喻建良,倪 剑 ,李 岳
(湖南大学工商管理学院,湖南长沙 410082)
易逝产品供应链利润分析*
喻建良,倪 剑 ,李 岳
(湖南大学工商管理学院,湖南长沙 410082)
易逝产品的特殊性决定了它对顾客订单生产模式的需要,以及对供应链层面的市场竞争的依赖。利润模型分析表明,在由一个供应商和一个零售商组成的两级供应链中,供应商具有基于传统销售前的低成本生产模式和基于顾客订单生产的高成本生产模式。后者不但可以满足零售商的紧急订货,还能够通过供应商和零售商合作,通过制定合理的批发价格和回购价格,实现供应链利润的帕累托优化。
供应链;易逝产品;顾客订单生产;绩效评价
易逝产品指的是强时效性、销售周期短、需求不确定性大、期末残值低的产品。蔡建湖、黄卫来、黄光辉认为随着产品生命周期的缩短,诸如时装、节日礼物、定制的零部件、电子电器之类的季节性产品也具有易逝产品的特征。[1]
关于易逝产品的研究主要集中在供应商与零售商的定价、批发、采购及库存等策略上。Chunga K J和Huangb T S,Anjos M F,Cheng R C H和Currie C SM,Youa P S和Chen T C以及 Fergusona M,Jayaramarb V J和Souza G C研究了零售商的最优订货策略、供应商的最优定价策略与季节性商品的库存问题。[2-5]Donohue研究服装行业中制造商具有两种生产模式的供应链协调契约,第一种基于提前期的传统生产模式要求买方在提前期内开始订货,订货成本相对较低;第二种基于顾客订单的快速生产模式(如JIT)提前期很短,订货成本较高,但是能快速供货,满足顾客需要。[6]Chunga K J和Huangb T S,赵泉午、熊中楷和杨秀苔以及黄卫来、蔡建湖和张子刚对季节性商品的订购模式、供应商的数量折扣、零售商的提前订购策略等进行了研究。[2][7][8]刘斌和崔文田研究了在易逝品的缺货损失大于补充订货成本的情形下,解释了快速供货生产模式(如JIT)的供应链比允许缺货的传统生产模式供应链更优。[9]同时,针对易逝产品的配送、运输,Azi N,Gendreau M和Potvin J Y给出了具体的方案。[10]
然而,大部分研究的前提都是供应商按零售商订单组织生产,没有考虑企业的配送成本和对供应商的惩罚成本因素,关于不同的生产模式对供应链整体利润的影响研究还不深入。事实上,正如Azi N,Gendreau M和Po tvin J Y以及达庆利和张钦研究认为,易逝产品给企业带来的挑战迫使企业从传统的按库存制造转变成按订单生产。[10,11]供应商和零售商往往会站在整个供应链利润角度来思考生产策略、定价策略、回购策略以及零售商的订购策略。王晶、于开宇和赵俊德研究表明,供应商一般会采取回购策略刺激零售商大批量定货,[12]对不能满足需求的情形一般会给予零售商惩罚成本,但他们的研究没有考虑给予供应商惩罚成本的情形。Osvalda A和Stirn L Z也站在供应链角度开展了研究,并假设零售商在销售期前的任何时刻订购时,供应商提前生产是充足的,[13]这一假设显然忽略了供应商组织的决策优化问题。因此,有必要对新的生产模式下供应链整体策略和利润水平进行研究,并且将它同传统模式供应链利润进行比较。
(一)问题描述
易逝产品供应链利润可以考虑传统和机遇顾客订单生产两种情形。为了简化问题,我们假定供应链是一个简单的由供应商—— 易逝产品生产者和零售商—— 易逝产品销售者组成的面向消费市场的两级供应链。
在基于传统销售期前的生产模式下,零售商在销售期来临前向供应商一次定货,供应商组织生产、配送,由需求预测带来的风险由供应商、零售商共同承担,因此供应商采取回购策略,零售商可以提前批量订货。当市场需求不足时,零售商不存在库存积压的风险。当市场需求旺盛时,因缺货而产生的惩罚成本对供应链的双方都是巨大的损失。
在基于顾客订单的生产模式下,供应商采用更敏捷的制造方式(如JIT),与零售商进行信息共享。当零售商下达订单后,供应商可以在较短提前期内生产出商品并在顾客要求的迟延时间内完成配送。该生产模式需要供应商事先准备原材料,其优点是可以最大限度消除销售环节的风险,但与此同时,相关的原料成本、生产成本、配送成本会增加。
在考虑供应链利润计量模型之前,本研究根据易逝产品的普遍特征进一步明确假定:易逝产品市场价格比较高;相对于商品的市场价格,相关的订购费用、直接生产成本、配送费用、库存费用比较低;顾客对产品有明显的个性化需求,顾客不能提前很长时间确定需求发生的时间,因而允许供应商推迟交货;市场需求波动大,但服从某种分布,如正态分布。
供应链运行过程中,供应链成员通过协商寻找供应商最优的批发价和回购价,使得零售商和供应商的期望利润在基于顾客订单生产模式下最大化,供应链主体同时获得帕累托改进,供应链整体利润达到最优。
(二)基于传统销售期前的供应链利润建模
