供应链决策管理概述23068

*,*,单击此处编辑母版标题样式,*,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,第9章 供应链决策管理,学习目标,熟练掌握的内容,影响供应链决策的财务因素,利用决策树评估影响供应链决策的财务因素,利用决策树评估弹性,了解理解的内容,供应链决策支持系统的内涵、构架,供应链决策支持系统的理论基础、模型,导入案例,利丰集团的供应链管理,思考：利丰集团供应链决策管理有何独到,之处？,第一节 财务因素对供应链决策的影响,一、财务因素对供应链决策的影响,在供应链决策中，必须既考虑供给和需求的不确定性，同时也要考虑财务因素的不确定性。,二、供应链中的贴现现金流分析,贴现因子=1/(1+k）,其中，1元代表投资额，k是下一时期的投资回报率。,回报率,也称为贴现率或资本的机会成本。给定下一时期的现金流为 C0，C1，,CT，回报率为k，则现金流的净现值(NPV)的计算公式为:,说明：如果 NPV为负值，说明选择该方案将 导致供应链亏损。如果 最高，说明选择该方案会使供应链获得最高的资本回报。,三、供应链财务决策的主要不确定性,在常用的多重二项式中，假定关键性因素或者上移,概率为；或者下移，概率为。假定基期的价格为，未来时期的可能结果为,1期：Pu,Pd,2期：Pu2,Pud,Pd2,3期：Pu3,Pu2*d,Pu*d2,则T期所有的结果可以表示为:Put*d(T-t)，t=0,1,T。,二项数形式可表示为图9.2,：,四、不确定性的变形对数二项式表述,k 为观测到的此期该因素的方差。如果,r表示无风险回报，p表示过度概率，u 和 d分别表示从这一时期到下一时期增长和下降的幅度，他们之间的关系为,第二节 运用决策树分析供应链财务决策,一、运用决策树评估决策,步骤：,1、确定决策涉及的时期数以及时期的长度，如1天、1个月、1个季度等。,2、找出影响决策价值的因素，包括需求、价格、汇率和通货膨胀。,3、确定每一因素从某一时期到下一时期变动的概率。,4、确定计算未来现金流的贴现率,k,决策树的分析方法可归纳为以下几个方面:,(1)明确每一个时期长度(如周、月)以及决策评估时期T的数值,(2)明确在下一个时期,会出现波动的因素，如需求、价格、汇率。,(3)明确每种因素的不确定性的表述，即用什么分布来描述不确定性。,(4)明确每一个时期的期间贴现率k。,(5)用每一时期的给定状态及两个连续时期状态转换的过渡概率来代表决策树。,(6)从T期开始，再回到基期，明确最优决策以及每一步的预期现金流。当前期包含预期现金流，即给定时期每种状态的预期现金流被包括在即期，则对其进行贴现。,以TL公司的租赁决策为例来阐述决策树的分析方法。,例：,公司必须决定未来3年是否租赁仓库、租赁多少仓储空间。1 000单位的需求要占用1 000平方英尺的仓储空间，而公司现有需求为每年100000单位。公司预期未来3年的需求与仓储空间的即期价格是不确定的，并决定采用多重二项式来表示需求和价格的不确定性。在1年之内，需求可能上涨20%的概率为0.5，下跌的20%的概率也为0.5，而且两种结果出现的概率无年际变化。,公司能够以每平方英尺每年1美元的价格签订一个3年期的租赁合同。即期购买仓储空间的价格为每平方英尺每年1.20美元。据预测，在1年之内，仓储空间的即期价格上涨10%的概率为0.5，下跌10%的概念也为0.5，两种结果的概率无年际变化。,公司认为，仓储空间的价格波动和需求变化是相互独立的。公司从每一单位需求上所获得的收入为1.22美元，并且公司力求满足所有可能的需求。公司3年中每年的贴现率为,。,假定公司所有成本产生于每年的年初，并构建了一棵决策树，且,，如图9.2所示。图中的每一个结点代表以千平方英尺为单位的需求(,D,)以及以美元表示的价格(,P,)。过渡概率为0.25，因为价格波动和需求波动是相互独立的。,管理者首先分析了不签订3年期租赁合同而是在即期购买仓储空间的方案(以下简称方案II)。,从第2期开始，管理者评估了TL公司在每一结点的利润。在D=144，P=1.45美元结点，TL公司在第2期必须满足144 000的需求量，仓储空间的即期购买价格为每平方英尺1.45美元；在,D=144，P=1.45结点上，TL公司第2期的成本用C（D=144，P=1.45）表示，其计算公式为：,在,D=144，P=1.45结点上，TL公司第2期的利润用 表示，其计算公式为,管理者接着对1期每一结点的预期利润进行评估，即1期利润加上2期未来利润的现值。1期某一结点的预期利润EP为2期衍生的4个结点的预期总利润。PVEP表示1期某一结点上的预期利润的现值，P表示预期总利润，是1期利润和2期预期利润现值的总和。,1期的D=120，P=1.32结点在2期有4种衍生状态。于是，管理者对2期所有4种衍生状态的预期利润EP（D=120，P=1.32）进行评估，得出,二、运用决策树评估弹性,评估弹性合同的基本决策树类似于前图9.2所示。