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摘要:文章通过牛鞭效应放大率量化模型,考察VMI实施前后对牛鞭效应的影响,通过理论证明和数例分析,表明供应商管理库存是减弱牛鞭效应的有效策略。
关键词:供应链;牛鞭效应;供应商管理库存(VMI)
中图分类号:F252文献标识码:A文章编号:1006-8937(2009)10-0080-01
VMI的实施加强了供应商和需求方之间的信息共享,降低了供应链上订货提前期和库存数量,减弱供应链上的牛鞭效应。文章考虑实施VMI前后对牛鞭效应的影响,分析其对供应链上安全库存、牛鞭效应的影响。
1牛鞭效应及需求放大率量化模型
文章建立由一个零售商和一个供应商组成的二级供应链,补货时间不固定, l为零售商的订货提前期;L为供应商得到产成品的时间;qt为零售商的订货量;Qt为供应商的订货数量。
1.1实施VMI前的零售商与供应商的订购模型
根据文献[1],可以得到零售商qt与供应商Qt的订购模型及供应链上的安全库存SSt为qt=(1+la)εt+aεt-1+...+aε1+μ1,Qt=[1+(l+L)a]εt+aεt-1+...+aε1+μ1,SSt=(l+L)aεt。
其中μ1和α为大于零的已知参数,α表示平滑常数,0≤α≤1,εt表示市场需求变量的波动误差,符合均值为零,方差为σ2的正态分布。
1.2实施VMI后的零售商与供应商的订购模型
实施VMI后由于零售商与供应商建立了合作伙伴关系,供应商为零售商管理库存,利用零售商提供的下游信息调整自己的生产或订货。因此零售商与供应商之间不存在订货提前期,即l=0。可以得到零售商q′t与供应商Q′t的订购模型及供应链上的安全库存SS′t为:q′t=εt+aεt-1+...+aε1+μ1,Q′t=(1+la)εt+aεt-1+...+aε1+μ1,SS′t=Laεt。
在实施周期t时,显然SSt>SSt′,说明实施VMI后由于订货提前期的缩短使安全库存能进一步减少。
1.3订单波动量
为了研究牛鞭效应的量化变动,首先给出两种模式下零售商和供应商的订单波动量,即订货变量的数字特征,可得:Var(qt)={(t-1)a2+(1+la)2}σ2, Var(Qt)={(t-1)a2+(l+La)2}σ2, Var(q′t)=[(t-1)a2+1]σ2,Var(Q′t)=[(t-1)a2+(1+La)2}σ2
1.4牛鞭效应及需求放大率
文章用需求量和订货量的方差之差来表示牛鞭效应,也即需求信息放大量。两种模式下的需求信息放大量分别为
VMI前:Var(Qt)-Var(qt)=La(2+2la+La)σ2
VMI后:Var(Q′t)-Var(q′t)=La(2+La)σ2
设两种模式下的需求变动放大率分别为?驻V1和?驻V2。
2数例分析
本节就供应商和零售商在实施VMI前和VMI后的需求变动放大率进行数例分析,令l=1,l=2,两种模式的供应链订单需求变动放大率?驻V1和?驻V2的计算结果如表1所示,可以看出:
①无论是否实施VMI,需求变动放大率都随周期的增大而减小。因为随着周期增大,历史数据将越多,预测误差越小。②VMI在实施30周后其需求变动放大率比实施前小。说明VMI的成功实施需要企业间的长期合作,在短期内由于企业间信息系统整合、相互间的信任程度、员工交流合作程度等因素,VMI实施的效果反而会不如实施前。③由表1可知,无论在哪个周期,对于平滑系数较大(α≥0.3)的产品,实施VMI后的需求变动放大率都比实施前小,平滑系数越大,减幅越大。说明市场波动剧烈的产品,实施VMI的效果较好。
3结 语
文章对供应链上实施VMI前后两种模式进行研究,研究结论如下:供应链在实施VMI后能更大幅度的降低安全库存和牛鞭效应;需要企业间长时间的合作才能成功;特别适用于市场需求波动剧烈的产品。
参考文献:
[1] 张梅艳,高远洋.引入第三方物流的VMI模型优化研究[J].管理学报,2007,4(1):53-56.
