两级供应链论文

两级供应链论文（精选3篇）

两级供应链论文 第1篇

随着客户需求正朝着多样化,个性化方向发展,制造企业的生产能力和技术革新面临着更高层次的挑战。于是企业间的竞争程度日益加剧,竞争模式也由原来的单个企业与企业之间的竞争,逐步发展成为企业联盟与企业联盟之间的竞争,即:供应链与供应链之间的竞争。供应链是指在特定的竞争环境下,以核心企业为基准,通过使用物流、信息流、资金流来实现对原材料采购、在制品生产、产品配送一系列活动进行全程化管理的企业联盟模式;并且是由供应商、制造商,分销商、零售商以及最终客户所构成的一个整体高效的网络价值链模式。如何去选择可靠的供应商,如何去建立高效供应链的体系,是当今供应链管理领域中所研究的重要课题。尤其在信息非对称环境下,制造商并不十分了解供应商的真实信息,对供应商进行评价的条件并不完全具备。此时是否接纳供应商,很大程度上取决于供应商所传递的信号质量以及制造商对信号类型进行甄别的能力。

目前国内外学者应用信号博弈理论,解决了许多企业管理中的实际问题[1][2]。如任玉珑,杨菲菲从信号博弈角度,建立企业间的信号博弈模型,给出分离均衡和混同均衡存在的条件,并对企业间的合谋机理进行深入分析,提出了有效的建议[3]。而在供应链管理领域中,林英辉运用信号博弈在分离均衡情形下,分析了供应商可信度问题[4]。李长贵在信息不确定条件下,通过对供应链企业间的交易活动进行分析,确定了在不同市场均衡下供应链企业间的交易成本[5]。而侯琳琳根据信号博弈理论,以利润共享参数为信号,设计一种能够实现分离均衡的收益共享契约机制[6]。还有一些学者运用信号博弈理论研究了供应链管理中的协调问题。如Taylor运用信号传递博弈研究了供应商和销售商之间赊销过程中的协调问题[7]。LAU在需求信息不确定条件下,利用信号博弈分析了供应链库存协调策略[8]。在此基础上,Cachon在不对称信息条件下,运用固定支付契约,实现了供应链协调[9]。HANDFIE为了限制零售商退货,运用信号博弈理论,在制造商与零售商之间建立了可信任的信息共享模型[10]。索寒生将信号博弈用于解决供应商的最优回购策略问题[11],进而实现了供应链协调。

上述文献运用信号博弈理论,对供应链管理领域中的可信度、交易成本、收益共享、库存协调、产品回购等一系列问题进行了研究[12][13][14],然而忽视了供应链合作过程中的服务质量控制问题,同时也没有给出提升服务质量的有效措施。因此,本文针对不完全信息下供应商与制造商构成的两级供应链系统,构建了以服务水平作为传递信号的动态博弈模型。运用非合作博弈的精练贝叶斯均衡,研究了信号博弈分离均衡的实现过程和存在条件,进而提出了供应链成员企业进行服务质量管理的有效对策。本研究推动了信号博弈理论在供应链管理领域中的应用,并进一步完善了供应链合作理论和风险理论,对于构建一个高效、稳定的供应链合作联盟具有一定的指导作用。

2 信号博弈

信号传递博弈[15]是Gibbons在1974年首先提出来的,是一种比较简单但是却有着广泛应用意义的不完全信息动态博弈。主要用于解决博弈一方(只有一个类型)在不能准确知道另一方类型(有多个类型)的情况下,可以通过对方发出的信号来修正自己对其类型的判断问题。在这个博弈中,有两个参与人,i=1,2;参与人1称为信号发送者(因为他发出信号),参与人2称为信号接收者(因为他接收信号);参与人1的类型是私人信息,参与人2的类型是公共信息。

博弈的顺序如下:

(1)“自然”首先选择参与人1的类型θ∈Θ,此处Θ=(θ1,θ2,θ3,,θk)是参与人1的类型空间,参与人1知道自己的类型θ,而参与人2不知道,只知道参与人1属于类型θ的先验概率是$p=p(\theta ),{\displaystyle \sum _{i=1}^{k}p}(\theta {}_i)=1$;

(2)参与人1观测到自己的类型θ后,选择发出信号m∈M,M=(m1,m2,m3,,mj)是信号空间;

(3)参与人2观测到参与人1发出的信号m(但不是类型θ),使用贝叶斯法则从先验概率p=p(θ)计算得到关于参与人1类型的后验概率$\stackrel{}{{\displaystyle p}}=p(\theta |m)$,然后选择最优化的行动a∈A,A=(a1,a2,a3,,a1)是参与人2的行动空间;

(4)两者的收益函数分别是U1(a,m,θ)和U2(a,m,θ)

