□ 刁德榮

(澳門科技大學(xué) 商學(xué)院,澳門 999078)

1 研究背景

粵港澳大灣區(qū)已經(jīng)成為了全球經(jīng)濟體量最大的灣區(qū)，其經(jīng)濟發(fā)展為物流行業(yè)創(chuàng)造了良好的經(jīng)濟環(huán)境，三地的貿(mào)易是推動大灣區(qū)港口物流發(fā)展的經(jīng)濟源動力，促進了物流企業(yè)實現(xiàn)高效益發(fā)展[1]。由于地緣及物流功能區(qū)匹配關(guān)系，港澳的倉儲集疏基地大部分分布在珠三角區(qū)域，需求和補貨提前期的不確定以及補貨決策的優(yōu)劣直接影響其運營成本和企業(yè)盈利水平，最終影響到企業(yè)的存亡興衰。目前，香港、珠海、深州、廣州都有獨立的海港，且在運輸量上一直處于世界領(lǐng)先地位，優(yōu)越的基礎(chǔ)設(shè)施提高了粵港澳大灣區(qū)物流發(fā)展質(zhì)量。但是大灣區(qū)在地方交通網(wǎng)絡(luò)上，都是以城市獨立運行為主，沒有形成較強的互通。大灣區(qū)一江兩岸的地理格局，導(dǎo)致東西兩岸物流發(fā)展不均，東面具有較強的發(fā)展屬性，而西面只能依靠東面進行發(fā)展，這樣的發(fā)展方式不利于大灣區(qū)物流共同發(fā)展[2]。大灣區(qū)“1小時交通圈”、“綠色通道”等相關(guān)措施為物流共享合作協(xié)同機制提供了基礎(chǔ)保障，能夠促進物流人才的三地流通[3]，共享合作協(xié)同機制的建立能夠合理分配大灣區(qū)整體物流資源，避免出現(xiàn)物流資源過度集中化，保持物流行業(yè)的健康發(fā)展。

2 物流庫存補貨模型與仿真優(yōu)化

2.1 物流庫存補貨模型

在大灣區(qū)庫存管理實踐中，由于三地的需求和補貨提前期各異，企業(yè)在庫存管理方面面臨的需求具有很大的不確定性，其上游供貨商的配送提前期也具有更大的波動性[4]，因此企業(yè)在面臨以上兩種不確定因素時學(xué)會科學(xué)地檢視當前的補貨策略(何時補貨以及需要定多少貨)是否合理非常重要。補貨策略的合理性一般依賴于企業(yè)所考慮的目標，例如平均庫存水平、服務(wù)水平、期望利潤等。

為方便描述問題所對應(yīng)的庫存模型，先將相關(guān)參數(shù)和變量定義如下：

IBt第t天期初庫存；

IEt第t天期末庫存；

QRt第t天企業(yè)到貨量；

Dt第t天企業(yè)面臨的需求；

Iit第t天已下單尚未到貨的補貨量；

DSt第t天已滿足的需求；

IPt第t天庫存點 (t=1,…T)；

LT 企業(yè)補貨提前期(企業(yè)下單到收貨的時間間隔)；

O 0-1變量，0表示不需要補貨，1表示需要補貨；

TO補貨到達時間，定義為補貨當天加補貨提前期后的第二天初；

R 企業(yè)庫存補貨點；

Q 企業(yè)訂貨量；

SL 庫存服務(wù)水平，定義為所有需求中滿足需求所占的百分比；

以上參數(shù)和變量之間的關(guān)系如下：

IEt=IBt+QRt-Dt

(1)

式(1)表示期末庫存是當天期初庫存加上當天到貨量減去當天的需求。

DSt=min{IBt+QRt,Dt}

(2)

式(2)表示已滿足的需求部分。

IPt=IP(t-1)+Ii(t-1)

(3)

