不确定提前期下多源供应随机库存系统的决策模型和策略研究

Although global supply chain decreases the sourcing cost, it increases the supply disruption risk. Multi-sourcing, which is used to improve supply agility and hedge against the supply disruption risk, has been widely adopted by multinational firms.To improve the efficiency of the multi-sourcing inventory system, more and more firms start using order tracking technology to build a transparent supply chain, and using the information provided by order tracking technology to make better decisions on ordering and inventory. In this project, we consider a multi-sourcing inventory system with stochastic lead times, build the decision model from a practical perspective, analyze the optimal decisions on ordering and inventory, and discuss the impact of order tracking technology on multi-sourcing inventory system. Since the optimal solution is often complex and depends on the entire supply system’s state, it’s difficult to implement in practice. Based on the property of optimal solution, we propose some heuristic policies, which are tractable to analyze in theory and easy to implement in practice. This project will help firms to recognize the importance of order tracking technology in multi-sourcing inventory system and utilize the timely supply system’s information to make optimal decisions on ordering, inventory and so on.

供应链全球化在降低企业采购成本的同时，也增加了供应的不确定性。多源供应作为一种提高供应灵活性和对冲供应不确定性的策略，已经被很多跨国企业广泛使用。为了提高多源供应系统的效率，越来越多的企业开始使用物品追踪技术建立信息透明的供应链系统，利用收集到的实时信息制定多源供应随机库存系统中的订货和库存等决策。本项目考虑不确定提前期下的多源供应随机库存系统，从实际问题和应用背景出发建立决策模型，分析订货和库存等决策的最优策略，讨论物品追踪技术对多源供应的影响。由于最优策略往往比较复杂并依赖于整个供应系统的实时状态，在实际中很难实施，我们基于最优策略的性质，提出一系列理论上容易分析且实际中便于实施的启发式策略。本项目的研究成果将帮助企业在面对供应和需求都不确定的情况下，认识物品追踪技术所提供信息在多源供应库存系统中的重要性，以及如何根据供应系统实时信息制定最优的订货和库存等策略。

本项目主要考虑面对不确定提前期和不确定需求的情况下，如何根据实时的供应链网络和库存信息，制定多源供应系统的启发式策略和最优策略，包括订货决策、加速提前期决策、和库存水平的决策。为了更好的模拟不确定提前期，我们假设供应系统由 K 个串联的排队网络构成，并提出一种一般性的启发式策略。此策略一方面利用了供应系统的所有信息，另一方面符合一般的订货逻辑，即提前期短的货源单价更高，如果加速提前期那么会产生额外的成本。为了研究上述策略的有效性，关键是求解出给定上述启发式策略的条件下的系统状态的平稳分布。但是一般求解平稳分布的计算量巨大，为了克服此困难我们需要发现排队网络的一些特殊拓扑结构，使得我们能够快速和有效的求解平稳分布。基于此想法，我们通过两种方法简化上述一般启发式策略，从而得到系统平稳分布的显示表达式，即乘积形式的表达式。在上述启发式策略下，供应系统可以看成是一个到达和路径选择都是系统状态相依的排队网络，证明其平稳分布具有乘积形式对于排队理论来说也是重大创新。在此之前，平稳分布具有乘积形式的重要假设是路径选择的概率不依赖排队网络的状态，但是我们证明在允许路径选择概率依赖于排队网络的状态时，如果路径选择的方程满足三角不等式或超模函数的性质，或者供应系统信息的披露服从不同的方式，从上游到下游或者从下游到上游，那么平稳分布依然具有乘积形式。这一重大理论结果是文献中第一次证明在到达和路径选择都可以是系统状态相依的假设下平稳分布依然具有乘积形式。