Прогноз воздействия ошибки на ранних приверженность порядка в цепи поставок,

Влияние Прогноз ошибок на ранней приверженности порядка в цепи поставок *

РЕЗЮМЕ

Цепочки поставок партнерство предполагает взаимные обязательства между участвующими компаниями. Одним из примеров является раннее приверженность порядка, при котором розничный торговец на себя обязательство приобрести фиксированной заказа и время доставки от поставщика до реальной необходимости происходит. В этой статье рассматривается значение практикующих раннего приверженность порядка в цепи поставок. Изучается сложных взаимодействий между ранней приверженности порядку и прогноз ошибки путем моделирования цепочки поставок с 1 capacitated поставщиком и несколько розничных торговых организаций под спрос неопределенности. Мы обнаружили, что занятия раннего приверженность заказ может обеспечить значительную экономию в цепочке поставок, но преимущества действительны только в пределах сроков для обязательств. Различные компоненты прогноз ошибки иметь различные последствия для расходов поставщика и розничной торговли. Наличие тенденции увеличения спроса Общая стоимость цепочки поставок, но и делает раннее обязательства для более привлекательными. Больше предприятий розничной торговли обмен одного поставщика, тем более ценным для поставок на практике раннего приверженность порядке. За исключением случаев, когда маленькая подушка потенциал не используется, наши выводы относительно стабильным на условиях, когда структура расходов, количество предприятий розничной торговли, производственных мощностей и создания политики разнообразны ..

Предметные области: прогноз, Управление материальными потоками, моделирование и управление цепочками поставок.

ВВЕДЕНИЕ

В последние годы во многих отраслях, переводят свои очаги непрерывных улучшений от внутренней эффективности работы с учетом общей эффективности торговых отношений. Различные отрасли приступили к отраслевых инициатив, способствующих обмену информацией и интеграции между участниками цепочки поставок. Такие инициативы, как быстрый отклик США одежды и текстильной промышленности и эффективная реакция потребителей продуктовых промышленности дали значительные улучшения в скорости, эффективности и точности в котором товары могут быть изготовлены, распределенных и проданы потребителям (Курт лосося Ассоциации , 1993). Посылка из этих инициатив является то, что повышению эффективности можно добиться путем совместного управления бизнес-процессами и обмен информацией.

Хотя эти последние инициатив, которые помогут уменьшить прогноз ошибки, прогнозирование возможности компании по-прежнему важным активом, поскольку ненадежные прогнозы приводят к неэффективности в цепочке поставок. Кроме того, партнерство поставок предполагает взаимные обязательства. Одной из форм такого обязательства рано приверженность порядке. Раннего приверженность заказ фирмы заказ на покупку, зафиксированные в количественном и сроки поставки, сделанные розничной торговли поставщиком раньше, чем запланированные сроки для производства и доставки. Например, Wal-Mart и Уорнер-Ламберт использовать Listerine, популярной маркой очистки ротовой жидкости, чтобы проверить совместной концепции прогнозирования и программного обеспечения. Wal-Mart решила продлить свой заказ цикла, начиная с 9 дней до 6 недель, чтобы соответствовать времени для производства Listerine и разделить риски (Koloszyc, 1998).

При розничной сделать заказ приверженность рано, поставщик имеет достаточно времени, чтобы подготовить для производства и более эффективно использовать свои ресурсы, таким образом, сокращение производства и логистических расходов. Напротив, приказы короткие сроки и в последнюю минуту изменения порядка, скорее всего, причиной неэффективности и дополнительные расходы в цепочке поставок. Поставщик может нести такие расходы в краткосрочной перспективе, но в конечном итоге эти затраты, как правило, пострадавших от каждого участника в цепочке поставок. Когда спрос на продукцию превышает предложение, для раннего приверженность помогает клиентам обеспечить часть возможностей поставщика или обещание на время доставки. Однако, для продавца, совершение целях раннего угрожает опасность чрезмерного или underforecasting спроса. Риск может быть высокой неопределенности, когда спрос высок и, когда качество прогноза спроса, вызывает сомнения. Таким образом, он будет иметь решающее значение для количественной оценки и сравнения этих расходах, чтобы определить, достаточные сбережения всей цепочке поставок могут быть сгенерированы, чтобы оправдать усилия практикующих раннего приверженность порядке. Кроме того, как "ранние" должно быть совершено порядка и какие факторы могут оказывать значительное воздействие на такие решения являются вопросы, представляющие интерес в данной статье.

В данной работе мы рассмотрим преимущества практикующих раннего приверженность порядка в цепи поставок. Изучается сложных взаимодействий между ранней приверженности порядку и прогноз ошибки путем моделирования цепочки поставок с capacitated поставщик, который поставляет на нескольких розничных торговцев. Изучается влияние ошибку прогноза на величину ранней приверженности порядку. Три компонента прогноз ошибки анализируются, в том числе прогноз смещения, прогноз отклонения, а также увеличение скорости прогноз отклонения во времени. В частности, мы рассматриваем следующие четыре исследовательские вопросы:

1. Какой компонент прогноза ошибка наибольшее влияние на общую стоимость системы в цепочке поставок?

2. Ли раннего приверженность порядка снизить общую стоимость системы в цепочке поставок? Если да, то какие выгоды для поставщика и розничной торговли, соответственно? Как ошибку прогноза влияют на выбор ранних периодов действия обязательств заказ?

3. Холдинг прогноз ошибки на том же уровне, как тенденции и сезонность спроса повлияет на решение раннего приверженность заказ?

4. Как устойчивы результаты направленные на устранение вышеуказанных три исследования по различным вопросам оперативной настройки, такие как структура расходов, количество предприятий розничной торговли, использования производственных мощностей, и политического потенциала, перестройки?

Наши результаты показывают, что занятия для раннего обязательств может генерировать значительные общесистемной экономии в цепочке поставок, но преимущества действительны только в пределах "реальный выбор" начала периода действия обязательств порядка. Чтобы уменьшить общую стоимость системы, контролируя отклонения прогноза так же важно, как контроль Прогноз смещения при увеличении скорости прогноз отклонение является незначительным фактором. Раннее для приверженность будет более выгоден для цепочки поставок, когда спрос содержит тенденция, особенно негативную тенденцию. Кроме того, больше предприятий розничной торговли обмен одного поставщика, тем он ценнее для поставок на практике раннего приверженность порядке. За исключением случаев, когда маленькая подушка потенциал не используется, эти данные согласуются между оперативной настройки мы исследовали.

Эта статья организована следующим образом. В следующем разделе представлена соответствующей литературе. Затем мы опишем окружающей среды поставок и объяснить дизайн моделирования эксперимента. Экспериментальные результаты и идеи для исследований обсуждаются вопросы следующего, после чего резюме и выводах.

Обзор литературы

В ходе предыдущих исследований, которая изучает влияние прогноз ошибки планирования производства в рамках производства лица, общий подход заключается в отдельно контролировать смещения прогноз и прогноз отклонение (изменчивость). Ли и Адам (1986) и Ли, Адам, и Эберт (1987) сообщили, что в то время как прогноз смещения и стандартное отклонение существенно повлиять на производительность системы MRP, предвзятости было более существенное воздействие. Рицман и король (1993) проанализировал влияние ошибки прогноза на общий кадастр и просроченные спрос на системы MRP с неопределенностью спроса, предложения, и времени на подготовку. Они также обнаружили, что в большинстве случаев, прогнозировать смещение является гораздо более важное значение для работы системы, чем это прогноз изменчивости. Лин и Краевский (1992) разработал аналитическую модель для изучения воздействия замороженных интервал и перепланировка интервала графиков освоить производство под неопределенного спроса. Лин, Краевский, Леонг и Бентон (1994) испытания, что аналитические модели и обнаружил, что выбор замороженного интервала имеет более значительное влияние, чем выбор интервала перепланировки. Они также показали, что величина ошибки прогноза играют относительно незначительную роль в выборе этих интервалов. Bhaskaran (1998) сделал моделирования обучения в Компании General Motors Corp

и обнаружили, что Система канбан, которые не приносят значимых прогнозы для поставщиков может привести к значительной деградации график стабильности. Она показала три типичные профили скорости, что прогноз отклонение ускоряется прогнозы идти дальше в будущее: с постоянной скоростью, снижая скорость, и все более быстрыми темпами ..

