Моделирование динамики поставок: подход мультиагентных
Моделирование цепи поставок Динамика: Многоагентная подхода *
РЕЗЮМЕ
Мировой экономики и увеличение ожидания клиентов с точки зрения затрат и услуг упор делается на эффективные цепочки поставок реинжиниринга. Важно, чтобы выполнить анализ риска и пользы реинжиниринга альтернатив, прежде чем принимать окончательное решение. Моделирование является эффективным прагматичный подход к детальный анализ и оценка поставок на цепочке и управления альтернатив. Тем не менее, полезность этой методики сдерживается времени и усилий, необходимых для разработки модели с достаточной точностью, чтобы фактические цепочки поставок, представляющих интерес. В этой статье мы опишем моделирование цепи поставок рамки, призванные преодолеть эту трудность. Используя наш подход, модели цепочки поставок, состоящий из программных компонентов, которые представляют типы цепочек поставок агентов (например, розничные торговцы, производители, транспортеры), их составные элементы управления (например, инвентаризация политики), и их взаимодействие протоколов (например, типы сообщений) . Основные библиотеки поставки компонентов цепи моделирования, была получена из анализа различных цепочек поставок. Она обеспечивает многоразового базе предметно-ориентированных примитивов, что позволяет быстрое развитие специализированных инструментов поддержки принятия решений.
Предметные области: искусственный интеллект, системы поддержки принятия решений, моделирование и управление цепочками поставок.
ВВЕДЕНИЕ
Цепочки поставок может быть определена как сеть автономных или полуавтономной хозяйствующих субъектов коллективную ответственность за закупки, производство и распределение видов деятельности, связанных с одним или более семей, соответствующих продуктов (см. Рисунок 1). Различные лица в цепочке поставок подпадает под действие различных наборов ограничений и целей. Тем не менее, эти структуры тесно связаны между собой, когда речь идет повышение эффективности работы цепочки поставок с точки зрения целей, таких как по времени доставки, качества и минимизация затрат. В результате выполнения какого-либо лица в цепочке поставок зависит от деятельности других, а также их готовность и способность координировать деятельность в рамках цепочки поставок. Мировой экономики и увеличение ожидания клиентов в отношении стоимости и услуг оказали влияние производителей стремиться к улучшению процессов в рамках своих цепочках поставок, часто называют поставок реинжиниринга (Swaminathan, 1996). Например, в Ванкувере подразделение Hewlett Packard сократил инвентаризации расходов примерно на 18% для принтеров HP Deskjet через задерживается дифференциация продукта (Биллингтон, 1994). Кроме того, National Semiconductor удалось уменьшить время доставки, увеличить объем продаж, и снижение издержек за счет распределения эффективной цепочки поставок реинжиниринга (Henkoff, 1994) ..
Цепочки поставок реинжиниринга имеют потенциал для воздействия на производительность в большой путь. Часто они проводятся лишь вероятностный взгляд на будущее, и очень важно провести подробный анализ рисков до принятия нового процесса. Кроме того, часто они реинжиниринга сделаны под политически и эмоционально обстоятельствах. В результате, поддержки принятия решений, которые могут проанализировать различные варианты могут быть очень полезны в беспристрастно количественной прибыли и помощи в организации принять правильное решение (Фейгин,, Коннорс,
Важно понять важные вопросы (решение компромисс), и общие процессы в различных типах цепей поставок в целях разработки общих, модульные, и повторно рамки. Наша структура основана на цепочке поставок исследований, проведенных в различных областях 3: (1) вертикально интегрированной цепи поставок от мирового производителя компьютера (Swaminathan, 1994); (2) Японские автомобильные цепи поставок, менее тесно связанных (Сабель, Керн ,
В цепи поставок бакалея, производители и продавцы были такими же сильными, а иногда были противоположные интересы. Принятие решений было децентрализовано и различных организаций (при работе в различных промышленных средах) входили в состав той же цепочки поставок ..
Несмотря на эти различия, мы обнаружили, что Есть целый ряд процессов, которые являются общими для этих поставок. Мы выявили этих процессов и разработали библиотека программных компонентов для их моделирования. Библиотека состоит из 2 основных категории: структурные элементы и элементы управления. Структурные элементы (например, продавца, распределительный центр, производителя, поставщика, а также транспортных средств) используются для моделирования производства и транспортировки продукции. Элементы управления используются для определения различных стратегий управления (связанные с информацией, спрос, предложение и материальных потоков), которые регулируют поток продукта в рамках цепочки поставок. С учетом этой основе примитивов, исполняемый имитационной модели данной цепочке поставок, построенных экземпляра, касающихся соответствующих структурных и элементы управления. Наша структура позволяет разработка моделей для решения вопросов, связанных с конфигурацией, координации и контрактов. Конфигурация рассматриваются вопросы, связанные с сетевой структурой цепи поставок на основе таких факторов, как время доставки, стоимость перевозки, а также колебания валютных курсов. Координация касается текущей деятельности в цепочке поставок, такие как материалы потока, распределения, управления запасами, а также обмена информацией.
Многоагентная вычислительных сред предназначены для изучения классов координации вопросов, связанных с множеством автономных или полуавтономной оптимизации агентов, где знание распространяется и агентов общаться с помощью сообщений (Бонд
Типичные цепочки поставок лица неопределенности с точки зрения спроса, предложения, а процесс. Наша структура уменьшает усилия, связанные с моделированием различных альтернатив и измерения их эффективности на основе моделирования при различных предположениях о неопределенности. Это облегчает возможность лицам, принимающим решения количественной оценки риска и выгоды, связанные с различными цепи поставок реинжиниринга альтернатив. В этой статье мы опишем нашей системы в ее нынешнем состоянии и привести примеры, чтобы продемонстрировать, каким образом вопросы, имеющие отношение к управлению цепочками поставок могут быть проанализированы его использования. Программное приложение, используя некоторые понятия из этой основе был разработан в IBM.
В остальной части этой статьи следующим образом. В следующем разделе мы рассмотрим существующие исследования и подходы. В следующем разделе мы описываем наш мультиагентных рамках более подробно. В разделе, посвященном библиотеке цепочки поставок определяются ключевые элементы, необходимые для моделирования динамики цепи поставок. Мы представляем кросс-докинг прототип от промышленности цепи продуктовый в следующем разделе. Полномасштабное применение разработанных для IBM управляющих активами рассматривается следующий, и, наконец, мы предоставляем нашим выводам.
ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
Сравнение усилия, направленные на выявление новых тенденций и философии в управлении цепочкой поставок на основании сравнительного анализа существующей практики в различных странах и различных отраслях промышленности включают сообщили в зале (1983), помощник (1991), и Лион, Krachenberg и Хенке ( 1990). Ли и Биллингтон (1992) представил глубокий обзор распространенных ошибок в текущей практике управления цепочкой поставок. Некоторые исследования показали, что покупатель-поставщик отношения становятся все более зависимыми от таких факторов, как качество, доставка по производительности, гибкости в контракте, а также приверженность совместной работе, в отличие от традиционных отношений, основанных на стоимости (помощник). Электронный обмен данными (ЭОД) и распределенных баз данных были определены в качестве важных технологических достижений, которые могут воспользоваться производительность цепочки поставок в значительной образом (Сринивасан Kekre,
Об аналитическом фронте исследований по проблемам multiechelon инвентаризации имеет давнюю историю (Clark
Использование моделирования в качестве средства для понимания вопросы организационного принятия решений получила значительное внимание и импульс в последние годы (Фейгин и др.., 1996; Kumar, Ой,
В настоящее время не существует коммерческих программного обеспечения для моделирования, которая обеспечивает предметно-ориентированных примитивы для моделирования и анализа проблем с поставками цепи координации. Кроме того, большинство из вышеупомянутых программных систем построены вокруг простых механизмов контроля для обработки событий, таких как первый вошел, первым вышел (FIFO) очередей. Тем не менее, взаимодействие цепочки поставок правило, включают более сложные механизмы контроля. Например, когда важный заказ приходит, это может иметь для обработки первых, опередив другие заказы. Кроме того, обработка может включать пункт больше, чем просто ожидания в сервисном центре в течение некоторого времени. Например, если для обработки, компоненты могут иметь для монтажа и которые, в свою очередь, вызывают некоторые события, исходя из их инвентаризации позиции. Решение правила могут быть использованы в различных точках, когда события будут обработаны. Для того, чтобы модель проблемы, связанные с управление цепочками поставок, или, если на то пошло, какой-либо конкретной области, один требует специальных примитивов. Наша цель в данной работе является создание модульных и повторно рамок примитивов, которые позволяют разработать реалистичные модели цепи поставок ..
Многоагентная РАМКИ
Подхода в этой работе было использовать мультиагентных парадигмы для моделирования и анализа производственно-сбытовых цепочек. Многоагентная вычислительных сред предназначены для изучения широкого класса координации вопросов, связанных с множеством автономных или полуавтономной решения проблем агентов (Бонд
Мы определим общий агент, который затем специализированных для выполнения различных видов деятельности в рамках цепочки поставок. Например, производство агент отличается от агента распределения или транспортный агент. Специализированные средства соответствуют структурных элементов, определенных в библиотеке цепочки поставок, которые занимаются добычей и транспортировкой продукции в цепочке поставок. Различные средства в рамках общаться друг с другом посредством сообщений. Входящие сообщения выбираются для каждого агента на основе механизма отбора таких событий, как первый пришел, первым обслужен (ПСС). Каждое сообщение типа обработчик сообщения или скрипт, который определяет, как сообщения будут обрабатываться. Обработчик сообщений параметризованное политики в области контроля, которые используются агентом. Например, обработчик сообщения соответствующей просьбой товаров сообщения выполняет следующие действия.
1. Проверьте, если продукт в наличии на складе. Если это так, то спрос был удовлетворен, и инвентарных запасов обновляется, в противном случае спрос на отставание и статус невыполненных спроса обновляется.
2. Политики управления запасами (например, базовый запас политики) вызывается.
3. Политики управления запасами генерирует запрос на сообщение товаров поставщиком этого продукта на основе инвентаризации в кассе и отставание спроса. Он может использовать поставщик информационного потенциала на основе соглашений по обмену информацией с поставщиком.
4. Если исходящих сообщений создаются, они стоят в очереди в глобальной очереди сообщений с отметкой времени для активации.
Потому что наши базы на основе дискретных событий симулятор, агенты активизируются в зависимости от времени активации входящих сообщений. Существует глобальный список входящих сообщений для всех агентов, отсортированные по времени активации, и агент, который раннее сообщение обрабатывается следующий. Моделирование часов вышла времени активации. Агенты, которые не обрабатывать сообщения на данный момент времени сохранить свое государство и знания о других агентов в следующий момент времени. Моделирование продолжается в течение всего времени моделирования, указанный пользователем в начале моделирования.
В следующем разделе мы представляем общие архитектуры агента. Затем мы определим различных сообщений в рамках.
Последовательность событий, которые происходят на каждого агента, который обрабатывает входящие сообщения выглядит следующим образом (см. рисунок 2). Мы будем объяснять обработки сообщения на примере розничного агента. Каждый тип агента определяется по отношению к определенному набору целей, которые определяют обязательства и элементы управления, которые он использует при взаимодействии с другими агентами. Например, цель продавца заключается в сокращении времени оборота, что клиент опыт, сохраняя при инвентаризации расходы под контролем. Обязательства продавца агент может включать услуги ограничения, такие как 98% заказов выполнили в течение одного дня для первоочередных клиентов. В целях выполнения таких обязательств, розничной агент может использовать расширенный политики управления запасами в реальном времени обмен информацией с производителями. Показатели деятельности агента, а также вышеупомянутых обязательств влияние приоритетов Ци агента. Эти приоритеты определить последовательность, в которой входящие сообщения обрабатываются Ii. Например, агент может розничной приоритеты клиентов в соответствии с классификацией ABC, что последовательность
"" Для клиентов, раньше других, когда есть больше, чем один выдающийся порядке. Первое сообщение в той последовательности, CI анализируется на тип, который может быть материальных, информационных, финансовых или сообщения (как описано в подразделе "протоколы взаимодействия). Каждое сообщение типа обработчик сообщений Mi (CI), который определяет последовательность операций с и может повлечь за использование одного или нескольких политики в области контроля, как описано в примере в начале этого раздела.
Обработки сообщений процедур на тот же тип сообщения может быть разным в разных агентов. Например, если поставленный товар сообщение встречается в стандартных распределительный центр, материалы хранятся в месте хранения, в то время как в кросс-док, материалы сортируются по направлению и исходящих грузовиков не будут обновлены. Если какие-либо исходящих автомобили полностью загружен, то соответствующие поставленного товара относительно получения агента. Элементы управления вызываются обработчик сообщений Mi (ДИ) на соответствующие пункты решения (например, изменение порядка решения или решения о маршрутизации). процедуры обработки сообщений могут обновить внутреннее состояние и области знаний, и создания одного или нескольких исходящих сообщений. Например, когда будут получены товары в розничной агент инвентаризации соответствующих пунктов обновление и выплата сообщения могут быть размещены для агента поставку материалов. Если материалы приходят позже, чем обещали, то надежность агента поставки материала обновляется в области знаний. После операции обработки сообщений, были завершены, местные показатели деятельности агента PMI и глобальные показатели эффективности будут обновлены. Например, когда будут получены товары в розничной агента, уровень запасов будет регистрироваться таким образом, что средние затраты товарно-материальных запасов может быть определена в конце моделирования.
