供应链管理环境下库存问题的定量分析

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1、供应链管理环境下库存问题的定量分析作者：崔　俊，阎　君北京交通大学经济管理学院，北京100044　 【摘 要】牛鞭效应是供应链管理中常见的现象，这种现象导致了供应链上游企业看到的是歪曲的需求信息，从而使得库存重复建设。文章介绍了几种供应链管理环境下的库存模式，并定量说明它们能够有效的降低牛鞭效应。　 【关键词】牛鞭效应；联合库存管理；供应商管理库存     【中图分类号】F715.6              【文献标识码】A                  【文章编号】1007-7723（2005）05-0032-02   

2、一、引 言　　供应链环境下的库存问题和传统的库存问题有许多不同之处，这些不同点体现出供应链管理思想对库存的影响。在传统的库存管理模式中，供应链中各节点企业的库存管理各自为政，各自管理着自己的库存。零售商有自己的库存，批发商有自己的库存，供应商也有自己的库存。同时，各节点都有着自己的绩效评价方法及相应的库存策略。由于彼此缺乏沟通与合作，从而导致产品的重复存储，致使整个供应链积压了大量产品。而新型的供应链管理库存策略则从供应链的整体利益出发，制定库存策略。这就意味着各节点企业必须增加彼此信息的透明度，加强合作，从而形成双赢局面。但是

3、，既使在这种条件下，由于供应链末端顾客需求的不确定性而导致的供应链中的需求变异放大现象仍然存在。下面就这种现象对供应链管理中的几种库存模式做定量分析。   二、不确定性对库存的影响　　在研究“帮宝适”的市场需求时，宝洁公司的经理们注意到了一个很有意思的现象。产品的零售数量相当稳定，没有哪一天或者哪一月的需求会特别地高于或低于其它时期。但他们进一步考察分销中心向宝洁公司的订货时，吃惊的发现波动性明显增大了，宝洁公司向其供货商的订单波动程度更大。在这个案例里我们清楚地看到：需求的不稳定性随着供应链逆流而上，供应商订货量的方差会大于向

4、其顾客销售量的方差。我们称这种现象为“牛鞭效应”。为了便于研究，我们首先就牛鞭效应进行建模分析。　　三、牛鞭效应　　1.模型假设。假设（1）：一个基本的供应链模型包括一个零售商和一个制造商。零售商观察顾客的需求并进行预测，向制造商订货；假设（2）：零售商的订货提前期是固定的，为；假设（3）：零售商采用最小———最大库存策略，定期向供货商订货，间隔期为 ；假设（4）：零售商对顾客需求的预测方法是移动平均法。即在每期内零售商估计的平均需求是前n次需求观察值的平均值。（5） 时期顾客需求被看成是如下的变量形式：           。

5、这里， 是非负的连续变量，是       的相关系数， 是独立的误差变量，其均值为0，方差为  。　　2.模型分析。在仓库发出订货时，订货要使仓库状况升至基本存储水平。下一批订货到来之前，这一水平的库存应能够防止仓库出现缺货。由于下一批订货在 + 后到达，当前的订货要足以满足 + 天内的平均水平需求：而安全库存，即仓库用以保障+天内需求偏离平均需求时的供应量，计算公式如下：所以最大库存水平为：　　其中，AVG，STD———分别是需求量的均值和方差；     ———按既定的服务水平确定的安全系数。　　这里，根据假设，  ， 是固定

6、常数；  可以从统计表中查取；对于AVG，STD，根据数理统计知识，我们可以分别用估计，并且这是无偏估计。于是， 时期内最大库存水平为：　　令                    ，公式可简记为：于是根据最大———最小库存策略，  时期的定货量为： 　　   计算其方差：　　   根据概率论中样本抽样分布的相关知识有：      所以原式为：　　          所以有：　　   这个公式说明零售商向制造商的订货量的波动性要大于顾客需求的波动性，这也是牛鞭效应的定量分析，当然假设条件不同，结果也不同。在这个问题上，很多学者都

7、已经有了结论，在此不再说明。下面我们基于本文的模型对供应链管理环境下的库存模式作一些探讨。   四、供应链管理下库存问题的定量分析　　在本节中，我们将重点对供应链管理环境下的几种库存模型定量分析，并与传统的库存模型比较，说明它们有效地降低了牛鞭效应。　　1.联合库存管理（JointManagedInvantory,JMI）.JMI是一种基于协调中心的库存管理方法，是为了解决供应链体系中的牛鞭效应，提高供应链的同步化程度而提出来的。联合库存强调了供应链节点企业同时参与，共同制定库存计划，使得供应链管理过程中的每个库存管理者都能从相

8、互之间的协调性来考虑问题，保证供应链相邻节点之间的库存管理者对需求的预测水平保持一致。任何相邻节点需求的确定都是供需双方协调的结果，库存管理不再是各自为政的独立运营的过程，而是供需联结的纽带和协调中心。　　由以上定义，我们注意到联合库存中心是从整体通过供应链节点