假设供应商、零售商为完全竞争市场的市场主体,服从风险中性。产品需求 D服从 N(μ,σ2)。单位商品的市场价格 p由市场决定,T为商品的销售期,w为单位商品批发价,h为零售商单位商品单位时间的库存成本。借鉴李巍和张汉江的研究,考虑一种线性成本的供应链[14]:供应商生产成本为生产数量的线性函数;供应商配送成本为订购数量的线性函数;零售商订购时发生的订购费用为订购数量的线性函数。借鉴Chen X的研究,本文假设供应商不提供数量折扣且认为在两种模式下供应商会提供同样的批发价格。[15]
传统模式下,零售商在销售期来临前一次定货,需要确定订货数量Q,没有销售出去的产品供应商要以一定的价格s回购。市场需求没有被满足会同时对供应商和零售商的信誉造成损失,所以给定一个单位惩罚成本v(w>v)。假设供应商与零售商的单位惩罚成本一致,供应商可以调整批发价格w、回购价格s(假设s 设需求D的概率密度函数为 f(x),累积分布函数为 F(x),标准正态密度函数为φ(.),标准正态累积分布函数为Φ(.)。由于市场需求 D为随机变量,供应商的期望利润为: (三)基于顾客订单生产的供应链利润建模 市场需求D为随机变量,因此供应商利润的期望利润为: 即临时价格的上涨幅度λ越大,提前准备的数量应该越大,显然这与实际情况一致。最优提前采购量仅仅与原材料供应商的价格有关,而与供应商自己的行为无关。供应商的最优采购量为: 把(10)带入(8)式,得供应商的最佳期望利润为: 该模式下零售商的订货成本为 w D,销售收入为 pD,订购费用为βoD,库存成本可以忽略不计,其中βo为零售商单位商品的订购费用(βo>αo)。因此,零售商的期望利润为: (11)、(12)、(13)式表明供应链的总利润与供应商、零售商的行为无关,完全由市场决定,供应商可以通过批发价格掌握利润在自己与零售商之间的分配,却不能增加供应链的总利润。零售商是否会参与供应商的这种按顾客订单生产的模式,是否愿意把客户即时的需求信息与供应商共享,取决于供应商是否给予零售商合理的利润空间,这种利润空间应该大于传统模式下零售商获得的利润,即<。这是其与供应商采取按顾客订单生产策略合作的前提。 在上述前提下,如果供应商在基于顾客订单生产模式下的期望利润大于基于传统销售期前订购生产模式下的期望利润,即:<,则可以实现两级供应链的帕累托优化。 由于上述易逝产品供应链利润计量模型中存在不可积分项,只能通过算例来说明在两种不同生产模式下的供应商(w,s)策略对供应链利润的影响以及供应链成员的策略取向。 为此,本研究将考察一个具有如下相关参数的算例。 本文已经假定w>v=150,所以在[150,500]范围用MA TLAB画出供应商、零售商以及供应链在两种生产模式下的利润曲线如图1所示。 其中 r1、r2、s1、s2、y1、y2 分别代表基于传统销售期前的生产模式和基于顾客订单的生产模式下的零售商、供应商以及供应链的期望利润随批发价格的变化。基于顾客订单生产模式下的供应商、零售商及供应链的期望利润为批发价格w的线性函数。在基于传统销售期前生产模式下,当批发价格 w=229.3、s=114.65时,零售商和供应商的期望利润相等,即(Q*)=(Q*)=3.037 ×106,供应链的期望利润为(Q*)=6.068×106;当 w=150、s=75、Q*=28924时,零售商和供应链的期望利润最大,分别为4.868×106和6.303×106,零售商的期望利润小于供应链的期望利润,因此供应商的期望利润为正值。在基于顾客订单的生产模式下,当批发价格w=297.2、s=148.6时,零售商和供应商的期望利润相等,即E()=(*)=3.997×106,供应链的期望利润为(*)=7.996×106;当w=500、s=250、*=7184时,供应商和供应链的期望利润最大,分别为8.0565×106和7.996×106,说明批发价太高,使得零售商的期望利润出现负值,因此整个供应链的期望利润小于供应商的期望利润。从图1可以看出在基于传统销售期前的生产模式下,当批发价322.8648 从供应链及零售商的利润方面来看,基于顾客订单的生产模式下的供应链的期望利润总是比基于传统销售期前的生产模式下的供应链的期望利润大,这说明新的生产模式的采用使得供应链的利润得到改善。在新的生产模式下,零售商总能获得比基于传统销售期前的生产模式下更大的期望利润,这是因为零售商降低了需求预测风险、订货风险的同时也降低了库存的缘故,并且不需要为新的生产模式贡献较大的成本,仅仅需要向供应商提供实时的需求信息。因此,在这类易逝产品中,零售商会极力主张供应商采取基于顾客订单的生产模式。 然而,供应商在新的生产模式下的利润能否也获得改善呢 ?当150 图1 两种生产模式下供应商、零售商及供应链的利润曲线 改变算例的参数将对供应链利润计量模型产生影响,为了研究主要参数对供应链利润的影响,笔者此处所选择的主要参数有由于缺货对供应商和零售商的单位惩罚成本、平均需求和方差。比较的是这些参数对供应链的最优期望利润的影响,见表1所示。 