供应链管理对食品供应链绩效的影响研究

朱 昊

（上海杉达学院 商学院，上海 201206）

一、引言

供应链管理包括供应商与生产商、分销商、零售商和最终用户的正向性物流活动以及伴随性的信息流和反向性的逆向物流（可能包括但不限于：资金回流；产品、物料等的再制造，再回收和再利用等，图1）。在供应链环境中的每个环节，所有参与者之间的信息共享是建立供应链和谐和信息有效交换的必须保证。换言之，供应链各参与方之间由于信息不对称所导致的诸如库存积压和需求放大效应等问题将逐渐出现甚至加剧。另一方面，共享库存或生产调度信息会导致信息的正向传输。此外，单个企业可以同时是许多不同供应链的一部分，即它的职能是在一个网络中作为一个焦点组织（Stevens,1989)。

图1 供应链参考模型

二、供应链管理的不确定性

如图1所示，跨供应链传递产品或服务需求的传统方式是采购订单。通常，每个阶段的客户都对供应商隐藏其内部数据，例如销售模式、库存水平、库存规则和计划交付。Lee等人（1997）通过研究牛鞭效应，对此确定了四个主要原因:需求信号处理（如果需求增加，企业就会预期需求会进一步增加而订购更多，从而传递出人为的高需求水平，而这种高需求水平会因提前很长时间而恶化）；订单批量（由于固定成本在一个地点）；价格变动（鼓励批量订购）；短缺博弈（存在或可能存在短缺，因此企业会通过夸大订单，希望获得更大份额的可用物品）。因此，这种影响可能是由于对需求或供应的不确定性的反应以及当前决策过程的复杂性和结构造成的。

供应链管理通常与减少货物和信息流中的所有时间延迟以及消除尽可能多的非增值业务联系在一起。Stalk和Hout（1990）发现，在制品和库存水平随着订单周期时间的长短而上下波动，而未来的方法是将提前时间作为优先级，因为要知道所有其他主要绩效指标都将紧随其后。其思想是，如果预测范围缩短，预测误差也会减少。因此，控制问题变得更易于管理。Stalk和Hout（1990）发现将前置时间减少50%将使预测误差减少50%。此外，通过简化决策过程，可以大大改善供应链过程。很多学者通过研究供应链合作伙伴可获得的信息以及信息可获得的速度，发现它具有从根本上减少库存和增加客户服务的潜力。许多运筹学文献的学者都曾经涉及对供应链的协调研究，但通常每个模型只考虑几个变量。

三、不确定性的来源

如图2所示，第一个也是主要的不确定源群是总订单预测范围，其中指的是从下订单（订单1）到收到以下订单（订单2）的货物的时间周期。在生成订单1时，总时间范围内的所有销售和浪费估计都需要考虑进来。通过区分总订单预测范围内的两个相关元素:订单提前期和订单销售期。订单提前时间是指从下订单到收到订单货物的时间点所经过的时间。在这段时间内，需要考虑五个要素:（1）信息提前期，即供应商接收和处理订单所需的时间。（2）决策过程时间，即编制生产计划（如按订单生产）、领料单及配送计划。（3）生产所需的时间（如适用）。（4）配送提前期，即选择的时间、产品的装卸。（5）进程之间的等待时间。当然，这些方面中的每一个都可以划分为子元素，但是这超出了本文的研究范围。订单销售周期表示连续两次交付之间的时间段。订单中的货物交付后的订单前置时间，应该足够宽裕以此满足在此订单销售期间的销售。低交货频率和较长订单提前期可能增加不确定性，导致高安全库存水平和许多非增值活动。降低总订单预测周期，即订单提前期和订单销售周期之和，对提高供应链绩效具有很大的潜力。

图2 订单周期时间分布图

第二类不确定性源与可影响决策的输入数据有关。供应链中的信息可用性和透明度具有从根本上降低成本和增加客户服务的潜力。供应商按照固定的生产周期按订单生产，所提供的关于即将进行的生产运行状态的信息可以使零售商将库存成本降低至多30%（同时仍然满足服务约束和需求）。数据的及时性和数据的适用性是交换信息的前提。库存控制系统必须是最新的和管理到位的，以便提供关于库存水平和库存可用性的最新信息。如果不是，则将订单预测范围变得更大。当生产者收到某产品大类的所有销售数据时，他通常想知道每种特定产品的销售量，这样他就可以相应地计划生产。同样，如果某蔬菜沙拉生产商的一个胡萝卜供应商不能从销售数据中量化胡萝卜的数量，则该供应商对零售商店内的蔬菜沙拉消费者需求数据没有任何用处，特别当他不是那个特定生产商的唯一胡萝卜供应商时。