Научные исследования, которая изучает влияние ошибок на прогноз поставок является относительно новым. Ли, Padmanabhan и Уанг (1997) проанализировали феномен, что спрос изменчивость усиливается по мере восхождения цепи поставок. Использование первого порядка авторегрессии спроса (AR (1)), они математически доказал, что спрос изменения усиливается, когда заказы были переданы поставщиком. Это явление называется эффектом Буллуип. Они проанализировали четыре причин Буллуип эффект, как прогнозирование спроса обработки, нормирование игры, для дозирования, а также колебания цен. Улучшение обмена информацией и согласования рынке канала основных средств и другие. Меттерс (1997) изучали влияние индуцированной сезонность спроса и увеличению ошибки прогноза вызвано Буллуип эффект. Его результаты свидетельствуют о том, что отмена индуцированных сезонности один может увеличить общую прибыльность системы (т. е. цепи поставок) на 10-20%, при снижении прогноза ошибка может только повысить рентабельность на 5-10%. Тем не менее, свой опыт лечения цепи поставок, как системы, и не различить несколько этапов в цепочке поставок, ни число розничных торговцев и поставщиков на каждом этапе. Baganha и Коэн (1998) разработал аналитическую модель, чтобы продемонстрировать, что запасы иногда может оказать стабилизирующее влияние на цепочки поставок, и что Буллуип эффект не всегда присутствует по всей цепочке поставок ..

Chen, Drezner, Райан и Simchi-Леви (2000) количественно Буллуип эффект для простых, два этапа цепочки поставок, состоящую из одного продавца и одного производителя. Они полагали, что требование продавца после AR (л) процесс и использовать простые порядка последней инвентаризации политики для принятия решений пополнения запасов. Они также предположили, что розничный торговец использовал простой скользящей средней модели для прогнозирования спроса. Они показали, что величина дисперсии существенно повлиял ряд замечаний, используемых в скользящей средней, времени между розничным продавцом и производителем, и корреляция параметра в функции спроса. В частности, когда число наблюдений, используемых в простой скользящей средней, большой, в целях увеличения изменчивости можно пренебречь. Однако, когда их число невелико, не может быть значительное увеличение изменчивости. Иными словами, плавной прогнозы спроса, тем меньше увеличение изменчивости. Они также обнаружили, что Буллуип эффект может быть уменьшена, но не полностью устранить, путем обмена требованию продавца среди всех участников в цепочке поставок.

В другой работе Chen, Райан и Simchi-Леви (2000) исследовали влияние простого экспоненциального сглаживания прогнозы на Буллуип эффект. Они обнаружили, что для i.i.d. требования или требования, линейный тренд, экспоненциального сглаживания прогнозы приводят к большему увеличению порядка изменчивости, чем скользящее среднее значение прогнозов. Розничной прогнозирования спроса с линейным трендом будет больше заказов, чем переменная розничной прогнозирования спроса без тенденции. Эти две работы Чена и др.. оценили величину дисперсии усилений в цепочке поставок, рассматривая альтернативные процессы спроса и модели прогнозирования. Тем не менее, они не считают влияние дисперсии усилений на стоимость и уровень сервиса в цепи поставок. Кроме того, их исследования были основаны на цепочки поставок с одним поставщиком и одного продавца, а не такие факторы, как товарно-материальных запасов, стоимость заказа, установки производства затрат и производственных решений заводом-изготовителем.

Гилберт и Баллу (1999) предложил модель для количественной оценки выгод от получения поставщиком передовых обязательств вниз клиентов. При выводе модели предполагалось, что требования поставщика после процесса Пуассона и время обработки распределены по экспоненциальному закону. Их модель дает некоторые скидки оценки поставщиком использовать передовые обязательства порядка в качестве средства предлагая более низкие закупочные цены для своих клиентов. Но их модель не учитывает расходы на клиентов, ни влияния, как точность прогнозов клиентам размещать заказы заранее.

Как Гилберта и Баллу (1999) указано, мало исследований, имя выгоды, которые накапливаются в цепи поставок, когда ниже по течению фирмы дать стимулы, чтобы обеспечить ранее обязательства покупки. Они также поняли, что только на основе понимания финансовых последствий расширенный приверженность заказ может фирмы стимулов ценовое предложение пользу себя и своим клиентам. Кроме того, большинство исследований в литературе цепи поставок сделали множество допущений, упростить условия, в попытке построить сговорчивым аналитических моделей. Общие предположения в литературе не включают расходы на размещение заказа, использование (и, S) управления запасами и заказ политики розничной торговли, и бесконечный запас у поставщика, не дозирования в производстве. Хотя эти аналитические модели помогают исследователям и практикам разрабатывать идеи для инновационных подходов поставок интеграции цепи, они не всегда обеспечивают достаточное руководство для практикующих менеджеров для реализации предлагаемых подходов. В настоящей работе мы развиваем имитационная модель, которая захватывает богатый набор статей расходов и структуры спроса, с тем чтобы изучить преимущества практикующих раннего обязательства для того, чтобы все члены в цепочке поставок. В имитационной модели, мы не только можем изучить влияние ошибку прогноза по решению продавца совершения заказов и раньше, но мы также проводить эксперименты на различных средах путем изменения структуры расходов, количество предприятий розничной торговли, уровень загрузки производственных мощностей и потенциала политики перестройки ..

Цепочки поставок ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ

Предпосылки и основные предположения

Мы разрабатываем эксперимента базы для расследования дела первых три исследовательских вопросов. Затем выполнить анализ чувствительности различных экспериментов по решению четвертого вопроса исследования. Чтобы установить реалистичные условия для наших экспериментов, мы посетили завод мягкой розлива напитков и обсудили параметров конструкции цепи поставок в опытах с завхоза цепочки компании. В базовом случае поставок состоит из одного поставщика (завода по розливу) и 4 розничной торговли (супермаркеты, которые продают этот напиток). Стоимостных показателей, используемых в базовом варианте, либо реальных данных от компании или оценки, которые мы получили после того как мы консультировались с менеджером. Поставщик является производителем с capacitated объекта, который производит один продукт для розничной торговли. Нет явных leadtime производства будут рассматриваться, поскольку выводы, не будет меняться до тех пор, как время выполнения не будет устранена. Тем не менее, время производства свинца, в результате недостаточной пропускной способности неявно определяется в производстве решения поставщика. Только лицо розничной торговли потребительского спроса, а спрос среднем за период по каждому продавцу в 1000 случаях. Розничных торговцев пополнить их запасы у поставщика по размещению заказов на него.

Таким образом, средний спрос за период поставщик 4000 случаев. Число периодов, что розничные торговцы размещать заказы заранее, назначил досрочные обязательства порядке, должны быть рассмотрены в эксперименте моделирования ..

Поставки продукции поставляется от поставщика до розничной торговли автомобильным, и время перевозки свинца от поставщика к каждому дистрибьютор одного периода. Грузовик предполагается достаточно большим (или, что эквивалентно, продукт достаточно мал по размеру и весу), так что груз каждого продавца в течение каждого периода могут быть укомплектованы одной машине. Сметная стоимость перевозки на грузовике от поставщика к продавцу основан на расстоянии. Всякий раз, когда розничная места для поставщика, стоимость фиксированного порядка обработки 30 долл. США в порядке их возникновения. Потому что только один грузовик, необходимых для доставки заказа 1, фактическая стоимость заказа для продавца является суммой единого стоимость перевозки грузовых автомобилей и стоимости фиксированного порядка обработки. Себестоимость установки поставщика, по оценкам, около $ 500 за установку. Это включает в себя издержки на время установки и производства материальных затрат для создания производственного цикла. Проведение инвентаризации затрат на единицу каждого периода (А) для поставщиков и розничных торговцев, также оцениваются на основе учета мягкой компании напитка записи и об оценках менеджер цепочкой поставок. Эти расходы включают в себя аренду и эксплуатацию складских площадей и альтернативная стоимость капитала.

