23供应链中自下而上和自上而下的方法Word格式.docx
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他们只是能够全面的从大量数据库中提取明确的理想的方案的一种工具。
他们也能够测量交易中的成本、税收、服务、质量和时间,在处理供应链管理问题时线性的混合的整数可编程模型是最常用的。
实际上混合的整数可编程的模型是最一致的近乎精确的启发性方法,尤其在计划应用中。
在关注信息技术和商务变化过程中,管理者采用优化的方式。
这样可以促进供应链的实际管理。
然而对大多数管理者来说,这种形式有一个含糊的隐含之义。
他们经常意识不到这种严谨的可编程的数学模型对他们提高生产线潜力的意义,然而在创建可编程的数学模型的过程中,运筹学专家能够通过引用优化模型做出更好的服务。
由于这个原因,我们从今以后提到系统时用优化模型系统代替可编程的数学模型。
供应链的内在的暂时性的决定因素的协调关系得到的关注比人们对功能性的协调关系要少得多。
而且当前人们用信息技术和商业化过程重新设计的方法来提高供应链管理的尝试已经聚集在两个范围技能和策略。
通过彻底的改变不同的时间框架计划关系和高超的组织艺术需要等方式。
软件公司正在通过为厂商取得通用的软件系统和为EFP系统为平面分布图等方式提高供应链的技能水平。
这些系统的问题大多集中在对供应链片面的提供目光短浅的评估。
他们分析问题的方法通常不包括可编程的数学模型。
这些系统的性能充其量只能去解决公司的片面的技能问题。
从战略意义上讲,有越来越多的公司数量的不断增长要求用优化的系统模型去研究怎样获得正确的决策。
这将对他们的长期的竞争力产生有力的影响。
这种决策包括引进新设备的目的和任务,(也许是为了支持新产品的),在能力范围内为已有设备的合并、利用和联合作出报价。
这种优化的系统模型在机构内部从战略顾问那里或从第三方卖主那里得到。
他们很少以为公司利用一个变化的依据去审视战略决策是固定的模式。
到目前为止很少有人去做联系分析工具和数据库这两个截然相反的计划的努力。
为策略上的供应链管理而开发的优化模型系统能够减少分岐。
但都被严重的忽视了。
公司采用这样的一个系统的目的是通过它去在定期的基础上改变利用全球化的资源的组织过程。
比如说一个月一次。
这样做的潜在的报酬是巨大的。
局部的应用表明采用优化的模型系统能够像预期的那样最少减少应用费用50%。
这章的目的是回顾理论上的由下而上和由上而上的开发综合供应链管理的方法。
特别注意到了在取得这样一体化的过程中优化的系统模型在现在和将来所起到的作用。
在信息技术和商业管理中也将讨论相关的开发情况。
232供应链优化建模系统的层级在这一节,我们强调隔时的联合的供应链行为的重要性如功能上的联合。
通过应用一套优化的系统模型去解决一个企业所面临的全部的战略和战术问题能够最大限度的完成联合。
分析信息技术系统是连接相互重叠的,大量的由信息技术传输系统提供的数据组成的供应链数据库。
2321供应链系统层级的组成在图1中,我们示出了由最佳化建模系统和在一个具有多个工厂和分销中心的制造和分销公司中负责供应链的隔时和工能上正合的业务往来系统构成的供应链层级。
如图所示,六种优化的系统模型属信息技术分析系统,其余四种属于预测和定购管理系统是需求预测分析能力和处理客户定购的交易能力的混合物。
在图1中,交易系统和计划系统已经变得模糊不清了。
软件公司提供的EFP系统或者已经获得或者进入了公司提供的业务模型系统。
相似的许多DFP系统包括计划、预测的模型,为了讨论这个问题,我们选择了保留各种子系统形式和功能上的区分。
在系统分层中,这种业务和计划系统体现在供应链管理中的是通用的从下而上的层层推进的管理方法。
随着商业过程的重新设计被当作一个必然结果,信息技术的开发成为诞生新方法的强大驱动力。
随着数以百万美元的销售额及其的增长,软件开始变得红火起来。
(e.g.,seeNaj(1996)。
在系层分层中战略上的优化模型系统在供应链管理中对应的是从上而下的分层方法。
在公司的市场和供应链及成本和服务的竞争面临全球化时,这种驱动力是对资源的战略上的分析管理的需求。
专家对怎样使用优化的模型系统的研究正在增加,以便提供给管理部门关于供应链的发展和重新设计的方案以及回答“如果怎样”等关于长远的将来的问题。