3 供应链信号博弈模型的构建

本文建立了一个由供应商和制造商所构成的两级供应链系统的信号博弈模型。假设供应商有两种类型:高信用供应商和低信用供应商,分别记为θH和θL。供应商知道自己的类型,而制造商却不了解供应商的类型,仅知道高信用供应商与低信用供应商出现的概率,分别为p(θH)和p(θL).欲加盟供应链的供应商向制造商传递信号,以表明自己是高信用的供应商。显然,供应商传递的信号并不一定反映供应商的真实类型。制造商根据供应商传递的信号判断供应商的类型,并采取两种不同的行动策略:合作或不合作,合作或不合作分别记为a1和a2。

该博弈模型可以表示为:

(1)自然抽取供应商的类型θi(i=H,L),抽取的办法是从类型集合Θ=(θH,θL)中以概率p(θH)和p(θL)随机抽取供应商的类型,并且p(θH)+p(θL)=1。

(2)供应商了解自己的类型θi后,如果想加入供应链,则向制造商传递自己的服务水平信号,从信号空间M=(mH,mL)中选择mj作为自己传递的信号类型,如果供应商不想加入供应链,则不传递信号。

(3)制造商在收到供应商传递的信号mj后,从可选的行动策略集合A=(a1,a2)中选择自己最优的行动策略al,l=1,2

(4)供应商与制造商所得到的收益分别为Us(al,mj)和Um(al,mj)。

如果制造商接纳了供应商,则根据供应商所属类型Θ=(θH,θL),确定一个合理的采购价格P=(PH,PL)向供应商购买材料,而采购量Q是一个随市场需求变化而变化的连续型随机变量,其分布函数为F(X),密度函数为f(x)。下面分别对供应商和制造商信号博弈中的收益和均衡状态进行分析。

供应商:对于供应商来说,单位材料的库存成本为Cs,单位材料的运输成本为Ct,在不同的价格水平上,供应商的收益分别为:

USH(Q)=PH[∫${}_0^Q$xf(x)dx+∫∞QQf(x)dx]-(Cs+Ct)Q (1)

USL(Q)=PL[∫${}_0^Q$xf(x)dx+∫∞QQf(x)dx]-(Cs+Ct)Q (2)

若要使供应商的收益Us最大化,则需满足:

$\frac{\partial \text{U}{}_{\text{S}\text{Η}}(Q)}{\partial Q}=0$;$\frac{\partial \text{U}{}_{\text{S}\text{Η}}(Q)}{\partial Q}=0;$

由此可得,均衡状态时对应供应商的最优供应量分别为:

$\begin{array}{l}Q{}_{{\rm H}}^{*}({\rm P}{}_{{\rm H}})=F{}^{-1}(1-\frac{C{}_s+C{}_t}{{\rm P}{}_{{\rm H}}})(3)\\ Q{}_L^{*}({\rm P}{}_L)=F{}^{-1}(1-\frac{C{}_s+C{}_t}{{\rm P}{}_L})(4)\end{array}$

制造商:对于制造商来说,单位材料所带来的收益为w,单位材料的保管费用为Cm,根据预测到的供应商的不同类型,确定不同的价格水平P=(PH,PL),从而得到制造商在不同环境下的收益:

UMH(Q)=(wH-Cm)∫${}_0^{Q{}_{{\rm H}}^{*}({\rm P}{}_{{\rm H}})}$xf(x)dx (5)

UML(Q)=(wL-Cm)∫${}_0^{Q{}_L^{*}({\rm P}{}_L)}$xf(x)dx (6)

由以上分析可知:

当p=PH,Q=Q*H(PH)时,制造商根据传递来的服务水平信号选择高信用供应商,此时二者的收益均得到了最优精炼贝叶斯均衡解:

US-max=USH(Q*H(PH)) (7)

UM-max=UMH(Q*H(PH)) (8)

当p=PL,Q=Q*L(PL)时,制造商根据传递来的服务水平信号选择低信用供应商,此时二者的收益均也都得到了最优精炼贝叶斯均衡解:

US-max=USL(Q*L(PL)) (9)

UM-max=UML(Q*L(PL)) (10)

上述信号博弈的过程如图1所示:

4 分离均衡分析

供应链信号博弈存在两种纯策略分离均衡,第一种分离均衡是低信用供应商选择低服务水平,高信用供应商选择高服务水平;第二种分离均衡是低信用供应商选择高服务水平,高信用供应商选择低服务水平。然而,第二种分离均衡缺乏企业经济理性,没有实际的经济意义。因此我们着重研究第一种分离均衡存在的条件。

在低信用供应商选择低服务水平,高信用供应商选择高服务水平的条件下,我们可以看出,此时供应商的服务水平就起到了很好的信息甄别作用,均衡解应满足以下条件:

(1)后验概率条件

后验概率应该满足:

P(θH|mH)=1,P(θL|mH)=0

P(θL|mL)=1,P(θH|mL)=0

由贝叶斯法则可得:

$\begin{array}{l}\text{Ρ}(\text{θ}{}_{\text{Η}}|\text{m}{}_{\text{Η}})=\frac{\text{Ρ}(\text{θ}{}_{\text{Η}}‚\text{m}{}_{\text{Η}})}{\text{Ρ}(\text{m}{}_{\text{Η}})}=\frac{pq}{pq+(1-p)(1-q)}=1(11)\\ \text{Ρ}(\text{θ}{}_{\text{L}}|\text{m}{}_{\text{L}})=\frac{\text{Ρ}(\text{θ}{}_{\text{L}}‚\text{m}{}_{\text{L}})}{\text{Ρ}(\text{m}{}_{\text{L}})}=\frac{(1-p)(1-r)}{pr+(1-p)(1-r)}=1(12)\end{array}$

所以求得:q=1,r=0

(2)在供应链信号博弈的过程中,高信用供应商选择高服务水平,低信用供应商选择低服务水平,要使供应商的收益最大化,则需要满足:

USH>ULH1;USL>UHL1.