第三类涉及决策过程，特别是决策政策和人为的影响。采用固定批量订购和生产规则，利用当地需求和库存信息，并将内部成本与固定时间点提供的本地服务进行比较，导致了次优化。同时，在管理或决策策略中忽略或聚合信息会产生额外的不确定性。许多研究人员通过假设零售商可以在每个时间段下订单，并且用来研究批量大小与供应链绩效之间的关系。结果表明，决策策略与运营绩效直接相关，但对人为的影响关注较少。在决策过程中，由于认知或经济文化等多方面的影响，不同人表现可能会导致不同的结果（比如短缺博弈和因价格折扣而提前购买等行为）。因此，供应链（尤其是食品供应链）的最后一组不确定性来源是需求、过程和供应方面的固有不确定性。即使你知道消费者的平均需求，由于天气的变化和消费者偏好的改变，需求也会随之发生变化。此外，供应链内在过程不确定性是指因制程良率、产成品腐败变质、机器故障、报废等因素引起的产量和生产时间的波动。内在的供应不确定性可以由供应绩效的波动引起，原因可以是质量、季节模式、可变产量等方面的自然变化。供应链管理可以通过增加供应链上下游的信息交换，并通过调整流程来降低固有不确定性的影响。因此，供应链管理的一大作用是减少了其他不确定因素（表1）。

许多改进原则已经在诸多文献中讨论过，并因其对改善（或部分）供应链绩效的贡献而受到称赞，但它们并不都与不确定性的来源直接相关。此外，还没有详细研究不同措施的权衡和若干措施的结合，也没有考虑到所有有关的执行情况指标。本文的主要贡献是从建模和组织的角度讨论了食品供应链中可能的改进原则的整体效果。我们提出了一个冷冻沙拉供应链的案例研究，通过在模拟模型和现实生活中应用一个或多个改进原则的组合，量化减少不确定性的假设好处，并将模型研究的结果与初步研究的实际效益进行了比较。

四、案例研究:蔬菜沙拉生产厂商供应链

以国内某蔬菜沙拉生产商供应链为案例研究对象，该生产商每周两次向配送中心提供大约60种不同的产品，每次交货的订单交货期为3天。配送中心为零售店供应冷冻沙拉，与其他新鲜产品同时供应，每周有三次现货供应，根据预先设定的交货时间表，提前一天下单。配送中心的平均存货量为4天的销售额，而配送中心的平均存货量为6.8天的零售额。配送中心订单策略基于实际的销售点订单、历史销售模式和当前库存水平。在门店，经理们试图通过查看前几周的销售数据来预测销售额，但基本上是为了填补可用的货架空间。

表1 不确定性的来源和一些相应的改进原则

供应链的各个阶段都经历了大量的需求不确定性，主要是由于长期的订单预测周期（配送中心为6天，零售商配送中心为3天）以及当前管理和决策过程的持续时间和质量。由于这个市场竞争激烈，包括许多促销活动，需求的不确定性在去年增加了。产品的高度易腐性和季节性只会进一步增加不确定性。由于不确定性可能对绩效产生影响，所有各方都有兴趣查明更密切合作能带来什么好处。因此，对其展开研究，旨在了解有效顾客响应（ECR）的一些子概念的先决条件和潜力；即持续补给计划（CRP）和相关概念，如交叉对接和计算机辅助订货。有了CRP，零售配送中心和零售商网点的库存进入更频繁和更小的交付管理，这是基于实际销售和预测需求的结合。由于项目的重点是物流，此时对生产者的关注仅限于订单录入、库存控制和将货物快速送到零售商配送中心。这种连锁伙伴关系的一般物流目标是在较低的连锁总成本（较低的库存、较高的销售额、较低的冲销）下改善客户服务（减少缺货数量、更新鲜的产品和更好的品种），从而为所有连锁参与者带来较高的销售额和利润。为了衡量替代供应链结构的有效性和高效率，这一目标转化为每个产品的绩效指标:成本:1.与配送中心和零售店平均库存水平相关的成本；2.与供应链各阶段所有相关流程相关的成本；3.产品成本和必要的降价。服务:1.零售店缺货的数量；2.缺货导致的缺货数量；3.生产和零售配送中心的交货可靠性；4.平均剩余产品新鲜度；5.运输工具的使用程度；6.产品分类。值得注意的是，在食品供应链中产品的新鲜度被认为是一个主要的绩效指标。

