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库存和流程规划参数对供应链绩效的影响:一项探索性研究

Ram Ganeshan , Tonya Boone , Alan J. Stenger

摘 要

本文的主要目的是研究库存参数和管理技术对一个综合零售供应链的绩效的影响。特别地，我们研究了供应链绩效对三个存货参数的敏感性:(1)预测误差，(2)各级间的沟通模式，(3)计划频率。我们通过构建一个详细的仿真模型，并使用了来自我们参与的案例研究的数据进行实证研究。研究表明，这三个参数对供应链都有显著影响。预测误差和重新规划频率的增加会降低服务水平、减少投资回报，并增加周转时间。与各级节点间各自进行物流决策相比，采用信息沟通模式，供应链各级间进行信息交换，可以产生更高的服务水平。

关键词 库存；供应链管理

1，简介

在过去的10年里，人们不断地重新审视库存在供应链管理中的作用。这些研究在很大程度上集中于(i)确定最优库存政策，(ii)库存在供应链中的定位，(iii)分析技术和信息共享的成本和收益，以及(iv)产品延迟的库存相关优势。然而，主流研究主要是从短期的角度研究供应链中的库存管理。具体来说，由于建立整个供应链的模型——从供应商到消费者——是非常棘手的，研究人员经常使用典型模型来研究库存动态。供应链模型通常包括制造商与零售商两级,这两个层次之间可以相互通信，以及这两级的成本函数。然后在这一模型下研究库存参数和决策对供应链的影响(有关建模方法的详细概述，请参阅[1])。尽管这些模型非常实用，并且能够有效地发现与库存相关的性能，但它们的主要缺点在于，除了少数例外，它们的结果不能外推到现实的供应链。

本文的主要目的是研究被选择的库存参数和管理技术对一个扩大的综合零售供应链的绩效的影响。具体来说，我们研究了供应链绩效对三个库存规划参数的敏感性:(1)预测误差，(2)各级间的沟通模式，(3)规划频率。我们通过构建一个详细的模拟模型，并使用来自我们参与的案例研究的数据来进行实证研究。此外，由于供应链的有效模拟需要数据、计算工具和分析方法，因此本文的次要目标是提供一个分析供应链的框架。本文的其余部分按以下方式组织。在第2节，我们描述了我们的基础假设。第3节描述了案例研究和方法，包括一个详细的模拟模型，我们用来测试我们之前的假设。第4节给出了研究结果，第5节给出了我们的结论和未来研究的一些方向。

2，参数和假设

正如下面的案例研究将说明的，我们的供应链的一般结构包括:市场，分销中心(DC)，制造商，和供应商。每一级中，实体可能不止一个(例如，我们的案例研究中有51个市场)。就本研究而言，我们感兴趣的是三个关键的库存计划参数对供应链绩效的影响:(i)预测方法(误差)，(ii)流程规划方法，和(iii)重新规划频率。预测方法是指预测的准确性。较低的预测误差表示预测方法较好的。流程计划是指在配送中心对产品需求进行计划和沟通的方式。我们研究了两种常用的方法，我们称之为分配资源计划(DRP)和再订购点(ROP)。分配资源计划是指制造商掌握分销中心中的产品需求信息，使其制造商对产品需求有更清晰地了解。与此同时，在ROP系统中，制造水平可以预测分销中心中各个时期的产品需求。最后，重新规划频率是指分销中心，制造商和供应商的产品或材料的需求多久需要重新计算。我们规定了三个将在本研究中使用的关键供应链评价参数:(i)可观察服务水平(ii)供应链周期，和(iii)投资回报(ROI)。

可观察服务水平是指从库存中满足分销中心的需求所占的比例。供应链的总体服务水平被定义为每个分销中心的服务水平的加权平均值。与此同时，供应链周期是指产品在供应链中作为原材料、在制品或成品所花费的时间。正如第3.2节将说明的，这包括作为库存时间和在运输时间。ROI指标是主要的财务绩效指标。它简单来说是在分销中心、工厂仓库中利润贡献占总投资的比例。