(3)在供应链信号博弈的过程中,当高信用供应商传递高服务水平时,制造商采取合作行动,当低信用供应商传递低服务水平信号时,制造商采取合作行动。此时,要使制造商实现收益最大化,则需要满足:

UMH>ULH2;UML>UHL2

根据精炼贝叶斯均衡,供应链信号博弈模型实

现分离均衡的条件为:

UMH>ULH2;UML>UHL2;

USH>ULH1;USH>UHL1.

通过上述博弈分析可知,在分离均衡情况下,要考虑低信用供应商伪装成高信用供应商的伪装成本。伪装成本包括:伪装过程中发生的费用;由于伪装所造成的信誉缺失成本;由于伪装受到法律惩罚所造成的成本费用。在制度不健全情况下,低信用供应商为了短期利益将会选择伪装自己。而在制度健全的情景下,由于制度惩罚的原因,使得伪装成本增加,从而低信用供应商不敢伪装自己。因此,需要进一步完善供应商评价制度,增加伪装成本额度,加大对失信供应商的惩罚力度,使得分离情形下的精炼贝叶斯均衡得以实现。这样一来,制造商能够有效地识别供应商的类型,并且分别以价格PH与高信用供应商进行合作,以价格PL与低信用供应商进行合作,在实现供应商和制造商双方收益最优化的前提下,达到供应链信号博弈的精炼贝叶斯均衡状态,最终能够有效地提升供应链服务质量的管理水平。

5 分离均衡下供应链质量管理对策

在供应链信号博弈过程中,为了减少供应链企业道德缺失信行为,降低供应链合作中不确定风险,加强企业间的相互信任,则需要进一步完善供应链质量管理机制:

(1)建立供应商定期评价机制

建立供应商定期评价机制,根据QSTP加权标准,即供货质量Quality(35%评分比重)、供货服务Service(25%评分比重)、技术考核Technology(10%评分比重)、价格Price(30%评分比重),对供应商管理体系、资源管理与采购、产品实现、设计开发、生产运作、测量控制和分析改进等七个方面进行现场评审和综合分析评分,对供应商进行全方位,过程化管理。

(2)建立网络化信誉公开机制

对于数量不相符,交货期不确定,质量不稳定,服务不到位的供应商,要及时通过网络信息平台在行业内进行披露,让客户及时了解各个供应商的信誉水平,进而预先防范供应商的不可信行为。

(3)建立利益共享机制

建立供应商与客户之间利益共享机制,在共性层面上,将以供应链收益共享契约为基础,在点的层面上,制造商与供应商之间的利益分配可以采取灵活的协商方式,确保双方能够实现共赢。

(4)建立良好的信息沟通机制

在供应链平台上,企业之间信息沟通主要是通过供应链信息共享网络平台来实现。目前,信息共享网络平台已成为供应链成员企业之间进行信息沟通的主要渠道。除此之外,具有感情效应的供应链合作企业之间的高层管理人员互访,也是制造商与供应商之间建立互信机制的重要渠道。

(5)建立有效的质量管理机制

根据顾客需求变化,供应商与制造商需要共同协作为顾客提供有形的产品和无形的附加服务。要用标准化质量管理体系,对供应商提供的服务质量进行评价,并给出合理的改进措施。同时完善供应商质量赔偿和激励机制,对于服务质量不高,失信的供应商加大质量赔偿力度;对于较高服务水平的诚信供应商,制定有效的激励措施,提供全方位的优惠政策。

6 结语

信息不完全性往往会导致供应链成员企业进行盲目投资或非理性合作,使得供应链企业间合作波动性很大,最终造成供应链系统运营效率偏低。因此,应用信号博弈理论对供应链质量管理问题开展研究显得尤为重要。本文在不完全信息条件下,针对由供应商和制造商构成的两级供应链系统,建立了以服务水平作为传递信号的供应链动态博弈模型。研究结果表明,在分离均衡条件下,制造商能够根据供应商所传递的服务水平信号,对其类型进行准确识别,并选择适宜合作策略,降低合作过程中的潜在风险。同时为了减少供应链企业道德缺失信行为,降低供应链合作中不确定风险,制定了供应链质量管理的有效对策。然而本文是在假设参与人完全理性的前提下,对两级供应链系统的质量管理问题开展了研究,具有一定的局限性。因此,未来将在以下两个方面展开深入研究:

