基于系統動力學的庫存控制研究

周亞蓉 （重慶科創職業學院，重慶 402160）

基于系統動力學的庫存控制研究

周亞蓉 （重慶科創職業學院，重慶 402160）

在市場競爭日益激烈的背景下，庫存控制的重要性越來越明顯。為了尋找生產企業庫存控制的影響因素，文章將以某啤酒市場為例，采用Forrester教授創立的系統動力學的方法，并利用Vensim軟件進行模擬仿真。結論表明準確預測市場銷售量以及穩定的庫存調整時間對于庫存控制都有比較大的影響。因此，供應鏈上下游信息的共享與優化能夠促進供應鏈效率的提升。

系統動力學；庫存；仿真

在市場全球化、一體化大背景下，市場面臨的競爭日益激烈，產品周期日益縮短，然而客戶的要求日趨增高，這樣的局面使得生產商以及零售商的庫存控制越來越難。而早在20世紀50年代麻省理工學院Forrester教授創立的系統動力學就已經為解決這種動態復雜性問題提供了一種可行的理論與方法。

系統動力學通過系統建模，明確系統內部各要素間的因果關系，設置結構方程式，然后根據需要進行必要的定性與定量分析。

本文中將以傳統生產活動中的二階段供應鏈模型的靈敏性分析來說明變量對庫存的影響，從而達到科學指導實踐的作用。

1 系統動力學庫存控制模型的建立

（1）仿真建立的基本假設。a.在模型中我們只考慮一種產品，即某種啤酒。b.在模型中我們不考慮缺貨成本。c.在模型中我們不考慮訂單延遲。

（2）模型的提出。某啤酒的初始市場需求率為1 200箱/周，從第6周開始上升至1 400箱/周，各節點初始庫存量和期望庫存量為2 400箱。期望庫存可持續時間均為2周，庫存調整時間為6周，銷售預測所需的移動平均時期數為8周。假設各節點運輸延遲時間和制造商生產延遲時間均為3周，不存在訂單延遲。仿真的時間范圍是0～200周，步長為1。

（3）結構方程式。a.市場銷售率=1 200+IF THEN ELSE（Time＞=6,200,0） 單位：箱/周。表示市場需求在前 5周為1 200，從第6周開始上升至1 400。b.庫存調整時間=6周。c.運輸延遲時間=3周。d.移動平均時期數=8周。e.零售商訂單=MAX （0,零售商銷售預測+（零售商期望庫存-零售商庫存）/庫存調整時間）單位：箱/周。表示當 “零售商銷售預測+（零售商期望庫存-零售商庫存）/庫存調整時間”大于0時訂單量取該值，小于或等于0時則取0。f.零售商庫存=INTEG（制造商發貨率-市場銷售率,2 400） 單位：箱。表示零售商庫存量等于制造商發貨率和零售商發貨率差的積分，初始值為期望庫存可持續時間×1 200=2 400。g.期望庫存可持續時間=2周。h.零售商期望庫存=零售商銷售預測×期望庫存可持續時間 單位：箱。i.零售商銷售預測=SMOOTH（市場銷售率，移動平均時期數） 單位：箱/周。表示零售商當期銷售預測等于過去8周發貨率的移動平均數。j.生產延遲時間=3周。k.制造商產出率=SMOOTH （制造商生產需求率，生產延遲時間） 單位：箱/周。l.制造商發貨率=SMOOTH（零售商訂單，運輸延遲時間） 單位：箱/周。表示零售商訂單經過一定的運輸延遲才能滿足。m.制造商庫存=INTEG（制造商產出率-制造商發貨率，2 400） 單位：箱。表示制造商庫存量等于制造商產出率和制造商發貨率差的積分，初始值為期望庫存可持續時間×1 200=2 400。n.制造商期望庫存=制造商銷售預測×期望庫存可持續時間 單位：箱。o.制造商生產需求率=MAX（0，制造商銷售預測+（制造商期望庫存-制造商庫存）/庫存調整時間） 單位：箱/周。表示當 “制造商銷售預測+（制造商期望庫存-制造商庫存）/庫存調整時間”大于0時訂單量取該值，小于或等于0時則取0。p.制造商銷售預測=SMOOTH（制造商發貨率，移動平均時期數） 單位：箱/周。表示制造商當期銷售預測等于過去8周發貨率的移動平均數。

2 模型的仿真與分析

將上述模型輸入Vensim軟件中進行運算得到如下圖示：

然后本文將對該模型進行敏感性分析：

方案一：庫存調整時間=6周

零售商庫存初始值為2 400箱

期望庫存可持續時間=2周

市場銷售率前4周為1 200箱，第6周開始1 400箱

生產延遲時間=3周

移動平均時期數=8周

制造商庫存初始值為2 400箱

運輸延遲時間=3周

將方案一數據錄入可得到兩表，表名分別為制造商1和零售商1。

方案二：市場銷售率前4周為1 200箱，第6周開始1 300箱。

其他數據同方案一。

得到以下兩表，為區別起見，分別命名為制造商2和零售商2。

通過比較制造商1圖和制造商2圖可以發現，制造商庫存的凹凸變化明顯變小，并且制造商期望庫存和制造商庫存之間的差距也縮小很多，還可以發現制造商產出率和發貨率之間的差距也明顯放緩，因此可知道，準確計算市場銷售率可使制造商減少很多庫存成本，特別是減少了庫存積壓。

通過比較零售商1圖和零售商2圖可以發現，與以上比較類似的是，零售商庫存的起伏大大減小，并且零售商庫存與零售商期望庫存之間的變化量也下降很多，同時還可以觀察到相同的是零售商1和零售商2圖中零售商訂單與制造商發貨率曲線基本上重合。因此也可推出，準確的市場銷售率的計算也可大大減少零售商的庫存成本。

方案三：庫存調整時間由6周降低到3周

其他數據同方案一，得到制造商3和零售商3。

相比之下，此時零售商各曲線的變化較平緩，不過也存在微小的波動。由此可推斷相對于制造商庫存及產出率來講，庫存調整周期的長短對于零售商庫存及訂單的影響不大。

3 結 論

我們要充分利用理論知識指導實踐，以減少企業和社會的成本。然而在實踐中我們必須要優化供應鏈管理信息系統，充分共享供應鏈上下游信息，以準確指導上下游企業的行為 （制造、訂貨、銷售等），以期更好地減低整個供應鏈的成本，提高效率和收益。

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Inventory Control Based on System Dynamics

ZHOU Ya-rong(Chongqing Creation Vocational College,Chongqing 402160,China)

The importance of inventory control is increasingly evident on the increasingly competitive market.Order to find the factors of production and business inventories control,this article will use system dynamics founded by professor forrester and vensim software simulation.The conclusion shows that to accurately predict sales as well as the stability of the market inventory adjustment time for inventory control has a big impact.Downstream information sharing and optimization in the supply chain can contribute to enhance the efficiency of the supply chain.

system domestics;inventory;simulation

F253

A

1002-3100(2012)11-0099-04

2012-08-29

周亞蓉（1986-)，女，山西文水人，重慶科創職業學院，碩士，研究方向：物流工程。