关键词:供应链;牛鞭效应;供应商管理库存(VMI)
中图分类号:F252文献标识码:A文章编号:1006-8937(2009)10-0080-01
VMI的实施加强了供应商和需求方之间的信息共享,降低了供应链上订货提前期和库存数量,减弱供应链上的牛鞭效应。文章考虑实施VMI前后对牛鞭效应的影响,分析其对供应链上安全库存、牛鞭效应的影响。
1牛鞭效应及需求放大率量化模型
文章建立由一个零售商和一个供应商组成的二级供应链,补货时间不固定, l为零售商的订货提前期;L为供应商得到产成品的时间;qt为零售商的订货量;Qt为供应商的订货数量。
1.1实施VMI前的零售商与供应商的订购模型
根据文献[1],可以得到零售商qt与供应商Qt的订购模型及供应链上的安全库存SSt为qt=(1+la)εt+aεt-1+...+aε1+μ1,Qt=[1+(l+L)a]εt+aεt-1+...+aε1+μ1,SSt=(l+L)aεt。
其中μ1和α为大于零的已知参数,α表示平滑常数,0≤α≤1,εt表示市场需求变量的波动误差,符合均值为零,方差为σ2的正态分布。
1.2实施VMI后的零售商与供应商的订购模型
实施VMI后由于零售商与供应商建立了合作伙伴关系,供应商为零售商管理库存,利用零售商提供的下游信息调整自己的生产或订货。因此零售商与供应商之间不存在订货提前期,即l=0。可以得到零售商q′t与供应商Q′t的订购模型及供应链上的安全库存SS′t为:q′t=εt+aεt-1+...+aε1+μ1,Q′t=(1+la)εt+aεt-1+...+aε1+μ1,SS′t=Laεt。
在实施周期t时,显然SSt>SSt′,说明实施VMI后由于订货提前期的缩短使安全库存能进一步减少。
1.3订单波动量
为了研究牛鞭效应的量化变动,首先给出两种模式下零售商和供应商的订单波动量,即订货变量的数字特征,可得:Var(qt)={(t-1)a2+(1+la)2}σ2, Var(Qt)={(t-1)a2+(l+La)2}σ2, Var(q′t)=[(t-1)a2+1]σ2,Var(Q′t)=[(t-1)a2+(1+La)2}σ2
1.4牛鞭效应及需求放大率
文章用需求量和订货量的方差之差来表示牛鞭效应,也即需求信息放大量。两种模式下的需求信息放大量分别为
VMI前:Var(Qt)-Var(qt)=La(2+2la+La)σ2
VMI后:Var(Q′t)-Var(q′t)=La(2+La)σ2
设两种模式下的需求变动放大率分别为?驻V1和?驻V2。
2数例分析
本节就供应商和零售商在实施VMI前和VMI后的需求变动放大率进行数例分析,令l=1,l=2,两种模式的供应链订单需求变动放大率?驻V1和?驻V2的计算结果如表1所示,可以看出:
①无论是否实施VMI,需求变动放大率都随周期的增大而减小。因为随着周期增大,历史数据将越多,预测误差越小。②VMI在实施30周后其需求变动放大率比实施前小。说明VMI的成功实施需要企业间的长期合作,在短期内由于企业间信息系统整合、相互间的信任程度、员工交流合作程度等因素,VMI实施的效果反而会不如实施前。③由表1可知,无论在哪个周期,对于平滑系数较大(α≥0.3)的产品,实施VMI后的需求变动放大率都比实施前小,平滑系数越大,减幅越大。说明市场波动剧烈的产品,实施VMI的效果较好。
3结 语
文章对供应链上实施VMI前后两种模式进行研究,研究结论如下:供应链在实施VMI后能更大幅度的降低安全库存和牛鞭效应;需要企业间长时间的合作才能成功;特别适用于市场需求波动剧烈的产品。
参考文献:
[1] 张梅艳,高远洋.引入第三方物流的VMI模型优化研究[J].管理学报,2007,4(1):53-56.