2008-4-1 22:49:07
[分享]APS系统的战略网络规划
战略网络规划是长期、战略规划和供应链的设计。战略规划时，企业试图设计能使其在较长时间内实现经济效益最优化的供应链。供应链管理与产品研发和营销一起，形成实现企业战略管理目标和实践的重要工具。在战略规划过程中，公司要决定其主要产品、这些产品的市场、核心生产流程、原材料与中间材料的供应商。实际上，所有企业都必须不时地重新设计供应链以适应市场状况的变化，但近期并购和经济全球化所带来的风波使得这一过程更加频繁，也更加重要。例如，企业可能希望将业务扩展到基础设施并不存在的新地区，就好像在东欧和亚洲国家实行市场经济后，电子产品制造公司向这些国家扩展业务一样。而另一家公司则可能希望整合并购后形成的双重配送体系。最终企业将发现，战略规划不仅适用于扩展业务，也适用于收缩业务，例如当美国军队从西欧国家撤退时为关闭基地而制订的战略规划。
通常，战略规划的时间跨度从3年到l0年不等，决策内容包括对客户和产品区域的定义、制造流程各阶段的定义、生产及配送设施的建立和关闭、主要生产线的安装使用。战略规划的目标通常是一些财务目标，如在一定的客户服务水平和预算限制条件下实现利润最大化或使成本最低。决策的结果就是生成生产和配送能力，并在各种产品、各市场区域之间进行分配。之后，产能和分配计划又成为主计划的约束条件，而主计划又反过来决定了某较短时期内物料流动、存储的具体情况。
很显然，战略网络计划中所制定的决策对企业的长期赢利能力和竞争地位很大的影响。但是这些具有深远意义的决策通常都建立在总体预测和经济发展趋势的数据基础之上。
在发展中国家，对消费品的需求预测取决于那个地区的人口数据，服务该需求是否能赢利则取决于规划期内全球和本地的经济状况及汇率变化。因而，企业不仅对计划条件下供应链的经济效益感兴趣，而且对供应链适应变化和意外情况的能力和灵活性也很感兴趣。在数据不确切的情况下，系统设计就采取随机优化（stochastic optimization）模型和算法。
战略网络设计的规划模型和决策都具有空间和时间的相关联性。例如，某家公司在向新地区扩展业务的过程中，可能决定在头两年里以现有的生产设施生产产品，并运到新的客户区内。但是从第三年开始，如果需求增长较快，大多数产销战略将转为在当地生产产品。这意味着必须马上在当地建立新厂。
战略规划做出的多数决定都属于“去或不去”决策。例如，决策结果可能是在第三年建厂，也可能是不建厂，但决不可能决定只建立半个厂。这类决策以二元（整数）变量为基础建模，很难找到最优解。模型求解的算法和技术（或者求最优值，或者要求在规定偏差内）都属于混合整数规划（Mixed Integer ProgrammingMIP）法。
最后，因为企业不常进行战略规划，所以会非常困难。很多时候，战略规划的制订和五年计划是同步的。因而，执行前一个战略计划的人或者已经升职了，或者己经离开企业了。这意味着新的团队可能在建模和模型求解方面毫无经验。
显然，很好地执行战略规划是一项很有挑战性的任务。决策支持模型应该是全面的，既有技术上的限制条件，也有财务上的限制条件，而且常常有公司或行业特点。
因此，这类模型需要大量的、各种各样的数据，而且这些数据常常是预测数据，且带有很大的不确定性。又由于决策是二元性的，所以甚至决定性的MIP模型也很难求出最优解。而数据不确切又决定了我们可以使用随机优化的方法。同时，规划频率低也意味着无法发展、保持同样水平的经验，而且将一家企业或一个行业的经验转移到另一家企业或另一个行业也是很困难的。
战略网络设计
战略网络设计的主要目标与很多方面有关，如不同的国家、计划期、产品、客户、卖方和供应商、生产和配送设施以及运输设备。
决策反映了特定计划期内特定设施或某种关系的状况，以及特定计划期内产品在供应链中流动和存储的情况。
例如，如果二元变量为Yjlt等于1，这表明第i期在j处建起L类型的一座设施。与之类似，连续变量Xijmpt可能表示第t期产品p使用运输方式m从设施i流动到设施j。各变量之间的关系通常都相当简单，且呈线性。
