军用汽车指挥分队物资库存与运输协同优化

陈韦翰，王凤忠，谢鑫鹏

（1.军事交通学院 学员旅，天津 300161; 2.军事交通学院 军用车辆系，天津 300161）

军用汽车指挥分队物资库存与运输协同优化

陈韦翰1，王凤忠2，谢鑫鹏2

（1.军事交通学院 学员旅，天津 300161; 2.军事交通学院 军用车辆系，天津 300161）

以一个供应商与一个军用物资采购中心组成的二级供应链为研究对象，综合考虑运输能力和批发价格折扣的基础上，分别建立了分散决策下军方主导、供应商主导和集中决策下库存与运输协同优化的决策收益模型，通过实例验证比较得出了不同决策模式下最优策略和系统绩效的关系。

军用物资；库存；运输；协同优化

1 引言

汽车指挥分队物资保障是我军装备保障的重要组成部分，其目的是为了恢复和保持车辆装备良好的战技性能，最终形成有效战斗力。长期以来，学者们虽然对军事供应链中物资的库存和运输问题进行过研究，但通常都是对其独立地进行研究而非协同研究，库存和运输成本之间存在的“效益悖反”现象尚未得到有效解决[1]。在军事供应链中，军用物资采购中心希望供应商在满足部队物资需求的前提下尽可能地增加配送次数，在不发生缺货现象的同时达到降低库存量的目的。但是，在军方需求量一定的情况下，如果供应商提高了配送频率，必然会导致运输成本的增加。作为理性的供应商，希望通过尽可能地增加运送批量来降低配送频率，从而达成规模效应、降低运输成本，但这必然会导致军方库存成本的增大。由此可见，如若单独对库存和运输问题进行研究，任意一方成本的降低必将使得另一方成本的增加。

在军事供应链运作过程中，库存和运输成本占整个供应链总成本的一半以上，正是由于库存和运输成本是军事供应链运行总成本的主要组成，所以亟需从库存和运输协同优化的角度出发，制定出一个实用而高效的方案使得军事供应链的总成本最低[2]。从库存与运输整体最优而非个体最优的角度考虑问题，是军事供应链集约化发展的必然趋势，具有重要的理论和实践意义。

2 模型的建立

本文以一个供应商和军方物资采购中心组成的二级供应链为研究对象，在考虑批发价格折扣和运输能力约束的前提下，分别建立了军方占主导地位、供应商占主导地位和库存与运输协同优化的决策收益模型，并得出分散决策下军方和供应商的最优策略以及集中决策下协同优化的最优策略，并对最优策略进行了比较分析。

2.1 模型假设

假设如下：（1）供应商面临的部队需求确定；（2）供应商拥有足够的生产力，能满足部队用户需求，不发生缺货；（3）供应链是由一个供应商与一个军用物资采购中心组成；（4）军用物资采购中心订货提前期确定且很短，可不考虑；

符号说明如下：D：单位时间内某汽车指挥分队对某种物资的需求量；Q：军方物资采购中心的订货批量；m：供应商的配送频率军方物资采购中心的单次订货成本；Cs：单位物资的生产成本；Cy：供应商向军方供货的运输成本；h：单位物资的库存持有成本；p：单位物资的批发价格。

2.2 军方主导的决策收益模型

随着国家加大对军事国防建设的力度，军方物资采购中心作为最接近部队用户的一环，在军事物资采购过程中占据着至关重要的地位，从而使得以往以供应商为主导的供应链模式转向了以军事物资采购中心为主导的供应链模式[3]。

在实际订货过程中，供应商会根据军方物资采购中心订货量的数量给予一定的折扣优惠，军方订货量越多，相应的折扣越大，在一定区间内，军用物资的批发价跟军方订货量成反比，那么物资的批发价格p和订货批量之间关系可表示为：

此时，军方物资采购中心的总成本由采购成本、库存持有成本和订货成本三个部分构成：

在库存决策中，军方将根据自身收益最大化的个体理性原则确定最优配送频率。令可得最优配送频率为：

由此可得：

该决策模式下，供应链总成本为：

2.3 供应商主导的决策收益模型

由于向部队供应物资的汽车企业，如重汽、东风、一汽等，大都是实力雄厚的国际一流汽车制造商，拥有强大的经济实力和科研创新能力，为了节省整条供应链的成本，供应商会对下游的成员进行管理以降低供应链整体的成本。此时，供应商是领导者，占主导地位，而军方是跟随者。