2.1 研究假设

我们的第一个假设是关于预测误差或预测方法对三个评价指标的影响。De Bodt和Van Wassenhove可能是第一个系统地研究滚动层材料需求规划(MRP)系统中预测误差的影响的人。[2] 他们的结论是，预测误差对相关总成本有很大影响。但是，他们的研究虽然意义重大，但并不是面向供应链的，因为它仅限于网络中的一个站点。 虽然文献中提到预测误差是供应链绩效的决定因素(参见Martin[3])，但从供应链的角度还没有研究预测误差对上述三种绩效指标的影响。如果预测误差是一个关键的决定因素，人们就会期望观察到的服务水平会降低，而周期时间会随着预测误差的增加而增加。第一个假设(H1)可以表述为:

原假设：预测误差对周期时间和服务水平没有影响。

备择假设：不断增加的预测误差将增加周期时间并减少观测到的服务水平。

第二个假设是关于流程规划方法对供应链绩效的影响。信息共享或DRP计划在规划产品需求时为工厂级别的仓库提供了更高的可见性，因此可以预期DRP过程将产生比ROP系统更高的可观察服务级别此外，由于DRP计划了精确的分发需求(参见[4])，因此，对于相同级别的服务，人们期望DRP流程规划过程比ROP方法产生更少的库存(较短的周期内)。形式上，第二个假设(H2)为:

原假设：DRP和ROP方法对供应链中观察到的服务水平有相同的影响。

备择假设：DRP方法比供应链中的ROP方法获得了更高的观察服务水平。

第三个假设是关于重新规划频率对供应链绩效的影响。Sridharan等人[5]，以及后来Sridharan和Berry[6]，已经研究了重新规划频率对MRP系统的影响。他们的结果是从MRP自相似性的角度得出的，他们的结论是增加重新规划的频率会降低MRP系统的稳定性。然而，与其他大多数MRP相关研究一样，他们的研究仅限于供应链中的一个站点。在我们的研究中，我们更关注对性能的影响，而不是对稳定性的影响。降低供应链中重新规划的频率意味着增加对分配、生产和供应计划的连续更新之间的时间。这意味着对库存水平和需求变化的反应会变慢。因此，减少重新规划的频率会使库存水平增长(较长的周期内)，并可能导致不稳定的服务(较低的可观察服务水平)。第三种假设(H3)可以表述为:

原假设：重新规划频率对周期时间和服务水平没有影响。

备择假设：重新规划频率的降低将增加周期时间并降低观察到的服务水平。

3，方法

我们的基本方法如图1所示。我们将在本节中描述的模拟需要数据、网络设计(供应链的结构)和三个库存计划参数的明确描述。这些都是通过仿真模型进行处理得出的结果，即，供应链绩效衡量。其基本思想是重新计算各级的参数输出。然后，通过对方差过程的分析来检验这三个假设。

图1 基本方法

图2 网络设计

3.1案例研究(数据)和网络设计

在我们的案例研究中，该供应链是一条化学产品，即一种常用的家用清洁剂，的供应链，它通过美国大陆的零售和杂货渠道在51个市场中销售。这种需求是季节性的，大部分销售都发生在春季大扫除期间。年总需求超过1600万英镑。由于有大量的散货和长途运输，该公司利用5个配送中心来向客户市场补货。它们位于加利福尼亚的洛杉矶;科罗拉多州丹佛市;达拉斯,德克萨斯;芝加哥,伊利诺斯州;亚特兰大,乔治亚州。运往市场的货物由卡车装运，到客户的平均订货周期约为4天。为了节省运输成本，分销中心由丹佛和科罗拉多的制造工厂通过铁路补货。在我们的研究中，我们假设位于丹佛的制造工厂有足够的产能来满足所有的分销中心需求。