(1)在有限理性条件下,研究博弈双方信号博弈分离均衡实现过程。

(2)在多级供应链价值网络结构中,进一步研究多阶段信号博弈模型的构建过程及优化对策。

两级供应链论文 第2篇

短生命周期产品(short-lifeproducts)也称易逝品、易变质产品、时效品、时令品或季节性产品等,该类产品具有生产提前期长且销售周期短、期末未售出的产品残值低、需求不确定性大等明显特征比如放射性物品的衰变、食品水果的衰变、时装、高科技产品以及定制的特殊零部件等等。由于零售商是独立的利益主体,制造商给予零售商的激励措施在一定程度上能够让一些大的零售商愿意经销企业的产品。但是,一旦发生行业供过于求,或者零售商压货过多,零售商为了清理库存,就会随意降价销售。这不但损坏了厂家产品形象,还有可能使制造商陷于价格战的泥潭。其它实力较小的销售渠道面对价格战无法支撑下去而放弃代理,或宣告破产,从而有可能使制造企业辛辛苦苦建立起来的渠道网络陷于崩溃。价格体系混乱,就有可能扰乱整个市场秩序,影响产品的市场竞争力。如何有效地协调控制产品价格,是一个值得研究的问题Ghare和Shrader[1]首先研究了常数变质率和常数需求下的库存和价格问题。Wee和Kunnumkal.S[2,3]分别研究了变质商品在长期价格折扣下的库存问题和考虑货币的时间价值性下的价格问题,以及变质产品在一定量的折扣、定价和部分延迟交货的基础上的库存模型。短生命周期产品可能会在上述变化下引起数量上的变化,但更多的是由于新技术、新产品的出现引起短生命周期产品价值上的变化,本文只是对后者加以研究。

1 短生命周期产品供应链的价格折扣策略

近年来关于短生命周期产品供应链协调的研究集中在供应链价格折扣上。短生命周期产品供应链价格折扣主要研究折扣的条款及制订条款的策略[4,5,6,7,8]。在单个供应商和单个零售商构成的供应链下研究折扣的文献很多。Taylor,T A 研究了基于成熟产品的数量折扣问题;该研究假设需求确定,以经典EOQ模型为基础讨论了供应商面对多个不同零售商时,如何设置策略参数,以最大化供应商收益的问题。Z.Kevin Weng发展了价格折扣计划,将一个有多个价格分界点的离散的增量折扣计划近似为指数价格折扣。Hojung Shin和W.C. Benton研究了单个短生命周期产品供应商面对多个不同类型零售商,或面对单个零售商但对需求分布存在信息不对称时,供应商如何设置策略参数最大化供应商期望利润的问题。但是,却没有考虑短生命周期产品的期末残值问题。Chang Hwan Lee发展了关于有数量折扣,且价格对需求敏感的变质产品的一个综合定价数学模型。Tersine首先研究了临时价格折扣,并提出了基于时间的价格折扣,随后他和S.P.Sarmah讨论了没有供应方特别订货量限制的临时价格折扣的存贮模型,然后Tersine 提出了一个基于临时价格折扣的一般化EOQ模型。Wee第一个建立了变质商品的临时价格折扣模型。上述学者讨论价格折扣一般都是直接给出产品的价格计划表,关于临时价格折扣的讨论也只是给出了一个短期内的折扣模型。然而,在某些情况下,还需要考虑产品的库存成本,以及销售期末产品的残值问题。本文试图从经济学的角度,在制造商和零售商都是理性经济人的假设基础上,按照二者的博弈思想,建立模型,并通过计算,对价格协调通过量性关系得以控制进行了一定的探讨。

2 问题描述

零售商从制造商处订购一定量的短生命周期产品,服务于其所在的零售市场,卖给消费者,形成制造商零售商消费者的供应链关系。本文只考虑有一个制造商和一个零售商组成的两级供应链,顾客需求仅仅在零售商处得到。如服装专卖店、品牌电脑专卖店等等。假设制造商采用市场统一价策略,即各个零售市场零售价相同设为p,不存在跨区销售问题,不考虑零售商之间的套利,即各个零售商之间不进行交易,零售商只从制造商处订货。制造商的单位生产成本为cs。hr和hs,分别为零售商和制造商的年度库存保管费率,D为产品的年度需求量。假设顾客是自由竞争市场中的价格的接受者,即需求量在一定时期内(比如一年)是一个不随零售价格而变化的常数,为了使制造商和零售商在价格决策时更加科学准确,假设他们各自能够通过各种渠道获得完全信息,即无论是制造商还是零售商,都不会因为信息的不通畅,或者信息的缺乏而做出错误的决策。

假定制造商和零售商均为风险中性的,即期望利润等于其效用。在短生命周期产品销售周期到来之前,制造商提供某种策略供零售商选择,该策略有一系列批发价ps,返利比例i和折扣点t构成。如果零售商选择一组,制造商在零售商订购量超过t时给于批发价ps,同时零售商给制造商返利i,否则仅给于零售商批发价ps。零售商根据各自的市场需求分布,发出适合自身的订购量。πt、πr和πs分别表示供应链、零售商和制造商的利润。