然而，每一结点的利润将由于弹性而发生变化。,第三节 供应链决策支持系统,一、供应链决策支持系统的内涵,供应链决策SCS(Supply Chain Strategist)是决策支持系统在供应链管理中的应用。也是以管理科学、控制论、运筹学和行为科学为基础，以仿真技术、智能技术、计算机技术和其他信息技术为手段，支持各种供应链决策活动的人机系统。,二、供应链支持系统的构架,1决策系统的构架,（1）层次结构：,（2）“数据模型知识(DMK)”构架,2决策系统的结构化问题,决策层次,结构化程度,战略层决策,最低，长期战略，最高管理层职责，需要高度的判断力,战术层决策,居中，是中长期决策，通常需要大量的判断,运作层决策,最高，短期决策，决策往往是即时的，不需要太多的判断,表9-4 决策层与结构化程度的关系,结构化程度,决策层次,运作层,战术层,战略层,结构化,原材料,生产计划制订,租赁或购买办公楼,半结构化,设备维护规则,编制预算,兼并或收购,非结构化,雇佣生产工人,招聘管理人员,选举董事,表9-5 不同决策层次的管理活动,3决策环境,常见的决策环境大致可分为4种：,第1种是确定性决策问题，未来的结果十分明确；,第2种是不确定性问题，具有有限个未来结果，人们 只能掌握它们的概率分布；,第3种是人们对未来的可能结果和概率不能确切掌握的不确定性决策问题，但可以知道它存在的范围;,第4种是未来环境一片混沌，即所谓混沌决策问题。决策问题的复杂性一般取决于决策过程所处的环境。,图9.5 决策过程图,决策过程是满足必要的约束条件下的一种复杂的寻优求解过程。成功的决策必须满足两类规律的约束：,客观规律和价值规律,。在解决企业或供应链的决策问题时，不能简单地采取“拍脑门”的方式，这将给企业和供应链的运营带来风险，用科学的系统论和决策论的语言来说就是没有考虑足够的决策空间，因而失去了机遇，忽视了高阶矩的风险。,三、供应链决策的理论基础和模型,1常用的决策模型和工具,目前，最常用的决策技术有以下7种。,1)数学最优化技术,这种模拟技术使用了启发式(Heuristics)算法、准确算法和遗传算法。准确算法能保证找出最佳解决方案，最佳解决方案即成本最低的方案。启发式算法可以自动形成不同的方案，但不能保证找出最佳方案，而是可以找出一个相对较好的方案。,1常用的决策模型和工具,2)仿真技术,仿真技术提供了一种用来评估具体设计方案的方法。仿真技术考虑了系统的动态性，并能够对给定的设计方案提取出系统活动的特征。,仿真技术并不是一种最优化工具，它在提取特定结构的活动特征时非常有用，但在从许多潜在的结构中确定一个有效的结构时确无能为力。,3)数学规划技术,数学规划技术极好地满足了约束/收入/成本的维数问题。但遗憾的是，人们不能为编制具体计划提供有用的和足够的信息资料，例如，难以提供独立工序的情况、生产方式/装备等完全改变的情况、相关的和个别的客户订单情况等。因而它们大多数只应用在战略和战术层次上的计划制订，这样做是侧重于成本。在这两个计划中相对而言需要较少的细节和信息。例如，物流网络的结构模型是一个整数规划模型，用途也极为广泛。,4)基于约束的技术,基于约束的技术使用了久经考验的约束遗传方法，并成功地采用了比数学规划技术更具体、更有效的模型。,传统的集中直接控制方法是无法满足企业的这种管理决策需求的，必须采用分散的系统，每一局部的子系统都具有自治的能力，不需要集中控制器来控制。而子系统间的协调是通过一组协议与规则，以自组织的方式来实现。这种基于规则与约束的自组织方式是对复杂系统进行决策的好方法。,5)基于结构的方法 基于结构的方法是一种新技术，具有基于约束技术的建模和遗传性能，提供了非常强大的、通用的和自配置的解决问题的方法，但是它也需要较高的费用去支持，包括优先权和参数选择。系统无须配置化就能有效地解决问题，具有一种真正的“按按钮”(push one button)解决问题的能力。,6)人工智能AI(Artificial Intelligence),AI技术也普遍应用于决策支持系统之中，特别是用于实时决策。例如，决定怎样在最短的时间内向顾客供货，与顾客沟通并获知为其送货的提前期。AI常常被用于智能代理以辅助决策。例如，以确定合适的提前期来解决顾客服务的不稳定性，能够同生产计划的智能代理相作用从而确保提前期，等等。,7)专家系统ES(Expert System),ES的功能是运用已定义的经验性规则，对实际的数据进行推理，以发现一些值得注意的问题。专家系统依赖于一个表述一定规律的庞大数据库，在解决问题时利用知识库中的规律，产生能够解释来龙去脉的结论。,本 章 小 结,本章论述了影响供应链业绩的财务因素，在计算现金流量时，必须考虑不确定性和弹性这两个影响因素。阐述了供应链决策评估所使用的财务工具，并进行了供应链决策的详细财务分析，同时介绍了供应链决策支持系统的构架和决策技术，常用的决策技术有：数学最优化技术、仿真技术、数学规划技术、基于约束的技术、基于结构的方法、人工智能AI、专家系统ES。,