供应商的供货能力就是将运往不同目的地、通过所有外运渠道的产品数量加总，以保证其低于供应商该段时间该产品的生产量。虽然每个决策变量和每个限制条件都不复杂，但变量和约束条件的数量却造成模型公式、数据收集和模型求解中的巨大困难。
综合性的战略供应链模型可能包括数千个二元变量、数百万个连续变量，并受到数千个限制条件的约束。想一想下面这个假设的规模一般化的供立链模型，该模型涉及20种产品，30个可能的生产设施和设备技术，50个客户群，在产地和客户群之间有3种备选的运输方式渠道和5个计划期。这样，连续流动变量的数量应该接20×30×50×3×5＝450000个。
二元决策变量的数量接近30×5＝150个，运输、需求和供给的约束条件至少有20×80×5＝8000个，联系物料流动与设施状况的限制条件从“宽松”点的20×80＝1600到严谨些的450000个不等，只允许较小的整数差异。
如果这个物流系统十分稳定，则我们能在一个单独的计划期内建立模型，那么连续变量、二元变量、流动限制条件，以及较弱和较强联系的限制条件的数量将分别降到90000、30、1600、1600和90000。
甚至很简略的数学模型公式也要占用很多页纸，且所需的符号与注释将使容量很大的、多期(multi-period ）、多层次（multi-echelon ）、多产品（（multi-commodity）的网络流程问题的最基本结构也变得模糊不清，问题中点和线的量受二元状态变量的影响。这里，我们选出某个全球战略网络设计问题进行描述。
供应链模型
最大化：按照公司基准货币计算的每年全球税后利润（扣除时间因素）。
约束条件：在每个计划期内：
-公司经营活动的税前净收入的表达式；
-不同国家税后利润的表达式；
-供应商的供给能力；
-工厂和配送中心的生产能力；
-各运输渠道和运输方式的运输能力；
-客户需求限制；
-工厂、生产线和运输渠道中物料单和流量平衡的限制；
-各国子公司的利润最低化；
-生产线和工厂设施之间、实物流和设施（运输渠道之间的衔接上的限制；
-调拨价格和决策变量的一般限制范围。
税前净收入是由最终消费者或者由下游子公司的销售收入减去包括经营成本和采购成本在内的总成本的差。在某国某期的总成本是：
总成本＝供给成本＋固定的生产成本＋可变的生产成本＋固定的设备运营成本（fixed facility operating cost）＋可变的设备运营成本＋仓储成本＋仓库内经常性库存的成 本（cycle inventory cost at the facilities）＋在途库存成本＋安全库存成本＋跨期存储的结转成本＋运输成本＋关税
战略供应链建模中的困难
战略供应链设计的综合模型应该将有关国家、时期、产品、厂房、运输渠道、产品流量和库存的决策变量和约束条件联系到一起。从本质上来看，这类模型非常庞大，本身就形成巨大挑战，也加大了其他方面的难度。此外，与厂房设施状况有关的二元决策变量要求使用MIP算法求解，这种方法并不比LP法或网络流量法更好或更有效。
目前，三种因素导致全球供应链设计模型非常复杂，且很难求出最优解。首先，全球模型中的税收、关税以及本地化要求和法规、条例都导致非齐次定义域的出现，导致供应链非常复杂。例如，实际利润可能由于税率的不同而有所差异，或者同一种产品因其原产地不同而不同。全球供应链模型将需要更多的变量来跟踪产品，而这些产品仅仅是整个生产历史不同。在短期内，企业只能通过改变供应链中的实物流或改变内部调拨价格来应对这些规定。使用调拨价格会导致非线性（双线性）模型，这时的求解过程比相应的线性混合整数模型的求解过程更加困难。
