顾客对产品需求的多样化和及时性加剧了全球生产和商贸企业之间的恶性竞争。尽管库存只是现代物流业的一个功能要素, 但随着虚拟库存管理模式的产生, 如何运用虚拟库存管理思想指导第三方物流企业 (Third-party Logistics Enterprises) 进行仓储资源集成的问题, 逐渐引起了人们的关注, 越来越多的企业意识到采取虚拟库存管理有助于3PL企业有效集成仓储资源, 通过内外部的无缝对接, 优化服务流程, 增强经营能力, 从而降低成本, 即通过优化整个供应链 (Supply Chain) 来创造价值。基于虚拟库存管理的3PL企业仓储资源集成与优化问题受到学术界的关注。

“虚拟”的含义来源于虚拟现实技术, 其产生与计算机技术的发展密不可分。王德兵 (2008) [1]认为虚拟技术包括组织虚拟和技术虚拟两方面, 组织虚拟是从经济管理的角度进行研究, 而技术虚拟主要探讨现代信息化技术问题。

为了降低库存持有成本, 提高商品的库存周转率和使用率, 必须改变供应链中分销商和供应商各自拥有库存的传统库存管理模式, 生产商与供应商之间、供应商与分销商之间、以及分销商之间需要加强沟通, 签定合作协议, 共享库存信息, 采用虚拟库存管理这一全新的运作模式, 实现供应链上下游企业之间库存的联合计划与调度, 最终帮助企业实施“零库存”策略和准时制生产 (Justin time, JIT) 的配送方式, 有效集成虚拟仓储资源。

所谓虚拟库存 (virtual warehousing) 是虚拟物流 (virtual logistics) 的衍生概念, 是在库存管理中应用战略型管理与供应链库存管理的思想, 集中收集、汇总和管理参与敏捷供应链协同生产和服务的各节点成员企业的库存信息, 而实际的物理库存仍散置在不同地域的各成员企业的仓库之中。目前有关虚拟库存管理的系统研究较少。黄远新等 (2010) [2]认为虚拟库存管理 (Virtual Inventory Management, VIM) 是一种风险共担的管理模式, 它强调供应链中各成员企业的共同参与, 共同制定库存计划;探讨了以3PL企业为协调中心的虚拟库存管理运作模式, 并指出虚拟库存管理系统包括虚拟库存管理和虚拟库存设置两部分。赵敏等 (2004) [3]认为虚拟库存是指企业之间通过一定协议和制度向外共享自己的备件或从外部共享其他同行企业的备件, 达到备件储备共享的目的。张阐军等 (2008) [4]分析了虚拟库存的定义及特点, 并构建了基于虚拟库存的供应链物流管理系统模型和组织架构。陈金来 (2004) [5]重点研究了协同生产环境下分布式库存的构成、管理调度, 以及库存控制策略与如何应用XML技术处理数据集成等问题。姜大立等 (2004) [6]从虚拟库存管理方式和虚拟仓库结构的角度深入研究了虚拟库存管理的组织结构。

本文所关注的问题就是在实施虚拟库存管理环境下的3PL企业如何有效集成优化仓储资源。3PL企业负责收集、汇总链中各节点企业的库存信息, 按照分销商的不同需求, 确定最佳存储地点、补货方式和配送路线等, 并根据实际需求变化合理调用仓储资源, 如向上游供应商补货或在分销商之间进行货物调拨等, 在及时、准确地实现货物配送的同时降低了供应链整体库存成本。

拥有共同目标的分销商在3PL企业的统一协调下组成虚拟库存联盟。当下游分销商有订单需求时, 3PL企业按照充分发挥各成员企业核心竞争力的原则, 进行订单、库存、生产等信息的汇总、集成和处理。当所有分销商的“级库存”大于订货点, 并满足一定的调拨条件时, 在3PL企业的统一协调下进行商品的调拨[7];否则向上游供应商提出订货, 通过信息平台下达指令, 供应商接到订单后, 通过WMS了解企业的实际库存, 及时调整和制定生产计划, 最终生成配送订单, 及时实施配送, 完成仓储资源的合理集成[8,9]。基于虚拟库存管理的3PL企业仓储资源的集成过程如图1所示。