Ежегодные расходы на инвентарь для поставщиков и розничной торговли, по оценкам, около 18% данного пункта значение в базовом варианте. Поскольку расходы в каждом случае составляет $ 30 для поставщика и $ 40 для розничных торговцев, ежедневная проведения инвентаризации расходы 0,18 * 30/365 = $ день 0.015/case * и 0,36 * 40/365 = $ день 0.02/case * соответственно. Мы также оцениваем стоимость единицы зарегистрировать освобождающийся домен в сутки. Это, по оценкам, на 1% от стоимости продукта в сутки за базовый вариант. Мы используем три других комбинаций зарегистрировать освобождающийся домен расходов и осуществление расходов в первом эксперименте анализа чувствительности, которые будут детально описаны ниже. Таблица 1 суммирует эти структуры расходов ..

Длина моделирования запуска выбрано таким образом, что прекращение эффект будет сведен к минимуму (430 периодов в данном исследовании). 50 первых периодов и периодов за последние 30 исключены из расчетов показателей работы по ликвидации последствий транспортной и сроки заказа. Таким образом, окончательные показатели эффективности рассчитываются на основе 350 моделирования сроки (от периода к периоду 50 399). Кроме того, во избежание возможных зарегистрировать освобождающийся домен для розничных торговцев в течение первых нескольких периодов сразу после 49-го периода из-за транспортных времени на подготовку, достаточную первичной инвентаризации предполагается для каждого продавца. В данном исследовании мы поставили первичной инвентаризации в 49-й период го на продавца (14 I) * 1000 (I = 1, 2, 3, 4). Вторая часть первичной инвентаризации (я * 1000 единиц) используется для изготовления различных розничные торговцы имеют различные начальные вложения. Моделирование процедура состоит из трех этапов, которые будут обсуждаться ниже.

Фаза I: Генерация спроса и пропускной способности

Мы предполагаем, в этом исследовании, что все лица розничной торговли идентичные картина спроса в данный момент времени, хотя их точное количество изменения спроса среди розничных торговцев из-за случайности. Три генераторов спроса используются: СЭО шаблон с seasonalities, но без тенденции, SIT seasonalities имеет и позитивную тенденцию, в то время как ОДР имеет seasonalities и отрицательные тенденции. Структуры спроса и их характерные параметры приведены в таблице 2.

В данной работе мы предполагаем, что потенциал требования для каждой единицы продукта равна единице, как это имело место почти во всех моделях мы рассмотрели в литературе. Таким образом, одна единица ресурса требуется поставщиком производить ровно на единицу продукции. Это предположение не повлияет на общий заключения, поскольку спрос на продукт всегда можно измерить в единицах ресурсов, необходимых для производства этого продукта. После того как требования всех розничных создаются для 430 периоды общего потенциала, необходимого для производства всех элементов могут быть рассчитаны на общую потенциала, необходимого равно общий спрос всех розничной торговли по всем периодам. В базовом случае, имеющиеся мощности предполагается на постоянном уровне в течение всего горизонта моделирования, с тем чтобы общая загрузка мощностей составляет 80%. В анализ чувствительности, мы проверяем два других уровнях использования производственных мощностей на 70% и 90%. Мы также изучить политику, предусматривающую предоставление возможности быть в диапазоне от периода к периоду.

Фаза II: Заказ Решения продавца

Для розничной горизонт планирования покупке план 32 периодов, что в восемь раз естественный цикл заказа и перепланировка периодичность равна 1 период. На основании прогнозов спроса, розничный торговец решает, когда и сколько единиц на заказ у поставщика с использованием экономических количество заказа (ЕОК) политики. Розничный торговец должен оформить заказ поставщику (OC 1) периоды заранее, где OC является уровень ранней приверженности порядку и один период времени перевозки свинца. После размещения заказа, то считается, "замороженных" и не могут быть изменены. После перепланировки интервал устанавливается в один период в каждом цикле планирования продавцу необходимо рассчитать потребности нетто для остальных (32 - OC) "свободного" времени. Если формула ЕОК указывается, что для того, чтобы первый свободный период необходимо, этот порядок будет размещен (и совершения) к поставщику. Все будущие заказы в других свободных интервалов не помещаются, и может быть обновлен в течение следующего цикла планирования. Например, когда OC = 5, продавец должен дать порядка 6 периодов вперед на основе прогнозов, а поставщик обязан доставить товар пять периодов позже, и это поставка прибудет в розничной один дополнительный период, позже из-за перевозку свинца время.

Тогда, в конце этого периода, фактический спрос клиент понял. Розничный торговец заполняет заказ клиента (а также зарегистрировать освобождающийся домен, если таковая имеется) по инвентаризации на руку, и любая нехватка станет backorders ..

Фаза III: Производство поставщика и поставки решений

Поставщик считается производителем, что в планировании своей производственной деятельности, относится одного пункта capacitated много-калибровки правила, разработанные Чанг и Лин (1988). Этот эффективный алгоритм может найти оптимальное решение за полиномиальное время. Поставщик получает заказы от 4 различных розничных продавцов и делает productionplanning решения на основе имеющейся информации. В конце каждого периода, и после производства за текущий период закончится, поставщик решений делает доставку из запасов на руках. Поставщик заполняет для каждого продавца (а также зарегистрировать освобождающийся домен, если таковая имеется), если под рукой запас достаточно, чтобы заполнить все розничные заказы и backorders. Если под рукой запас недостаточно, каждым продавцом будут выделены квоты пропорционально его целью (а также зарегистрировать освобождающийся домен, если таковая имеется), и любая нехватка станет backorders. Груз прибудет в розничной торговли через грузовиков после времени привести транспорта. Как мы уже отмечали выше, мы предполагаем, что грузовик достаточно велика, так, чтобы один автомобиль может заполнить любой груз розничной торговли в любой период.

Сторона, для которой стоимость транспортировки будет снята зависит от того, есть ордера от продавца соответствующий груз. Если у продавца на основе заказа на текущий период, розничный торговец берет счет за транспортные расходы отгрузки текущего периода, независимо от того, часть груза используется для удовлетворения зарегистрировать освобождающийся домен от предыдущих заказов. Если у продавца не ставит целью в текущем периоде, пересылка к продавцу, используется только для удовлетворения backorders предыдущих заказов. В этом случае поставщик забирает счет за транспортные расходы перевозки за текущий период.

Этот процесс повторяется, пока заказ, производство и поставка решений, разработаны для всех 430 периодов. После всего запустить моделирование завершено, все статьи расходов, будет рассчитываться для ритейлеров и поставщиков. Общий объем расходов будет также рассчитывать и использовать в качестве показателей деятельности для цепи поставок. Как указывалось в предыдущих пунктах, все показатели рассчитываются на основе данных из 50-й период до 399-м периоде.