Исходящие сообщения имеют адрес назначения, а также время, что они будут активированы в том, что агент (который может отличаться от нынешнего времени из-за задержки). Этот процесс продолжается, пока агент не активен входящее сообщение в данный момент времени ..
Взаимодействие протоколов
Базовый набор классов сообщений определить типы взаимодействий, которые могут иметь место в сети. Все сообщения классы имеют специфические атрибуты, в том числе (имитация) времени, на котором они размещены, время активизироваться, размещение агента, и получатель агента. С каждым сообщение класса обработчиков сообщений, что параметризованные политики в области контроля используется агентом и, по сути, определяют обработки сообщений семантики. Как отмечалось ранее, это может зависеть от типа агента, при котором сообщение будет обработано.
Мы признаем, три широкие категории сообщение классов, каждый из которых связан с моделированием определенного типа потока через цепочки поставок:
Материал потоков: Сообщения в этой категории связаны с доставкой товара по 1 агента к другому. Обработки семантики связанных с доставкой сообщений материала минимально диктовать корректировки перечней размещения и получателя средств по количеству, указанному в сообщении. Однако, она может также вызвать сообщений, имеющих отношение к другим поставок потоков (кассовые операции), а также местной переработки деятельности (определение, все ли компоненты, необходимые для начала сборки продукта в настоящее время имеется). Материал доставки сообщений могут быть отправлены непосредственно поставщиком агента потребителей агента (в тех случаях, моделирования транспортных задержек и затрат не относятся), или могут быть связаны посредником транспорта.
Информационные потоки: Эта категория сообщений модели обмена информацией между агентами цепи поставок. Она включает в себя просьбу товаров сообщений (поток спроса), емкость информации (коммуникация ожидаемых имеющихся мощностей), спрос-прогностической информации (сообщение от прогнозов спроса), а также предложения, связанные информации (ожидается сроков поставки). Другие сообщения, которые попадают в эту категорию включают порядка аннулирования сообщения и порядок изменения сообщения (изменение количества и срока).
Движение денежных средств: Последняя категория классов сообщений проблем с движением капитала, по цепочке поставки. Эта категория включает в себя оплату послание клиент агентов с их поставщиком на поставки товаров.
Показатели эффективности
Одной из целей разработки комплексной системы является обеспечение возможность одновременно наблюдать глобальные и локальные выполнения поставок. Эмпирические исследования показывают, что иногда с глобальной точки зрения может быть вредным для некоторых лиц в цепочке поставок (наличными
Поставка меры цепи производительности можно разделить на две большие категории. Качественные показатели деятельности, относятся на удовлетворение потребностей клиентов, интеграция информационных и материальных потоков, а также эффективного управления рисками. Количественные показатели деятельности относятся к минимизации затрат, максимизации прибыли, заполните курса максимизации, минимизации клиентов по времени ответа, поставщик, надежность и заблаговременность минимизации. В нашем контексте мы рассматриваем только количественные показатели деятельности. Мы предоставляем возможности для аналитики для мониторинга производительности соответствующие меры (как локальные, глобальные, или оба) в зависимости от ситуации. Следует отметить, что существует очень сильная связь между целями агента в плане показатели PMI и приоритеты Ци агента. Эти приоритеты определить последовательность, в которой входящие сообщения выбрали и в некотором смысле диск моделирования.
Наша структура основана на моделировании и производительность зависит от условий начала и продолжительность моделирования. Повторные моделирования при разных стартовых условий должны быть выполнены для того, чтобы получить надежный выход. Многие решения, поставка раз цепи выполнены в условиях неопределенности в отношении будущего и нашей системы дает возможность моделировать предложения, спроса и неопределенности в процессе поставки и выполнить подробный анализ рисков. Некоторые конфигурации вопросов, связанных с включать анализ долгосрочных решений и потенциальных рисков, связанных с ними. Наша структура может быть использована в то время как эти решения путем разработки различных имитационных моделей для альтернативных конфигураций и их оценку, используя тот же набор входных параметров. Сравнение производительности альтернативных конфигураций предоставляет менеджеру информацию об ожидаемых выгод от каждого варианта. Менеджер должен выбрать один вариант из различных альтернатив на основе их оценочной стоимости, измеряется спектаклей, а также других управленческих критериев, которые не могут быть смоделированы в симуляции. В дополнение к предоставлению все преимущества использования моделирования, наша структура позволяет пользователю моделировать широкий круг вопросов поставок в рамках сокращения времени разработки, что особенно полезно при проведении анализа рисков до поставок реинжиниринга ..
ЦЕПИ ПОСТАВОК БИБЛИОТЕКА
динамика цепочки поставок может стать сложным модели из-за наличия гетерогенных образований, многочисленных мер по производительности и сложные эффекты взаимодействия. Различных цепочек поставок ставит ограничение на повторное использование процессов между ними. Например, цепочки поставок может быть крайне централизованной и большинство организаций, принадлежащих к той же организации (например, интегрированной цепи поставок, IBM), либо может быть крайне децентрализованной со всеми субъектами время разными организациями (например, продуктовые цепочки поставок). В результате, это трудная задача разработать набор общих процессов, которые захватывают динамика производственно-сбытовых цепочек по широкому спектру вопросов. В этом разделе мы приводим классификацию библиотека программных компонентов, что дает возможность моделирования и анализа больших ряд проблем, хотя он не является исчерпывающим, любыми средствами.
Мы классифицируем различных элементов в библиотеке цепочки поставок на две большие категории: структурные элементы и элементы управления (см. Рисунок 3). Структурные элементы (моделируется как агенты) участвуют в реальном производстве и транспортировке продукции, а также элементов управления помогают в координации потока продукции эффективным образом с помощью сообщений. Структурные элементы соответствуют агентов и элементов управления соответствуют политики в области контроля в рамках. Структурные элементы разделить на два основных набора элементов, а именно, добычи и транспортировки элементов. Элементы управления подразделяются на инвентарного контроля, регулирования спроса, Supply Control, управление потоком и Информационные управляющие элементы.
Структурные элементы
Как отмечалось ранее, структурных элементов, участвующих в производстве и транспортировке продукции. Стратегическое размещение этих элементов является основным вопросам, касающимся поставок конфигурации. В следующих разделах мы кратко опишем каждый из структурных элементов.
Производство агентов
Производство агенты используют элементы управления запасами для управления их инвентаризации, договоры с лицами вниз для контроля за поставками, управление потоком элементов для погрузки и разгрузки продукции, прогноз элементов для пропаганды прогнозы спроса на выходе юридического лица, и они могут использовать информацию, элементы управления с другими подразделениями цепочки поставок.