（一）研究方法

具体的研究方法包括四个阶段。首先，定义相关过程的目标和绩效指标。在开发详细的流程模型时，重点放在分析供应链中的当前角色和任务，从供应链的角度确定执行这些角色的约束条件，以及评估当前的（信息技术）基础设施和运营管理。描述过程之间的关系，包括每个过程的时间和位置（根据图2的元素）、完成任务所需的信息和任务不确定性。这种分析的结果是确定在供应链中执行的角色和任务的可能替代配置，及在已建立的控制配置（称为设想）中对这些操作进行合作和集成规划。第二阶段包括三个并行步骤。首先是建立一个模型，该模型可以用来量化相关流程的每个绩效指标，并根据物流目标进行评估。第一阶段详细的流程模型，构成了供应链建模的理想起点。第二步是在一个案例项目中实施一个简单的设想，以确定供应链所有阶段的组织后果和对信息基础设施的限制并衡量供应链绩效。案例研究的配置应基于模拟情景的初步结果。由于所涉及的风险和成本，不可能在实践中测试所有设想。第三步是定义一些相关设想，对于这些设想，之前介绍的改进原则可能会有所帮助。第三阶段是基于试验结果对模拟模型进行验证研究。在第四阶段，基于预定义的绩效指标，利用模拟模型对相关设想进行评估。这一阶段连同案例研究的结果，提出了在供应链中实施一种方案的建议。

过程流分析得出了改进原则和相应的不确定性来源，如表2所示。这些选项可以分为两个层次:战略管理（设计链配置和相关信息系统）和操作管理及控制。从分析中可以明显看出，活动的时间、基础设施和信息的可用性是造成现有不确定性的最大原因。将工艺流程分析结果用于中试研究的设计。

表2 该蔬菜沙拉生产商的供应链改进原则

（二）案例研究

基于三个因素，即从ECR的文献中获得的见解，初步的模拟结果显示了预期的绩效改进。最后，该厂商的参与，为案例研究选择了一个条件，其中包括实现从供应商到配送中心和从配送中心到零售店的最大交付频率。合作伙伴对这种极端情况的组织和基础设施后果特别感兴趣。项目研究持续了六周，表2的改进原则在两个销售点实施；两者之间的唯一区别是，一个是通过CAO-系统（以下称为CAO-销售点）开始订购，在该系统中，该系统试图提前预订预期的销售；另一个是通过传统方式（传统销售点）继续订购。因此，只有在100个销售点中的两个，交货频率增加，交货时间缩短。另外选择了一个没有进行任何修改的类似大小的销售点（标准销售点）。在案例项目开始前两周，参与厂商收集并记录了12个代表性产品的相关绩效指标。在项目研究期间，模拟了实时库存控制和EDI（通过在实际到货前一段时间在信息系统中手动增加配送中心库存水平以及分别通过接收生产商发出的指示将要交付产品的传真）。对于所有产品，目标库存水平是根据每周需求峰值和安全库存的百分比确定的（12个选定产品的目标总和为400）。图5显示了零售配送中心的库存水平下降，这主要是由于生产商增加了交货频率。该数字表明，最低库存水平仍然过高，从而得出安全库存水平可以进一步降低的结论。对于快速移动的物品尤其如此，因为传统上企业会对它们采取额外的预防措施（如果快速移动的物品出现缺货，这将产生严重的影响，所有的销售点都将受到影响）。

图3 研究期间的配送中心存货水平

表3总结了零售配送中心和CAO-销售点主要业绩指标的案例研究结果。这些改进主要是针对快速移动的物品实现的。销售点缺货情况总体减少估计约为50%。这里应该指出，在案例研究中，如果出现短缺，所研究网点的订单将得到高度优先考虑（如果可能，它们将收到100%的交货）。此外，传统门店的库存几乎没有减少，因为门店经理拒绝更频繁地订货。

表3 案例研究的主要结果

由于实际原因，门店经理不愿意背离传统的工作实践经验，强调变更供应链的组织后果。标准销售点没有显示库存的变化，但确实实现了产品新鲜度增加约3.8天。需要注意的是，在试验期间生产商交付的产品新鲜度没有增加，原因是期间库存几乎每天都处于周转中。此外，可以得出这样的结论：随着CAO-销售点配送频率的增加，加上CAO-系统，产品的新鲜度增加了1.2天。从案例研究中可以明显看出，改善供应链绩效的主要障碍是当前的信息技术基础设施和对决策者的依赖。一方面，EDI和实时控制系统似乎是必要的；另一方面，对涉及人员的培训和教育也绝对是必要的。此外，CAO-系统的精确设置（例如每天的安全库存水平）对结果有很大的影响，这将在模拟研究中显示。

