1、物流與供應鏈管理龍軍生北京大學光華管理學院主要內容 物流網絡的構造 庫存管理物流網絡的構造 要解決的問題 戰略層次的物流網點的分布與結構 主要手段 如何制定目標？ 如何收集數據？ 如何處理數據？ 用何技術解決？基本問題 物流網絡包括供應商、倉庫、配送中心、零售商、以及各機構之間的流動的原材料、半成品和產品。 網絡構造 戰略級別的問題 制造地、倉庫和零售點的布局 本講主要考慮下列問題 確定合適的倉庫數目 確定倉庫的位置 確定倉庫的規模 產品在每個倉庫的分配方案 每個倉庫的零售商分配方案網絡構造與物流成本的關系 增加倉庫數量對成本的影響 好處 服務水平容易提高 運輸時間縮短 壞處 庫存成本增加 管

2、理費用和準備成本增多 運輸成本增加 向外？ 向內？ 本質上是在服務水平與成本之間的平衡構造物流網絡所需的數據 顧客服務需要和目標 地理位置 顧客、零售商、倉庫、配送中心、制造商和供應商 產品 類型、數量、特殊運輸要求 顧客需求 每個地區內，對每種產品的年需求量 運輸成本 每種運輸方式的運輸費率 倉庫成本 人工成本、保管成本和固定成本 定單處理成本顧客服務水平 選擇指標 可以衡量的實際業務績效指標 與直接發生在交貨過程的顧客服務 服務水平的指標 缺貨水平 訂貨提前期大小與穩定程度 其它重要顧客服務不與考慮 服務水平與成本的關系 服務水平越高，成本越大 解決出路 制定不同的服務水平 按顧客的重要程

3、度 按產品的重要程度運輸成本 用運輸費率與運輸距離來估計 運輸成本=運輸費率*距離 距離越長，運輸費用也越大 同一條線，來回成本可能不一樣 運輸費率與下列因素有關 產品類型，包裝方式 整車與零擔 距離 距離估計 運輸距離=115*SQRT（緯度差2+經度差2) 運輸成本估計 運輸成本=*運輸費率*運輸距離 城市里， =1.3；其它， =1.14倉庫成本 搬運成本 包含人工和工具成本 與倉庫的年流量成比例 儲存成本 帶表庫存保管成本 與平均庫存水平成比例 固定成本 與倉庫的規模成比例(但不是正比)儲存成本的估計 難處 不容易估計每個產品的平均庫存 解決方案 用庫存周轉率來估計 產品平均庫存=產品

4、的年流量/產品的庫存周轉率 產品的儲存成本=單位儲存成本*產品平均庫存固定成本的估計 估計倉庫容量 利用庫存周轉率計算平均庫存量 倉庫容量=*2*平均庫存量 1，來加上非庫存空間的影響 估計固定成本 查表庫存庫存時間時間平均庫存平均庫存1.5M1.2M0.8M成本成本倉庫規模倉庫規模20K40K60K80K倉庫選址的考慮 與目標顧客的距離 一天能往返的路程為佳(450KM的半徑) 地理和基礎設施的條件 自然資源和勞動力的可獲得性 當地產業和稅收的法規 公眾利益 政府的優惠條件產品數據 一般產品類型繁多，數據量大 不容易有效處理 通常采用分類匯集處理 將產品分為幾個可處理的產品組 將產品的數據換

5、成產品組的數據 降低數據的變化（方差） 研究指出誤差不大與1%產品的需求量 顧客的數量大和空間分布廣 直接使用顧客的數據不現實 采用數據匯集的方法處理 將服務區分為很多小格 將格內的顧客需求數據相加匯集成一個數據物流網絡構造的主要方法 經驗尋優法 不追求理論最佳，只要快而基本OK的方案 數學規劃法 尋求最佳方案（成本最小） 仿真模擬法 適合復雜的設計和檢驗評估具體的方案例子一個產品，兩個工廠，兩個倉庫，三個零售店工廠工廠生產能力生產能力P1無限P260000顧客顧客顧客需求顧客需求C150000C21000000C350000P1P2C1C2C3W104345W252212生產能力生產能力市場