Продавец: дистрибьютор, где покупают продукты. Основной упор здесь делается на сокращение времени цикла для доставки по заказу клиента и сведения к минимуму имеющих дефицита. Вышеупомянутых целей определения целей и приоритетов этого агента, которые используются при последовательности входящих сообщений. Когда клиент для того, чтобы продукт получил, то она определяется, какой продукт в настоящее время приказал. Продукт упакован и отправлен клиенту, если она доступна в виде готовых инвентаризации товаров, либо для добавляется к очереди (для конкретного продукта) в соответствии с ее приоритетом (если приоритет все заказы одинаковы, то это FIFO [First In First Out]). Когда продукт поставляется из центра распределения или с завода-производителя (не исключено, что некоторые продукты могут поступать от завода-производителя, тогда как другие могут исходить из распределительного центра), заказ удаляется из очереди и продукт упакован и отправлен к клиенту. Много раз, заказы могут быть размещены на различных продуктов, в этом случае обработка становится более сложной. Маркетинг элементов (описано в подразделе об элементах управления спросом) используются для управления спрос, вызванный клиентов ..
Распределительный центр: распределительный центр участвует в получении продукции с завода и либо их хранения или отправки их сразу (кросс-док) для розничной торговли. Основное внимание здесь заключается в сокращении инвентаризации, проведенной и увеличить пропускную способность. В стандартной продукции распределительный центр пришел с производства или поставщик растений. Они разгружаются и хранятся в хранилище. Когда заказов поступает от продавца, соответствующие продукты удаляются из зоны хранения (если буфера их или они ждут, пока продукты приходят в буфер) и передаются в соответствующие погрузочной платформой, где они загружены и отправлены к месту назначения. В отличие от стандартного распределительного центра, в кросс-док нет кадастра хранения. Продукты выгружаются из 1 транспортное средство и непосредственно погружены на исходящие транспортных средств различных предприятий розничной торговли.
Производство завода: завод является агентом где компоненты собраны и изготовлено. В общем, заказов поступает от распределительного центра, но они могут также поступать от продавца (при наличии кросс-док или поставок не имеет распределительный центр). Основными очагами здесь на оптимальных закупок компонентов (в частности, общие элементы), а также эффективное управление запасами и производственного процесса. Каждое изделие имеет свой законопроект материалов (BOM). Производство может быть основано либо на "Pull" или "Push" механизма. В системе Pull, продукт производится только после поступления заказа для этого, в системе Нажмите, продукты построены на основе прогноза спроса.
Внешние поставщики: внешний поставщик агент модели внешних поставщиков. Эти поставщики могут быть как завод по производству или сборки, или может есть свои цепочки поставок для производства. Тем не менее, мы моделируем всех этих ситуациях через единый агент, так как головная организация, не имеет прямого контроля на своих внутренних операций. Поставщик агентов поставку запасных частей на заводе-изготовителе. Они концентрируются на низких затрат времени и инвентарь. Их деятельность характеризуется поставщиком контрактов, определяющих leadtime, гибкость механизмов, совместное несение расходов и обмена информацией с заказчиками.
Транспорт агента
Транспорт Транспорт: транспортные средства перемещения товаров от производства 1 агента к другому. Каждое транспортное средство имеет связанные характеристики с точки зрения возможностей и относительной скорости. Транспортные средства использовать элементы управления потоком данных, с тем чтобы осуществлять погрузку и разгрузку продукции, а также для определения маршрута. Маршрута следования транспортного средства зависит от состояния транспортного средства (в котором содержится информация по назначению продуктов, которые были загружены). Использование расстояние до следующего пункта назначения с нынешних назначения, время, необходимое для достижения следующего назначения получается. В то время, продукцию (предназначенных для производства, что агент) выгружается и другие продукты могут получить загружен.
Элементы управления
Элементы управления облегчения производства и транспортировки продукции в цепочке поставок. Выбор соответствующих элементов управления цель проблем, связанных с цепочками поставок контрактов и координации поставок. Вот краткое описание элементов управления в настоящее время определяется.
Управление запасами
элементы управления запасами является неотъемлемой частью любой цепи поставок. Они контролируют поток материалов в рамках цепочки поставок, и в основном двух типов, централизованного и децентрализованного управления.
Централизованное управление: эти элементы управления инвентаризации на конкретный элемент производства, а с учетом уровня запасов в цепи поставок в целом. Типичный пример управления запасами на основе инвентаризации эшелона. Согласно этой политике, управления запасами применяется при рассмотрении общего кадастра вверх по течению, также называемый эшелон инвентаризации. Важным требованием для реализации централизованной политики инвентаризации является возможность доступа к информации о запасах на уровне других субъектов в цепи поставок.
Децентрализованное управление: эти элементы управления запасами на конкретный элемент производства, рассматривая запасов на том, что лица в цепочке поставок. Типичными примерами такого рода политики: базовый запас политики, MRPbased заказа (без информации о наличии товара на состояние других агентов), и (QR), либо (и, S) политики. Эти меры также используются в централизованный контроль, хотя уровень запасов в тех случаях, рассчитываются на основе эшелона наличии. В basestock политики, заказы размещаются, как только уровень запасов достигает ниже базового уровня общества, с тем чтобы вернуть его до этого уровня. В MRP основе заказа, требования основаны на взрыв MRP (с учетом прогнозов, точным). В (S, S) [(Q, R)] политики, заказ выполняется, когда уровень запасов падает ниже с [равна R], а заказы размещаются так, чтобы инвентаризация доводится до S [QR].
Спрос контроля
Спрос процесса в цепочке поставок, поддерживается за счет фактического спроса и прогнозы (это моделируется в виде сообщений в рамках). Приказы содержат информацию о: типы продуктов, которые в настоящее время приказал, число продуктов, которые необходимы, места где продукт должен быть поставлен, и дата приказа. Два важных элементов управления спросом:
Маркетинг Элемент: Один из важных аспектов управления продуктом, насколько хорошо продукт продается потребителям. Есть множество способов повышения спроса на конкретный товар. К ним относятся объявления, скидки, купоны и сезонных распродажах. Маркетинг элемент обеспечивает механизм, который может вызвать дополнительный спрос на продукцию. Увеличение спроса может быть сезонной, случайной или постоянным. Этот элемент позволяет нам захватить маркетинговых стратегий, которые могут быть использованы в цепочке поставок. Мы ограничиваем использование этих элементов только при розничной торговли, поскольку эти элементы может иметь прямое влияние на спрос, с которыми сталкиваются цепочками поставок (в некотором смысле мы фиксируем влияние на конечного потребителя только). Спрос может быть под влиянием других агентов, а также без использования этих элементов (например, поставщик агента обеспечения объемного ставки увеличить закупки, произведенные заводом-изготовителем).