长期和短期的战略上的供应链计划及在系统层级中支持它们的系统大部分被远远的忽略了。
基于部份的使用优化模型的系统是开发更好的模型系统中最困难的区域,因为他们需要将最基本的商业过程重新设计。
在下一章节我们返回来对这个观点作一个讨论,在那里我们将讨论在系统层级应用中的更具体明了的问题。
这个供应链层级是有前提的,在我们所掌握的最大的知识范围内,没有一家公司落实并全部应用了这种系统。
尽管许多公司已经落实了他们中的几种,由于信息技术对供应链的支持不断提高和系统模型的发展,我们可以预测公司在不久的将来将全部落实这些系统层级。
从由下而上开始,紧随着的是对每种系统类型的能力的概述。
图1供应链模型系统分层企业资源计划系统:
企业资源计划系统在连续而实时的基础上管理着公司的业务往来数据。
这个系统使全公司的定购登记、财证记录、购买和许多其他功能的数据和信息系统标准化,尽管ERP(企业资源计划系统)这个术语有自己的含义,整个“企业”的有效的“资源计划”行为只能通过对使用来自ERP系统的数据的建模系统所产生的模型进行最佳化来确认出来。
请阅读Bouerson及其他人(1998)为EFP系统所做的讨论。
原材料要求计划(MRP)系统:
关于MRP系统的分析要以某给定的计划范围内的各时间周期中用来满足需求的最终产品主生产计划表做为开始。
使用这些数据并考虑原材料的当前余额,在制品和完成品情况,以及公司产品结构的材料说明单,由MRP系统来得出为满足最终产品的需求关于原材料以及需制造的或从供货商处订购的中间产品的净需要量。
在所有制造阶段上的产品以由MRP系统在库存单位等级水平上进行分析。
请参见Baker(1993)及Sipper和Bulfin(1997)关于MRP系统以及在确定主生产计划表方面最佳化模型的作用的进一步讨论。
分销要求量计划(DRP)系统:
DRP系统的分析的前提是有待运输的最终产品的预测,在工厂和分销中心处这些产品的库存当前余额,以及诸如安全存货要求量,补量和补足时间等的库存管理数据。
DRP系统随后与分销计划最佳化模型一起制定出整个公司物流网络的运入的部门之间的、以及运出的计划。
同时考虑到诸如车辆载荷量、路径选择、合并、方式选定、渠道选择以及承运人选择等运输方面的因素。
通过物流网络的产品由DRP系统在库存单位层面上做了分析。
请参见Slegner(1994),关于DRP系统的进一步讨论。
需求预测和计单管理系统:
此种系统把关于当前的订单数据与历史的数据结合在一起得出为满足运营方面,战术和战略计划对最终产品的需求量。
对于运营上的以及短期的战术性的计划来讲,其重要的挑战就是管理从具有相当大程度不确定性的预测到不确定性要小得多的订单的过渡。
长期的计划则要求与具有高度不确定性的行业的和经济的因素相联系起业。
请参见Makridakas和Wheelwnight(1989)或Rosenfield(1994)关于需求预测的进一步讨论。
生产计划安排的最佳化建模系统:
这是些言辞在公司的供应链中各生产厂处的建模系统,用以解决诸如订单在机器上的次序安排,较次要的和重大的变换时间确定或者在制品库存的管理等运营决策问题。
此种模型必须适应环境,它可以是分立部件的制造,流程性的制造,单件生产安排,或者是混合型的。
某一项设施可能会在不同的制造阶段要求有不同的建模系统;
例如,造纸厂的上等票据纸的生产,就先需要用流程方式生产出成卷的母纸后再用单件生产安排来生产出最终产品来。
请参见Shapiro(1993a)关于有关的数学编程模型的讨Naj(1996)讨论了这种系统的商务应用以提出这些系统的公司的资本构成情况。
包括Ia,RedPapper和Manugisties公司。
分销计划安排最佳化建模系统,制造和分销公司面临有各种情况的车辆和其它计划排表和运营计划问题。
除了有就地把产品发运出去满足客户外,有些公司还有在短时期内要决定哪些分销中心应根据库存的供应能力来服务于各市场的问题做出决策和生产的计划安排情况一样,分销计划安排问题及其模型在各个行业间是各不相同的。
关于车辆的路径算法和应用问题,请参见Golden和Assad(1988),关于车辆路径的目前市场销售的软件包问题的综述,请见Hall和Partyka(1997)。