从表1可以看出,在基于传统销售期前的生产模式下,惩罚成本与供应链最优期望利润之间的关系为负相关,表明缺货对供应链主体的产品销量、声誉等造成很大损失,因此供应链的最优期望利润会下降;平均需求减少5000,供应链最优期望利润降低0.2893,平均需求增加5000,供应链最优期望利润增加0.3075,表明顾客需求的增加会使得供应链主体的产品销量增多,最优期望利润增加,反之供应链最优期望利润则会减少。需求变动减少5000,供应链最优期望利润增加0.1261,需求波动增加5000,供应链最优期望利润减少0.0669,说明需求波动性越小,零售商对顾客的需求预测就越准确,随之产生的惩罚成本、库存成本等会降低,因而供应链的最优期望利润会增加,反之供应链的最优期望利润会降低。 在基于顾客订单的生产模式下,顾客的需求完全得到满足,不存在缺货成本和机会损失成本,此时对供应链主体的惩罚成本为零,因此供应链的最优期望利润没有变化;平均需求μ增加使得供应链的最优期望利润增加,平均需求μ减少使得供应链的最优期望利润减少,增幅和减幅均小于基于传统销售期前生产模式下的供应链的最优期望利润的增幅和减幅,表明新的生产模式增加了供应链的总相关成本,因此供应链的最优期望利润的增幅和减幅没有那么大;新的生产模式的采用,使得供应商和零售商的决策趋向于集中化,因此供应链主体对顾客需求的预测越来越精确,需求波动造成的供应链的最优期望利润的损失也越小,表现在σ的变动对供应链的最优期望利润的影响很小。 表1 v、μ、σ对供应链的最优期望利润的影响 易逝产品的两种不同的生产模式,在随机需求服从正态分布的情形下,考虑到生产、订购、配送、库存以及对供应链主体的惩罚成本等因素,零售商、供应商以及供应链的利润水平都不一样。通过简化问题,考察供应商和零售商的期望利润,建立供应链利润计量模型,可以达到运用算例考察供应链利润变化规律的目的,进而窥视供应商和零售商在易逝产品供应链中的决策取向。本研究中的算例与参数敏感性分析说明,基于顾客订单的新生产模式对于零售商更加有利,而供应商是否选择新的生产模式取决于批发价格及其在供应链中的地位。在供大于求的市场环境下,零售商往往具有了更高的谈判地位和更强的讨价还价的能力,因而易逝产品更加适合于采用基于顾客订单的供应链,这一点与现实状况十分吻合。 本文对许多成本采取了线性处理,考虑到这些成本相对产品价格比较小,实际上影响不大。不同生产模式下的批发价格没有区分,实际情形可能不同。易逝产品的残值在本文中也没有被考虑。此外,本文假设供应链主体为风险中性,实际上供应链主体可能具有不同的风险偏好。此类产品的研究结论是否符合一般的易逝产品还值得进一步研究。 [1] 蔡建湖,黄卫来,黄光辉.季节性商品销售活动中的两次订购模式[J].系统管理学报,2007,(6):653-663. [2] Chuanga K J,Huangb T S.The op timal retailer’s ordering policies for deteriorating items with limited storage capacity under trade credit financing[J].International Journal of Production Economics,2007,(1):127-145. [3] Anjos M F,Cheng R C H,Currie C SM.Optimal p ricing policies for perishable p roducts[J].European Journal of Operational Research,2005,(1):246-254. [4] Youa P S,Chen T C.Dynamic p ricing of seasonal goods with spot and forward purchase demands[J].Computers&Mathematics with App lications,2007,(4):490-498. [5] Fergusona M,Jayaramarb V J,Souza G C.An application of the EOQ model with nonlinear holding cost to inventory management of perishables[J].European Journal of Operational Research,2007,(1):485-490. [6] Donohue K L.Efficient supply contracts for fashion goods with forecast updating and two p roduction models[J].Management Science,2000,(11):1397-1411. [7] 赵泉午,熊中楷,杨秀苔.易逝品两级供应链中的数量折扣问题研究[J].系统工程学报,2005,(3):318-322. [8] 黄卫来,蔡建湖,张子刚.