Опытно-конструкторское

Факторы экспериментальной базы для дела

Экспериментальные факторы для анализа чувствительности

Учитывая, что некоторые другие факторы могут повлиять на результаты базы случае, мы провели анализ чувствительности 4 путем изменения структуры расходов (CS), емкость герметичности (CT), количество предприятий розничной торговли (NR), и возможности изменения политики (CP ). В структуре затрат, мы варьировали инвентаризации текущие затраты и расходы, поскольку зарегистрировать освобождающийся домен Есть зачастую и субъективных компонентов в их глазах, особенно зарегистрировать освобождающийся домен стоимости. Как уже говорилось выше, мы оценили проведение инвентаризации расходов на 18% в год и зарегистрировать освобождающийся домен стоимости в 1% пункта, стоимость в сутки. Эти затраты могут быть значительно выше, для других компаний в индустрии безалкогольных напитков. Таким образом, мы увеличили эти расходы в чувствительности анализа. В случае 2, мы увеличили стоимость зарегистрировать освобождающийся домен до 5% от значения пункта, сохраняя текущие затраты на инвентаризацию то же самое. В примере 3 мы увеличили проведения инвентаризации расходов на 36% в год, сохраняя при этом зарегистрировать освобождающийся домен стоил же, как и в базовом эксперимента. В случае 4, мы увеличили и проведение инвентаризации затрат и расходов зарегистрировать освобождающийся домен. Эти расходы цифры приведены в таблице 1.

Чтобы изучить влияние соотношение количества предприятий розничной торговли и поставщиками, число предприятий розничной торговли варьируется от 1 (NR = 1) 8 (NR = 8), второй анализ чувствительности. Потенциала герметичности (CT) варьируется от коэффициент использования мощностей на 70% (а = низкая), что и 90% (а = высокая) в третий анализ чувствительности. Таким образом, КТ = Низкое имеет наиболее потенциала подушку, когда это необходимо. Кроме того, в случае эксперимент базы, мы полагаем, что потенциал остается на определенном уровне и не могут быть скорректированы в течение всего горизонта моделирования (CP = константа). В четвертом анализ чувствительности, мы проводим имитационные эксперименты с предположением, что мощность может быть скорректирована по срокам периода на основе спроса (CP = изменения). Настройка параметров, используемых в анализ чувствительности приведены в таблице 4.

Показатели эффективности

Следующие показатели деятельности используются в экспериментах:

1. Общая стоимость для предприятий розничной торговли (TCR), которая является большой суммой заказа расходы (включая транспортные расходы), инвентарь текущие расходы, а также зарегистрировать освобождающийся домен расходов среди всех ритейлеров.

2. Общая сумма расходов на поставщика (TCS), которая представляет собой сумму стоимости установки, транспортные расходы (на освобождающийся домен поставки), инвентаря текущие затраты, а расходы на освобождающийся домен поставщиком (BCS).

3. Общая сумма расходов на всей цепочке поставок (ТС), который представляет собой сумму TCR и TCS, но удерживает зарегистрировать освобождающийся домен стоимость выплачивается от поставщика до розничной торговли (BCS). Вычтем БКС от общей стоимости, поскольку она не является реальной стоимости, если розничные торговцы не взимать плату поставщик в случае их запуска в наличии.

РЕЗУЛЬТАТЫ И АНАЛИЗ

База Дело

Для каждого сочетания экспериментальных факторов, 5 репликаций были проведены в модели по сокращению случайных эффектов. Выход из базовых экспериментов случае моделирования была проанализирована анализа SAS дисперсионный (ANOVA) порядок и проверить Дункан. Результаты представлены в таблицах 5 и 6. Остаточных анализ с SAS предложил, что преобразования показатели были необходимы для удовлетворения предположений нормальности независимость и равные дисперсии ошибки, которые ANOVA требует. Мы обсуждаем анализ данных и результатов в последовательности из четырех исследовательских вопросов, что этот документ, адреса.

Влияние компонентов прогноз ошибке

Первый вопрос исследования рассматривается, какой из компонентов прогноз ошибка наибольшее воздействие на ТС. В предыдущем разделе мы указали, что картина все более быстрыми темпами для прогноза отклонение не является существенным фактором, и было исключено из дальнейшего анализа. ANOVA в таблице 5 показано, что оба прогноза смещения (EB) и прогноз отклонение (ED) имеют значение во всех трех меры стоимости. Тем не менее, ED имеет больший F-значения, чем EB. Это может быть связано с большим значением максимум ED (20%) использовали в эксперименте.

На диаграмме 1 участок кривых TC от различных сочетаний ED и EB. 1 видно, что ТС является самым низким, когда ED = 0 и EB = 0. Чем больше эти компоненты ошибку прогноза отклоняются от нуля, тем выше TC. Дункан группировок в таблице 6 показывают, что TCR, TCS, и TC все возрастать по мере ED возрастает от 0 до 20%. Влияние ЭД от TCS относительно меньше, чем на TCR и TC. Эти результаты показывают, что выше различия в прогноз спроса (ED) не увеличить расходы поставщика, розничной торговли и, следовательно, всей цепочке поставок. Тем не менее, негативные последствия Б. не так просто. Среди четырех уровней Е.Б., EB = 0 имеет самый низкий ТК и ТКС, но не TCS.

Что касается TCR, отрицательных и положительных смещениях прогноз (EB) имеют разные последствия. Участок кривых показывает, TCR Аналогичная картина, как показано на рисунке 1, и, следовательно, не представленную здесь. Когда Б. является -5%, розничной торговли постоянно недооценивают спрос и несут высокий уровень расходов и нехватка зарегистрировать освобождающийся домен стоимости. Как Б. возрастает и приближается к нулю, зарегистрировать освобождающийся домен затрат на розничных существенно уменьшается. Как Б. становится положительным и продолжает расти, розничной торговли постепенно переоценивают спрос, так что издержки по инвентаризации становится доминирующим компонентом расходов при зарегистрировать освобождающийся домен стоимость уменьшается. Таким образом, TCR и ТК продолжать расти по мере увеличения Е.Б. от 0 до 10%.

Участок TCS, как указано на рисунке 2, показывает совсем другое картина от этого на рисунке 1. TCS является самым низким, когда EB = -5% и увеличивает, как Б. получает больше. Тем не менее, все более быстрыми темпами круче для ED = 20%, чем у ED = 0 или 5%. Отрицательные Б. означает, что прогнозы розничных последовательно недооценивать спроса и, что поставщик не получает столько заказов, как он должен. Таким образом, поставщик может удовлетворить заказы розничных торговцев и, следовательно, имеет более низкую стоимость зарегистрировать освобождающийся домен и TCS. Как Б. становится больше нуля, розничной торговли переоценить спроса и места больше и больше заказов поставщику. Такое расширение заказа поставщику толкает TCS выше.

Влияние порядка периода действия обязательств по цене исполнения

Второе исследование вопрос касается взаимосвязи между раннего периода действия обязательств, порядок и стоимость работы. Анализ ANOVA в таблице 5 означает, что ОС является наиболее значимым фактором экспериментальных. Взаимодействий как OC * ЕВ и OC * ED значительные также. 3 и 4 обеспечивают TC участки на различные периоды раннего приверженность порядка, с разбивкой по Б., Д., соответственно. Рисунок 3 показывает, что примерно в П-образной TC участков существенно снизиться, как OC от 0 до 5 периодов, а затем постепенно увеличивать как OC становится все больше. Увеличением скорости ТС зависит от уровня Е.Б., где EB = 0 имеет медленный рост, а EB = 10% имеет быстрый. Таблица 7 показана разбивка расходов 3 показатели производительности и внутренней стоимости зарегистрировать освобождающийся домен поставщика (BCS), классифицированные по OC и EB. Напомним, что БКС является одним из компонентов в ТКС. Оба ТС и TCS значения показывают резкое снижение, как движется OC от 0 до 5. Тем не менее, на всех уровнях Е.Б., снижение значений TCS особенно велико и объясняется изменение доли БКС в ТКС. По мере увеличения OC от 0 до 5, доля БКС капель от 50% до 13% (см. БКС / TCS отношения в табл. 7). Эта доля, затем постепенно уменьшается по мере увеличения OC.