第二个因素是供应链中产品周转速度的提高和生命周期的缩短。由于全球供应链涉及的距离和时间更长，所以上述情况导致模型的限制条件更加严格：某一种产品从介入期，到需求超过生产能力，到退出市场可能仅过了六个月的时间。这意味着供应链模型必须缩短计划期的长度，并且加入更多的策略型，甚至是运作型特征。其中最重要的是将在途库存、经常性库存和安全库存结合在一起。典型的战略供应链模型将其自身限定为所谓的线性安全库存策略，即安全库存为平均需求的一定比例，比例数取决于客户服务水平的限制、需求的变化和补货提前期。供应链模型中包括到市场的时间（time-to-market）和总流程时间的最高值(maximum-total-flow-time）等，将供应链模型的公式从较普通的曲线表达式（arc-based）变为产地-目的地（Orlgln-destination）路径表达式（path-based formulation ）。同时，大大增加了多层次供应链模型的变量数。
下面一个例子可以很好地说明曲线表达式和路径表达式的区别。假设某产品从供应商A处经配送中心B运送到客户C处，建模时曲线表达式（are-based）就要包括A到B的曲线和B到C的曲线，同时内部设施B受流量守恒约束（conservation of flow constraints）。而路径表达式则包含了一条从A经B到C的单独路径，而且不需要流量守恒限制，但整个模型中可能牵扯更多的路径和曲线。
第三个因素是全球供应链要求在同样时间内：一方面对当前的一系列经济条件模型应该非常有效率；另一方面还要有足够的灵活性和活力，使其能够应对突发的意外事件和变化，且能够适应不断变化的产品、客户和供应商。供应链中生产设施的经济寿命可能20年，但是流经供应链的产品也许每几年就彻底改变一次。所以物质基础设施不但要足以满足目前产品的需要，也要有一定通用性以满足未来不同产品的需要。为确定最好的供应链，模型应作不同的假设（scenario），每个假设都包括各种各样的变量和限制条件，有一定的发生概率。这也会成倍（等于假设数的倍数）增加变量和限制条件的数量。一个中型的战略决策表达式可能包含50000个连续的流动变量，而含有30种假设情景的相应随机表达式将包括1500000个连续的流动变量。显然，如此巨大的线性和混合整数公式需要使用分解法。然而，执行和完成分解法比单纯运行商业MIP软件包需要更多的数学编程方面的知识和经验。
基于这三个因素，可以断言未来将呈现如下的趋势和特点：包括上述所有特点的模型将变得更大、更复杂，并且将不会使用标准的线性混合整数结构。人们将发现特殊的求解方法和启发式算法以便能在合理的计算时间内对模型求解。同时，企业已经意识到少许偏离最优解也会造成财务上的很多问题，因此要求有更多的最优解。
模型的复杂化、对接近最优解的要求、在可接受时间内求解的困难都对模型开发和求解算法上的技术提出了更高的要求。甚至计算机处理速度的提高和内存的增大都不足以促使人们使用一般非专业性的求解技术。很少有企业有技术人员可以建立和求解自己的模型，大多数企业将依赖第三方来提供运种服务。
战略供应链（以模型为基础）设计的成功应用
全球供应链模型使得作业时间和总系统成本的加权和最小化。总系统成本除包括传统的成本因素外，还包括主要生产方式、税收和退税的成本。限制条件包括正常的产能限制和连接点限制，平衡实物流的限制、本地化要求和补偿贸易的限制。该模型结合了供应链设计中的空间因素和时间因素。目标函数中所有与生产、运输有关的成本都给与权重系数α。目标函数还包含权重为（1－α）的生产时间和运输时间条件。它们描述了为简化数字设备公司（Digital Equipment Corporation）的运作而建立的模型几个大方面的应用，这一项目为该公司节省了几十亿美元。强调了模型建立和不断改进的过程，强调对案例分析的应用、模型复杂程度和模型的能力在不断提高。
双线性规划模型（bilinear programming model）来解决跨国公司税后利润最大化问题，该模型通过最优化供应莛中内部调拨价格（transfer price丿和实物流来实现。模型涵盖了传统的国内成本和限制条件，使用固定汇率。发展了启发式迭代法，在最优化内部调拨价格和最优化实物流之间进行转换，直到达到本地最优值。还针对该案例计算了上限值和最优值的区间。数值试验表明随着内部调拨价格允许范围的增大，计算时间和通过层级式启发式算法得到的税后利润的改善也在增加。主要结果是层级式设计（hierarchical design）获得的收益明显比启发式、一体化方法得到的收益要少，在层级式设计过程中，内部调拨价格首先要根据税率来确定，然后再决定最优的产品流量；而在后一种方法中，两种决策同时进行。