生产计划最佳化建模系统:
在公司的供应链中的每个生产厂都使用自已版本的最佳化建模系统来确定每个制造阶段的下一个季度的主要生产计划,以及每个阶段的资源水平,资源配置情况,从而尽量减小可防止的制造成本。
作为最佳化的一部分。
该模型也决定着在制品的库存和重大的机器变换情况。
由此系统使用的各种模型不仅是多阶段性的,也是多周期性的。
所以,为计算上的需要,把产品归集族类。
这些归集的族类当该系统把主计划交付给工厂的生产计划安排和MRP系统时是已被倒向的。
虽然已有许多文章讨论此种广东围的生产计划模型(参见Thonas和Meclain(1993)。
但还没有见到基于这类讨论的模型。
不过Harris公司和Sadia公司开发的系统是例外的情况。
(Leachman等人(1996)及Taube-Netto(1996))。
物流最佳化建模系统:
该系统为整个供应链确定一个物流的主计划,用来分析在下一个季度中如何在所有的市场中满足对所有成品的需求问题。
具体地说,它的任何是给出市场对分销中心和其它负责提供产品的设施机构的需求情况。
其目标是使公司的整个物流网络中在可避免的运输,转送,仓储和库存成本最小化。
同样,也是为了计算上的需要,把最终产品归集为产品族类,把市场归集为市场区。
当该系统向生产厂分销计划安排和DRP系统交出主计划排表时,这些归集已被倒向的。
此种最佳建模系统目前尚未被广泛应用。
战术性最佳化建模系统:
该系统为公司的整个供应链的下12个月对供应/制造/分销/库存的综合计划给出决策。
其目标是使满足固定需求的全供应链成本最小化,或者是在允许改变产品构成的情况下,使净收入最大化。
原材料,中间产品和成品都归集为产品族类。
同样地,市场也归集为市场区。
这里目前尚未广泛使用的另外一种最佳化建模系统。
战略最佳化建模系统:
此系统是公司用来对资源取得和其它战略问题做决策的,例如新的制备设备的建造,进行并购时的得失数量或者对新产品的供应键进行设计等。
期目标也可以是使净收入最大化或者是投资回报最大化。
有许市集的软件包,虽然它们在建模能力上有程度上的不同,都可以利用。
请参见Haverly和Whelan(1996)所编的软件手册。
关于战略性研究的实例,请参见Shapiro(1992),Shapiro等人(1993b),Arutzen等人(1998),Barlunc等人(1995)。
在图1中我们示出了在各最佳化系统之间以两个方向通过的数据以及那些在原级中紧邻其上或下的数据情况。
显然,这些系统的数据库是重叠的。
此外,向下指问的数据是被分解开的,而向上指的数据是归集的更详细情况,请参见Shapiro。
对于生产计划问题,在隔时问题和模型之中的通讯被称之为递阶规划。
(见Bifran及Tirnpati(1993)。
这种方法对更多的普通供应链问题是有效的,对商务规划的其它领域也是有效的。
递阶规划包括使各层面间的通讯模式化的数学规划解析方法。
Graves(1982)提供了这种方法的良好例证。
虽然此种方法可能还达不到实际应用的程度,但它们提供了关于供应链问题连结方面的很有实际意义的思维方法。
最后,系统层级把由Hammer和Champy(1993;
p.93)的建议实现了程式化,亦即,IT的进展允许“商务活动同时也收获到集中化和分散化的益处”。
这是在综合性供应链管理中普通性利益所在。
但是,如果不想只把它做为一种模糊的,最终是不可企及的目标的话,公司就必须积极地进行调整其商务活动以促进为图1所示的那种分析和通讯交流。
2322供应链的分析频率、周期和运行时间在前小节我们没有详细描述使用系统层级中成分的方式问题,我们通过对几种时间特性的讨论来补充前面缺少部份。
分析频度管理者或计划者在一年或一个季度或一个月中使用这种系统的次数。
周期每次使用这种系统完成分析所需的时间。
运行时间每次运行这种系统所需的时间。
这些时间参数在表1中。
他们是代表性的不是确定的,尽管在限定范围内,它们在不同公司间是会有很大不同的。
对战术上的供应链模型系统的分析频度时间要比一个星期长,对产品计划模型系统分析时间要比一个季度短。
系统计划范围重叠使他们之间的合作和交流变得简单。
不仅所有的优化模型被运用在滚动计划中而且每个模型的计划范围度要比分析频度长。
