港口供应链优化整合研究

王 圣,任肖嫦

(1.山东社会科学院海洋经济研究所 青岛 266071;2.青岛农业大学经济管理学院 青岛 266107)

港口供应链优化整合研究

王 圣1,任肖嫦2

(1.山东社会科学院海洋经济研究所 青岛 266071;2.青岛农业大学经济管理学院 青岛 266107)

在当前的经济环境下,市场竞争已经不单是企业经营能力的竞争,更是经营模式的竞争。通过将优势资源进行整合,供应链竞争模式将是企业未来发展的必由之路。借助供应链业务中的核心竞争力,核心企业可以通过资源调配、金融等各种手段对供应链中各企业的资源进行优化整合,随着竞争的加剧,优质的物流企业必将成为各供应链争夺的对象。文章通过分析港口供应链的各研究进路,建立港口供应链构建的优化模型,并通过PSO算法对山东省港口的供应链的优化进行模拟,以提高供应链的运营效率。

港口供应链;优化整合;群体智能方法(PSO)

1 文献综述

随着港口作为物流中心的观点逐渐被接受,港口的内涵也开始逐渐从物流与供应链管理的角度来定义。物流与供应链管理的本质在于,在一个由众多企业构成的网络中,将不同的业务和功能进行交互并加以整合,以降低成本和提升客户满意度[1]。因此,现代港口的角色就应该从为船舶和货物提供传统服务,扩展到成为提供物流增值服务的优质地点,以及各供应链交汇和互动的最佳节点[2]。从目前的行业趋势来看,港口的竞争已经从传统的腹地货源的竞争,转向以现代物流为特征、以吸引船公司和发展多式联运为重点、以信息服务和全程服务为主要手段的综合竞争。随着港口供应链和物流链业务的快速发展,对港口认识已经不能停留在企业的层面,必须将港口看成是价值链的一部分。港口将价值传递给发货人和第三方服务提供商,客户划分和目标市场的确定也是基于明确的价值定位,港口为它自身和所在的供应链创造价值,港口和港务局的作用以及今后港口在新的市场环境中的自身定位都应该将港口作为价值驱动链中的成分[3]。可以看出,关于港口的定位以及港口效率评价都应该从供应链这一更广的视角来考虑,但这同时也意味着港口的内涵将在多个层面进行建设性的拓展,包括多部门的整合、功能模块化的建设以及业务衔接尺度。这无疑使得港口供应链的对标和评价变得非常困难,尽管有相当数量的评价指标,但问题在于没有一个整合的指标可以对港口多种功能进行评价,在对不同的港口供应链进行评价时更是如此[4]。有学者从信息技术的采用、与航运业的关系、增值服务、与内陆运输方式的相互衔接、与内陆承运人的关系、渠道一体化的实践与绩效6个方面来建立指标体系以评价物流与供应链管理中港口一体化程度[5]。另外一条研究进路则放弃了定量分析的方法,转而采用行动研究(action research)的方法来改进港口供应链的运行效率。应该注意的是,港口是复杂和动态的实体,相互之间区别较大,其活动通常由不同的参与者和组织来执行。这导致港口系统具有不同的运作、组织和战略上的方法[6]。正是由于操作程序、组织结构、企业文化甚至战略目标上的差异,造成了供应链的不稳定性,并由此导致供应链系统的结构性风险。

为了加强在物流系统中的平台作用,港口必须从多个角度协同运作,将上下游企业如船公司、分销商、供应商等作为其战略伙伴,充分考虑并整合他们的要求,而不能将其作为独立个体来对待。对港口服务的要求也相应的提升:能够顺利地完成水路运输系统的转换,与腹地的紧密联系以及对信息流的系统处理已成为港口竞争的决定性因素[7]。相应的港口的竞争优势已经不仅仅体现在他的内部能力,如货物处理的效率和腹地联系等;同时也体现在与供应链中各重要节点的联系程度上。可以说,港口的竞争能力已经越来越依赖于其余外部协调能力以及对供应链的控制能力。因此,我们可以将港口看作为最终客户创造价值的各物流服务提供商的汇聚点,他在客户需求的基础上,将各物流企业的服务进行打包,这是其他物流企业所不能做到的。