应用 Benders 分解法（Benders decomposition）来求解大型、季节性、多时期的供应链模型，该方法比采用线性规划的标准Branch-and-Bound更有效率。将战略网络组合与策略型的主计划结合在一起的主要好处是：公司能够以较少的生产能力在更短的需求期内生产更多的存货来节约大量的成本。注意到经事实证明供应链设计的大型模型如果不采用Benders分解法或因子法将很难解求出最优解。发现了某些问题（如由独家供应商供给面向特定客户的产品原材料，给定设施内特定产品的运输限制和对非线性仓储成本进行分段线性近似的问题）的结构如果用Benders分解法来处理会更容易。但是，在报告中写到因为要更好地利用该分解法需要很高的技术，实施也很难，所以Benders分解法现在很少用。
这些和其他战略供应链设计（建立在模型基础上的）成功案例的共同点就是，都是一群高水平专业设计师不断努力的结果，他们研究了问题的结构，构造了现实可接受的规模和次数的表达式，以及能在可接受的计算时间求解的计算方法。
APS的模型特征
在辨别APS特征之前，还需要定义更多的概念。“替代生成法（alternative-generating）”为自己求得“可行？解。“替代选择法（alternative-selecting）”则从提供给它的一系列可行的候选解（作为输入参数）中找到最佳解。
供应链系统设计中“替代生成法”的突出例子就是选址-指派(location-allocation）问题，该问题要为给定数量的配送中心选址，并指派服务客户的配送中心。决策的空间就是客户所在的连续地区。现有几个为配送中心选址的最优化法（单设施）或启发式算法。然而，即使是据此确定的最优位置在现实生活中也可能是行不通的。因为计算方法必须以数学表达式描述供应链结构（configuration）成本，成本中的例外情况和限制条件难以考虑进去。此外，既然计算方法决定模型的解，所以必须找到一种评估所有可能解的结构。这意味着要使用简化的、近似的成本函数。所有这些因素结合到一起表明替代生成法通常只适用于那些具有简单成本和限制条件的问题。
另一方面，替代选择法从一系列可能、可行结构中找出解的结构。这意味着存在一个外部机制来生成可行的结构，并评估结构成本。这种外部机制通常是一个人或另一种算法，他或它都是模型求解问题领域里的行家。而替代生成阶段得到的解可能被用来减少替代选择阶段候选位置的数量。
APS支持多层次的单期和多期模型。注意只有多期模型才允许建立某段时间内市场动态和供应链结构变化的模型。模型可以结合运输渠道、配送和生产设施的有限产能，而没有产能限制的模型可能会找到一个极端“美好”的方案。设施的状况既可以由计算结果决定，也可以由设计人员决定，随后算出最优的产品流。模型可以设定所有商品都来自单一供应点（single sourcing），同时由供应商到制造地或从配送中心到客户也是单一供货点。无论利润目标函数(objective function)还是成本目标函数都可以就其建立模型。非线性成本函数(non-linear costs）可用分段线性(piecewise linear）成本函数来近似，例如不同运输方式（卡车，船等等）或者产能扩张计划中的规模经济等成本。在模型产量函数中降低成本比重通常用到双线性变量，但在利润函数中增加税率却不需要这些双线性变量。添加双线性变量将大大增加模型求解的难度。如果模型中有关物料流动或设施状况的表达式是纯线性的，可能会用到边界限制(side constraint）和库存约束inventory constraints）。
APS供应商期望用户提出一些假设情景，如描述未来最好、最坏和期望的状况。模型会对每种情况求解，决策者可以对这些解进行分析和比较，然后执行某一个方案。然而，这并不足以处理随机特征和风险，因为在随机情况下最佳决策只是偶然地与某个方案条件相。另一方面，建立随机方程会迅速增大模型的规模，因此对APS是大的挑战。
