demand as a random sum of random numbers and rely on established probability theory to calculate both reorder point and safety stock levels. A key assumption in these calculations, however, is that lead time and demand are not correlated. In this paper, we first explore situations where this assumption is untrue and then develop equations to determine the reorder point and the safety stock when lead time and demand are correlated. More specifically, we (1) derive formulas for the average and variance of the demand in a lead time, which can then be used to calculate the reorder point and the safety stock, (2) apply these formulas to two distributions for which there is a closed‐form solution: normal and Poisson, and (3) examine the effect of correlation on safety stock requirements under the normal distribution.     

Demand and Production Management with Uniform Guaranteed Lead Time

Recently, innovation‐oriented firms have been competing along dimensions other than price, lead time being one such dimension. Increasingly, customers are favoring lead time guarantees as a means to hedge supply chain risks. For a make‐to‐order environment, we explicitly model the impact of a lead time guarantee on customer demands and production planning. We study how a firm can integrate demand and production decisions to optimize expected profits by quoting a uniform guaranteed maximum lead time to all customers. Our analysis highlights the increasing importance of lead time for customers, as well as the tradeoffs in achieving a proper balance between revenue and cost drivers associated with lead‐time guarantees. We show that the optimal lead time has a closed‐form solution with a newsvendor‐like structure. We prove comparative statics results for the change in optimal lead time with changes in capacity and cost parameters and illustrate the insights using numerical experimentation.     

供需不确定下基于MOI和VMI模式的供应链协同比较研究

为分析供应链运作机制对降低随机供应商产出和随机需求的影响,对比研究了两供应商-单制造商系统在MOI和VMI两种模式下的供应链协同模型。MOI模式下,制造商管理并持有库存,提出了供应风险共享的协同机制;VMI模式下,供应商管理并持有库存,提出了收益共享与额外惩罚的协同机制。分析了集中决策、MOI和VMI模式下的最优批量决策,证明了VMI模式下存在唯一的纳什均衡。研究还发现,VMI模式更容易协调供应链,有效降低供需不确定的影响。MOI模式下的供应链可实现帕累托改进,但不能实现协调;而当参数满足一定关系时,VMI模式下供应链的期望利润可达到集中决策。     

不确定需求下考虑供应商参与机制的应急资源配置鲁棒优化研究

突发事件应急资源优化配置是突发事件发生后救援工作有效开展的前提和基本保障。本文在调研国内外相关研究的基础上,以应对地震灾难为背景研究考虑供应商参与机制的应急资源保障策略,在灾前选择供应商建立政府与供应商的合作机制完成政府储备仓库的选址与资源配置,突发事件发生后依托政府储备仓库和供应商生产能力共同满足应急救援对应急资源的分时段需求,以期协调供应商与政府储备、灾前实物采购与灾后生产能力采购的比例,在保障救援效率的同时降低应急资源保障体系的成本。同时由于地震灾难发生具有需求不确定性的特点,本文引入L1范数描述需求的不确定性,建立了备灾与灾害救援两阶段决策的鲁棒优化模型,并给出了鲁棒模型对应问题的转化方法。最后通过算例仿真验证了模型和对应问题转换方法的有效性,为地震的应对提供理论指导和决策支持。     

Optimal Sourcing and Lead‐Time Reduction under Evolutionary Demand Risk

We develop a real‐options model for optimizing production and sourcing choices under evolutionary supply‐chain risk. We model lead time as an endogenous decision and calculate the cost differential required to compensate for the risk exposure coming from lead time. The shape of the resulting cost‐differential frontier reveals the term structure of supply‐chain risk premiums and provides guidance as to the potential value of lead‐time reduction. Under constant demand volatility, the break‐even cost differential increases in volatility and lead time at a decreasing rate, making incremental lead‐time reduction less valuable than full lead‐time reduction. Stochastic demand volatility increases the relative value of incremental lead‐time reduction. When demand has a heavy right tail, the value of lead‐time reduction depends on how extreme values of demand are incorporated into the forecasting process. The cost‐differential frontier is invariant to discount rates, making the cost of capital irrelevant for choosing between lead times. We demonstrate the managerial implications of the model by applying it first to the classic Sport‐Obermeyer case and then to a supplier‐selection problem faced by a global manufacturer.     

基于瓶颈供应商提前期的供应链协同契约研究

针对瓶颈供应商对制造商采购提前期制约的影响,在一个"两供应商--单制造商"组成的两阶供应链系统中,构建了分散决策契约模型和集中决策下的协同契约模型,通过比较供应链的总体收益,指出核心制造商从供应链的角度提高瓶颈供应商在提前期上协同的重要性并做了详细分析,并从提高供应商协同积极性的角度提出了对供应链渠道收益分配机制。最后,通过数值分析证明了文章中提出的新观点。     

基于随机Petri网的生产提前期牛鞭效应测度研究

利用随机Petri网结合三角模糊参数,对产品生产的三工艺阶段生产周期的波动进行测定,得出前工艺阶段生产周期的波动造成后工艺阶段生产周期更大的波动,且波动逐级传递。证实了生产提前期也具有类似供应链中的牛鞭效应的现象,对不确定因素导致生产周期波动的测度提供了一种新的思路和方法。     

供应链配送中的提前期模型研究

提出缩短提前期在快速反应中的重要性,分别研究供需双方在集中决策和分散决策情形下的最优提前期模型,最后研究供需双方在分散决策下的合作博弈模型,提出基于提前期折扣的配送协调策略。