隨機需求下傳統(tǒng)庫存與VMI庫存模式仿真比較

李曉嬌，劉寶庵

（長春理工大學經濟管理學院，吉林長春，130022）

一、研究背景

庫存管理始終是企業(yè)管理面臨的一個問題。傳統(tǒng)的庫存管理是供應鏈管理過程中最重要的環(huán)節(jié)之一。它的主要作用是快速滿足客戶訂貨需求、分攤訂貨費用、保證生產的連續(xù)性，而庫存費用一般占庫存物品價值的20%～40%，為此，可以說庫存水平不僅對供應鏈的總成本和利潤有很大影響，還與供應鏈的整體性能有直接關系，因此在供應鏈中對庫存管理的控制是十分重要的。傳統(tǒng)的庫存管理都是從單一企業(yè)的處理庫存問題的角度出發(fā)，或者說是從企業(yè)的庫存所引發(fā)的存儲成本和訂貨成本的角度出發(fā)確定訂貨訂單。可以確定的是，在過去市場不確定性小、客戶需求較穩(wěn)定的情況下，這種庫存管理方法還有一定的適用性。VMI（Vendor Managed Inventory）即供應商管理庫存，是指供應商庫存管理在供應鏈環(huán)境下，由供應鏈上的制造商、批發(fā)商等上游企業(yè)對眾多分銷商、零售商等下游企業(yè)的流通庫存進行統(tǒng)一管理和控制的一種新型庫存管理方式。［1］

在VMI模式下，由于信息在供應鏈中能夠共享，因此上游企業(yè)基于銷售點的實時需求信息實行拉動式補貨。這種模式能夠有效的克服傳統(tǒng)庫存管理模式帶來的弊端：傳統(tǒng)庫存管理在供應鏈上是各個成員分別管理自己的庫存，零售商根據(jù)銷售點的情況向上游企業(yè)進行訂貨并存儲管理一定的庫存，分銷商依據(jù)歷史銷售記錄進行需求預測，同時在收到零售商的訂單后準備庫存，最后生產商再通過分銷商的需求訂單和自己對市場的判斷進行生產、備貨。在傳統(tǒng)庫存管理模式下，因為供應鏈上信息得不到共享，每個上游企業(yè)都是根據(jù)自己的信息預測并調節(jié)庫存，但市場需求是多樣、多變且難預測的，這就很容易產生“牛鞭效應”。并且每一環(huán)節(jié)都由企業(yè)自己管理和控制庫存，這勢必會造成庫存成本的增加；上游企業(yè)只有在收到下游企業(yè)的訂單信息時才能發(fā)貨，這種推動式的補貨，也會導致時間成本的浪費。通過國內外企業(yè)的應用實施表明，VMI是一種先進的庫存管理模式，對其進行研究無論對供應商還是對零售商都很有意義，不僅可以降低下游企業(yè)庫存，同時也降低了上游供應商庫存，減少了雙方的管理費用。

國內外學者對VMI模式的研究十分廣泛，但是研究方法大都是靜態(tài)的，很少應用系統(tǒng)動力學的方法解決庫存問題。而系統(tǒng)動力學（System Dynamics，SD）是系統(tǒng)科學理論與計算機仿真緊密結合、研究系統(tǒng)反饋結構與行為的一門科學，是系統(tǒng)科學與管理科學的一個重要分支。它能夠解決動態(tài)的、復雜的系統(tǒng)，能夠定性與定量分析相結合分析問題。其主要思想基礎是系統(tǒng)的因果關系和系統(tǒng)結構，認為系統(tǒng)內的一切事物普遍存在因果關系，任何系統(tǒng)都具有一定的結構和由此結構表現(xiàn)出的一定的功能。［2］系統(tǒng)動力學特點及功能可以用來分析庫存的動態(tài)問題，因此本文主要應用此方法對供應鏈VMI庫存模式進行研究。

本文研究的供應鏈只有兩級，即由供應商、零售商和終端客戶組成。探討以基于時間的VMI整合補貨（Time-based consolidation replenishment for VMI，TCR-VMI），TCR-VMI是一種VMI與整合補貨組合的模式，它主要是供應商通過POS機、EDI/Internet和其它信息系統(tǒng)的集成等從零售商那里直接獲取其庫存信息和銷售點信息，［3-4］并結合零售商的訂貨需求和自身的庫存水平確定針對零售商的補貨周期（T），然后每隔T時間向零售商補貨一次，補貨數(shù)量根據(jù)T單位時間內零售商的累積訂單需求及其他相關信息決定。［5］