图1 基于虚拟库存管理的3PL企业仓储资源集成示意图值得注意的是, 在进行仓储的过程中, 货物种类的不同直  下载原图

接影响货物的储存条件、仓储设施设备、工作人员的工作分配等。因此, 实施虚拟库存管理集成的不仅仅是储存在仓库内的货物, 还有各地的仓库和仓库的工作人员等。

通过建立分销商单独向供应商订货和实施虚拟库存管理两个模型, 来求证实施基于虚拟库存管理的3PL企业仓储资源集成能有效降低供应链总成本, 提高客户服务水平。无论哪一个模型, 都假设分销商的订货间隔时间服从一定的分布, 且需求遵循一定的概率分布。如果当前库存I (t) 能满足分销商的需求, 则分销商得到所需要的订货量后离开系统, 反之则分销商取完现有的库存, 余下的视为缺货, 产生缺货成本, 假设补货时间遵循一定的前置时间。在每天开始时协调中心-3PL企业都会检查每个分销商的库存情况以决定是否需要补货。如果小于常数s, 就将其补充到常数S, 即采取 (s, S) 存储模型。

假设一个大型生产企业Y公司的物流服务完全外协 (Out-sourcing) , 外包百强物流企业-远成集团来进行物流信息的收集处理、商品调拨与配送等工作, 帮助实现资源的合理配置。该公司有4个重要的分销商伙伴A、B、C、D, 分销商的基本情况见表1。已知4个分销商为独立需求, 需求服从 (0, 1) 指数分布,

表1 4个分销商的基本情况  下载原图

表1 4个分销商的基本情况

每天检查一次, 补货前置时间为3天。设分销商日需求量为1、2、3、4, 概率为0.16、0.31、0.29和0.24, 服从离散分布 (0.16, 1, 0.47, 2, 0.76, 3, 1, 4) 。为简化计算, 暂时不考虑单位, 数量为件、吨等, 价格为元, 调拨成本计为6。

本文采用美国罗克韦尔软件 (Rockwell Software) 公司开发的通用仿真软件Arena7.0软件进行仿真研究, 它具有功能强大、使用方便、界面直观、动画显示等优点。这里以分销商A为例求解分销商单独向供应商订货时的相关成本, 分销商A完整的库存模型如图2所示。

图2 分销商A完整的库存模型  下载原图

(1) 设置“Variables (变量) ”元素和“Expressions”模块。主要是对Arena7.0软件中相关参数如Inventory Level (库存水平) 等进行赋值, 分销商A的赋值如图3所示。定义“Expressions”模块中四个相应的表达式, 即标明相关变量的概率分布。如图4所示。

图3 Variables (变量) 模块赋值  下载原图

图4“Expressions”模块赋值  下载原图

(2) 设置“Dstats”和“Outputs”模块 (如图5、图6所示) 。“Dstats”模块主要是统计Holding Cost (库存持有成本) 、Transportation Cost (运输成本) 和Shortage Cost (缺货成本) 等持续性变量。采用软件内置的SIMAN表达式, 如Holding Cost=Unit Holding Cost×MX (Inventory Level, 0) , 其中, MX () 函数是内置公式用来求最大值。同理, 可得运输成本和缺货成本。设置“Outputs”模块, 使供应链总成本=订货成本+库存持有成本+缺货成本+运输成本。