随着全球经济一体化进程的加快,港口企业的作用必将会越来越突出。加强港口供应链的研究,将供应链理论运用于港口服务,把供应链管理运用于港口的管理,已成为港口企业在知识经济和全球化背景下获取国际竞争力优势的战略武器。今后港口供应链研究方向与重点有以下3个方面[8]:① 加强港口供应链管理理论研究。虽然在供应链管理理论研究方面已经取得比较多的研究成果,但研究方向主要集中在制造型企业产品供应链上,而服务供应链与产品供应链有许多不同之处,其运用的理论基础也有所不同。② 加强港口供应链的协调研究。协调是供应链管理的主要内容,与一般供应链相比,港口供应链没有生产环节,因此,供应链协调无论是协调内容还是方法,与一般的供应链协调也应该是不一样的。③ 加强定量研究,通过数学模型定量研究港口供应链协调中的利益分配、绩效评价等问题。

供应链的优化整合是整合供应链资源的有效手段,这对于供应链的建构以及设计均具有实践意义。目前关于供应链的优化整合研究主要集中于制造业领域,如生产系统与物流系统的整合管理,多层面的供应链优化协作,制造业供应链的优化整合问题等等。然而,服务供应链的整合的研究中却较少涉及优化整合,而主要是集中于供应链服务的协作以及服务能力的分配领域[9]。在战略层面上,港口供应链的优化目标就是要通过最小化合作企业所提供的物流服务成本的方式减少供应链的总体运作成本。在操作层面,优化的目标是最大化合作企业所提供的物流服务的灵活性。因此,港口供应链优化整合的关键之处首先在于选择或者改进供应链的运行模式,在港口供应链中,港口企业处于核心地位,有效地将运输、原材料处理、加工、仓储、清关、配送、金融、商业服务以及其他物流服务提供商和消费者整合为一体。港口供应链的优化与整合不应仅仅局限于局部的链条,而应着眼于整个供应链条。基于以上分析,可以认为港口供应链是一种以服务为导向的供应链,它的主要功能就是提供物流服务[10]。因此港口供应链的优化,其重点是核心港口的功能优化,而功能优化的重点不仅是要改进港口的物流服务水平,更关键的是加强港口对供应链各节点的综合管理、资源整合和风险控制的能力。此外,港口的特征和资源,也在很大程度上主导了港口供应链的运行模式。

2 建立模型

港口供应链战略企业的选择是供应链优化的另一关键点,通过选择合适的合作伙伴可以有效地降低物流成本,提升服务水平。由于企业拥有不同的核心优势,因此战略伙伴的选择应根据市场的需求变化及时调整。在实际操作中,需要一套完备的评价体系对组合方案的效果进行预测,通过模型选择最佳的企业组合。

供应链优化的性能评估将从以下3个角度进行:成本、消费者反馈和时间。其中,消费者反馈主要体现在消费者对港口供应链的服务时间和质量等方面的满意程度。本研究中的多目标优化模型共有两个目标:供应链的总体运行成本最小化和供应链的服务时间最小化。此外,在供应链网络中,节点企业之间的距离,同样影响企业协作的选择。如果距离足够近,运输的时间和成本都会下降,更有利于优化功能的改进。这样,在模型的成本和时间目标功能方面都加入了距离因素,使模型更贴近于实际。

2.1 模型参数与目标变量

在模拟过程中,港口供应链只考虑它主要的节点企业:供应商,消费者,港口,船公司,加工服务提供商,仓储服务提供商和配送服务提供商。同样,服务成本也主要考虑以下5个主要服务领域:运输费用,港口服务成本,加工成本,仓储成本和配送成本。

h:货物种类序号,h∈{1,2,…,H}; a:货物来源地序号(供应商),a∈{1,2,…,A};b:销售地址序号(销售商),b∈{1, 2,…,B};p:港口序号,p∈{1,2,…, P};e:船公司序号,e∈{1,2,…,E};j:加工服务提供商序号,j∈{1,2,…,J};s:仓储服务提供商序号,s∈{1,2,…,S};g:配送商序号,g∈{1,2,…,G};v:物流服务提供商序号,v∈{p,e,s,j,g};f:港口供应链候选企业序号,f∈{a,b,p,e,s, j,g}。