6、需求市場需求物流成本物流成本經驗尋優法的例子#1 應用規則 選擇配送成本最低的倉庫來滿足每個市場P1P2C1C2C3W100000W2140000600005000010000050000P1P2C1C2C3W104345W252212物流成本物流成本解決方案解決方案總成本總成本 = 2*50000+1*100000+2*50000+2*60000+5*140000 = 1120000經驗尋優法例子#2 應用規則 對每個市場，選擇進倉庫的總運輸成本最低的倉庫路線路線總成本總成本P1-W1-C13P1-W2-C17P2-W1-C17P2-W2-C14路線路線總成本總成本P1-W1-C24P1-W

7、2-C26P2-W1-C28P2-W2-C23路線路線總成本總成本P1-W1-C35P1-W2-C37P2-W1-C39P2-W2-C34P1P2C1C2C3W15000005000000W290000060000010000050000解決方案解決方案總成本總成本 = 3*50000+5*900000+2*60000+1*100000+2*50000 = 920000經驗尋優法的特點 簡單可操作性強 解決速度快 不保證最優，但求較好方案 適合 作估計值 數據量大的情況數學規劃法的解決方案 利用線性規劃的方法 確定目標函數 確定限制條件 應用專門軟件求解 Microsoft Excel 線性規

8、劃軟件 特點 適合數據量適中的問題 解決方案與數學模式有關 錯的模式，錯的結果 不是動態的方案 適和靜態的方案數學規劃法的例子生產能力生產能力P1P260000市場需求市場需求C150000C2100000C350000物流成本物流成本P1P2C1C2C3W104345W252212解決方案解決方案P1P2C1C2C3W11400000500005750032500W206000004250017500總成本總成本740000限制條件限制條件P2的能力60000W1的產銷平衡0W2的產銷平衡0C1的需求50000C2的需求100000C3的需求50000仿真模擬法 方法 根據實情建立一個計算機

9、模型 可以很復雜 計算機反復模擬生成結果 特點 比較接近現實 開發時間長 可用于方案比較計算機模型計算機模型參數參數方案方案結果結果物流網絡構造的小結 構造物流網絡 制定服務水平目標 重點顧客，重點產品優先保證 收集數據 應用匯集數據的方法，減少分析難度 解決問題的技術有三 經驗尋優法 數學規劃法 仿真模擬法庫存管理 要解決的問題 戰術層次的庫存控制 需求預測 訂貨批量的計算 主要手段 風險共享 庫存系統戰略 集中型 分散型為什么需要庫存？ 顧客的需求變化無法預料 產品周期縮短 市場競爭增強 供應的數量和質量，供應商成本及能力的不確定性 物流服務的經濟規模鼓勵庫存影響庫存的主要因素 顧客需求

10、可已知，也可以是隨機的 庫存補充的提前期 倉庫儲存的產品種類數 計劃期的長短 成本 訂貨成本 保存成本 服務水平的需要經濟批量的定貨模型基本假設1需求量保持不變，每天為D單位產品2供應商能無限供貨，每次訂貨為Q單位3訂貨固定成本為K4單位庫存保管成本為H5訂貨提前期為0，可以在庫存下降為0時，作補充訂貨。6初始庫存為07計劃期很長總總庫存成本庫存成本 = K + H*（Q/2）* T，T 為兩次訂貨之間的時間。為兩次訂貨之間的時間。訂貨量訂貨量Q=TD，或者，或者，T=Q/D平均成本平均成本 =總庫存成總庫存成 本本/T = KD/Q + HQ/2最小平均成本應在：最小平均成本應在：-KD/Q

11、2+H/2 = 0所以，最佳經濟批量為所以，最佳經濟批量為 Q = SQRT（2KD/H）經濟批量定貨的特點 最佳定貨策略是在庫存保管成本與訂貨固定成本之間權衡 保管成本（HQ/2）= 固定成本（KD/Q） 總庫存成本對訂貨批量的變動不敏感 在訂貨扁離經濟批量定貨的80%到120%, 誤差3%訂貨扁離Q0.50.80.911.11.21.52.0成本的增加25.0%2.5%0.5%00.4%1.6%8.0%25.0%如何處理變化的需求與提前期? 如何表示變化? 用標準方差 庫存在需求&提前期的變化下如何處理? 用批量定貨量與平均需求匹配 用一個安全庫存來保證變化下的服務水平 安全庫存與

