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【摘要】在供需不确定环境下，企业难以精准地预测供应链上游的供给能力和下游市场的实际需求。在解决如何决策供应商组合和订单分配这一基本问题外，企业还需评估潜在风险并在风险和成本之间寻求平衡点。因此，文中对供需不确定下的供应商选择与订单分配问题进行研究，利用均值－条件风险价值(Mean-Conditional Value at Risk,M-CVaR)构建了风险规避的决策模型。数值分析表明：选择合适的供应商数量可以有效降低来自供需两端不确定性的影响；成本随风险规避水平的增加而增加。当风险规避水平较低时，置信水平的变化对决策的影响较小，且增加成本可以显著降低风险。
【关键词】供需；不确定；供应商选择与订单分配；均值；条件风险价值
1引言
随着经济全球化、产品的快速更新和市场竞争的日趋激烈，供应链结构也变得越来越复杂。近年来，自然灾害（如洪水、地震等）、工业事故、公共卫生事件和社会安全事件频发。突发事件给全球供应链带来了巨大的冲击，引发了供应链中的不确定性，在增大市场需求波动的同时，也大大增加了供应中断的概率和供应商产出的随机性。供应和需求的不确定性增加了供应商选择与订单分配决策的复杂度。
Sunil,Peter将供应链不确定性分为需求不确定性和供应不确定性两个方面[1]。需求波动和不确定性可能引发诸如库存堆积、订单缺货、生产调度混乱等问题，从而影响供应链的运作和绩效。相关研究对需求不确定性进行了详尽的整理和划分。其在模型中的描述分为两种：一种基于概率论原理将其描述为随机变量，王进军等在新冠疫情常态化背景下将需求用市场潜在需求和随机噪音项之和来表示，其中随机噪音项表示需求的不确定性，企业无法对需求不确定性进行准确的预测，模型中用需求信号预测精确度表示，并在此基础上构建了采购决策模型，解决了需求不确定下企业如何权衡采购的高效率和灵活性的问题[2];另一种需求不确定的描述方法侧重于需求的模糊性，将其用模糊集表示，Zhang等认为灾害救援中的需求分布无法准确得知，于是在只有部分需求分布信息可用或者历史数据较少的情况下，提出了一种新的不确定性分布集来表征模糊需求分布，这种需求不确定性的表述方法可以更好地捕获异常值并识别出微小偏差，通过其构建的分布式鲁棒优化模型求解发现，不确定性集的构建有助于减少求解时间并保障求解的高质量[3]。供应的不确定性常常以多种形式展现，如供应的随机性中断、产出波动以及产能的随机性调整等。徐文平，岑亮聚焦于汽车供应链，研究了在供应链中断风险下影响供应链弹性的因素［４］。陈崇萍，陈志祥在供应中断和产出随机共存的情形下，对一个双源采购决策问题进行了探讨，发现产出的随机性和供应中断的风险在表现方式和严重性上都存在差异，随机产出是一种持续性的风险，而供应中断则被认为是一种随机的风险，因此，描述这两种风险的方法也不同［５］。
随着对供应链中不确定性的持续研究，学者们开始探索供需均不确定的供应链决策和协调问题。鲁梦楠，汤齐梳理了近年供需不确定下的供应链库存管理相关研究［６］。董海等认为在应对紧急情况时，鉴于应急物流网络的特殊性，必须聚焦于增强供应链网络对供应和需求不确定性的抵抗能力，并利用新冠疫情期间的配送数据验证了其开发的模型可以有效抵御供需不确定的扰动［７］。
风险包含了不利事件发生的可能性和不利事件导致的危害，其因各种不确定因素而产生。根据供应链风险管理理论的观点，个体的风险态度会对供应链的灵活性、鲁棒性和响应速度等关键特性产生显著影响。在进行决策供应商选择与订单分配时，企业不仅要权衡可能遭遇的风险，还需将自身的风险偏好态度纳入考虑范围。制造商通常需要在前期投入大量资源，且面临着市场竞争激烈、技术变革快速等诸多挑战，一旦发生风险，就会导致巨大的损失，从而影响企业的生存和发展。因此，为了保护企业利益和避免风险，制造商往往倾向于采取谨慎的态度，通过规避风险来确保企业的稳定和可持续发展。高之豪对具有风险规避特征的核心企业及其供应商进行了研究，利用成本分摊契约实现了供应链协调［８］。Ｒｏｃｋａｆｅｌｌａｒ，Ｕｒｙａｓｅｖ率先构建了最小化条件风险价值（ＣｏｎｄｉｔｉｏｎａｌＶａｌｕｅａｔＲｉｓｋ，ＣＶａＲ）的数学模型，以便更为精确地控制和管理尾部风险，从而实现风险的有效规避和降低［９］。陈杰等将条件风险价值引入库存决策模型中，探究了质量不完备下的最优决策，结果表明风险规避的库存策略能稳定求解并保证库存的稳定［１０］。均值－条件风险价值（Ｍ－ＣＶａＲ）是在条件风险价值准则的基础上提出的一种新的风险收益度量方法。其是最大化和最小化ＣＶａＲ的加权平均，可以全面评估供应链在面临不确定性时的风险与收益。牟玉霞等探讨了风险规避的全渠道零售商如何在多周期运营中通过库存和产品组合策略来应对市场变化，其基于Ｍ－ＣＶａＲ构建的模型