文中的模型所考虑的是短生命周期产品的生命周期内的需求呈斜坡函数,需求量变化以年计,即当年的需求量可根据以往产品的销量、顾客需求、价格变化以及竞争对手的情况大致推算;产品的无形变质视为产品的价值变化;将连续变化的产品价值转化为统一的平均残值;市场为垄断市场,零售商有商品定价的权利,商品定价不受其他商品的影响;求值时,假设每段时期内产品总价值不变。因此,问题转化为如何求出该策略的批发价ps、返利比例i和折扣点t,同时确保零售商只选择其设定的一组策略,使得供应链整体利润改善的情况下,最大化制造商的利润,且零售商的利润不降低。

3 模型的建立及求解

3.1 供应链系统及其成员的最优批量分析

零售商的利润函数由销售收入和库存成本构成:

(1)式中,第一项为零售商的年销售收入,第二项为年库存成本。

对qr求导,可得零售商的最有订购批量。

制造商要减少产品的持有成本,其利润函数为:

(2)式第一项为制造商的年销售收入,第二项为制造商的年库存成本。

对qs求导,可得制造商的最有利的订购批量。

供应链的总体利润为:

对(1)式～(3)式求导,可得零售商、制造商及供应链的最优订货/生产批量为:

由上式可知,只有当q*r、q*s和q*t相等时,上述情况才能成立。但是,在一般情况下是很难成立的。即在顾客需求为不确定性,供应链是分散控制的条件下,供应链在大多说情况下是无法达到最优的。但是,制造商、零售商和供应链的利润是可以改进的。对于制造商而言,要想实现利润优化,可以通过提高数量折扣的途径来实现,即以期望通过对零售商进行数量折扣扩大销售量的途径,来提高利润水平。同时,加以返利策略来补偿由于数量折扣过大给制造商带来的损失,使得供需双方都愿意采用某一种价格策略来协调供应链,同时提高各自的利润。

3.2 数量折扣下的利润分析及价格策略设计

设制造商采用全数量折扣,价格安排为:

令t=0,将折扣代入式(1),可得零售商最优订购批量为:

将折扣代入(2)式,可得制造商的最优生产批量为:

。

令q*r(λ)=q*s(λ),可得,将λ值代入(3)式并对qt求导得:

q*t(λ)=q*r(λ)=q*s(λ)=q*s。

所以数量折扣可以设计为:(q*s,λ)。

下面分析供应链及其成员的利润变化:

可知,当采取(q*s,λ)折扣策略时,供应链和零售商的利润得以改善,而制造商的利润变化无法判断,可能增加也可能减少。要使供需双方都能接受这个价格策略,还需要引入其他策略参数来激励双方。在这里,我们引入返利策略。

返利策略是指零售商通过合同将产品销售收入的i比例分配给制造商。但是,同时要求制造商提供优惠的批发价格λ,返利策略可以在一定程度上实现供应链供需双方的收入共享和风险共担。则在提供数量折扣(q*s,λ)和返利比例i,且零售商将增加的利润以(1-i):i在零售商和制造商之间分配时,零售商和制造商的利润应满足以下条件:

求解上面的不等式组,可得i的合理范围应是,其中

因此供应链协调的价格协调策略可以设计为:

(5)式中,i∈[0,i*],i*=min,i的最终取值取决于供需双方的谈判能力和对供应链贡献的大小。

3.3 策略参数分析

由3.1比较三个最优批量的关系:

(1)当q*r>q*s时,q*r>q*t>q*s,产品的批发价过低,市场竞争激烈,此时零售商为主导者,制造商为跟随者,制造商最优生产策略应为q*s,无需采用价格折扣策略吸引零售商增加订货,而应改善自身的生产率,增快产品生产速度,减少提前期。

(2)当q*r=q*s时,q*r=q*s=q*t,此时供应链已达到分散控制下的最优水平,无需采用价格折扣策略,供需双方只需保持现有水平即可。

(3)当q*r<q*s时,q*r<q*t<q*s,由于零售商的订货量小于供应链和制造商的最优批量,制造商应通过提供价格折扣策略增加零售商订货量,从而改善自身和供应链的利润水平。因而,问题转化为q*r<q*s的情形,这是大多数供应链存在的情形,一般情况下分散控制下的供应链及供需双方的利润均达不到集中控制下的利润,所以需要采取一些价格折扣措施激励供需双方接受某种价格策略,使供应链整体利润最大化,同时使供需双方的利润都不降低。由3.2可知:①当Δπs>0时,单纯采用数量折扣策略即可实现供应链协调,无需采用返利策略。②Δπs0时,上述数量折扣策略使得制造商的利润降低,在数量折扣的基础上,还需要采用返利策略来激励或补偿制造商因数量折扣而降低的损失。