12、變化的方差有關 安全庫存與服務水平有關0.000.000.050.050.100.100.150.150.200.200.250.250.300.300.350.350.400.400.450.450 02 24 46 68 81010庫存量庫存量概率概率服務水平服務水平95%平均庫存平均庫存最大庫存最大庫存安全庫存安全庫存顧客需求變化時的定貨 顧客需求是變化的 訂貨是有提前期的 解決方案 在基本庫存的基礎上，加上一個安全庫存量 提前訂貨（兩個基點） 在庫存低于一個水平，開始訂貨 訂貨時，將訂貨量定在一個高于經濟批量的水平Ss0時間時間庫存水平庫存水平提前期提前期訂貨水平與定貨點的選擇訂貨點訂

13、貨點 s = L*AVG + z * STD * sqrt(L)平均訂貨量（平均庫存）平均訂貨量（平均庫存）Q = sqrt(2K*AVG/H)取取Q與提前期庫存與提前期庫存L*AVG的最大值為平均定貨量的最大值為平均定貨量安全庫存安全庫存 z * STD * sqrt(L)定貨量（最高庫存水平）定貨量（最高庫存水平）S = maxQ, L * AVG + z * STD * sqrt(L)1日需求量為正態分布，平均日本需求量為AVG，方差STD2供應商失去訂單，如果缺貨。3訂貨固定成本為K4單位庫存保管成本為H5訂貨提前期為L。6服務水平為A訂貨提前期變化下的定貨1日需求量為正態分布，平均日

14、本需求量為AVG，方差STD2供應商失去訂單，如果缺貨。3訂貨固定成本為K4單位庫存保管成本為H5訂貨提前期為正態分布，平均值為AVGL，方差為STDL。6服務水平為A訂貨點訂貨點 s = AVGL*AVG + z * AVGL*STD +AVG *STDL 平均訂貨量（平均庫存）平均訂貨量（平均庫存）Q = 2K*AVG/H平均定貨量平均定貨量=Q與平均提前期內庫存的大值與平均提前期內庫存的大值= maxQ, AVGL * AVG 安全庫存安全庫存z * AVGL*STD + AVG *STDL 定貨量（最高庫存水平）定貨量（最高庫存水平）S = maxQ, AVGL * AVG + z *

15、 AVGL*STD + AVG *STDL222222222服務水平與z值 z 值的含義 幾個西咖瑪的數量（z*） z越大，越少的情況落在z* 以外 服務水平越高，z需要越大服務水平服務水平(%)9091929394959697989999.9z1.291.341.411.481.561.651.751.882.052.333.08安全庫存，方差與服務水平 方差越大，安全庫存也越大 服務水平越高，安全庫存也越大 降低庫存從兩方面下手 降低平均庫存 減小提前期的長度 降低安全庫存 降低需求與提前期的變化（方差） 減小提前期的長度最大庫存最大庫存 = 平均庫存平均庫存 + 安全庫存安全庫存 平均庫

16、存平均庫存 = maxQ, AVGL * AVG 安全庫存安全庫存 = z * AVGL*STD + AVG *STDL 222需求變化的風險分擔 各地顧客需求只是總需求的一部分 組織生產需要總需求的變化 批量訂貨使的以定單來顧計需求十分夸大 如果能將各地的需求集中起來，一個高需求的顧客可以為另一個低需求的顧客來平衡風險共享的例子周周12345678地點地點A3345373855301858地點地點B4635414026481855總計總計79807878817836113周周12345678地點地點A02300130地點地點B24003100總計總計26303230產品產品A產品產品B產品產

17、品平均需求平均需求需求標準差需求標準差變差變差系數系數地點地點AA39.313.20.34地點地點AB1.1251.361.21地點地點BA38.612.00.31地點地點BB1.251.581.26總計總計A77.920.710.27總計總計B2.3751.90.81匯集的數據匯集的數據風險共享的例子 用一個中心倉庫向地點A和B配送 風險共享減少了需求變化的程度 減少的需求變動，減少了庫存水平產品產品提前期提前期安全庫存安全庫存訂貨點訂貨點訂貨量訂貨量最高庫存最高庫存地點地點AA39.325.0865132158地點地點AB1.1252.5842526地點地點BA38.622.8062131