Прогноз элемент: Прогноз элементов определить, как прогнозы создаются в рамках цепочки поставок, и как они эволюционируют с течением времени. В "Push" системы, прогноз эволюции играет очень важную роль, поскольку производство решения принимаются на основе прогнозов спроса. Большой прогноз неточность приводит к росту несоответствия между продуктами, потребовал и производства продукции, и как результат приводит к удорожанию стоимости инвентарных запасов. В "Pull" системы, продукция изготовлена на заказ. Тем не менее, точность прогнозов играет важную роль в материалах, закупок и планирования.
Supply Control
Поставка элементов управления диктовать свои условия и условия для оказания материальной раз заказы были размещены. Контрактные соглашения являются единственной формой контроля за поставками элемент, который мы определили. Контракты содержат информацию о цене материала, продолжительность контракта, объем приобретается на срок действия контракта, штраф за свои обязательства, и заблаговременно, чтобы получить продукт, после окончательного заказ был размещен, степень гибкости, что покупатель имеет с точки зрения обновления прогнозов спроса с течением времени (часто упоминается как гибкость, предлагаемые поставщиком), а также виды информации, контроля, которые могут быть использованы. Контракты на поставку могут отличаться по характеристикам и жесткости в зависимости от поставщика продукции принадлежит к той же организации или нет. механизмов трансфертного ценообразования используются при работе с внутренними поставщиками (это может рассматриваться как форма централизованный контроль питания).
Управление потоком
Элементы потока управления координации потоков продукции между добычей и транспортировкой элементов. Два типа элементов потока управления являются:
Загрузка элемента: Загрузка элемента управления, каким образом транспорт элементы загружаются и разгружаются. Этот элемент отличается в зависимости от типа производства элементов, на которых продукты при загрузке и выгрузке. Например, погрузочно-разгрузочных операций, необходимы разные спецификации в зависимости от производства элементов стандартных центра распределения или кросс-док. Этот элемент управления находится в соответствующем элементе производства.
Маршрут элемент: Маршрут элементы управления последовательности, в которой продукция поставляется на перевозку элемента. Маршрут, перевозки транспортного средства зависит в значительной степени от назначения продуктов, которые он несет. Таким образом, динамическая маршрутизация является в этом смысле. Маршрут может быть решен в централизованной или децентрализованной основе в зависимости от того, насколько информация о назначении других элементов транспорта.
Информационные управляющие
Информационные управляющие элементы имеют важное значение для координации деятельности в рамках цепочки поставок. Два типа потока информации:
Прямого доступа: прямой доступ к передаче информации относится к мгновенному распространению информации. Например, это может быть информация о материальных запасах уровнях, создание ассигнований, поломок и т.п., другие элементы производства и маршрутов, которые необходимо принять другие элементы транспорта.
Периодические: периодическое обновление информации могут быть отправлены различные производства и транспортировки элементов, которые указывают на изменения в бизнес-стратегии, рост цен, внедрение новых услуг и функций продуктов, внедрение новых элементов производства и др. периодических информация направляется всем лицам в производственно-сбытовой цепи в форме сообщений, в отличие от информации в реальном времени, которая прямо согласованы в элементе управления поставок.
Выше определенного набора элементов, вместе с клиентом агент, который порождает спрос на системы являются нашей базы.
Кросс-докинг Прототип
В этом разделе мы предоставляем подробный пример, чтобы проиллюстрировать, как модель создана с использованием примитивов в рамках. Мы описываем модель промышленности розничная сеть, которая была разработана с целью понять компромиссы, связанные с работой центра распределения, как кросс-док. Одной из основных проблем в отрасли цепочки продуктового заключается в попытке сократить запасы в рамках цепочки поставок. Кросс-докинг центра отличается от стандартного распределительного центра в том, что инвентаризация не сохраняется там. Инвентаризация приходит на один грузовик и выходит на другой на основе своего назначения. Кросс-докинг центра только помогает в сортировке и доставке запасов до правильного назначения. В результате, в кросс-докинг окружающей среды, это может занять больше времени, чтобы пополнить заказов на продавца, поскольку инвентаризация не хранится в распределительном центре. Кросс-докинг окружающей среды является также информация интенсивной, поскольку вся эта информация используется в эффективной сортировки и доставки продукции. Вопрос, представляющий интерес здесь заключается в понимании компромисс между запасами и обслуживания в альтернативные механизмы и дополнительные требования к информации для кросс-док. Потому что розничная сеть обычно состоит из различных организаций, все это тем более важно понять влияние каких-либо изменений в цепочке поставок по различным организациям.
В результате, отслеживание деятельности отдельных столь же важно, как отслеживание глобальной оценки результатов работы. Мы отслеживаем, инвентаризации и меры обслуживания клиентов локально, а также в глобальном масштабе. Мы первые разработать простую модель и показать, как оно вписывается в рамки. Затем мы сравним процесс развития этой модели с помощью нашей системы с развитием процесса с использованием стандартного языка моделирования ..
Модель-строительного процесса
Мы считаем, цепочки поставок с 3 продавца агентов, один распределения агента, 3 производства агентов, а также один клиент агента. Каждая из трех агентов производства производить один уникальный продукт. Состояние этих средств определяется запасы готовой товаров и невыполненных заказов. Клиента агент порождает спрос на 3 продавца агентов сочетание этих трех продуктов. Государственного заказчика агента состоит только заказы, которые не были доставлены еще. Каждый дистрибьютор агента запасов перечень всех трех продуктов и действует на основании политики управления запасами, таких как базы общества для каждого продукта. Состояние розничной агентов определяется кадастров, связанные с каждым из трех продуктов и невыполненных заказов от клиента. Мы предполагаем, что эти продукты могут быть сделаны производителей без покупки каких-либо компонентов и, как следствие, поставок и заканчивается. В модели со стандартным распределительным центром, приказы (письма) от продавца средства будут храниться на этом промежуточном месте, тогда как в кросс-докинг среду будем считать, что приказ перейти непосредственно к изготовителю (см. рис 4 и 5). Мы также предполагаем, что товары переданы в грузовиков и освобождение политики на производство препаратов партии политики.
Государственных стандартных центра распределения характеризуется аналогичными атрибутами агента продавца. Тем не менее, кросс-док характеризуется инвентаризации входящей и исходящей продукции. Мы пренебрегли транспортных проблем, связанных с координацией грузовых автомобилей, полагая, что грузовики имеются в избытке. Более подробную модель может быть разработана с использованием транспортных агентов ..