随着我们从战略性向运营性系统向下移动,计划的范围度变短,而按周期数度量的模型中的时间描述却变得越加具体详细。
此外,随着我们从战略性计划向运营性计划的移动,其目标功能便从净收入向可避免费用的最小化的变动。
从原则上讲,在所有的计划层面上都应寻求净收入最大化但公司在运营层面上影响净收入的选项很少。
我们可以希望和期望在未来几年内,随着公司对他们应用模型系统能力的提高,最大限度的赚取净收入能在各阶段实现。
例如,生产计划最优化模型通过确认那些定单可接受、或拒绝或对这些定单定价格来正常的赚取毛利。
使用这些系统中的一个变化就是需要的改变商业过程以便支持必须的分析以及与消费者协商。
计划层模型结构目标功能分析结果同期运行时间战略上的优化模型系统1-5年每年打印最大限度的净收入与投资回报一年一次1-2个月10-60分钟战术上的优化模型系统12个月3个月3个季度满足需求成本和变更产品构成的净利润最大化一月一次1个星期60-120分钟产品计划优化模型系统13星期4个星期2个月现有的产品和库存成本最小化一星期一次1天10-30分钟物流学的优化模型系统13星期4个星期2个月现有的物流成本的最小化一星期一次1天10-30分钟产品作表优化模型系统7-28天7-28天近视产品成本的最小化一天一次30分钟10分钟分销作表优化模型系统7-28天7-28天近视分销成本最小化一天一次30分钟10分钟MRP系统7-28天7-28天没有合适的一星期一次1-3小时60分钟DRP系统7-28天7-28天没有合适的一星期一次1-3小时60分钟预测和订单管理系统一星期-5年变化没有合适的变化变化10秒-10分钟企业资源计划系统没有合适的实时或不断间没有合适在通过层级的底部使用运营系统实现了公司供应链的改进之后,在层级中间部位的三类战术计划系统为真正实行综合性供应链管理提供了最大的机会。
但是,正如上面所提到的那样,实行这种计划系统要求业务过程有根本性的重新设计。
具体说来,在重复的基础上使用一个战术上的模型系统时需解决的机构方面的问题包括:
信息技术和商务过程是怎样有效的通过供应链在一个重复的基础上用及时准确的方式获得必要的数据。
谁使用这些数据进行战术分析。
我们怎样成功地把由模型提示的管理判断法合到计划中去?
一旦一个战术的计划被确定,它如何被传播和实施?
怎样改变管理动机来反映出全球性的效能?
篇幅所限,我们不对这个问题进一步讨论(看Shapiro(1998)的著作)。
233供应链决策数据库象我们介绍的那样,在系统层级中的任何一个优化模型系统应用都需要来自于供应链决策数据库的输入,是通过转化处理在EFP,MRP和DFP系统中建立的数据生成的。
这个数据库了包括来自于预测和订购管理系统的数据。
此外,各种优化模型系统的供应链决策数据库互相重叠,应用全局的方式来管理和创建。
决策数据在重要性,是它们在业务数据库上的差异以及它们所产生的最佳化模型都被ERP系统的卖主所忽略。
他们错误地提出公司中的综合供应链管理只要成功地配置好ERP系统就能够方便地做到。
在下面的章节我们概要说明一下开发和创建决策数据库的主要原理。
篇幅有限我们不能更深一步讨论其形式的内容细节,请参阅Shapiro(1993C,1997,1998)有关论述。
2331对计算成本中管理会计原理的适应性改变信息革命有助于管理会计的发展,Atkinson(1997;
P.3)等人把管理会计定义为“为实现内部计划和控制目的,对关于公司的经济事件信息进行确认,量度,报告和分析的过程。
他的着眼点跟财务会计的是不同的,不是向外部汇报历史结果的。
对于供应链管理决策的制定这个目的来说财务会计数据经常是不准确的,因为它以将来会有变化的历史量为基础对间接的和固定的成本进行分摊。
管理会计业界已经开发出了称之为“基于活动的”成本概算法,它寻求把间接成本,或者说是把活动分摊给产品和客户成本之类的成本对象。
这种分摊是建立在决策着活动对成本对象的总成本战友多大比例的成本驱动因素之上的;
请见Atkiuson等人(1997)有关更多的细节,以及Elram等人(1994)关于它在物流学中的应用情况。
间接成本驱动因素可以是有量的,例如收件部门的成本驱动因素,它等于在计划周期内该部门转送处理的部件数,它们也可能是非量的,例如机器准备成本的成本驱动因素,它等于在计划周期内机器准备的次数。