TCS значения продолжают снижаться по мере увеличения OC от 5 до 15, но в гораздо более медленными темпами. Как OC достигает 20, TCS увеличивается незначительно, а различия в TCS на различных уровнях Е.Б., весьма незначителен. С другой стороны, в таблице 7 TCR значения последовательно подойдя с ростом OC от 0 до 20, с EB = 10% из них быстро растущие масштабы и EB = 0 низкие возрастающие темпы ..

Такая разница в стоимости причастности к поставщику и розничной торговли является следствием изменений различных компонентов затрат. Ранее для взятое розничной торговли позволяет поставщику оптимизировать свое производство решение в течение более длительного горизонта планирования и более эффективно использовать свои производственные мощности. Когда OC меньше, увеличение OC оказывает значительное влияние на улучшение использования производственных мощностей. Как OC дальнейшем увеличении влияния на улучшение использования производственных мощностей показывает, убывающей доходности. Для розничной торговли, однако, Есть два противоположных последствия совершения заказов ранее. Во-первых, больший срок OC помогает поставщиком улучшить его использования производственных мощностей, что привело к повышению качества обслуживания розничных торговцев. Улучшение уровня обслуживания позволяет сократить расходы, понесенные зарегистрировать освобождающийся домен в розничной торговли и, следовательно, приводит к более высокой производительности в розничной торговли. Во-вторых, OC становится все больше, розничной торговли придется делать свои прогнозы спроса дальше в будущее, а значит, точность прогнозов ухудшается. В результате заказы поставщику стали менее надежными и причиной более высоких расходов зарегистрировать освобождающийся домен и инвентарь для проведения расходов ритейлеров. В целом, результаты показывают, что второй эффект доминирует первый.

Рисунок 4 обеспечивает профиля OC * ED взаимодействия по ТК. Эти участки TC поразительно похожи на TC кривых наблюдается на рисунке 3. Не только формы похожи, но значения ТК в разные периоды OC в эти две цифры близки. Анализ затрат и компонентов Рисунок 4 также указывает на очень похожие картины к тому, что обнаружили на рисунке 3. Сравнение по трем уровням ED на рисунке 4, ED = 20% дает высокий TC, а ED = 0 дает низкий. TC значения резко падает при увеличении OC от 0 до 5, а затем постепенно возрастает потом. Доля БКС / TCS капель от 50% до 14%, как движется OC от 0 до 5 периодов.

Из приведенных выше замечаний по поводу OC, приходим к выводу, что в эксперименте базы случае раннего приверженность порядка идет на пользу всей цепочке поставок и поставщиком, но за счет розничной торговли. Кроме того, преимущества имеют особенно важное значение по сравнению с ситуацией, когда без права на досрочное приверженность заказ сделал (OC = 0). Экономия может быть огромным, поставщика и цепочки поставок в целом. Однако мы также отмечаем, что преимущества лишь в течение "реальный" диапазоне периодов OC. После большого сокращения на начальном этапе, TC плоским быстро, пока он продолжает расти, как OC дальнейшем увеличении. Больше прогноза ошибок, как с точки зрения Б. и Е., тем меньше возможности диапазоне периодов OC.

Влияние спроса картины

Наш третий вопрос исследования концентрируются на том тенденции спроса и сезонность влияет на раннее обязательства порядке. групп Дункан в таблице 6 показывают, что среди трех моделей спроса, море (сезонность без тренда) имеет самый низкий TC, в то время как ОДР (сезонность с негативной тенденцией) имеет самый высокий TC. Производительность рейтинг 3 модели спроса можно объяснить в предположении, что поставщик имеет постоянного потенциала с течением времени.

В случае ОДР, спрос со временем уменьшается. В более ранние периоды моделирования горизонт, спрос превышает возможности так, чтобы backorders произойти. Эти backorders перенесены на более поздние сроки. Спрос уменьшается с течением времени, так что избыточные производственные мощности имеющихся к концу горизонта моделирования. Backorders, что произошло в начале моделирования теперь может быть заполнена избыточных производственных мощностей. Из-за кумулятивный характер backorders, высокая стоимость зарегистрировать освобождающийся домен, понесенных ранние и последние в течение длительного периода времени. Таким образом, общая сумма расходов на ОДР выше.

В случае SIT, спрос увеличивается с течением времени. Таким образом, спрос ниже, чем потенциал в более ранние периоды, и, таким образом, повторные заказы ниже изначально. Со временем успехи, спрос становится выше, чем имеющиеся мощности к концу горизонта моделирования и, следовательно, значительных затрат зарегистрировать освобождающийся домен происходить в более поздние периоды. Тем не менее, остается меньше накопления backorders от предыдущих периодов, поэтому зарегистрировать освобождающийся домен стоимость фактически ниже, чем для SIT ОДР.

Когда спрос СЭО, есть только сезонные колебания, но не тенденции. Сезонных колебаний стремится к средней в рамках цикла периодов (14 периодов в данном случае). Таким образом, фиксированная мощность может удовлетворить потребность в изменении гораздо лучше, чем когда тенденции присутствуют. Зарегистрировать освобождающийся домен расходы и, следовательно, общая стоимость системы, ниже, чем в случае SIT и ОДР.

5 приведены TC 3 участков структуры спроса (DP) в различных уровнях Прогноз смещения (ИС). Это показывает, что EB = 0 приводит к низким уровнем общей стоимости системы, независимо от структуры спроса. Когда Б. увеличивается в любом положительном или отрицательном направлении, TC увеличивается. Участки также указать, что ТК разрыва между спросом моделей сравнительно одинаковы для всех различных уровней Е.Б., следовательно, взаимодействие DP * OC является незначительным. Таким образом, положительный или отрицательный прогноз смещения увеличит общую стоимость системы, вне зависимости от структуры спроса, с которыми сталкиваются розничной торговли. Участков КЛ DP * взаимодействия ED похожи на тех, на рисунке 5 (и, следовательно, не входит). Больше ED значение, тем выше TC.

Чтобы изучить влияние спроса картина о пользе раннего приверженность порядка, построить OC * DP взаимодействия по ТК на рисунке 6. TC кривые 3 модели спроса все последующие аналогичные формы, как показано на рисунках 3 и 4 выше. Как OC первый возрастает от 0 до 5 периодов, TC резко снижается в рамках всех трех моделей спроса. Как OC увеличен с 5 до 10 периодов периодов, TC не показывает значительное увеличение по любой из трех моделей спроса. Когда OC дальнейшем увеличении TC растет очень быстро для DP = ОДР. Эффект менее драматичным с DP = СЭО, в то время как рост очень мало с DP = SIT. Такая разница в стоимости изменений вызвана потенциала дисбаланс между спросом и предложением в рамках различных моделей спроса. Когда OC увеличивается, Есть два противоположных эффектов на производительность системы. Во-первых, как раннее увеличивает приверженность порядка, точность прогнозов о розничных ухудшается, и, таким образом, приводит к увеличению стоимости проведения инвентаризации и зарегистрировать освобождающийся домен расходов для розничных торговцев. Второй эффект заключается в том, что заказы ранее поможет поставщиком принимать более эффективные решения производственных мощностей и, следовательно, уменьшить расходы на освобождающийся домен поставщиков. Для SIT спрос, спрос увеличивается с течением времени.

Хотя имеются избыточные мощности в ранние сроки, Есть более дефицит мощностей по отношению к более поздние периоды моделирования горизонта. Больше предыдущего периода обязательств порядка помогает поставщиком запланировать больше продукции при наличии избыточных производственных мощностей и, таким образом, помогает уменьшить backorders в более поздние периоды. Вот почему более ранний период порядка обязательств будет более выгоден для спроса SIT ..