本文利用系統(tǒng)動力學中的因果反饋圖及流量圖建立VIM庫存管理模型，運用VENSIM軟件進行仿真分析，由于篇幅有限只分析了在終端客戶隨機需求下建模型的動態(tài)模擬，通過比較TCR-VMI模式與傳統(tǒng)模式在隨機需求下庫存的波動情況，說明VMI模式能夠有效的緩解牛鞭效應以及避免信息孤島效應。有助于企業(yè)在供應鏈管理中降低庫存成本、減小因為市場需求變動帶來的庫存波動，以實現(xiàn)企業(yè)利潤最大化。

二、傳統(tǒng)庫存模式分析

（一）構建因果反饋模型

本文研究的對象為由供應商、零售商到終端客戶組成的兩級供應鏈，先從傳統(tǒng)庫存模式系統(tǒng)結構入手，運用系統(tǒng)動力學理論構建傳統(tǒng)庫存的系統(tǒng)動力學模型。分析仿真結果，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)庫存模式出現(xiàn)的缺陷。建立模型必須要確定系統(tǒng)建模的目的、決策心智模式、系統(tǒng)成員、系統(tǒng)流程和系統(tǒng)范圍，相關內容如表1所示：

圖1 傳統(tǒng)庫存模式因果反饋圖

表1 建模目的與系統(tǒng)邊界

圖1主要包含兩個反饋環(huán)路：

零售商庫存反饋環(huán)路，表示零售商根據(jù)終端客戶需求，用平滑的方法對客戶需求進行預測，確定零售商的目標庫存，并結合自身的訂貨周期和庫存水平，以確定上游供應商向零售商進行補貨的補貨量，然后由供應商向零售商安排發(fā)貨。

供應商庫存反饋環(huán)路，表示供應商根據(jù)零售商的歷史訂貨情況，進行需求平滑預測，以確定自身的目標庫存。同時結合自身的訂貨周期和現(xiàn)有的庫存水平，確定由上游供應商向本企業(yè)進行補貨的數(shù)量，當庫存水平達到零售商的補貨要求時向零售商進行補貨。

（二）傳統(tǒng)庫存模式的系統(tǒng)流程圖

在構建模型之前，需要界定一些假設條件，便于模型的構建以及對數(shù)據(jù)的有效分析，同時還能表達真實世界系統(tǒng)的內部結構、因果關系及動態(tài)行為。本文所構建的傳統(tǒng)庫存系統(tǒng)動力學模型有如下假設：

假設1.假設上游制造商生產能力無限，供應商不會出現(xiàn)缺貨現(xiàn)象；

假設2.假設各節(jié)點企業(yè)的庫存能力無限，運輸能力無限；

假設3.假設供應商和零售商都能及時對需求做出正確回應；

假設4.假設供應商和零售商的庫存周期、訂貨提前期、訂單處理周期以及需求預測周期均為固定值。

由各變量之間的關系、結構及因果環(huán)路圖，可繪制出傳統(tǒng)庫存模式的系統(tǒng)流程圖，如圖2所示。

對圖2設定時間參數(shù)，初試時間為0，結束時間為100周，時間步長為1周，數(shù)據(jù)存儲時間為時間步長。模型假設發(fā)生在家電市場，零售商銷售某品牌的洗衣機，模型中所涉及相關參數(shù)的設置及邏輯關系見附表。討論隨機需求下的供應商和零售商庫存情況。因為隨機需求能夠較客觀的反映現(xiàn)實世界中客戶需求日益呈現(xiàn)出的不確定、多樣和動態(tài)的普遍狀況，所以在這樣的模擬環(huán)境中仿真更能反映真實世界供應鏈中供需的實際情況。模型建立完成后，對模型結構的有效性進行測試，主要包括系統(tǒng)邊界測試、心智模型測試、參數(shù)測試、量綱一致性測試和極端情況測試，通過數(shù)據(jù)模擬系統(tǒng)的實際行為，證明了該模型結構可以反映實際系統(tǒng)的運行狀況。具體步驟不做詳細介紹。

圖2 傳統(tǒng)庫存模式系統(tǒng)流程圖

（三）傳統(tǒng)庫存模式的隨機需求仿真

當終端客戶需求的數(shù)學邏輯關系為Random Uniform（10，40，25）時，表示終端客戶需求在10～40之間取值，最小為10（單位），最大為40（單位），25為隨機序列數(shù)。用VENSIM仿真軟件對模型進行仿真，結果如圖3所示：