m,n:供应链中3种不同类型节点序号(港口,加工商,仓储),货物可以从以上3种类型的节点运至销售地,m,n∈{p,s,j},货物来源地a至港口p之间的距离;供应链服务节点m与销售地b之间的距离;供应链服务节点m与n之间的距离;在货物h上物流服务提供商v所承担的成本。CF:在供应链服务节点m与n之间货物运输所产生的运输费用;α:单件货物的运输成本系数;在货物h上物流服务提供商v所需要的服务时间;TF:在供应链服务节点m与n之间货物运输所需要的时间;β:货物运输的时间系数;在货物h上物流服务提供商v向客户承诺的服务时间;Xh:货物H的数量;Q:供应链上全部货物的数量;C:供应链的总运行成本;T:供应链的服务时间;或1的变量,当其为1时,候选企业为港口供应链的合作企业;否则不是。根据(Jing Song, 2011)提出的模型,建立以下方程[11]。

2.2 供应链性能目标函数

2.2.1 最小化供应链的总体运行成本供应链的总运行成本C包括:供应链上每一个连接的服务成本 (船运、装卸、加工、仓储和分销)以及货物的运输成本。式 (1)是供应链成本最小化的目标函数。式 (2)是货物运输成本函数。式 (3)是分销距离函数,如果货物不需要加工和仓储,则直接从港口运往销售地,如果需要加工则从工厂运往消费地,如需要仓储,则从仓库运往消费地。

2.2.2 最小化供应链的服务时间

服务时间T包括:供应链中节点服务所需的时间 (海运,港口服务,加工,仓储,分销);货物的运输时间。式 (4)为供应链服务时间最小化的目标函数。式 (5)是货物运输的时间函数,所需的时间与节点之间的距离相关。

3 实证分析

基于以上建立的多目标优化模型,本研究采用粒子群优化算法来进行实证分析,粒子群算法与进化模拟技术如遗传算法有许多相似之处。系统初始为大量的随机解,通过不断地遗传更新来寻找最优解。粒子群算法中,可能的解决方案被称为颗粒,每一个都在解空间中追踪目前的最优解。粒子在解空间中以特定的速度运行,并根据自身和其他粒子的经验反馈来不断进行调整,通过已建立的原函数,粒子有一个最优值,并且知道该值的位置,这个值称为局部最优此外,每个粒子也知道群体中所有粒子所找到的目前最优的解因此,粒子的行动就由粒子目前的位置、当前位置与局部最优解位置之间的距离,以及当前位置与全局最优解之间的距离共同决定。为了更好地控制PSO的求解和应用能力,Shi和Eberart在1998年将其进行了改进,在速度的更新公式中加入了惯性分量W。惯性分量W将影响全局和局部的求解能力;较大的W值会加强全局寻解能力,而较小的W值将增强局部寻解能力。基于改进的PSO运算法则,在本研究中,港口供应链中的每一个可能的选择作为一个粒子。粒子的速度矢量维度值为整数,并且在1至同类候选企业数量之间取值。港口供应链的多目标PSO优化方法将按照下面的步骤进行。

图1 港口供应链多目标优化PSO算法步骤

第i个微粒的进化方程为:

港口P是港口供应链的核心企业,假定供应链中有3家可供选择的船公司,有3家加工服务提供商,两家仓储服务提供商,3家分销商。共有100 t的货物X需要从B点运往A点,A点在港口P附近。客户要求货物在卸货前进行简单加工,然后直接运往A处销售。根据客户的要求,需要提供的服务包括运输、加工和分销,因此最佳的供应链企业组合应从提供上述服务的企业中选择。所需参数如表1所示。

表1 港口供应链模型基本参数

4 结论与建议

本研究通过分析港口供应链的各研究进路,建立港口供应链的优化模型,并通过PSO算法,实证模拟了港口供应链构建和合作企业的选择。就供应链合作伙伴选择的方法和理论而言,目前比较成熟的定量分析方法中,PSO算法的客观性和有效性都相对较好。需要注意的是,在对供应链企业进行评估时,特别是衡量供应链的整体运行效果时,会忽视一些无法定量描述的抽象概念,如:管理和文化的契合程度,企业间的沟通成本以及战略观念的兼容性等。这些因素对于港口供应链的运行起着不可忽视的作用,但由于我们无法确定这些因素的具体作用方式,作用的效果和层面,因此无法将其量化并纳入到模型中来。通过对港口供应链优化目标的进一步细分和解构,将有助于我们确定成本和运行时间的构成和影响因素,对抽象的、非客观的因素进行量化,进一步完善港口供应链的评估模型。

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