Напротив, спрос превышает возможности ОДР в ранние сроки, но существенный недостаток мощностей и backorders накопить при моделировании горизонта. Совершение заказов раннего мало помогает в улучшении использования производственных мощностей и, следовательно, первый эффект становится доминирующим. Именно поэтому общее увеличение расходов значительно превышает когда OC 10 периодов. По требованию СЭО, дисбаланс между потенциалом и спросом не так серьезно, потому что нет никакой тенденции спроса. Увеличение OC не приведет к гораздо улучшение использования производственных мощностей, либо. Таким образом, TC также возрастает ОК увеличилось с 10 до 20 периодов. В целом, результаты на рисунке 6 показывают, что значительная экономия средств может быть достигнута при всей цепочке поставок за счет раннего приверженность порядка, а лучшие OC период, как представляется, между 5 и 10 периодов.

Четыре Анализ чувствительности

После эксперимента случае база была завершена, мы провели серию экспериментов анализ чувствительности к изучению ли выводы базы случае до сих пор применяются в различных средах, в которых рабочие параметры не будут изменены. Мы протестировали четыре дополнительные факторы, по одному за раз, в следующей последовательности: структура расходов, количество предприятий розничной торговли, создания герметичности, и политического потенциала, перестройки. В каждом анализа, эксперимент повторили моделирования с теми же факторами и настройки параметров, используемых в базовом варианте, за исключением изменения новый фактор интерес.

Структура себестоимости

Хотя Есть много компонентов расходов при исполнении меры TC, мы концентрируем внимание на изменение статей расходов две: стоимость зарегистрировать освобождающийся домен и инвентаризации текущие затраты. Эти две статьи расходов, влияют не только как поставщика и розничной торговли, они также являются наиболее доминирующих компонентов расходов в симуляции. Мы используем два уровня для каждого статья расходов: 1:05 соотношение (обозначающие низких и высоких) по цене зарегистрировать освобождающийся домен и в пропорции 1:2 (низкие и высокие) на текущие затраты. Потому что оценка стоимости зарегистрировать освобождающийся домен, как правило, более субъективный характер и труднее сделать, чем проведение инвентаризации затрат, мы даем ему высокое соотношение, чтобы отразить более широкий диапазон изменения. Таким образом, мы тестируем четыре комбинации (случаев) эти два расходов. Как видно из таблицы 1, дело 1 является базисом Благодаря низкой зарегистрировать освобождающийся домен расходов и низкого текущие расходы. В примере 2, как зарегистрировать освобождающийся домен расходы для поставщика и для розничной торговли подняли в пять раз выше, чем в базовом варианте, а текущие расходы остаются неизменными. С другой стороны, текущие расходы на поставщиков и предприятий розничной торговли удвоился в случае 3, но зарегистрировать освобождающийся домен расходы остаются такими же, как и в базовом варианте. Наконец, дело 4 использует как зарегистрировать освобождающийся домен Высокие издержки и высокую пропускную расходы. Мы обсудили значения этих параметров расходов с менеджером цепочки поставок мягких компании пить, и он считает, что эти параметры в разумных пределах.

Ежегодные расходы на проведение на высоком стоимость хранения случаях эквивалентно 36% от пункта стоимости. Зарегистрировать освобождающийся домен расходов за период эквивалентно 5% от значения этого пункта в день Освобождающиеся в случаях с высокой стоимостью зарегистрировать освобождающийся домен ..

Экспериментальные результаты показывают, 2 Дело две уникальные характеристики. Во-первых, мы обнаружили, что TC значения в EB = -5% резко увеличилось после OC превышает 5 периодов. Как показано на рисунке 7, TC участков по-прежнему следить за U-образная похожие на те, на рисунке 3. Из-за высоких расходов зарегистрировать освобождающийся домен, TC значения являются выше, чем наблюдается на рисунке 3. Однако кривая TC связанных с EB = -5% имеет высокие значения по всем периодам OC и показывает крутой увеличение расходов. Дальнейший анализ показывает, что увеличение расходов на EB = -5% в основном за счет увеличения TCR. Как уже говорилось ранее, когда EB = -5% розничной торговли постоянно недооценивают спрос и влечет за собой высокий уровень дефицита и зарегистрировать освобождающийся домен стоимости. Теперь, когда стоимость розничного зарегистрировать освобождающийся домен в пять раз выше, естественно, TCR анестезии ООН решительно.

Во-вторых, мы нашли сильного взаимодействия между спросом на модель (ДП) и OC период. Как представлено на рис 8, TC кривые аналогичны тем, которые наблюдались на рисунке 6, но все же совершенно различные шкалы. Хотя участков по-прежнему П-образные на рисунке 8, вертикальная шкала показывает гораздо больше верхнего предела (на 1,1 вместо 0,65, как на рис 6). Кривой TC связанных с DP = ОДР (отрицательный тренд) имеет очень крутой рост расходов из OC = 15 для OC = 20, что теперь карликов TC значения в OC = 0. Эта кривая TC похож на своего коллегу на рисунке 6, но с гораздо большим увеличением TC. Для кривых TC двух других моделей спроса, увеличение расходов равномерно во всех OC периоды с гораздо меньшим ценам. Подробный анализ данных показывает, что стоимость ТС на OC = 20 при ОДР увеличивается на 94% по сравнению с 1 по базовому сценарию (например, на рисунке 6). Кроме того, увеличение среднего TCR на 151%, а средний TCS на 61%, соответственно. По-видимому, 5-раз выше стоимости зарегистрировать освобождающийся домен усугубляет увеличение TCR и, следовательно, форма кривой TC ОДР на OC = 20.

За исключением этих двух уникальных характеристик выше, все остальные результаты Дело 2 показывают очень схожие с найденными в базовом случае. Кроме того, мы не обнаружили существенных различий между выводами Случай 3 (Высокая стоимость хранения, но низкой стоимости зарегистрировать освобождающийся домен), а также в базовом случае. С другой стороны, результаты Вариант 4 (высокая стоимость хранения и высокая стоимость зарегистрировать освобождающийся домен) дать шаблоны, гибрид между теми, кто нашел в случае 2 и в базовом варианте. Из этого анализа можно заключить, что структура расходов существенно не влияют на общие выводы, которые мы сделали в базе делу о последствиях ранних приверженность заказ на выполнение цепочек поставок.

Количество предприятий розничной торговли

Второй анализ чувствительности, чтобы проверить воздействие числа предприятий розничной торговли. Хотя базовый использовали четыре розничной торговли и общие поставщиком, здесь мы тестируем две другие значения розничной торговли: 1 и 8. Для обеспечения справедливого сравнения мы поддерживать совокупный спрос на все виды розничной торговли в 4000 единиц (1000 единиц в розничной * 4 розничной торговли), независимо от числа предприятий розничной торговли используются. В случае с 1 продавца (NR = 1), мы использовали средний из четырех наборов параметров расходов, принятой 4 розничной торговли в базовом варианте. Когда Есть 8 розничной торговли (NR = 8), мы просто дублирует 4 розничной торговли, используемых в базовом варианте.

Хотя большинство из результатов этого анализа чувствительности очень близки тем, которые содержатся в базе случае, мы отмечаем, что число предприятий розничной торговли это существенно влияет на экономию средств, которые могут быть достигнуты в начале приверженность порядке. Цифры 9 и 10 показывают общее поставок расходов при различных сочетаниях раннего приверженность порядка (OC) и ожидаемого смещения (EB) для 1 и 8 предприятий розничной торговли, соответственно. Когда результаты в цифрах 3, 9 и 10 сравниваются, мы видим, что, когда есть только один розничный торговец, общая стоимость значительно ниже, чем в базовом варианте (NR = 4). Когда Есть 8 розничной торговли (NR = 8), общая стоимость намного выше, чем в базовом варианте. Эти изменения стоимости понятно, потому что меньше розничной торговли требуют меньших транспортных расходов и расходы на создание, а текущие расходы и расходы зарегистрировать освобождающийся домен с меньшей вероятностью будут затронуты в результате количество предприятий розничной торговли.