在战略网络规划中，APS使用了线性规划和混合整数规划的标准化算法和解法。但是，标准MIP软件中只有部分模型特征和计算调节参数被纳入战略网络规划中，因为APS供应商认为这些方法对该模块来说已经足够了。
现在已经详细列出了模型特征、数据流、解的存储和检索以及强大的图示解法等优点，且模型的使用也非常容易。此外，一些不属于标准解法的智能线性规划循环启发式算法也包含在内。最后，其使用的是有特殊用途的替代生成算法。
在使用APS系统时（如果可以建立相应模型），对供应链进行完整的重新设计需要额外的计算时间。然而，即使是行业中最大的案例，也可以迅速评估给定的供应链结构和相应（最优）物料运输任务分配情况。所以，我们需要大量的专业技术人员和细心努力来充分利用APS模块战略网络规划的特点建立现实、可解的模型。
在战略网络设计中，模型的求解可能性和模型的现实性之间总是存在着背反关系。模型越现实，模型开发和使用、数据收集和使用、模型维护和模型求解所需耗费的资源就越多。因为所有的模型都有一定程度的抽象、近似和假设，所以要非常小心地用常识来解释模型结果。在设计流程的不同阶段，适合使用详细程度、现实性不同的模型。在同一问题上系统增加模型的复杂程度，评估它们的解以及各个解之间的一致性至少在某种程度上说明了模型的有效性。．
现实世界中的系统越复杂，所有模型就会变得越来越近似。而那些用来帮助制定战略决策的模型却无法获得很多现实因素及主观影响因素。这些战略模型只能用作设计小组的决策支持工具。我们要对所有模型的结果保持善意的怀疑态度。正因为如此，计算机模型得到的特定决策并不意味着它就是现实世界中的最佳决策。
为了保持竞争力，全球的企业都需要一种方法能在短时间内评估和有效构建全球物流系统。虽然目前存在着几种适用于单个国家或本地物流系统设计的综合模型和算法，但针对全球物流系统的方法却并不存在。
针对本地物流系统，现在已经开发出了综合、多期的设计模型。这些模型能够决定物流系统的最优结构，包括决定应该在哪个工厂里安装哪条生产线。也可以为具有季节性需求的系统确定生产和库存安排。解决现实规模问题的计算时间为十几分钟。与顺序决策过程相比，同时决策能带来更多成本节约。前者指首先在战略网络规划阶段确定设施位置，随后在策略性主计划阶段作出生产-配送-库存决策。后者则指同时决定设施、生产线、生产和库存安排。
全球物流系统中一个最显著的问题就是税收，关税，关税减免效果的综合影响。因为全球各大公司子公司之间的调拨价格在总公司的控制范围内，所以调拨价格的确定能产生最直接的效益，需要的投资最小。税务当局已经限定了确定调拨价格的自主权，但在目前，调拨价格仍然被设定在预定的范围围之内。同时，与最成熟的顺序决策过程相比，调拨价格和实物流的同时决策能为企业创造巨大的税后利润增量。
研究的主要趋势是将本地和全球模型的特点整合在一起，这样的模型将能使全球物流系统中的设施和生产-配送-库存决策同时实现最优化。
第二个趋势是设计灵活、有活力的供应链，设计的基础应建立在假设情景和随机数据上。很明显，这类模型和求解方法将为有兴趣向全球扩张业务的公司带来大量的成本节约。但在求模型近似最优解上也面临巨大的挑战。新模型和解法的缺点是为实现快速求解需要高水平的技术人才。未来研究一个非常重要的领域就是求解方法的标准化和解法的技术转移以使这些方法能得到更广泛的应用。
全球的企业都以不断递增的速度来应用ERP系统和数据库，为APS和决策者提供了供应网络规划（Supply Network Planning）所需的基本数据和信息：可以预计，APS系统使用的模型和方法在不久的将来会变得更加多样化，并能纳入一些只限于学术文献中的特点。这将使那些全球企业都可以及时使用这些信息，显著提高利润水平，保持竞争力。
摘自:APSS协会:研究APS系统的战略网络规划白皮书(7)
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发布者 stoneman22
2008-5-7 14:23:27