需求不确定环境下的提前订购策略分析[J].工业工程,2007,(1):17-20. [9] 刘斌,崔文田.缺货损失高于补货成本的易逝品供应链协调[J].管理工程学报,2009,(3):150-152. [10]Azi N,Gendreau M,Potvin J Y.An exact algorithm for a single-vehicle routing p roblem with time window s and multiple routs[J].European Journal of Operational Research,2007,(3):755–766. [11]达庆利,张钦.敏捷供应链的构造方法和敏捷策略[J].科研管理,2005,(1):100-107. [12]王晶,于开宇,赵俊.回购条件下的图书企业优化定价策略[J].系统工程理论与实践,2007,(12):68-75. [13]Osvalda A,Stirn L Z.A vehicle routing algorithm for the distribution of f resh vegetables and similar perishable food[J].Journal of Food Engineering,2008,(2):285-295. [14]李巍,张汉江.上游企业先行定价的线性供应链最优定价策略[J].求索,2006,(1):21-23. [15]Chen X.Op timal retailer’s o rder policy for perishable p roduct w ith demand info rmation updating[J].Computer integrated manufacturing system s in Chinese,2003,(11):1038-1043. Analysis of the Supply Chain Profit of Perishable Products Based on Customer-Order-Driven Production YU Jian-liang,N IJian,L I Yue This paper analyses the supp ly chain p rofit of perishable p roducts under two kindsof modes of p roduction and o rder.Considering a two-stage supp ly chain composed of one supp lier and one retailer,supp lier has a traditional low-cost mode of p roduction before sales,aswell as a high-costmode of p roduction based on customer orders w hich could meet the emergency orders from retailer.Since the market demands for perishable p roducts fluctuate w ildly,themode of p roduction based on customer ordersperform s better than the traditional p re-salemode w here there is lossof stockout.The research show s that there is a reasonable w holesale p rice and buy-back p rice to make the p rofit of the two modes achieving Pareto op timality w hen the customer-o rder-driven p roduction is adop ted.A ll our findings are illustrated by a numerical examp le. supp ly chain;perishable p roduct;customer-order-driven p roduction;performance analysis F253 A 1008—1763(2011)02—0057—06 2010-10-14 喻建良(1960—),男,湖南长沙人,湖南大学工商管理学院教授,博士.研究方向:物流与供应链管理、市场营销.三 算例分析
四 参数敏感性分析
五 结论与研究展望
(College of Business Administration,Hunan University,Changsha 410082,China)