Взаимодействия ограничения на каждого агента ограничиваются указанием buyersupplier отношений. Мы ограничимся рассмотрением только политики управления запасами. Клиента агент производит продукт требования, основанные на политику регулирования спроса работающих, в основном определяет тип спроса (периодического или непрерывного), а также характер спроса (детерминированные или стохастические). Запрос на товары сообщение, созданное имеет адрес продавца, а также из-за даты, до которой это необходимо. Входящие сообщения от розничные торговцы имеют срок, а также текущее время. Статистика ведутся на поздних заказов, показатели деятельности. Каждый дистрибьютор процессов агента входящих сообщений на основе его типа. Это либо запрос на товары или поставленный товар. Если сообщение поставленный товар, то уровень запасов корректируется соответственно, невыполненных заказов заботятся, а сообщения отправляются заказчику агента. Если сообщение является запросом для товаров, то позиция инвентаризации проверяется. Если инвентаризация не используется, порядок его заполнения и будущих заказов на основе политики управления запасами. Если инвентаризация не имеется, то приказ, деятельности или потеряли в зависимости от того спроса отставание или нет.
Инвентаризация позиция прослеживается в каждый момент времени у каждого агента и функционирует как показатели деятельности. Стандартный поставщика агент хранит и пополняет запас от производителей, премьер разницей, что продукция поставляется для розничной торговли в грузовиков. Таким образом, количество поставляемых товаров сообщения собраны до его передачи продавцом. В кросс-докинг режим, инвентарь хранится. Каждый из агентов сохранить производство готовой продукции и произвести инвентаризацию партиями. Поставки поставщика агента производится в грузовиков. В вышеупомянутых простой модели можно проанализировать некоторые компромиссы в альтернативные механизмы для распределения. Кроме того, результаты выявить преимущества для различных организаций в альтернативные меры и обеспечить основу для переговоров затрат и выгод в цепочке поставок. Другие вариации этой цепи поставок может быть легко анализироваться. Допустим, если мы хотим, чтобы проанализировать влияние изменения политики управления запасами в розничной агента, нам просто нужно определить различные политики в области контроля (из множества существующих политики в области контроля в нашей библиотеке цепочки поставок) на агента и имитации снова.
Сравнение с традиционными методами
В принципе, можно было бы осуществить наши кросс-докинг модели в любом условный язык моделирования (например, GPSS, Симан). Тем не менее, модель потенциала задача была бы совсем иной. Примитивов предоставляемых обычными Языки моделирования гораздо более низком уровне (например, очереди) и, как правило, определяется как расширения стандартных процедурный язык программирования конструкции. Таким образом, разработка модели цепи поставок становится обычным программирования задачи, и только что описанные модели потребует значительного опыта программирования и усилий. В нашем подходе, наоборот, считаем, что Разработаны модели, не прибегая к программированию значительные усилия в процессе использования (и повторное использование) более высокого уровня примитивов моделирования, которые инкапсулируют важных компонентов (или блоки) моделей цепи поставок. Наша цель в том, что имитационные модели настроен (не запрограммировано), выбрав, экземпляров, и составление наборов компонентов сформировать исполняемый имитационной модели, без необходимости для широкого опыта в области программирования. Таким образом, наша база может быть использована непосредственно с поставщиками, которые сталкиваются с конкретной конфигурации, заключения контрактов, или координации вопросов. Такие модели, как только построили, не так уж отличается от любой имитационной модели, и все преимущества индивидуальных имитационные модели сохранил ..
Для иллюстрации выше упомянутой точки, рассмотрим три продавца, три производителя модель только что рассмотрели. В рамках нашей структуры, модели получается (1) создания экземпляров "структурных" примитивов (например, производителя, продавца т.д.); (2) подключения агентов друг с другом, определяя тем самым свои отношения и потока товаров и информации; (3 ) ассоциирование соответствующие управления запасами политики и координации протоколов на различных субъектов, и (4) установление характеристик спроса и времени для моделирования. С другой стороны, рассмотреть вопрос о разработке только модель производителя с желаемой политики управления запасами в рамках обычного языка моделирования. Начнем с того, разработчику необходимо определить входящие и исходящие очереди заказов, буферов для хранения готовой продукции и сырья инвентаризации материалов и задержки процессов для моделирования производственного процесса. Использование вышеупомянутых структур данных, программного модуля создается, которые могут воспроизводиться производственного процесса. Кроме того, еще модуль должен быть написан для управления запасами. Эти программные модули вместе с другими модулями (например, обработка потоков денежных средств, обновление информации о буферов и очередей, обновление информации, полученной от других лиц), должны носить комплексный характер и форму производителя, который, в свою очередь, интегрирована с discreteevent двигателя моделирования. .
Об относительном масштабе времени, необходимого для создания экземпляра производителя с нашей структуры было бы в порядке минут, тогда как опытный программист может разработать модуль в течение нескольких дней использования стандартных средств программирования. Кроме того, если один хочет разработать комплексную модель цепочки поставок, пользователь может развиваться, что в час или около того с использованием рамок, в то время как развивающиеся, что модель из примитивов моделирования может занять несколько месяцев. Поскольку большая часть элементов в рамках это программы, разработанные в объекты язык моделирования, количество строк кода, а также скорость выполнения моделирования остается практически неизменным. В некоторых случаях, можно было бы разрабатывать модели с помощью моделирования примитивов, которые являются чуть более эффективен с точки зрения скорости и программного обеспечения размера. Однако, главным преимуществом использования нашей системы является то, что время развития резко сокращена, а программирования усилия сведены к минимуму. Программное обеспечение за библиотеку элементов системы предназначены для повторного использования при разработке новых моделей.
Полномасштабное применение
Наши программы развития в основном заинтересованы в решении проблем, с которыми сталкиваются менеджеры отвечает цепи поставок реинжиниринга в крупных организациях. Как отмечалось ранее, большая часть реинжиниринга осуществляется только вероятностные оценки в будущем. В результате, риски и выгоды, связанные с различными альтернативами, необходимо оценить до альтернативных был выбран для реализации. IBM исследователи разработали детальные имитационных моделей, которые позволили руководству многих идей и позволило поставок реинжиниринга (Фейгин и др.., 1996). Такие системы моделирования занять много времени, чтобы разработать прототип и выполнить (обычно от 12 до 20 человеко-месяцев). Кроме того, часто бывает трудно использовать в одной системе для подобных реинжиниринга в рамках организации. Наше сотрудничество с группой IBM привела к развитию цепочки поставок реинжиниринга инструмент, который в настоящее время прототип в IBM для разработки специализированных приложений. В этом разделе мы предлагаем обзор одной из таких применения прототип для управляющих активами в цепи питания для IBM эффективного управления запасами.