18、154地點地點BB1.25352427中心倉庫中心倉庫A77.939.35118186226中心倉庫中心倉庫B2.3752.37563337風險共享的作用 集中庫存降低了系統的安全庫存和平均庫存 變差系數越高，從集中型系統中獲取的收益也越大 從風險分擔中獲取的收益依賴于市場之間的關系物流網絡結構的類型 集中型系統 集中決策 分散型系統 分散決策集中型集中型分散型分散型安全庫存安全庫存庫存降低較高服務水平服務水平較高較低管理費用管理費用小大訂貨提前期訂貨提前期較大較小運輸成本運輸成本不定不定控制庫存的主要策略 物流經理使用的前五名策略 定期庫存檢查策略 定期檢查庫存，訂貨批量。及時處理過時產品

19、嚴格管理使用速度，提前期和安全庫存 ABC法 降低安全庫存水平 減小提前期 定量方法 正確權衡庫存保管成本與訂貨成本小結 庫存控制是在保證服務水平下將庫存成本與需求預測相匹配 需求預測是不準確的 庫存水平與提前期與需求變化程度成比例的 風險分擔能降低庫存而不影響服務水平信息的價值 用需求信息降低牛鞭效應 以信息獲取有效的需求預測 通過信息來協調系統 尋找所需產品 縮短提前期 集成供應鏈牛鞭效應 沿著供應鏈上游移動，需求變動程度不斷增大的現象 VAR(D) VAR(Q1) VAR(Q2) 1, VAR(Q2)/VAR(Q1)1, VAR(Q3)/VAR(Q2)1 結果 在整個供應鏈中有大量庫存

20、上級的庫存大于下級的庫存 制制造造者者批批發發商商銷銷售售商商零零售售商商訂貨訂貨訂貨訂貨訂貨訂貨商品商品商品商品商品商品Q1Q2Q3D牛鞭效應的原因 需求預測 用下一級的定單量來預測需求 提前期 提前期越長，訂貨量越大 批量訂貨 訂貨量呈集中的大單 價格波動 促銷使零售商在低價時大量訂購，加劇牛鞭效應 定單膨脹 零售商傾向在缺貨期擴大訂貨量牛鞭效應的理論基礎 假設零售商用（s，S）訂貨策略 供應商用最近的p個零售商的定單數據來估計零售商的需求 需求D的方差與定貨量Q的方差之比反應了牛鞭效應的大小VAR（Q）VAR（D）1 + +2Lp2Lp22-提前期提前期 L=0, 牛鞭效應為零牛鞭效應為

21、零-提前期提前期 L 越大，越大，VAR(Q) 越大于越大于VAR(D)，牛鞭效應越大牛鞭效應越大-抽樣數據量抽樣數據量 p 越小，牛鞭效應越大越小，牛鞭效應越大牛鞭效應：牛鞭效應：多級信息分散的供應鏈的牛鞭效應 每級用前級的定單的方差來確定定單量 牛鞭效應為方差比 分散多級供應鏈的牛鞭效應與級數成指數關系 級數越大，牛鞭效應也越大級級k級級k-1級級3級級2級級1DQQQQQ123k-2k-1LLLLLk-1k-2321VAR(Q ) VAR(Q ) VAR(D )VAR(Q )VAR(D)k-1 =VAR(Q ) VAR(Q ) VAR(Q )k-1k-2321= ( 1 + + )i=1

22、k-12L2Lii2pp2k-1VAR(Q )/VAR(D)集中需求信息對牛鞭效應的影響 集中信息的K級供應鏈 每一級向上一級提供定單與零售商的需求預測信息D 每一級用零售商的預測D與累積的提前期來確定訂貨量 牛鞭效應為 集中信息的供應鏈的牛鞭效應與總提前期成比例VAR(D)k-1VAR(Q )k-11 + + 2( L )i=12 Li=1k-1ii2pp2D級級k級級k-1級級3級級2級級1DQQQQQ123k-2k-1LLLLLk-1k-2321DDDD需求信息對多級供應鏈的牛鞭效應的影響 分散信息的供應鏈 牛鞭效應與級數成指數關系 集中信息的供應鏈 牛鞭效應與級數無關，只與總提前期成比例 結論 集中信息能顯著減少牛鞭效應 集中信息的供應鏈的牛鞭小于分散信息的供應鏈