在这种供应链中，供应商的运输成本主要由两个部分组成。首先，每次制定采购计划和运输物资都有一个基础成本，如车辆起步运输成本、订单准备成本等，用U表示，则平均在单位物资的基础成本为此外，当配送数量超过一定量后，运输成本还与运输物资的数量有关，我们把与物资数量有关的成本折算为单位物资的运输费用，用B表示，则B=vQ，v＞0[4]。则：

此时，供应商的收益函数可表示为：

将D=mQ代入式（9）可得：

由此可得：

该决策模式下，供应链总成本为：

2.4 库存与运输协同优化收益模型

前文的研究是建立在军方物资采购中心或者供应商个体收益最大化基础上的，并没有考虑到买卖双方的收益损失和整个供应链的效率损失。这种个体最优必然是以供应链整体最优损失为代价的，必然造成供应链总成本的增加。因此，我们力图把供应商和军方看作是一个整体，从供应链整体最优而非个体最优的角度考虑问题，寻求使得供应链整体总成本最小的决策方案[5]。

在军用物资库存与运输协同优化过程中，供应商提供给军方单位物资的价格为p=0，此时，供应商和军方的最优运送批量一致。此时：

其符号关系式可表示为：

最优配送批量为：

该决策模式下，供应链总成本为：

3 实例验证

某一军用物资供应商向某军用物资采购中心供应某种物资，该汽车指挥分队对某种物资的需求量D=5 000，单位物资的生产成本Cs=60，单位物资的库存持有成本h=20，军方物资采购中心每次订货的订货成本g=600，可得不同决策模式下的最优决策和系统绩效，见表1。

表1 不同决策模式下的最优决策和系统绩效

由表1可知，当其他参数相同时，军方主导的决策收益模型的最优配送频率最大，供应商主导的决策收益模型的最优配送频率最小，库存与运输协同优化模型的居中；而协同优化模型的最优配送批量大于军方主导的决策模型的最优配送批量，但小于供应商主导的决策收益模型的最优配送批量；采用库存与运输协同优化方法后，供应链整体总成本有所下降，低于分散决策下军方和供应商分别主导的供应链总成本。

4 结语

实例验证表明：就军方而言，希望尽可能减少运送批量从而降低库存，但此时会增加供应商的运输成本。就供应商而言，它希望通过增加配送批量、减少配送次数来降低运输成本，但此时会增加军方的库存成本。如果将军事供应链中库存与运输问题进行协同优化研究，由一个主体对其集中决策，可有效降低军事供应链的运营总成本，提高供应链的整体竞争力。

[1]冯春花,宋学锋.考虑运输成本和信息成本的JIT采购模式选择[J].系统管理学报,2009,18(4):459-468.

[2]李富昌,王勇.考虑价格折扣和运输柔性的库存运输优化研究[J].工业工程,2011,14(2):21-25.

[3]刘立辉.库存与运输整合优化问题的研究现状[J].物流技术, 2006,(4):16-18.

[4]李莉英,王勇.一般运输成本结构下渠道协调的成本效应分析[J].计算机集成制造系统,2013,19(8):2 090-2 096.

[5]桂华明,马士华.运输成本对批量敏感时的供应链批量协调策略比较研究[J].中国管理科学,2013,16(2):49-56.

Collaborative Optimization of Inventory and Transportation of Military Vehicle Fleets

Chen Weihan1,Wang Fengzhong2,Xie Xinpeng2
(1.Student Brigade,Military Transportation Academy,Tianjin 300161; 2.Department of Military Vehicle,Military Transportation Academy,Tianjin 300161,China)

In this paper,with a two-echelon supply chain composed by a supplier and a military material sourcing center as the subject and after considering comprehensively the transportation capacity and wholesale price discount,we built the decision benefit model in the collaborative optimization of inventory and transportation respectively dominated by the military,the supplier and under the centralized decision-making system and next,through an empirical case,arrived at the optimal strategy for each decision-making mode and the relationship between system performance.

military material;inventory;transportation;collaborativetransportation

E234

A

1005-152X(2017)02-0169-03

10.3969/j.issn.1005-152X.2017.02.040

2016-12-14

陈韦翰（1994-），江西赣州人，研究方向：车辆管理、汽车指挥。