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。     

基于Supply-hub的2个供应商单制造商批量协调问题研究

考虑一个由2个供应商和单制造商组成的装配型供应链,分析并建立了制造商、Supply-hub和2个供应商的平均成本函数,提出了分别由制造商和2个供应商负责Supply-hub营运及成本时的生产与订货批量模型。研究结果表明:当由制造商负责时,供应商距离Supply-hub越远,制造商的生产批量越大,且Supply-hub中的零部件补货批量相比供应商负责时更大;当由供应商负责时,制造商的生产批量不随供应商的远近而变化,供应商的零部件生产批量也不变。此外,在适用Supply-hub的条件下,相比由制造商负责,由2个供应商负责Supply-hub的运营并分担其成本时,整个供应链的总成本更低,2个供应商与制造商之间可以通过合理分配使2个供应商与制造商的营运成本均有所降低,从而实现整个供应链系统的Pareto优化。