供应商选择与订单分配（ＳｕｐｐｌｉｅｒＳｅｌｅｃｔｉｏｎａｎｄＯｒｄｅｒＡｌｌｏｃａｔｉｏｎ，ＳＳ＆ＯＡ）是供应链管理的核心环节，对于实现企业的战略目标、优化资源配置、降低成本等具有至关重要的作用。在供需不确定环境下进行供应商选择与订单分配决策时，将企业风险规避的态度考虑在内非常有必要。陈浩东，王志平认为风险和绩效都存在模糊性，在混合整数规划模型的基础上构建了决策模型，该模型不仅考虑了如何优化订单分配以降低总成本和供应链风险，还以提升整个供应链绩效为目标［１２］。
现有不确定环境下的供应商选择与订单分配问题研究中，大多只考虑供需一端的不确定性，或是认为供应链成员是风险中性的；鲜有学者对在供需均不确定的基础上考虑制造商的风险偏好的供应商选择与订单分配决策展开研究。均值－条件风险价值的测度结果包含低于最大损失的损失和高于最大损失的超额损失，可以改善条件风险价值过于保守的缺陷。故而，本文在充分考虑供应中断、产出随机和需求不确定性的基础上，以均值－条件风险价值为目标函数构建了制造商风险规避的供应商选择与订单分配模型，并对模型进行数值分析。
2供需不确定下基于Ｍ－ＣＶａＲ的模型构建
2.1问题描述与符号设定
在一个二级供应链中，一家制造商采用从多家供应商采购的部件。假设每位供货商都有供货能力且产出随机，其所提供的部件价格有差异；每位供应商都有供应中断的概率且中断事件都是独立的；订单需求也呈现出显著的市场波动性。在供需两端的不确定下，制造商具有风险规避的态度，本文采用ＣＶａＲ以描述制造商的风险偏好，将Ｍ－ＣＶａＲ作为目标函数以平衡风险和成本。模型相关符号设置如表１所示。
2.2模型构建
令Ｉ＝（１，２，……，ｍ）是为制造商供货的所有供应商，用一个二值随机变量表示供应商ｉ是否中断，ｙｉ＝１时，供应商正常为制造商供货，否则为０。在πｉ的情况下，该供应商发生中断，不能履行订单。发生供应中断的情景ｓ的概率为
本文以离散的订单表示需求不确定性，需求订单ｄｊ，ｊ＝１，…，ｎ是离散随机变量，ｗｊｌ为订单需求ｄｊ的取值，设其概率分布为
制造商面临着供应端的中断概率和来自需求端的离散需求，包含供应商中断和需求不确定情景的情形为
设ψ是情景ζ的集合，任意情景ζ的概率为
单位部件的期望成本构成包含订购成本、采购成本以及由供应商随机产出和供应中断造成的缺货成本三个部分。则单位部件的期望成本为：
制造商的条件风险价值(CVaR)为
M-CVaR可以表示成单位期望成本与CVaR值的加权，该模型目标函数为最小化M-CVaR值，即
该模型约束为：
(1)总需求分配约束为
(2)向任意供应商订货量不超过其最大供应能力，约束为
(3)至少有一个订单分配给所选供应商，约束为
(4)所选中的供应商至少会被分配到一个订单，约束为
(5)尾成本约束为
3数值分析
假设一个制造商向9个供应商采购物料，制造商面临的市场需求为一个离散变量，需求订单的数量设为20个；订单所需要的部件数量的取值个数为4,分别为180、210、240、270,并且四个取值有相同的分布概率。制造商单位缺货成本为120;制造商从供应商订货的固定订购成本为500;供应商的期望随机产出率服从参数为1的指数分布，设置其范围在[0.001,0.03]之间；每个供应商的中断概率在[0.0005,0.003]上随机产生。从供应商订购的订单的单位部件的价格是从[70,110]上随机产生的。各供应商的数值设置如表2所示。
风险系数越大则制造商的风险规避程度越高；而置信水平越高则说明制造商对超额损失越厌恶。分别设置置信水平和风险系数的取值，并求解不同取值下的M-CVaR、单位期望成本和CVaR,求解结果如表3所示。
在同一风险系数下，随着置信水平的升高，单位期望成本和M-CVaR均呈上升趋势。其中，当风险系数为0.1时（风险规避程度较低），置信水平增长使单位期望成本和M-CVaR的增长幅度远小于风险规避程度较高时的增长幅度，此时置信水平对控制风险的作用比较小。在同一置信水平下，风险系数越高，则相应的单位期望成本和M-CVaR越高，表明提升风险规避水平需要增加成本；同时，制造商风险规避程度偏低时，提高单位期望成本能很好地抵抗风险，而风险规避程度较高时效果不显著。