Одна из основных проблем при управлении большими цепи питания, как управлять инвентаризации в рамках цепочки поставок, обеспечивая необходимую услугу для клиентов. Невозможно иметь послушный аналитических моделей для этих задач в реальных предположений. Кроме того, один может быть заинтересован в оценке изменений в цепи поставок по-разному (например, введения нового поставщика, сокращение сроков процесса), в целях повышения производительности. Моделирование, а также приближенные аналитические решения, используются в промышленности для изучения этих проблем. Возможность вносить изменения в эксплуатационных параметров и структуры поставок, а также оценить влияние этих изменений является чрезвычайно полезным для эффективного управления цепочками поставок в быстро меняющихся условиях. Одно из этих приложений был разработан в IBM для управления запасами в цепи поставок соответствует основной продуктовой линейки. Цепочки поставок рассматривается было 11 различных типов конечных продуктов, 1200 различных деталей в спецификации, а также 2000 мест, включая инвентаризацию и IBM внутренних подразделений, а также внешними поставщиками, расположенных по всему миру. Приложение будет использоваться для решения широкого круга вопросов, включая определение оптимального уровня целевой инвентаризации всей сети, последствия работы с клиентами, результатов деятельности поставщиков, спрос изменчивости, и части общности в частности по инвентаризации капитала (активов), в цепочки поставок ..
Данных для этого приложения был собран из нескольких растений, которые были вовлечены в это дело и был отформатирован для чтения в непосредственно в приложении. Менеджеры IBM активов указать поставок рассматривается экземпляров различных производственных предприятий, распределительных центров, поставщиков и органов, занимающихся транспортом. Данные, соответствующие каждой организации, такие как продукты собраны, спецификации, связанные с продуктами, сроков производства, транспортировки задержки, затраты на хранение для проведения инвентаризации, а также транспортные расходы для чтения в приложение автоматически из файлов в формате, когда все лица в поставках цепочки связаны между собой. Этот режим автоматической загрузки данных, было отдано предпочтение, поскольку по мере поставок становится больше, трудно заполнить каждый субъект с данными. Основываясь на исторических данных и сценариев будущего управляющего активами выбирает вероятного распределения спроса на цепочки поставок, а также каналы в уровне обслуживания клиентов, которые, как ожидается из системы. После этого, функция оптимизации по сети принять решение по инвентаризации уровнях, которые будут поддерживаться в разных местах в цепочке поставок. Оптимизация на основе вероятностного анализа имеющих дефицита в рамках цепочки поставок и включает в себя некоторые упрощенные предположения, которые будут рассмотрены более подробно в Етл, Фейгин, Лин, и Яо (1996).
Стоимость запасов порожденных оптимизации функция автоматически загружены обратно в приложение. Повторные моделирования ведутся и производительность системы оценивается с точки зрения издержек хранения и обслуживания клиентов (см. Рисунок 6) ..
В этих моделях, входы управляющего активами реалистичной политики в области кадастра для моделирования (которые могут отличаться от принятых в оптимизации обычных), а также может внести изменения в уровень запасов до моделирования. Одной из причин для использования оптимизации функция дать управлению активами начальное значение для уровня запасов, что является разумным от оптимизации точки зрения. Приложение обеспечивает возможность моделировать и имитировать политики и условий, которые являются более реалистичными, чем предположения, используемые в обычной оптимизации. В результате, управляющий активами могут (1) оценить производительность уровня запасов предложил путем оптимизации обычных условиях более реалистичной окружающей среды; (2) изменение таких параметров, как уровень запасов, сроков и времени перевозки в различных местах, чтобы лучше понять Динамика поставок, и (3) вносить изменения на основании его или ее опыта и оценки их результативности.
Конфигурации цепи поставок могут быть изменены путем добавления новых объектов или изменения производства в цепочке поставок. Оценка альтернативных конфигураций предоставляет менеджеру понимание о том, как изменение цепочки поставок может повлиять на производительность с точки зрения затрат и обслуживания. Возможность усовершенствовать процесс системы и оценки результатов деятельности в рамках различных сценариев делает это приложение можно использовать для оценки краткосрочных (например, установление уровня запасов, изменения политики управления запасами), а также долгосрочные (например, изменение поставщиком, добавив, распределительный центр ) реинжиниринга. Primitives из нашего рамках сократила время разработки модели с помощью этого приложения значительно. Время разработки этого заявления было в основном определяется время, необходимые для разработки по оптимизации процедур и сбора данных из различных растений. Эта программа в настоящее время внедряется в цепь питания для IBM эффективного управления запасами.
ВЫВОДЫ
Как производители пытаются увеличить производительность цепочки поставок, есть острая необходимость, чтобы получить более глубокое понимание воздействия решений, касающихся их деятельности, а также их партнеров. Моделирование было установлено, что один из самых популярных и приемлемых механизмов для понимания динамики поставок. Много раз поставок реинжиниринга решения принимались на основе вероятностных смотреть в будущее. В результате, возникает необходимость для поддержки принятия решений, которые могут помочь менеджерам понять, затраты, выгоды и риски, связанные с различными альтернативами. В этой статье мы описали моделирования, ориентированного на конкретные разработки индивидуальных моделей цепи поставок из библиотеки программных компонентов.
Эти компоненты захвата общих поставок процессов и концепций, что способствует модульная конструкция и повторного использования модели для широкого спектра применений. Использование этих компонентов, можно включить поставки, обработки и спроса неопределенности, а также интегрировать аналитические и эвристические процедуры решения. Наш подход подчеркивает важность модели, в которых различные организации в цепочке поставок подпадает под действие свои собственные трудности и задачи, и имеют разные взгляды местного населения мира. Этот подход позволяет мультиагентных производительности необходимо анализировать с различных организационных аспектов. В качестве доказательства практической полезности, подмножество понятий из этой основе в настоящее время используемые IBM для поставок реинжиниринга.
Некоторые аспекты рамках требуют дальнейшего изучения. Наши текущие направления исследований: (1) развитие возможностей в сообщениях, связанных с денежными потоками, с тем чтобы моделирования глобальной окружающей среды, включая курсы обмена валют, (2) развитие процессов для моделирования непрерывного производства, а также (3) включение более адаптивных агентов, которые способны изменить свою политику управления в процессе моделирования с учетом изменяющихся обстоятельств. [Поступило: 1 мая 1996. Принято: 24 марта 1997.]
Ссылки
Arntzen, B. C., Браун Г. Г. Харрисон Т. П.,
Биллингтон, C. (1994). Стратегическое управление цепочками поставок. OR / MS Сегодня, 21 (2), 20-27.
Бонд, А. Х.,
Денежные средства, J. И.,
Кларк, А. J.,
Коэн, М. А.,
Коэн, М. А.,
Эффективная реакция потребителей Доклад (ECR). (1993). Повышение потребительской ценности в бакалейной индустрии. Продовольственная институт маркетинга, Курт Инк Соломоновы Associates, Вашингтон, округ Колумбия.