直接成本的分摊是那些自然而明显的驱动因素(例如机器成本的机器时间),是比较简单直观的。
为进行决策,管理会计或建模人员应当研究直接和间接成本的成本关系,而不能只对它们进行点估计。
这些关系是成本在今后会怎样作为其成本驱动因素的函数而变化的描述函数。
单一的一个成本因素的非线性和非连续函数可以由线性的和固定的正整编程建构来近似。
如果一种成本关系关系到具有交叉乘积项的多重成本驱动因素时,可能会要求使用非线性编程建模方法。
基于活动的成本核算和供应链最佳化模型之间的联系是重要的,但也是复杂的。
就我们的目的而言,为供应链决策数据库创建成本所需的关键性建构就是把公司总帐中的间接成本变换为具有相关的成本关系驱动因素和资源的供应链成本。
如果一个成本驱动因素的存在是有限的,那它就相应于一种资源。
换向话说,成本驱动因素只不过是用于追踪成本的会计手段。
进行建模的人在对多个设施或部门供应链创建最佳化模型时,最为经常遇到的困难是,由于历史的原因,各个部门所用的会计体系各不相同。
于是,建模者便面临着在所有各部门内进行均化和统一标准的复杂任务,以便在计算最佳计划时,最佳化模型能够进行不偏不倚的比较。
但有幸的是,在这样的公司中实施一项ERP系统就将会消除这些计划和建模方面的困难,以及许多其它困难。
基于活动的成本核算和最佳化建模对供应链决策的成本和成本关系的确认起着补足的作用。
一个供应链最佳化模型从类属的计划单原,例如工艺过程,资源设施/部门成本和变换方案等角度为成本和成本关系提供一个样板。
对总帐和其它原材料成本数据的基本活动的成本概算分析决策着这些类属以及定义着其成本关系的参数的具体性质。
2332产品,客户,供应商的归集为了战略和战术计划的目的,对供应链模型运营的建模应当采取产品,客户,有时还有供应商合适归集的做法。
对于战略的或战术的供应链分析这样的目的来说,在库存单位水平上来描述运营情况是不必要的,也不是所期望的。
因此,对于零售公司的供应链模型可能是建立在对该公司所出售的50,000个库存单元进行归集而产生的100个产品类族之上。
产品的归集对于有效建模的重要性在供应链的重要性被人们承认之前就已经被研究者们认识到了;
例如请参见Zipkin(1982)和Axsater和Jousson(1984)。
把产品归集为产品类族是最困难类型的归集。
它要求要有对公司的生产线有广而深的了解。
选定做为某一类族的产品应该在供应链成本,资源利用,变换等方面具有相似的特性。
有幸的是,建模者没有必要为使产品类族数目便于管理而迫不得已做硬性的归集,因为这个过程是根据80/20规则自动校正的。
就是说,其结果为250个产品类族的自然归集,可以方便地把只占总量200%的200个最小类族归集为10个其它类族,而减少到60个类族,客户归集可以用一种混合的方式来进行,这要根据公司,行业和建模分析的范围而定。
大的客户应保留作为单独的实体单位,而在一个特定地理区域中的数个小的客户可以归集为一个市场区。
客户归集可以通过创建详细的客户源计划管理报告的后最佳性分析将其反倒回来。
供应商的归集也可以同样的方式来进行。
为精确地捕获计划细节,归集应当在系统层级中向下移动时使其变得越加具体。
不过由于模型的范围逐渐降低产品、客户和供应商的数目,仍应保持在可以管理了的水平上。
即便是对计划安排模型,产品归集可以必须和所期望的,例如,对造纸机的生产计划安排,困难的决策是何时进行从一种纸到另一种纸的变换以及新型纸的生产总量是多少。
与此相对,在给定的类型内使待生产的等级序列最佳化就是很简单的事,而不需要模型。
因此说,在此情况下,计划安排模型便可以忽略产品等级的细节情况。
一旦计划出最佳计划,就可以应用一个简单的后最佳性例行程度来对各种等级确定生产的时间安排和批量。
2333将用关于供应商、市场、本行业的以及国内外经济状况等外部数据供应链决策数据的这种要求使我们想到了这样一个明显的事实:
对于战略性和战术性的供应链分析来说,关于公司运营情况的业务性数据在范围上是不够的。
根据分析的情况,一个最佳化模型需要有关供应商成本和能力以及公司产品的市场条件方面的数据,对战略性计划,还需要有公司运作其供应链所需的
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