表4描述了制造商在不同置信水平和风险系数下的最优订单分配策略。制造商会把订单较多地分配给综合水平较优的供应商，当选择供应商数量增加时，制造商会将订单再分配给各方面表现较为稳妥的其他供应商，但分配权重相对综合水平较优的供应商较小。选择过多的供应商会增加供应链的负担，而选择较少供应商又无法分摊风险。故而，选择合适的供应商数有助于保障供应链的稳定性并控制相应的采购成本。随着置信水平和风险系数的增长，制造商会选择更多的供应商以规避风险。当风险系数为0.1时，随置信水平的变化，订单分配策略基本相同，这表明风险规避程度较低时，制造商对超额损失的关注程度对决策结果的影响较小。
4结论
企业进行供应商选择与订单分配决策时，必须考虑到面临的供需不确定与供应商数量、采购成本以及订单分配之间的复杂关系。因此，本文以最小化M-CVaR为目标函数，在供应和需求不确定性下构建了制造商风险规避的SS&OA决策模型，在丰富了供应链风险管理理论的同时，也为企业更好地决策以应对供需不确定性带来的风险提供支持，具有重要的理论意义和实践价值。研究发现，供应商选择的数量适当增加，可以有效降低来自供需两端的不确定性扰动。在本文构建的模型中，风险系数和置信水平均会对决策产生影响，且风险系数的影响更大；制造商在决策时需同时考虑这两个参数。这也反映出该模型符合真实决策的场景，验证了模型的可行性和有效性。
最后，本文未在供应商选择与订单分配决策中考虑不同的订购策略（如JIT、EOQ等），未来可向此方向进行更深入的研究；亦可考虑更多的不确定性因素下的决策以更贴近现实中的决策情景。
［参考文献］
[1]Sunil Chopra,Peter Meindl.供应链管理：战略、规划与运作[M].北京：清华大学出版社，2001.
[2]王军进，刘家国，石磊，等．需求不确定性与预测不准确性双重扰动下供应链采购决策研究[J].系统工程理论与实践，2022,42(11):1-19.
[3]Zhang J,Li Y,Yu G.Emergency relief network design under ambiguous demands:A distributionally robust optimization approach[J].Expert Systems with Applications,2022,208:118139.
[4]徐文平，岑亮．中断风险下汽车企业供应链弹性影响因素研究[J].物流工程与管理，2023,45(2):36-40.
[5]陈崇萍，陈志祥．供应商产出随机与供应中断下的双源采购决策[J].中国管理科学，2019,27(6):113-122.
[6]鲁梦楠，汤齐．不确定环境下供应链库存管理综述[J].物流工程与管理，2024,46(2):43-46+39.
[7]董海，高秀秀，魏铭琦．不确定环境下两阶段应急供应链网络建模与优化求解[J].中国管理科学，2023,31(12):107-116.
[8]高之豪．考虑风险规避偏好的供应链安全生产治理动态优化研究[J].物流工程与管理，2023,45(6):53-56.
[9]Rockafellar R T,Uryasev S.Optimization of conditional value-at-risk[J].Journal of Risk,2000,2:21-42.
[10]陈杰，邢灵博，李胃胜，等．不完备质量下带有风险厌恶的库存决策模型[J].中国管理科学，2024,32(2):54-64.
[11]牟玉霞，关志民，赵莹，等．风险规避型全渠道零售商多周期产品组合与库存联合优化[J].管理工程学报，2023,37(6):212-226.
[12]陈浩东，王志平．考虑供应链风险和绩效的供应商选择的模糊动态非线性多目标规划模型[J].运筹与管理，2018,27(4):50-56+71.后台-系统设置-扩展变量-手机广告位-内容正文底部 -
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人参与 2024-10-29 10:59:33 分类 : 管理学 点这评论 作者：团论文网 来源：https://www.tuanlunwen.com/
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