При экономии в результате раннего обязательств для сравнения, мы видим, что число предприятий розничной торговли существенно влияет на экономию средств в результате раннего обязательств порядка. По мере увеличения числа предприятий розничной торговли увеличивается максимальная сумма экономии средств (например, разрыв в ТЦ между OC = 0 и OC = 10), что может быть достигнуто за счет раннего обязательств порядка значительно возрастает. Кроме того, "реальный диапазон" OC также увеличивается с ростом числа предприятий розничной торговли возрастет. Когда больше предприятий розничной торговли совершения заказов раньше, что позволяет поставщику "пул" требует вместе, чтобы уменьшить бугристым рабочей нагрузки и гладкой производства.

Создание герметичность

В базовом случае, имеющиеся мощности устанавливается на постоянной (средний) уровень при моделировании горизонте так что средняя потребность составляет 80% от уровня мощности, что эквивалентно 80% производственных мощностей. В третьей анализ чувствительности, мы протестировали две другие уровни использования мощностей-70% (низкий), а 90% (высокий)-регулируя уровень мощности. Ниже производственных мощностей дает поставщику более подушке сгладить его работы и, следовательно, уменьшить backorders. Как и следовало ожидать, когда мощностей ниже, поставщик имеет намного более TCS связи с уменьшением числа backorders, тогда как расходы продавца (TCR) остаются примерно на одном уровне. Таким образом, общее значение TC примерно на 10% ниже при использовании потенциала является низкая, чем при среде. Результаты и ТК участков для использования потенциала случае низкого очень похожи на данные сообщили о базовом варианте. Мы находим, что TC значения по-прежнему высокий спрос на модель с отрицательной тенденцией (СДР), но TC величины очень близки между СЭО и SIT. Это означает, что, когда поставщик имеет большую емкость подушки, цепочки поставок может лучше справляться с требованием растет с течением времени (положительный тренд).

С другой стороны, когда потенциал жесткой (Использование = 90%) TC кривых существенно отличаются от тех, сообщил ранее в базовом варианте. На рисунке 11, ТК кривые нанесены различные ОС и Б., как показано на рисунке 3 от базовой. Участок TC показывает, что расходы постоянно снижаться (а не U-формы как показано на рисунке 3), но снижение ставки увеличивается медленнее, OC. По сравнению со своими коллегами на рисунке 3, ТК значения в OC = 15 и 20 на рисунке 11 примерно в два раза выше, а TC значения в OC = 0, 5, 10, примерно в три раза выше. После понятие допустимого диапазона на рисунке 3, здесь мы видим возможный спектр ОК до тех пор, как 20 периодов. Эти наблюдения позволяют предположить, что при мощности более жесткие OC бы быть более полезными в сокращении общей стоимости системы. Кроме того, на рисунке 11 показывает также, что снижение значений TC последовательно, как Б. возрастает от -5% до 10%. По сравнению с рис 3, где EB = 0 имеет самый низкий TC, EB = 0 на рисунке 11 занимает второе место по ТК. Причина этого заключается в том, что розничные торговцы недооценивают спроса, когда EB = -5%, таким образом, они сталкиваются с серьезным наказанием в освобождающийся домен расходы, поскольку поставщик не может производить достаточное количество поставок в срок из-за жесткой потенциала.

С другой стороны, чем больше значение Е.Б., тем выше будет уровень переоценки спроса. Когда емкость поставщиком является жесткой, избытки розничных уменьшить необходимость для заказа у поставщика. Участков КЛ OC * ED в случае жесткой потенциала характеризуются одинаковыми показателями, как показано на рисунке 11. Участков относительно структуры спроса, также похожие на те, наблюдается и в случае базы ..

Создание политики

В четвертом анализ чувствительности мы моделируем окружающей среды, что является более гибким. Вместо того, установлен на постоянном уровне в течение моделирования горизонте, как и в базовом варианте, мы позволили способность быть скорректирован на основе спроса, на каждый период. Для обеспечения справедливой по сравнению с базовым случаем, мы по-прежнему поддерживать загрузку производственных мощностей на 80%. Заметим, что хотя уровень использования такие же, базы случае представляет собой средний использования производственных мощностей, в то время как анализ чувствительности показывает здесь регулируемая мощность, которая всегда на 20% выше, чем спрос в этот период. В целом, TCR значения не меняются от базового варианта, но падение TCS значения 15%, а падение значения TC 3%. Все замечания по поводу Б., Д., и OC очень близки к базовой. Единственное заметное различие связано с влиянием спроса картины. На рисунке 12, мы построить кривые TC через три структуры спроса и 4 Б. ценностей. По сравнению с рис 5, его коллега по базовому сценарию, на рисунке 12 показана аналогичная схема, в которой EB = O-прежнему самый низкий ТС и EB = 10% максимальной. Однако, несмотря на ОДР спрос по-прежнему имеет самый высокий TC, низкие TC кривой с SIT спроса на рисунке 12. С другой стороны, низкие TC был с СЭО спроса на рисунке 5 ..

После тщательного изучения компонент расходов в рамках различных структур спроса, мы обнаружили, что общая сумма расходов по SIT спрос низкий главным образом из-за снижения заказов расходы, связанные с розничной торговли (OCR) и поставщиком (OCS) под SIT. Сценарий обусловлено влиянием первичной инвентаризации. В SIT, спрос на начало периода моделирования ниже. Таким образом, первичной инвентаризации, как правило покрыть потребности более периодов, и количество заказов находятся в более ранние периоды. Когда спрос выше, в более поздние периоды моделирования, более размещении заказов. Конечным результатом является то, что заказ частоты под низкий SIT спроса и, следовательно, низкой стоимости заказа. Когда потенциал поставщика могут быть подогнаны, зарегистрировать освобождающийся домен расходы для поставщика и розничной торговли низки, а OCR и OCS являются доминирующими компонентами в TC. Таким образом, общая стоимость цепочки поставок в соответствии SIT ниже, чем в море, когда мощность может быть скорректирована. При емкости устанавливается, однако, стоимость зарегистрировать освобождающийся домен становится доминирующим компонентом стоимости. Поскольку Есть значительно выше, зарегистрировать освобождающийся домен расходов по SIT, чем в СЭО, общей стоимостью в SIT выше, когда потенциал является фиксированной. Это то, что мы наблюдали в случае базы ..

РЕЗЮМЕ И ВЫВОДЫ

Данное исследование изучает значение практикующих раннего приверженность порядка в окружении цепи поставок. Кроме того, исследуются влияние ошибки прогнозирования по выбору ранних периодов действия обязательств порядка. После посещения завода мягкой розлива напитков и проконсультировавшись с его менеджерами, мы разработали компьютерного моделирования для изучения два этапа цепочки поставок с 1 capacitated поставщик, который поставляет тот же продукт на нескольких розничных торговцев. Мы разработали базовый опыт для решения трех основных вопросов исследования окружающей ценность раннего приверженность порядок, последствия ошибки прогноза, а также влияние спроса на модель. Затем мы рассмотрели обоснованность выводов базы случае через четыре анализ чувствительности путем изменения структуры расходов, количество предприятий розничной торговли, использования производственных мощностей, и политического потенциала, перестройки. Наши эксперименты позволили сделать следующие основные выводы и управленческие последствия:

1. Для повышения общей стоимости системы в цепочке поставок, как прогноз смещения (EB) и прогноз отклонение (ЭД) являются важными факторами для контроля, в то время как увеличение скорости прогноз отклонения во времени немаловажный фактор. Прогноз больше отклонение ухудшит стоимость выступления как поставщика и розничной торговли. С другой стороны, влияние прогноз смещения имеет разные последствия в плане затрат поставщика и розничной торговли. Негативный прогноз смещения причин недооценки спроса и, следовательно, высокой backorders для розничной торговли, в то время как расходы поставщика, остается низким.

