RFID 技术在服装库存管理模型中的研究

管亚风 （重庆电子工程职业学院 管理学院，重庆401331）

GUAN Ya-feng (School of Management, Chongqing College of Electronic Engineering, Chongqing 401331, China)

0 引 言

近年来，国内服装业快速发展，与此同时电子商务的快速发展对服装企业的供应链管理提出了新要求和挑战。因此服装企业的物流管理受到越来越多的关注。据了解，随着消费者的生活质量提高，对服装要求也越来越高，作为易逝品的服装生命周期越来越短，卖不出去或者过时的产品只能以成本价或亏本出售。经济学家研究表明一款服装平均每天贬值0.7%，若提前10天卖出，则会减少贬值7%，毛利率也随之增加13%。因此如何加快物流速度，减少产品库存是服装企业面临的迫切需要解决的问题。

RFID，即Radio Frequency Identification，是20 世纪90 年代开始大规模兴起的一种自动识别技术，是利用射频信号及其空间藕合实现和传输特征实现对静止或移动物体的自动识别和数据交换，在易逝品的供应链管理中有不同的应用环节，这些环节包括最初的产品设计、原材料采购，到中间环节的生产制造、存储、配送、运输，再到下游环节分销与零售，一直到最终的售后服务环节。

目前在国外，作为“快时尚”的服装行业，RFID 技术已经广泛应用于原料收集、设计加工、物流配送和市场销售过程，它可以在短时间内进行单品管理，有利于加快物流作业流程，确保产品质量，并且在保证不缺货的同时减少库存，降低库存成本[1]。国外已有学者采用RFID 技术研究供应链中库存问题，如Sahin 等针对单季节销售的产品，考虑了库存不准确时，供应链中存在惩罚成本的报童模型，定量分析了库存水平不准确给供应商带来的不利影响，并且采用RFID 技术来减少这种不利影响[2]；Heese 指出在分散供应链中不准确的库存会加剧供应商与零售商的双边际效应对供应链效率的影响，并利用RFID 技术实现供应商与零售商信息共享达到供应链成员收益最大化[3]。国内也有将RFID 技术应用于供应链的研究，如李敏波等针对快速消费品的原材料采购、生产、运输、销售、回收等全过程的物品跟踪和追溯需求，提出了采用RFID 技术跟踪产品动态[4]；佟斌等针对零售业商品摆放错位现象，分析了其不利影响，通过RFID 来解决这种现象，对比采用RFID 前后利润，计算出了可以承担的最大RFID 标签成本[5]。颜波（2008） 在基于RFID 的服装供应链管理应用研究中，分析了RFID 在服装行业应用的商业价值，提出了将RFID 技术，引入服装供应管理过程中；通过建立基于RFID 的服装供应链物流信息环境，实现供应链物流信息自动化、实时化、准确化采集和供应链物流的全面跟踪管理与追踪[6]。但斌文针对在易逝品供应链中供应商与零售商实际库存与系统库存不一致（账实不符） 的情况，考虑采用RFID 技术准确监控库存，拟建立供应链库存优化模型与协调模型，对RFID技术在供应链中的应用及供应链协调策略进行分析[7]。

本文研究了基于传统库存模型Q,（）R上，利用RFID 技术及时采集数据后的库存优化模型，通过重庆A 服装公司的算例分析，得到利用RFID 及时收集数据后的数据，通过两个模型对比，说明了RFID 技术应用于服装行业物流管理的必要性。

1 传统的经济订货批量模型（Q, R）

经济订货批量是固定订货批量模型的一种，可以用来确定企业一次订货（外购或自制） 的数量。当企业按照经济订货批量来订货时，可实现订货成本、储存成本与缺货成本之和最小化，其基本思想是：它是连续性的检查固定订货量和固定订货点，当库存低于订货点水平R时，发出一次订货，订货量为Q。假设所有超过需求的订单都可以延迟。

符号说明：

Q：经济订货批量；S：每次订货成本；H：单位商品保管费用；B：单位缺货成本；fLT（x） ：提前期内需求概率密度函数；FLT（x） ：提前期内需求累计分布函数；λ：需求的期望值，任意固定的时间间隔内需求是随机的静态的；τ：存在固定的订货提前期，满足τ＞0；C（Q,R）：期望总成本，且期望总成本可以表示如下：

公式（1） 中，随着订货量的增加，库存上升使得库存保管费用必然增加，然而因为大批量采购，企业具备了讨价还价能力，因此减少了订购成本，同时也降低了缺货率，从而节省了追加订货的费用，提高了客户服务水平。在上述3 种成本间相互冲突，是物流成本符合二律背反学说的表现。所以企业应该以总成本最低为目标，确定合适的订购量来补充产品的库存。

2 基于RFID 的复合（Q, R）库存模型

传统的库存模型不能准确地把握动态的库存信息，而RFID 技术能有效地用于产品追溯、检查库存以实现库存信息的准确性，以便及时修正订购策略，为此本文在原有经典模型的基础上考虑了一个服装零售商的另一种可能选择：紧急订购策略（模型中，订购成本为K（l）），而（Q,R）则用来处理正常的订购模型。