（三）模型验证

将试验研究结果与等效设想的模拟结果进行比较，验证了模拟模型的有效性。一些因素使情况变得复杂。首先，就像传统情况下配送中心使用的订货策略一样。门店的CAO-系统非常难以建模。在实践中，需求峰值通过人工干预CAO-系统（消除需求扭曲）来平滑。其次，在模拟模型中输入20周的销售数据，在6周的案例研究中，需求变异性大于销售数据。最后，在模型中，库存水平被校准为100%的交付绩效，这实际上增加了库存。特别是消除最后的存货不足需要增加存货。这意味着，在模拟研究中，两个“优化”设想（均为0%缺货）进行了比较，而在实践中，一个“接近优化”的情况如零售商店缺货22.5%与一个更宽松的情况25%缺货，主要是由于冲销造成的高库存水平。因此，我们发现该模型获得的效益比实际实现的要少（见表4）。结论是，该模型确实预测了在不同情景下可能获得的趋势和潜在收益的数量级。主要是因为所有参与者都参与了模拟模型的开发过程，并且充分了解所有潜在的假设。

表4 将案例研究结果与模拟研究结果进行比较

（四）模拟和评估

在模拟研究中，通过对12种选定的代表性产品的相关绩效指标的不同设想的结果进行量化，给出了零售店20周的消费者需求（取消了促销活动）和每件产品的所有单独活动的成本。20周的需求足以使该模型达到几乎稳定的状态，这就很好地估计了将要获得的好处。供应链总成本是通过将这些结果外推到总产品分类来计算的。当生产周期缩短到1天时，库存量减少13%，配送中心中产品新鲜度增加了0.7天。图6给出了三段均增加交付频率的设想结果，所有设想的提前时间均设置为1天。为了比较不同设想的平均库存水平和生产周期，将模拟模型调优为交付绩效为100%（在缺货和冲销之间进行权衡，同时最小化库存水平）。然而，有趣的是，在交付频率较低，不可能设置安全库存水平，没有脱销或冲销发生。如果存活过高，冲销是不可避免的。另一方面，如果库存过低，就会出现缺货。费用包括持有存货的费用和所有物流和行政程序的费用。

图4 研究期间由于交货频率的改变而产生的变化

当生产者的交付频率增加到每周三次，配送中心库存水平下降21%，生产时间下降18%，而供应链总成本仅上升1%（由于更高的采摘和运输成本）。当配送中心（右图）的交付频率增加到每周4次时，主要效益得以实现；门店库存减少21%，生产周期减少13%，总连锁成本增加3%（尽管库存减少）。快速移动的物品比慢速移动的物品显示出更好的结果。进一步增加发货频率似乎没有实际意义，因为当前的配送单元负载（等于最小订购批次大小，平均包含12个产品）限制了更好的效果；大多数产品的周转率只有三到四个单位的负荷。此外，如果选择了与历史销售点数据验证相关的正确参数，实施CAO系统将进一步减少库存。

模拟结果表明，在10—20%的标准设想下，可以实现相对绩效的提高。如果将配送单元负载设置为单个消费产品（批量大小为1），则更高的交付频率更有益。在这里，模拟表明，与当前的单元负载相比，这些设置可能会在库存水平和产品新鲜度方面带来26—38%的额外改进。然而，成本（尤其是拣货成本）可能会显著上升（223%）。

（五）案例研究评估

基于案例研究的结果，可以认为降低不确定性可以显著提高服务水平，尽管目前的供应链配置限制了可能的益处。通过案例项目和模拟研究，得出了类似的趋势，从而验证了模拟模型预测的趋势。供应链应该选择哪种设想取决于服务级别和供应链总成本之间的权衡。如前所述，产品的新鲜度可以看作是订单的赢家，因此减少生产时间是非常重要的。另一方面，模拟模型并没有考虑到所有可能的好处:库存减少创造了额外的货架空间，可以用于分类扩展；缺货越少，销量越高；更高的产品新鲜度将改善客户服务。分析表明，这些额外的益处很容易补偿连锁成本的增加。要在实践中实现这些改进，必须克服一些操作限制。值得注意的是，在案例研究中，对EDI和动态库存控制进行了模拟，但事实证明，这对获得效益至关重要。此外，CAO-系统的设置决定了改进的程度。因此，信息技术以及对决策者的培训是有效利用供应链管理的必要条件。

五、结论

本文以食品供应链为例证明减少或消除供应链决策过程中的不确定性可以显著提高供应链绩效。为了更好地满足消费者的需求和提高这些过程的效率，不断地需要重新设计链条过程。本文研究重点放在食品供应链的模拟和研究上，因此存在一定局限性，同时由于所涉及的成本和风险，生成和评估备选链设计并不能在实践中得到全部测试和评估。

可以确定的是任何企业或组织应该更好地运作供应链活动，同时优化内部控制设计。供应链中的相关企业要想获得切实的利益须高度依赖于所处供应链的特征和参与企业的共同目标。