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《属性论在供应链牛鞭效应防范中的应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、所属领域:其他领域属性论在供应链牛鞭效应防范中的应用李建丽I,刘永昌2,冯嘉礼彳,上海海事大学交通运输学院】,上海,200135;上海海事大学联合创新实验基地2,上海,200135;上海海事大学信息工程技术研究所3,上海,200135readingcampus@gmail.com,vycliu@126.com,jlfeng@shmtu.edu.cn摘要:提高预测的准确性是缓解供应链牛鞭效应的关键。我们运用属性论方法,就制造商-零售商-客户三级供应链,建立了零售商的下游产品订购量的基本预测模型,同时提出两个拓展模型来预测零
2、售商向上游的订货点,以及制造商的生产量。在三个模型信息整合的基础上提高了预测的准确性,由此可防范牛鞭效应的发生。本研究还提供了基本模型的算法流程。关键字:需求信息预测;供应链;牛鞭效应;属性论ApplicationofAttributeTheoryMethodinPreventionofBullwhipEffectinSupplyChainsLIJian-li1,FENGJia-li2,LIUYong-chang3CollegeofTransportation1,ShanghaiMaritimeUniversity,Sh
3、anghai,200135;ExperimentalBaseofUnitedCreation^,ShanghaiMaritimeUniversity,Shanghai,200135;ResearchCenter3ofInformationEngineeringandTechnology,ShanghaiMaritimeUniversity,Shanghai,200135readingcampus@gmail.com,vycliu@126.com,jlfeng@shmtu.edu.cnAbstract:Accuracyin
4、predictionisthekeyofinpreventionofBullwhipEffectininSupplyChains-Firstly,forasimplethree-levelsupplychaincomprisingasinglemanufacturer,asingleretailerandtheendcustomer,thispaperestablishthebasicforcastingmodeltopredicttheorderquantityofthecustomeroftherelailer,on
5、thebasisofAttributeTheoryMethod・Inaddition,twoextensiveforcastingmodelisbuilttopredicttheinventorylevelfortheretailerandthemanufacturingquantityforthemanufacturer,thusenhancingthepredictioneffectandpreventingthebullwhipeffectintheSupplyChains.Themathematicprocess
6、ofthebasicmodelisalsoexplained・Keywords:DemandInformationPrediction;Bullwhipeffect;SupplyChain;AttributeTheoryMethod.销售虽最终客户零售商制造商图1牛鞭效应⑶一、引言牛鞭效应是最终用户的需求在向供应链上游传递的过程中逐级变大的现彖。牛鞭效应普遍存在于供应链屮。如何防范牛鞭效应是保证供应链高效运作的核心问题。HauL.Lee(2000)提出了牛鞭效应的四个主要原因:需求信号偏差、供应短缺、批量订货、价格波动⑴
7、。其屮涉及信息预测的需求信号偏差是主要原因,因此提高预测的准确性是缓解供应链牛鞭效应的关键。对需求信号处理时,由于人的非理性行为,致使产品实际需求量与预测需求量之间存在偏差,末端企业往往会错误地判断需求量增加是未来需求提高的征兆,为了满足顾客的需求量,持有比需求量更多的库存,大幅增加订货量⑵。随着供应链上这些非价值增值的增多,最终导致了供应链无效率作业,出现周期性的需求上升下降、库存减少、商品短缺等现象,使供应链节点企业Z间的信息传递发生失真(图1⑶)。由此,准确地预测可冇效限制供应链上人的非理性行为。另外,订货的提前期
8、越长,市场的波动越大,需求预测越不准确,牛鞭效应越明显。提高预测准确性有助于供应链上各方提前作决策,安排向上游订货的事宜,从而缩短提前期,加强牛鞭效应的防范。可见,目前对于缓解牛鞭效应的研究虽然强调信息处理,但是大多基于信息共享或集中需求信息等管理模式,如ChenCtal(2000a)进行了需求预测对牛鞭效应相关影响