4 结论

本文以制造商的视角研究了基于数量折扣策略和返利策略的短生命周期产品两级供应链的的协调问题,分别对无价格折扣、数量折扣策略和返利策略对实现供应链绩效改善和优化进行了分析,具体求解了数量折扣下供应链的最优解,以及返利策略下的价格协调问题。并说明了策略参数的合理取值区间,以及参数对供应链利润分配的影响。通过分析发现,基于数量折扣的返利策略可以协调供应链,并且具有灵活的参数以调整供应链利润的分配,且参数形式简单,对于企业来讲管理成本较低。

但是,在全数量折扣策略下,制造商的利润变化无法确定,可能增加也可能减少,而零售商的利润是随着q递增的,并且在理性经济人的假设下,零售商一定会选择接受利润最大化的的制造商的折扣点。此时,制造商的利润有可能因折扣价太大而使自身的利润降低。因此,在信息不对称的情况下,或决策者是具有风险偏好的时候,数量折扣的协调性还需进一步研究。此外,本文供应链模型只包括了一个制造商和一个零售商。而且只讨论了单周期的问题。实际上短生命周期产品也有二次订货或多次订货的。至于多人多周期且考虑市场价格变化,以及订货成本情况下的供应链价格协调还有待研究。

摘要：在由一个制造商和一个零售商组成的短生命周期产品两级供应链中,产品具有生产提前期长、销售周期短、期末未售出的产品残值低、需求不确定性大等特征,价格折扣协调是此类供应链协调的重点。在假设零售商市场需求呈均匀分布下,制造商采用全数量折扣策略对零售商进行激励,同时引入返利因子在协调整条供应链的同时,最大化制造商的利润,且使零售商的利润不降低。给出了求解方法,分析了模型解的性质,最后分析了不同策略参数的合理取值区间,以及参数对供应链利润分配的影响,对求解结果进行了说明。

关键词：短生命周期产品,供应链,价格折扣

参考文献

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[7] Lee Chang Hwan. Coordination on stocking and progressive pricing policies for a supply chain. Int J Productin Economics, 2007;106:307—319

两级供应链论文 第3篇

在社会经济发展过程中,供应链已经成为国家与国家之间联系的强力纽带,而制造业作为供应链中的主要角色,在发展生产的过程中附生了巨大的碳排放量,因此,低碳供应链将环境保护的思想融入供应链的各个节点,进而实现了低碳排放的绿色供应链体系。闭环供应链的提出为绿色供应链的发展提供了新的出路,作为闭环供应链的企业、销售商、回收商、再制造商、消费者都开始有效利用废旧产品和废弃物,以回收再制造的方式减少碳排放量,以达到增加经济效益的目的。

1 主要文献综述

国内外学者对低碳闭环供应链进行了相关的研究。Poletika[1]就企业进行低碳管理的必要性进行了分析,同时讨论了企业该如何实施低碳管理。Ferrer等[2]系统分析了再制造给企业带来的发展优势和机会,且提出回收再制造能给企业带来一定的利润。Bandyopadhyay等[3]分析了闭环供应链环境下,市场上多个制造商之间存在相互竞争时各企业的回收策略。范体军等[4]分析了在不同激励因素影响下,闭环供应链中的报废和废旧产品的外包决策模型。谢家平等[5]分析了在偏好市场条件下,企业的制造和再制造的最优生产决策。Talcamichi等[6]提出了用新产品和回收再制造的新产品来满足市场需求,通过利益的驱动解决闭环供应链的储存和收益问题。常香云等[7]分析了在碳排放政策的约束下,可以有效引导企业选择绿色的制造或再制造技术。戴卓等[8]建立了一个以碳排放最小以及成本最低为目标的模型,运用遗传算法分析了闭环供应链内各参数对回收产品再制造产生的影响。聂佳佳等[9]分析了有无碳排放约束下闭环供应链在回收比例、制造商利润等方面的影响,说明了在有碳约束的前提下,闭环供应链的回收比例会增加。Bhattacharjee等[10]提出在闭环供应链中应着重关注经济可持续性的翻新和回收,对保持经济稳定和环境可持续发展都有极为重要的意义。Iiran等[11]提出了基于保护环境的“低碳物流”的概念,建议强制制造商构建闭环供应链,并提出运用交互式多目标规划方法解决闭环供应链中零部件和产品的最优物流运输问题。林金钗等[12]以低碳供应链为分析对象,从供应链的碳足迹到供应商的评价选择,再到供应链的绩效评价等过程进行了梳理,为低碳供应链的发展指明了研究方向。丁斌等[13]分析了闭环供应链中再制造的产品和零部件对供应链前端的供应商和供应链末端的零售商定价及收益的影响,并运用Stackclbcrg博弈模型对供应商选择性参与和选择不参与零部件回收再制造的2种闭环供应链模型进行了研究,并将结果进行了对比和分析。贺超等[14]提出了基于多Agent模型的多回收商和单一再制造商的闭环供应链模型,通过数值模拟得出了若干结论。李健等[15]运用博弈论的分析方法对混合回收渠道闭环供应链系统进行了分析,通过数值仿真实现了供应链成员在不同参数条件下的最优定价、最优订货量和最优利润,并进一步得出了企业该如何确定回收商的回收率。