式(3)表示第t天的庫存點等于上一期的庫存點加上一期已下單但尚未到貨的補貨量。

IPt≤R時O=1,否則O=0

(4)

式(4)表示如果當天庫存點降到補貨點或以下時需要補貨Q，否則不補貨。

因此，T天之內(nèi)的平均庫存水平可表示為

(5)

T天之內(nèi)的服務(wù)水平可表示為T天需求的滿足百分比。

SL=T天內(nèi)已滿足的需求/T天內(nèi)的需求之和*100%

(6)

因此，庫存補貨模型是將R和Q作為決策變量，將平均庫存水平、服務(wù)水平、期望利潤等作為優(yōu)化目標，尋求最佳的補貨策略。

2.2 需求與補貨提前期不確定下的補貨策略仿真與檢視

需求不確定是企業(yè)進行庫存管理實踐的一大痛點。眾所周知，需求的波動將引發(fā)牛鞭效應(yīng)，使得訂單波動沿著供應(yīng)鏈上游逐級放大[5]，最終使整條供應(yīng)鏈上的各企業(yè)付出更高的成本代價。與此同時，補貨提前期的波動也會造成更高的安全庫存水平，最終使得供應(yīng)鏈各級成員的庫存水平居高不下，造成大量的浪費。

因此，在需求與訂貨提前期不確定的情況下，企業(yè)需要經(jīng)常檢視當前的補貨策略是否需要調(diào)整。檢視的常見標準是看當前補貨策略下的平均庫存水平和服務(wù)水平是否達到企業(yè)要求。平均庫存水平的高低直接影響到企業(yè)的服務(wù)水平及客戶滿意度，且跟企業(yè)的盈利水平密切負相關(guān)。為此，需要根據(jù)企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略要求進行補貨策略的匹配與調(diào)劑，達到一個平衡及適時適用適宜的最佳水平。

2.3 需求與訂貨提前期不確定下的仿真優(yōu)化模型

眾所周知，仿真只是檢視當前的補貨策略是否合理，并不能檢視該策略是否最優(yōu)。因此，企業(yè)如何在需求與訂貨提前期不確定的情況下優(yōu)化當前的補貨策略，進一步降低平均庫存水平、提升服務(wù)水平尤為重要。補貨策略的優(yōu)劣將直接影響庫存水平和服務(wù)水平的高低，最終影響企業(yè)的績效。需求和補貨提前期不確定下的補貨優(yōu)化研究很多是從隨機優(yōu)化理論分析出發(fā)的，對企業(yè)管理者來說可操作性非常小[7]。因此，本文從企業(yè)實踐的另一個視角，通過仿真結(jié)合優(yōu)化理論構(gòu)建的模型，為需求和補貨提前期不確定下的庫存補貨策略提供了很好的依據(jù)與工具。

本文在仿真模型的基礎(chǔ)上，在滿足一定的服務(wù)水平要求下進一步優(yōu)化平均庫存水平。此時可令平均庫存水平為目標函數(shù)，服務(wù)水平為約束條件，補貨點和訂貨量為決策變量，構(gòu)建以下仿真優(yōu)化模型。

①庫存服務(wù)水平SL≥企業(yè)預(yù)設(shè)水平；

②Q,R≥1,Q,R 為整數(shù),均為決策變數(shù)；

③D是隨機需求，服從某個分布；

④LT是補貨提前期，服從某個分布。

3 算例分析

本實踐案例A企業(yè)通過對過去原料運輸一年的時間及每次訂貨量進行統(tǒng)計分析和歸納，得到所需的需求分布數(shù)據(jù)和補貨提前期的分布數(shù)據(jù)。根據(jù)上文構(gòu)建的仿真模型和仿真優(yōu)化模型，分別獲得該企業(yè)的平均庫存水平和服務(wù)水平以及在給定服務(wù)水平下的最佳補貨點、訂貨量和平均庫存水平。