该产品需要三种原材料，罐/瓶、瓦楞纸和化学品，分别占产品的10%、30%和60%。每一种原材料都来自墨西哥湾沿岸的三家供应商。丹佛工厂有一个入厂仓库，每个原材料需要大约有两周的供应时间，以缓冲生产计划的变化。制造过程大约需要两周。一旦产品被生产出来，它就被储存在工厂外的仓库(与分销中心不同)中，以备将来运往分销中心。

图2图示了网络设计(为了保持清晰，我们只显示了制造设施和随后的下游设施)。为了模拟供应链，我们收集了每个市场的产品需求和季节性的详细信息;网络中各设施的营运经济;运输性能和成本;以及实施两种流程规划方法的行政成本。

3.2 仿真

规划和管理供应链中的库存和物流显然是一项相当复杂的工作。为了捕捉规划的复杂性并包括所需的无数参数，我们开发了一个模拟工具，试图捕捉构成现实物流管道的相关成本和约束。我们的仿真工具并不针对上述数据，可以处理多个不同的供应链配置。在本节中，我们只给出模拟过程的概述。感兴趣的读者可以直接到Ganeshan[7]了解更多细节。

利用季节性数据和市场的预期销售额，可以很容易地计算出每个DC的各个时段的预期需求。这个需求在模拟的每次运行中都保持不变，以保持模拟运行之间的一致性。在每个配送中心的每个时段的预测可以通过随机分量扰动预期需求来模拟。[6]数学上，在t时间段中的第j个分销中心都满足：

(1)

式中，XF为预测，XS为DC j在t时段的销售额，为预测误差项，假设均值为0，标准差为正态分布。此外，预测误差的方差可计算为(见[8])

(2)

每个分销中心的预测构成DRP的基础(有关DRP的详细回顾，请参见Martin[3])。这里的基本思想是将可用库存与预先预测的需求进行比较，并得到每个DC在时间范围内的逐期产品需求，在我们的示例中，该需求固定在13个时间段(一年，每个时间段为20天)。这样做是为了始终满足预先确定的安全库存水平。在我们的案例中，该公司持有的安全库存大约是提前期需求标准差的两倍（服务水平为95%）。

一旦每个分销市场的逐期需求可知，每个周期的制造设施仓库总需求就可以通过计算在一个恰当的平均提前时间中平均每个分销中心需求，然后汇总在一起得到。工厂仓库有半个月的安全库存。一旦将需求考虑在内，就可以计算出每个时期所需的生产数量。如果有一个ROP系统，DRP程序获得的仓库和分销中心需求是随机的。这样就完成了模拟的“计划循环”。一旦制定了计划，就会被冻结一段时间，比如说；x期的计划是被固定在x-1期上的。

一旦计算了整个时间范围的计划，我们就开始每日的模拟(离散时间提前，参见[9])，直到当前计划周期的结束(1个月、2个月或3个月，取决于时间限制)，收集每天的模拟供应链性能数据。一旦到达下一个规划周期，就再次执行规划周期，即，更新DC预测，执行DRP等。在我们的仿真模型中，经过三个月的初始预热期后，收集三年的统计数据来平均随机效应。表1给出了仿真程序流程。任何未满足的产品需求都会被延迟订购，除非是在分销中心，在分销中心中，这些需求被视为销售损失。每个分销中心的服务水平;平均库存水平;交通统计数据;和各设施的财务绩效是模拟的关键输出量。供应链的周期时间定义为：

周期时间=从供应商到工厂的运输时间 原材料在工厂中的保存时间 制造时间 仓库外的保存时间 到DCs的运输时间 在DCs中花费的时间 到客户的运输时间。

周期时间中的每个基于时间的活动，例如，传递给客户的时间，就是该活动的所有可能值的加权平均值。在我们的示例中，它是以该链接上所发产品的数量为权重的分销中心到消费者的平均传输时间。

表1 模拟流程

表2因子平均值和方差分析结果

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