Етл, М., Л. Фейгин, Г. Е., Лин, Г. Ю.,
Фейгин, Г. Е.,, C., Коннорс, Д.,
Зал, Р. (1983). Zero запасов. Хомвуд, IL: Доу-Джонса Ирвин.
Помощник, S. (1991). Сколько же реально изменилось между производителями США и их поставщиков? Слон по обзору управления, 32 (4), 15-28.
Henkoff, R. (1994, 28 ноября). Доставка грузов. Fortune, 140 (11), E34-47. Kumar А., Ой, П. С.,
Проектирование информационных систем: например операций уровне. Управление науки, 39 (2), 218-240.
Kwok А.,
Ли, Х. Л.,
Ли, Х. Л.,
Лайонс, Т. F., Krachenberg, А. Р.,
Мэлоун, Т. (1987). Моделирование координации в организациях и на рынках. Управление науки, 33 (10), 1317-1332.
Ньюхарт, Д. Д., Скотт, К. Л.,
Пан, Ю. J. C., Таненбаума, J. М.,
Пайк, D. F.,
Пайк, D. F.,
Ровоама, М., Sycara К.
Сабел, C. E, Керн, H.,
Сад, Н. (1994). Micro-оппортунистических расписания: планировщик BOSS MICRO-завода. Технический отчет, CMU-RI-TR-94-04, Университет Карнеги-Меллона, Питсбург, штат Пенсильвания.
Смит, С. F. (1989). Рамках OPIS для моделирования производственных систем. Технический отчет, CMU-RI-TR-89-30, Университет Карнеги-Меллона, Питсбург, штат Пенсильвания.
Srinivasan К. Kekre, S.,
Своронос А.,
Суэйн, J. J. (1995). Моделирование исследования: инструменты для понимания процесса и улучшения. ORMS Сегодня, 22 (4), 64-75.
Swaminathan, J. M. (1994). Цепочки поставок библиотеки. IBM внутренний доклад, Производство исследований, JBMT. IBM T.J. Уотсон научный центр РАМН, г. Йорктаун Хайтс, штат Нью-Йорк
Swaminathan, J. М. (1996). Количественный анализ новой практики в области поставок. Неопубликованные докторской диссертации, GSIA, Carnegie Mellon University, Питтсбург, штат Пенсильвания.
Swaminathan, J. М., Сад, Н. М.,
Towill, Д. Р., Наим, М. М.,
Tzafestas, S.,
Jayashankar М. Swaminathan
Уолтер А. Хаас Школа Бизнеса, Университет Калифорнии, Беркли, Калифорния 94720, адрес электронной почты: <a href="mailto:msj@haas.berkeley.edu"> msj@haas.berkeley.edu </ A>
Stephen F. Смит и Норман Саде
Робототехника института Carnegie Mellon University, Питтсбург, PA 15213, адрес электронной почты: <a href="mailto:sfs@ri.cmu.edu"> sfs@ri.cmu.edu </> и <A HREF = "mailto: sadeh@ri.cmu.edu "> sadeh@ri.cmu.edu </ A>
* Авторы выражают благодарность член редколлегии и 2 анонимных судей, чьи комментарии значительно улучшились настоящем документе. Авторы также хотели бы поблагодарить доктора Че, д-р Стив Бакли и моделирование бизнес-процессов (BPMAT) группы в IBM TJ в Уотсон-исследовательский центр внедрения первого автора в ряд вопросов в этой области. Авторы также хотели бы поблагодарить д-р Маркус Етл д-р Джерри Фейгин, д-р Грейс Лин и профессор Дэвид Яо, которые в первую очередь разработала инструмент для управляющих активами в IBM. Эта работа финансировалась IBM Магистратура исследований стипендий и поддержки со контрактов ARPA F30602-91-F-0016 и F30602-90-C-0119.
Jayashankar М. Swaminathan в настоящее время доцент в обрабатывающей промышленности и информационных технологий в Уолтер А. Хаас Школа Бизнеса, Университет
California, Berkeley. Он имеет степень бакалавра технологий (BTech) степень по компьютерным наукам в Индийском технологическом институте, Дели и MS и доктора в области управления производством и автоматизации из Carnegie Mellon University. Он стал победителем 1996 Николсон Премия за лучшую студенческую работу в области исследования операций и управления наукой. Его научные интересы включают предоставление аналитических и вычислительных средств для управления цепочками поставок, управление ассортимент продукции, и разработке продуктов в высокотехнологичных отраслях промышленности. Его работа мотивируется взаимодействия с промышленностью в том числе IBM, 3Com, США и фильтры. Он является членом Института исследования операций и наук управления (сообщает), а также производства и оперативного управления общества (Poms).
Stephen F Смит старший научный сотрудник в Институте робототехники при Университете Карнеги-Меллона, где он является директором Интеллектуальные координации и логистики
Лаборатория. Он имеет степень бакалавра по математике в Вестминстерский колледж и MS и доктора в области компьютерных наук в Университете Питтсбурга. В течение последних нескольких лет исследований д-р Смит была сосредоточена на развитии наукоемкой техники и инструменты для комплексного планирования, планирования и координации проблем. В настоящее время его научные интересы включают ограничение рассуждений на основе смешанного инициативы
и реактивной планирования и составления расписаний, (ре) настраивается и самоорганизующиеся системы управления производством, и агент-ориентированное моделирование и анализ динамики поставок. Д-р Смит является автором и соавтором более 80 статей в области, основанной на знаниях планирования, планирования и контроля. Он является членом ACM, IEEE Computer Society, Американская ассоциация искусственного интеллекта (AAAI), и Институтом исследования операций и наук управления (сообщает). Он является председателем академического Специальный Интерес AAAI группы в области производства, и председатель Special Interest Group по интеллектуальным планирования в колледж сообщает ИИ.
Норман Саде соучредителем и codirects координации интеллектуальных и материально-технического Лаборатория Carnegie Mellon University. Его исследовательские интересы включают
предприятия интеграции, реинжиниринга бизнес-процессов, управление цепочками поставок, а также развития инновационных планирования и составления расписаний для сложных методов производства и транспортные проблемы. Д-р Саде является сертифицированный APICS научный сотрудник в области производства и управления запасами (CFPIM). Он получил докторскую степень по компьютерным наукам в Университете Карнеги-Меллона, степень магистра компьютерных наук в Университете Южной Калифорнии, и BS / MS степень в области электротехники и прикладной физики из Свободного университета Брюсселя (Бельгия).
Имеет около 70 публикаций в основанной на знаниях планирование и планирование, управление цепочками поставок, а также предприятия интеграции.