2. Раннее для приверженность розничной торговли поставщик может снизить общую стоимость системы в цепочке поставок, но преимущества действительны только в пределах допустимого диапазона порядка обязательств (OC) периоды. Большой выгоды, как правило, происходит, когда значение OC мала, то экономия уменьшается быстро, как увеличивается OC. Кроме того, большую ошибку прогноза, будь то в виде смещения или отклонения, тем меньше допустимого диапазона OC. Поэтому, когда спрос неопределенности является высоким или при прогнозировании возможности продавца вызывает сомнения, у продавца не следует делать для приверженность слишком рано (но все же стоит делать на короткий срок).

3. Преимущества раннего приверженность порядка различны для участников цепи поставок участие. Для поставщиков, тем больше для периодов действия обязательств, тем проще для планирования производства и, следовательно, тем больше экономия средств может быть получена. Для розничной торговли и всей цепочки поставок, рационального использования ранних приверженность заказ. Такой результат позволяет предположить, что для благополучия всей цепочки поставок может быть целесообразным для продавцов, лишь бы "пожертвовать". Жертвы могут быть потери в определенной степени гибкости "ждать до последней минуты, чтобы оформить заказ" или ношение чуть более высоким ценам. Экономия принятия ранее обязательства для более легко достигается тогда, когда поставщик и розничной торговли принадлежит той же компании или участвуют в некоторых усиления программ обмена.

4. Наличие тенденции увеличения спроса общая стоимость системы в цепочке поставок. Негативная тенденция приводит к высокой общей стоимости системы, чем позитивная тенденция. Принятие короткий период OC будет в значительной степени снизить совокупную стоимость цепочки поставок, независимо от спроса картины. Тем не менее, больше OC период является благоприятным для исполнения расходов по требованию с позитивной тенденцией, но вредно, когда спрос на негативную тенденцию.

5. Хотя изменение структуры расходов, не изменяет структуры расходов выступления в целом, то, безусловно, влияет на выбор периодов OC для некоторых случаев. Мы обнаружили, что более высокие удельные затраты на освобождающийся домен был большее влияние на результаты, чем выше единицы инвентаризации текущие расходы. Высокие издержки на освобождающийся домен усугубить ситуацию, в которой продавцу недооценивает спрос, но совершает заказов рано. Такие ситуации, как правило, происходит, когда есть негативный прогноз смещения или есть негативная тенденция в спросе.

6. Учитывая же совокупный спрос, больше предприятий розничной торговли обмен одного поставщика, тем более ценным для поставок на практике раннего приверженность порядке.

7. С другой стороны, результаты базового варианта являются надежной, когда возможности подушке общей поставщик поднял. Кроме того, результаты не сильно отличаются от базового варианта, когда мощность может быть периодической корректировке. С другой стороны, когда потенциал подушке уменьшается, стоимость в совершении ранее заказов увеличивается, а возможности OC спектр становится более широким, чем в базовом случае. Более того, когда потенциал туго, больше позитивный прогноз смещения правило, чтобы сократить расходы из-за переоценки спроса.

Итак, эти результаты показывают, что ранние обязательства заказ может быть плодотворным возможности для усиления координации поставок и снижения общей неэффективности системы. Они также пролить свет на сложные взаимодействия между ранним приверженность порядку и прогноз ошибок. Учитывая тот факт, что мало исследований было сделано, чтобы решить проблему использования ранних приверженность порядка, результаты данного исследования могут обеспечить полезные руководящие принципы для менеджеров, которые ищут новые возможности для поставки интеграции цепи.

Очевидно, что эти выводы верны только для экологических условий, в которых мы проводили исследования, и данные мы проверили в эксперименте. Есть несколько областей для будущих исследований: во-первых, структура поставок может быть расширена до более уровней, а не только в один ярус, изучаемыми в данной работе. Во-вторых, в данном исследовании мы предположили, что поставщик использует частности capacitated много-калибровки правило, чтобы его производство решения и розничные торговцы используют ЕОК принимать решения инвентаризации. Изменение заказа и производства правил может привести к возникновению новых выводов.

В-третьих, мы только, ориентированной на различные виды затрат в цепочке поставок. Было бы интересно, чтобы расширить исследования включают цены скидки и другие виды стимулов, чтобы побудить к совершению розничных заказов ранее. Наконец, эмпирических исследований, которая изучает практику ранних приверженность порядка в окружении цепи поставок имеет большую потребность. [В редакцию: 10 января 2000. Принято редколлегией: 1 марта 2002].

* Xiande профессора Чжао и Jinxing Xie хотел бы поблагодарить поддержке Национального фонда естественных наук Китая (проект № 69904007) и прямого распределения грантов из Китайского университета в Гонконге (проект № 2070263).

Ссылки

Baganha, М.,

Bhaskaran, С. (1998). Моделирование анализа цепочки производства. Решение наук, 29 (3), 633-657.

Chen, F, Drezner, З., Ryan, J. К.,

Chen, E, Райан, J. К.,

Чунг, C.,

Гилберт, С. М.,

потребительскую ценность в бакалейной индустрии. Вашингтон, постоянный ток: Продукты питания институт маркетинга.

Ли Х., Padmanabhan В.,

Ли, T С.,

Ли, Т. С., Адам, Е. Е., младший,

Лин, Н. П.,

Лин, Н. П., Краевский, Л. J., Леон, К.,

Меттерс, R. (1997). Количественная Буллуип эффекта в цепочке поставок. Журнал операций управления, 15 (2), 89-100.

Рицман, Л. П.,

Чжао, X.,

Xiande Чжао

Решение Департамента науки и Управленческая экономика, Китайский университет Гонконга, Шатин, NT, Гонконг, Китай, электронная почта: xiande <a href="mailto:xiande@baf.msmail.cuhk.edu.hk"> @ BaF. msmail.cuhk.edu.hk </ A>

Jinxing Xie

Отделения математических наук, Университет Цинхуа, Пекин 100084, Китай, адрес электронной почты: <a href="mailto:jxie@math.tsinghua.edu.cn"> jxie@math.tsinghua.edu.cn </ A>

Джерри Вей

Департамент по вопросам управления, Мендоса бизнес-колледжа, Университет Нотр-Дам, Нотр-Дам, В 46556-5646, электронная почта: вэй. Я @ й. образование

Xiande Чжао доцент оперативного управления и директор Центра по Превосходство в бизнесе в Департамент Decision Sciences и управленческого экономики Китайского университета Гонконга. Он получил докторскую степень в области делового администрирования со специализацией в области управления операциями и несовершеннолетних в международном бизнесе. Преподавание профессора Чжао и научно-исследовательские интересы лежат в области управления цепочками поставок и управления сервисных операций. Его научно-исследовательская работа была опубликована в журнале операционного менеджмента, Международный научный журнал "Производство исследований, Европейский журнал по исследованию операций, производства и оперативного управления, Международный научный журнал" Качество и надежность управления, а также Международный научный журнал "Экономика производства. Он также подготовку кадров и консалтинговых услуг для различных организаций, в Гонконге и Китае.

Jinxing Xie является доцент исследовательских работ на кафедре математических наук, Университет Цинхуа, Пекин, Китай. Он получил степень бакалавра в области прикладной математики в 1988 и степень доктора философии в области вычислительной математики в 1995 году из Университета Цинхуа. Он опубликовал в операциях Research Letters, Международный журнал по производству исследований, производства и оперативного управления, планирования производства и контроля, управление цепочками поставок, компьютеров и математики с приложениями, а также других журналах. В настоящее время его научные интересы включают управление цепочками поставок, производства и системы управления запасами, планирования машины и последовательности, математического моделирования и оптимизации.

Джерри Вей является адъюнкт-профессор по управлению операциями в Мендоса бизнес-колледжа, Университет Нотр-Дам. Он получил степень бакалавра Национальный Университет Цинхуа в Тайване, ME из Рочестерского технологического института, а также докторскую степень в области управления операциями из Техаса