3.1 企業(yè)當前補貨策略檢視

下面將利用仿真模型對A企業(yè)現(xiàn)有的補貨決策(補貨點和訂貨量)進行檢視，分析企業(yè)現(xiàn)有補貨策略下的平均庫存水平和服務(wù)水平是否與企業(yè)的期望服務(wù)水平及期望庫存水平相匹配。具體來講，A企業(yè)訂貨到達的時間1、2、3天的概率分別為20%、60%及20%，每次訂貨量從200至400單位不等，期初庫存水平600單位，補貨點為600單位，訂貨量為1500單位，于是通過1000次仿真試驗得出平均服務(wù)水平為86.7%，平均庫存水平為519.94單位。從仿真結(jié)果來看，A企業(yè)原來機械隨機的訂貨存在服務(wù)水平偏低及庫存水平偏高的問題，對企業(yè)長期的戰(zhàn)略發(fā)展與績效提升有很大的阻礙。因此，有必要重新檢視補貨點和訂貨量等補貨決策對服務(wù)水平、平均庫存水平等關(guān)鍵指標進行優(yōu)化，進一步提升A企業(yè)的營運績效和盈利能力。

3.2 企業(yè)庫存水平仿真與優(yōu)化

下面將對企業(yè)當前的補貨點和訂貨量進行重新檢視，在給定的企業(yè)服務(wù)水平要求下優(yōu)化企業(yè)的平均庫存水平，從而降低企業(yè)的成本，進一步提升客戶滿意度和企業(yè)績效。根據(jù)上文案例的數(shù)據(jù)，即A企業(yè)訂貨到達的時間1、2、3天的概率分別為20%、60%及20%，每次訂貨量從200至400單位不等，期初庫存水平600單位，補貨點為600單位，訂貨量為1500單位。通過仿真優(yōu)化模型分析，最佳的企業(yè)補貨點不再是600單位，為了提升服務(wù)水平已經(jīng)增加到1190單位；另一方面，為進一步降低平均庫存水平，訂貨量從原來的600單位降低為315單位。最終結(jié)果是平均服務(wù)水平提高為90.1%，平均庫存水平降低為237.64單位，優(yōu)化后的平均庫存水平下降超過了50%，而平均服務(wù)水平超過了90%，對企業(yè)的資金使用、運營成本、整體績效等方面都產(chǎn)生了極為積極的經(jīng)濟作用與價值[8]。

4 結(jié)論與展望

本文從粵港澳大灣區(qū)戰(zhàn)略視角出發(fā)，分析了庫存管理的重要性與痛點所在，針對企業(yè)面臨庫存需求和補貨提前期的不確定性，構(gòu)建了基于仿真技術(shù)的最優(yōu)化模型，通過案例數(shù)據(jù)首先檢視了該企業(yè)在當前補貨策略下的平均庫存水平和服務(wù)水平，進而利用仿真優(yōu)化模型在滿足企業(yè)給定的服務(wù)水平要求之下重新優(yōu)化企業(yè)的平均庫存水平，并提供最佳的企業(yè)補貨點和訂貨量。

本文所創(chuàng)建的仿真優(yōu)化補貨模型可以快速、高效、便捷、科學(xué)、合理地為企業(yè)解決訂貨提前期不確定、訂貨量機械不精準、訂貨點隨機不客觀、庫存水平高度浪費、企業(yè)服務(wù)水平難以保障等問題與痛點，同時，對企業(yè)的戰(zhàn)略發(fā)展及提升整體運營績效水平，起到了極為關(guān)鍵的作用。

本文聚焦庫存需求和補貨提前期的不確定性問題，然而由于大灣區(qū)三地的稅務(wù)政策和貨幣不同，同時三地還面臨外匯的波動，未來的研究將進一步考慮這些不確定性，為大灣區(qū)企業(yè)的庫存管理提供更為科學(xué)合理的決策參考，助力大灣區(qū)建設(shè)。