圖3 傳統(tǒng)庫存模式隨機需求下庫存水平仿真

圖3表示在隨機需求Random Uniform（10，40，25）下，終端客戶需求、零售商庫存和供應商庫存的變化情況。當終端客戶需求在10～40單位產品之間變動時，零售商庫存和供應商庫存都存在一定程度的變化，而且兩條曲線的變化幅度都明顯大于終端客戶需求的變化幅度，同時供應商庫存的波動幅度大于零售商庫存的波動幅度。這說明，當終端客戶需求不確定時，在傳統(tǒng)庫存模式下，上游企業(yè)不能準確預測和把握客戶的實際需求，導致零售商和供應商為了降低風險、減少缺貨損失，而通過持有較高的庫存水平來滿足終端客戶需求的變化。

圖4表示在隨機需求Random Uniform（10，40，25）下，終端客戶需求、零售商訂單累積和供應商訂單累積的變化情況。零售商和供應商的訂單累積都出現(xiàn)了一定范圍的波動，但供應商的訂單累積波動幅度較大在［18，167］的范圍內波動，零售商的訂單累積波動幅度在［17，86］。可以看出在傳統(tǒng)庫存模式下，供應商的訂單累積表現(xiàn)出時間上的延后現(xiàn)象，而且出現(xiàn)了牛鞭效應，即上游企業(yè)的需求明顯比下游企業(yè)的需求大。可以用仿真數(shù)據(jù)來計算牛鞭效應的強弱程度，用BE=STD（order）/STD（demand）計算牛鞭效應，即下游客戶需求的標準差除上游企業(yè)訂單量的標準差表示，牛鞭效應情況將在本文第四部分討論。

圖4 傳統(tǒng)庫存模式隨機需求下累積訂單水平仿真

從傳統(tǒng)庫存模式的仿真結果可以看出，在終端客戶隨機需求下，由于零售商和供應商各自管理自己的庫存信息，當下游企業(yè)庫存不足或達到補貨量時才向上游企業(yè)提出補貨申請，這必定會造成時間上的延后。而上游企業(yè)只有通過自己的需求預測和近幾期下游企業(yè)的訂單情況進行備貨，為了降低風險、減少缺貨損失，只有保持較高的庫存水平來滿足終端客戶需求的變化。這些都會隨著供應鏈的向上，相應的庫存水平也會提高，導致庫存成本的增加，不利于企業(yè)的發(fā)展。為了避免傳統(tǒng)庫存模式信息的不共享和出現(xiàn)的牛鞭效應，大量的研究已經證實供應商管理下的庫存模式（VMI），能夠很好的解決傳統(tǒng)庫存模式出現(xiàn)的問題。

三、VMI庫存模式分析

供應商管理下的庫存和傳統(tǒng)庫存模式最大的區(qū)別在于，終端客戶需求信息在供應鏈中得以共享，并且由供應商管理和持有零售商庫存，例如決定何時向零售商發(fā)貨以及發(fā)貨多少等問題。VMI模式供應商不用自己進行預測，直接運用零售商提供的終端客戶需求信息，確定安全庫存和發(fā)貨量，減少了預測的不確定性。因果反饋如圖5所示：

圖5 VMI庫存模式因果反饋圖

（一）因果反饋模型

圖5主要包含了兩個反饋環(huán)路：

零售商庫存反饋環(huán)路，VMI庫存模式下的零售商庫存反饋環(huán)路與傳統(tǒng)庫存模式下的一樣，都是售商根據(jù)終端客戶需求，用平滑的方法對客戶需求進行預測，確定零售商的目標庫存，并結合自身的訂貨周期和庫存水平確定上游供應商向零售商進行補貨的補貨量，然后由供應商向零售商安排發(fā)貨。

供應商庫存反饋環(huán)路，VMI庫存模式下供應商根據(jù)零售商提供的終端客戶需求預測信息，確定目標庫存以及向上游供應商訂貨的訂貨量。同時，供應商根據(jù)近期零售商的銷售信息確定補貨周期，本研究是基于時間的VMI整合補貨模式，即供應商根據(jù)零售商提供的終端客戶的實際需求、零售商訂單信息、貨品銷售記錄和零售商當前的庫存水平，來確定合適的補貨周期T，供應商每隔一個補貨周期T向零售商補貨一次。同時每次的補貨數(shù)量是供應商根據(jù)自身庫存水平、零售商訂單需求、零售商當前庫存以及零售商在途庫存等因素所共同決定的。［6］

（二）VMI庫存模式的系統(tǒng)流程圖

VMI庫存模式下，供應商管理并把握零售商庫存，供應商需求受供應商再訂貨點和由零售商需求預測結果的影響，同時由確定的補貨周期和零售商訂單累積量確定供應商按期向零售商補貨量，零售商到貨量由供應商按期向其補貨量決定。模型中變量的邏輯關系見附表，模型的測試不做具體介紹。