图5“Dstats”模块赋值  下载原图

图6“Outputs”模块赋值  下载原图

分销商A单独向供应商订货的运行报告如图7所示。

同理, 可得到分销商B、C和D的相关成本。为便于与实施虚拟库存管理后的相关成本进行比较, 这里求解四个分销商的相关成本之和, 见表2。

表2 分销商向供应商单独订货时的相关成本  下载原图

表2 分销商向供应商单独订货时的相关成本

将四个分销商组成虚拟库存联盟向供应商订货, 也即将四个分销商看成一个整体进行预测, 实施虚拟库存管理。

由于这四个分销商的需求是独立的, 本文将虚拟企业联盟的Inventory Level取为所有分销商对应数值之和, 即采用需求加总的方法, 以保证每个分销商都能得到所需之物。此外, 因不确定当分销商的库存之和大于订货点时是否需要进行补货, 以及分销商之间需要调拨的数量, 这里暂时选取调拨的Allocate Index (分配系数) 为0.5, 并将Big S (最大库存) 、Little s (最小库存) 暂时取为所有虚拟库存联盟对应值之和, Lead Time (前置时间) 为所有分销商对应值的平均值。最后根据实际运行情况进行优化取最佳值, 以实现总成本最低。

根据四个分销商的期初库存、订货点和最大订货量, 获得组建虚拟企业联盟实施虚拟库存管理后的相关参数, 并将运输成本进行平均取10.5, 见表3。

实施虚拟库存管理后的虚拟企业联盟完整库存模型如图9所示。

在分销商单独向供应商订货模型基础上对“Variables”、“Dstats”和“Outputs”等模块进行补充赋值。在“Variables”模块中增加Allocate Index=0.5, Unit Transfer Cost=6;在“Dstats”模块中增加Transfer Cost=Unit Transfer Cost×MX (Inventory Level, 0) ;设置“Outputs”模块, 使实施虚拟库存管理后的库存模型中的供应链总成本=订货成本+库存持有成本+缺货成本+转运成本+运输成本。

实施虚拟库存管理后, 分销商A向供应商订货的运行报告如图10所示。

图10 实施虚拟库存管理后分销商A向供应商订货的运行报告  下载原图

在实施基于虚拟库存管理的3PL企业仓储资源集成后, 当分销商库存之和大于“级库存”时, 在3PL企业的统一协调下在分销商之间相互调拨物品。为了确定此时最优的分配系数、最大库存、最小库存和前置时间, 使供应链总成本达到最小, 本文采取自动搜索最优化策略, 使用Arena7.0软件中的Opt Quest for软件包进行自动搜索。假设拟优化的参数变量及变动范围 (如图11所示) , 把供应链平均总成本最小值作为目标函数 (Objective) 的最优参数组合, 并将其运行100次。发现目标函数值在运行到89次后, 达到最小值, 此时分配系数、最大库存、最小库存和前置时间分别为0.45、288、108.900、1.607 92, 如图12、图13所示。

图11 拟优化参数变量及其变动范围  下载原图

图12 优化分配系数图  下载原图

图13 优化分配系数时的仿真曲线图  下载原图

由于库存是整数, 所以最小库存取109。按照优化后的系数改变相关目标值再进行仿真模拟, 此时变量值的组合和相关目标值见表4, 其中, 服务水平 (Service Level) =1-242.28/100/100=0.975772。

表4 优化Allocate Index后虚拟库存管理的相关成本  下载原图

表4 优化Allocate Index后虚拟库存管理的相关成本

储资源集成优化后, 有效降低了库存持有成本、缺货成本、运输成本、平均订货成本、总的平均成本和最大库存, 前置时间也缩短了, 在降低供应链总成本的同时, 还极大地提高了物流服务质量和水平。

本文在分析虚拟库存及其管理模式的基础上, 探讨了3PL企业仓储资源集成优化的途径与方法, 将虚拟库存管理思想引入到远成物流仓储资源集成优化的案例研究中, 并使用Arena7.0软件进行仿真模拟。通过比较分析实施虚拟库存管理前后供应链相关成本的变化, 验证了实施基于虚拟库存管理的3PL企业仓储资源集成优化后, 虽然增加了调拨转运成本, 但是有效降低了库存持有成本、缺货成本、运输成本、平均订货成本、总的平均成本, 提高了物流服务质量和客户服务水平。因此, 可以将虚拟库存管理思想应用到3PL企业的实际运作管理中去, 通过对仓储资源的合理集成优化, 大幅减少仓库积压, 最终实现供应链整体库存成本的降低。