假设条件：

（1） 一个提前期内只能订货一次，即不发生合同交叉的问题；

（2） 连续的随机提前期是相互独立的，订货合同之间不发生交叉；

（3） 将提前期分为n个阶段（n=1,2,…,i），RFID 阅读器置于n＞1，订单从阶段i到i+1 的时间服从指数分布；在第z阶段中，零售商可能选择紧急订购策略的概率为：pz（l）=Pr｛Xz＜l｝，xz是正常订购提前期内的随机变量，它的概率密度函数是gxz提前期内的需求为Z（t,t+Xz），它的概率密度函数是

在一个库存周期中，零售商没有选择紧急订购，正常采购的期望成本可表示为：

在第z阶段，零售商选择紧急订购策略的期望成本：

令：

即在阶段z当库存量时，零售商选择紧急订购，订购量为αQ；反之选择正常订购。下面对（3） 式求偏导：

由上式可知，F（x）为单调递增函数，假如K（l）增加，必然导致零售商紧急订货策略的成本C1（·）增加，因此D（y,z,l）增加下降。这说明紧急订购策略中再订购点R*必然小于等于（Q,R）中的R。在总成本公式中，当紧急订购时，持有成本和缺货成本（H,B）保持不变，由于K＞S，则紧急订购降低了缺货概率，为了使缺货概率达到最优水平，必然有

3 仿真优化

对于库存系统的随机性，变量的随机性和变量之间复杂的非线性关系，需要做大量假设加大了用解析方法求解的难度，因此本文采用遗传算法计算RFID 技术应用下的库存模型最优解，它不受随机变量的影响，而且可以更自然地描述系统变量之间的非线性关系。遗传算法是一种全局优化自适应概率搜索的仿生算法，它借鉴生物的自然选择和遗传进化进制，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。

基本运算过程如下：

（1） 初始化：选择一个群体即问题假设解的集合，问题的最优解将通过这些初始假设解进化而求出。

（3） 选择运算：把当前群体中适应度较高的个体按某种规则或模型遗传到下一代群体中。

（4） 交叉运算：将交叉算子作用于群体。先对群体进行随机配对；其次随机设置交叉点位置；最后再相互交换对染色体之间的部分基因。

（5） 变异运算：将变异算子作用于群体。是对个体的某一个或某一些基因座上的基因值按某一较小的概率进行改变，产生新个体。即对群体F（x）经过选择、交叉、变异运算之后得到新一代群体F（x+ 1）。

（6） 终止条件判断：以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算。

4 算例分析

通过调研统计得到重庆A 服装公司利用RFID 跟踪得到的4 月的日销售数据，如表1 所示。

表1 某服装公司4 月份销售记录

提前期在2 天，3 天，4 天时的分布概率分别为0.65，0.3，0.05。

通过表1 可以计算出以下参数： 每日需求均值：μ=105；每日需求标准差：σ=17；正常订购成本：S=120；持有成本：H=4 400；缺货成本：B=530；紧急订购成本：K= [130,220 ]；紧急订购提前期：l=2 天。

现取值n=3 个阶段，即z= 1，2，3，α∈[0,1]，Q= [400,700 ],R∈[250,450]

表2 传统库存模型数值分析

通过遗传算法得到传统模型中的数值分析，显示于表2，当Q=486，R=372，K=130，α=0.85 时，服务水平达到95%时可为服装零售商节约成本4.4%，降低缺货成本81.2%，此时传统模型达到最优。

以一个周期内的库存成本作为目标函数，采用遗传算法通过MATLAB7.0 编程实现求出传统的,（QR） 模型中的最优解：Q=486，订货点R=372，复合模型中最优解为：Sq=413，订货点R*=315，算例显示R*＜R，与上述结论相符。

传统的（Q,R）模型与复合（Q,R）模型的比较如图1 所示。

5 结束语

本文在传统的经济订货批量模型的基础上定义了基于RFID 的复合模型，并采用了启发式算法中的遗传算法寻优求解，结合重庆A 服装公司库存管理案例，利用RFID 技术准确及时的收集数据，进行算例分析，将传统的库存控制模型与复合模型相比较，利用RFID 技术管理库存降低了缺货成本，也大大降低了库存总成本，可见复合的库存控制模型具有更明显的经济效益。

图1 传统库存模型与复合库存模型仿真比较结果图

本文没有考虑使用RFID 的标签成本，可作为进一步研究的方向。

[1] 赵皎云. 服装物流新技术新机遇新挑战[J]. 物流技术与应用，2011(8):28.

[2] SAHIN E, DALLERY Y. Assessing the impact of inventory inaccuracies within a newsvendor framework[J]. International Journal of Production Research, 2009,197:1108-1118.

[3] HEESE H. Inventory record inaccuracy, double marginalization, and RFID adoption[J]. Production and Operations Management,2007,16(5):542-553.

[4] 李敏波，金祖旭，陈晨. 射频识别在物品跟踪与追溯系统中的应用[J]. 计算机集成制造系统，2010,16(1):202-208.

[5] 佟斌，杨德礼，潘新. 零售业供应链企业RFID 技术应用决策研究[J]. 管理学报，2010,7(6):874-878.

[6] 颜波,等. 基于RFID 的服装供应链管理应用研究[C]//第27 届中国控制会议论文集，2008.

[7] 但斌,等. 基于RFID 技术的易逝品供应链库存协调[J]. 计算机集成制造系统，2012(10):2280-2286.