圖6 VMI庫存模式系統(tǒng)流程圖

（三）VMI庫存模式的隨機需求仿真

當終端客戶需求的數(shù)學邏輯關系為Random Uniform（10，40，25）時，用VENSIM仿真軟件對模型進行仿真，結果如圖7所示：

圖7 VMI庫存模式隨機需求下庫存水平仿真

圖7表示在隨機需求Random Uniform（10，40，25）下，終端客戶需求、零售商庫存和供應商庫存的水平情況。客戶需求在10到40之間變動時，可以看出零售商庫存和供應商庫存的變化幅度都相對穩(wěn)定，而且變動的幅度也遠遠小于傳統(tǒng)庫存模式。

圖8表示在隨機需求 Random Uniform（10，40，25）下，終端客戶需求、零售商訂單累積和供應商訂單累積的變化情況。結果顯示，零售商和供應商的訂單累積曲線重合，兩者的訂單累積波動幅度都在［17，84］。在VMI庫存模式下，供應商根據(jù)零售商提供的終端客戶信息管理和控制庫存，因此兩者的訂單累積量都是相同的。相對于傳統(tǒng)庫存模式，供應商的訂單累積顯著降低，很好的緩解了供應鏈中出現(xiàn)的牛鞭效應。

圖8 VMI庫存模式隨機需求下累積訂單水平仿真

四、傳統(tǒng)庫存模式與VMI庫存模式結果比較

供應商管理庫存，因為信息直接由下游零售商提供，避免了自己預測的不準確性，同時還能減少在時間上的延遲，供應商和零售商的訂單累積量一樣，變化的幅度相對于傳統(tǒng)庫存模式而言也較小，說明了VMI這種模式能夠有效的解決傳統(tǒng)庫存模式出現(xiàn)的牛鞭效應和供應鏈中的信息孤島效應。

可以用仿真數(shù)據(jù)來計算牛鞭效應的強弱程度，用 BE=STD（order）/STD（demand）計算牛鞭效應，即下游客戶需求的標準差除上游企業(yè)訂單量的標準差表示。傳統(tǒng)庫存模式與VMI庫存模式的仿真結果比較見表2。

表2 隨機需求下傳統(tǒng)庫存模式與VMI庫存模式仿真結果比較

通過比較傳統(tǒng)庫存模式與VMI庫存模式在隨機需求下的仿真可以看出，在傳統(tǒng)庫存模式中供應商庫存波動幅度很大，供應商訂單累積是零售商訂單累積的近2倍，出現(xiàn)了需求放大現(xiàn)象。在VMI庫存模式下，供應商庫存波動幅度明顯平緩，而且供應商訂單累積基本和零售商訂單累積一樣，牛鞭效應不再出現(xiàn)。由此可得看出，VMI庫存模式這種基于買賣雙方信息共享，由供應商掌握庫控制權的管理模式不僅可以縮減成本、改善服務水平，還可以大大降低供應商和零售商的成本，提高供應鏈整體性能。

隨著社會的發(fā)展，企業(yè)信息化程度不斷提高，市場呈現(xiàn)多元化、顧客需求多樣化，如何使整個供應鏈達到有效協(xié)同，使整體利潤最大化，是供應鏈管理急需解決的問題。本文應用系統(tǒng)動力學的建模思想和方法建立兩種庫存管理模型，用VENSIM軟件在終端客戶隨機需求下對傳統(tǒng)庫存模式與基于時間的VMI庫存模式進行仿真，從仿真結果可以看出VMI庫存模式能夠有效解決由于信息的不對稱出現(xiàn)的需求放大現(xiàn)象（牛鞭效應）。

［1］王道平，候美玲.供應鏈庫存管理與控制［M］.北京大學出版社，2011.

［2］鐘永光，賈曉菁，錢穎，等.系統(tǒng)動力學［M］.北京：科學出版社，2013.

［3］Betts M.Manage my inventory or else［J］.Computer World，1994，28（05）：93-95.

［4］馬士華，林勇，陳志祥.供應鏈管理［M］.北京：機械工業(yè)出版社，2000.

［5］張力菠，陳杰，馬義中.基于時間的VMI整合補貨模式的系統(tǒng)成本與牛鞭效應［J］.系統(tǒng)工程，2006（10）.

［6］陳光偉.基于系統(tǒng)動力學的供應鏈VMI庫存仿真探究［D］.重慶交通大學，2013.