从已有文献可以看出,大量学者对再制造闭环供应链[16,17,18]进行了多方面的研究,虽然也将碳排放量考虑在内,但都是基于生产和竞争定价的角度进行最优化决策,而没有考虑再制造闭环供应链的实际碳排放量。本文从供应链全局最优出发,将生产商、销售商、消费者、回收商、再制造商考虑在内,增加碳排放量作为利润罚因子[19,20],运用数值模拟的方法并探索了碳排放罚因子对闭环供应链的回收比例、利润分配、生产商和再制造商的销售比例以及碳排放量的影响。

2 模型描述和假设

低碳闭环供应链的网络动态模型中,包括生产商、销售商、回收商、再制造商。在该低碳闭环供应链中,物资流动过程包括:生产商对半成品进行深加工,将产成品送至销售商,销售商卖给消费者产品,产品用至报废或废旧后由回收商进行回收,回收后送至再制造商,如此进行往复运作[21],具体如图1所示。

假设1:市场上对该产品的需要量为Q,且在单位时间内,市场的需求量不变。

假设2:再制造商提供的新产品销量Qr与制造商提供的新产品销量Qs存在一定的差别,市场上2种产品的质量和价格没有差别。

假设3:该闭环供应链中,行业之间不存在竞争,即制造商、零售商和回收商都可看作单一厂商,为保证闭环供应链健康运转,生产商和再制造商的最大产额负荷为0.7Q。

假设4:不同程度损坏的产品对应不同的折旧值,需要按照不同的价格对其进行回收。不考虑欺诈消费者等欺骗行为,按照废旧产品的实际价值回收,回收价格与废旧程度呈一元线性关系,即:h=h0+θq,其中:h表示回收价格;h0表示产品完全报废的残值;θ表示随废旧产品质量提升时价格提升的程度,θ为常数;q表示旧产品所具有的实际价值。设所回收的废旧产品的实际价值服从S~U(0,1),即:S(q)=1。则有回收平均价格为:

假设5:某程度实际价值的废旧产品收购量:g=g0+φh,其中:g0为产品的无偿捐赠量;φ是与价格相关的收购量影响因子。则总回收量为:

假设6:回收商在回收废旧产品的过程中需要运输,因此产生的成本称为运输成本,运输成本C=μxij。其中:xij为成员之间的运输量;μ为运输单位产品的运输成本。相邻单位间的运输距离相等,且都为D;单位时间内运输量与碳排放成正比,且运输量有一定的限制。

假设7:各单位在加工过后,将再加工产品以更高的价格卖给下游厂商,设生产商和第二级再加工产品的售价相等,则要求回收商以1.1倍的回收平均价出售,再制造商以3倍的购买价出售,则生产商购买半成品的价格为回收平均价的1.65倍。

假设8:碳排放附生于闭环供应链的3个主要阶段,包括生产过程、运输过程、再制造过程等。

假设9:闭环供应链中,各个供应链成员皆受一定负荷的限制。

3 模型建立

3.1 不考虑碳排放的闭环供应链模型

将供应链看作一个整体,供应链决策的目的是追求整体利润最大,并设生产商的利润率为20%,回收商的利润率为收购价格的10%;再制造商的利润率为15%,销售商的利润为采购价的10%。由模型假设而知,总利润的目标函数为:

其中:

目标函数符号说明:Li为闭环供应链上某单位的赚取利润值xi;为指闭环供应链上i节点的产量;δi为闭环供应链上i节点投入单位成本的利润率ms1;为生产商购买供应商半成品的价格;ms2为产成品送至销售商的价格;ms3为销售商的出售价格;mr4为回收商回收废旧产品的平均价格,该价格远低于销售商的出售价格;mr5为回收商送至再制造商的价格;mr6为再制造商送至销售商价格;mr3为销售商出售再制造产品的价格;xij为闭环供应链商与之间的运输量,Cij为其相应的运输成本,μ为单位产品运输单位距离的成本。

设a变量为不考虑碳排放的前提下生产商与再制造商的销售比例,如式(4)所示:

约束条件为:

把目标函数进行展开得:

将代入并缩减得:

其中,为变量a的系数,由于回收的平均价格势必要远大于其运输费,否者供应链将不健康运转,则,因此,利润L1*是关于a增函数,说明随着生产商销售比例的增高,供应链整体利润随之增加。当生产商达到其最大生产负荷时,即a=7/3时,利润最大,为:

3.2 考虑碳排放的闭环供应链模型

将闭环供应链看成一个整体,考虑碳排放为罚利润因子,供应链整体决策目的为考虑碳排放量为罚利润因子的整体利润最大化,且供应链各节点单位的利润率不变。由模型假设而知,总利润的目标函数为:

其中:K1为生产商碳排量的罚利润值;K5为再制造商碳排放量的罚利润值;β1为生产商生产单位产品所附生的碳排放量;β5为再制造商在实现翻新再制造过程中附生的碳排放量,且β5明显小于β1;π为单位半成品在运往生产商之前的碳排量罚利润系数,是闭环供应链中碳排放量罚利润的主要来源;ω为单位产品运输单位距离过程中附生的碳排放量罚利润。

在考虑碳排量罚利润的前提下,会对生产商的产量和再制造商的产量产生影响。设生产商的产量为Q*s,再制造商的产量为Q*r,且依然有Q*s=a Q*r,Q*s+Q*r=Q,其中Q已知(上一节可求出),进而对L*2进行展开,则:

因为总销量不变,则由Qs*=a Qr*,Qs*+Qr*=Q,得到:

将代入并缩减,得:

由于π是闭环供应链中碳排放量来源的主要罚利润,因此对闭环供应链总利润的影响不可忽视。设π为变量,则供应链的总利润是关于π和α的函数,对L2*求α的偏导数,则有:

得:。运用算例讨论当取不同值的时候,对闭环供应链回收比例、总利润、利润分配的影响。

4 算例分析

以某条闭环供应链为例,以其提供的相关数据为基础,通过数值算例分析碳排放量对该闭环供应链总利润产生的影响。设模型各参数值为:h0=50;θ=100;μ=0.01;D=100km;g0=10 000;φ=1 000;ω=0.01;β1=5;β5=10。α和π为变量。

4.1 不考虑碳排放罚利润

在不考虑碳排放的前提下,将模型参数代入式(1)~(9),得到闭环供应链总利润关于的函数表达式:L1*=(7.15α+7.15)×106,即L1*是关于α的增函数,且在α=7/3时取得最大值,其利润最大值为L1*=2.383×107,此时,市场的需求量为Q=(1+α)Qr=3.667×105。具体利润变化趋势如图2所示。

Qr为再制造商的产量,也是回收商的回收量,容易计算此时的回收率为30%。

4.2 考虑碳排放罚利润

在考虑碳排放的前提下,将模型参数代入式(10)~(14),令偏导数等于0,则有:

因此,当π取不同的值,L2*会呈现不同的趋势。当π取下列一系列值(如表1)时,计算值的变化。

当π和α取不同值的时候,π取4、5、6、7、8,α∈[3/7,7/3],α取步长5/21,则生产商及再制造商的产量以及总利润的变化如表2所示。

L2*随π和α的函数变化趋势如图3所示。

同理,π取4,5,6,7,8,,α∈[3/7,7/3],α取步长5/21,π为特定值的闭环供应链总体利润最大情况下各成员利润分配如表3所示(不考虑运输成本)。

由图3、表2和表3可知,随着碳排放量罚利润数的增大,闭环供应链的整体利润有所下降,这是由罚利润数引起的。当π=6时,生产商产量的增加没有给供应链带来更高的利润,此时模型处于利润均衡状态;当π>6时,随着生产商产量的上升(再制造商产量的下降),闭环供应链的利润呈下降趋势。由此推断,在制造商进行饱和生产的时候,闭环供应链利润最大;在闭环供应链总利润最大时,主要利润由生产商流向了再制造商和回收商。此外,碳排放量罚利润数的增大还导致了废旧产品需求量的变大,也就鼓励了市场上将废旧产品循环再利用的绿色低碳环保理念。

5 结论

本文研究了在碳排放量罚利润的约束下对闭环供应链的生产及回收策略产生的影响,建立了一个基于碳排放量罚利润值的动态闭环供应链模型,并对有碳排放量罚利润值和没有碳排放量罚利润值的情况进行了比较,得到结论如下:

(1)碳排放罚利润值越大,低碳闭环供应链的整体利润越小,这是碳排放罚利润引起的。

(2)碳排放罚利润值越大,对生产商的冲击就越大,低碳闭环供应链更倾向于选择回收再制造的低碳生产模式进行再制造,进而满足市场的需求。

(3)当碳排放罚利润值时,低碳闭环供应链的总利润来源越来越倾向于再制造商的生产;当时,利润达到最大,再制造商需要满荷生产,实现最低碳排放量。

(4)当碳排放罚利润值时,市场上废旧产品的回收量达到最大,其回收率高达70%,有效地践行了产品循环再利用的绿色闭环供应链环保理念。

摘要：为探索碳排放量对闭环供应链产生的影响,将碳排放量作为罚利润值的形式进行研究,构建以碳排放罚利润扰动下的两级再制造闭环供应链动态模型。通过数值模拟,比较分析有无碳约束2种情况下的闭环供应链利润趋势,并讨论了在不同碳排放罚利润值扰动下的产品回收比例、利润分配、生产商和再制造商产量的变化。研究结果表明:随着碳排放罚利润值的增大,再制造商产品逐渐取代生产商产品,闭环供应链的利润流向再制造商,这意味着产品回收再利用能有效减少闭环供应链的碳排放量。