需要考虑不完美需求预测下的瞬时鞭效缓解

Core Concepts

使用鲁棒控制理论工具来描述和计算单个供应链供应商在有界预测误差和需求波动下的最坏情况订单波动。

Abstract

本文提出了一种新的瞬时鞭效度量,即订单波动的最大峰值增益。与现有的鞭效度量不同,这种度量明确依赖于预测误差,并且不需要预测是需求历史的确定性函数。这种明确依赖性使我们能够分别量化瞬时鞭效度量对预测误差和需求波动的敏感性。 文章首先建立了一个包含不完美预测的离散时间线性时不变库存动力学模型。然后定义了瞬时鞭效度量,并将其等价于扰动到控制峰值增益。为了计算最小化最坏情况峰值增益的控制器,作者提出了一个具有双线性矩阵不等式的优化问题,并证明求解该问题等价于在有界域上最小化准凸函数。 最后,作者对不同的腐烂率和积压率进行了实证分析,并比较了在不同预测精度下控制器的性能。结果表明,即使在预测误差较大的情况下,优化的控制器也能将订单波动控制在较小的范围内,但会导致库存波动较大。

Stats

在有界预测误差ϵf和需求偏差ϵd的情况下,需求d(k)满足|d(k)-d∞| ≤ϵd。 在有界预测误差ϵf的情况下,预测f(k)满足|d(k+2)-f(k)| ≤ϵf。

Quotes

无

Key Insights Distilled From

Mitigating Transient Bullwhip Effects Under Imperfect Demand Forecasts

by Sara... at arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01090.pdf

Deeper Inquiries

如何将本文的结果推广到多供应商的供应链环境中

本文的结果可以推广到多供应商的供应链环境中，通过将单一供应商的模型扩展到涉及多个供应商的情况。在多供应商的情况下，每个供应商都可以采用类似的预测驱动控制策略来最小化订单波动。通过在多供应商之间共享信息和协调订单，可以进一步减轻鞭效应的影响。此外，可以利用类似的优化框架来设计最优的控制策略，以最小化整个供应链中的订单波动。

如何在保持订单波动控制在较小范围内的同时,最小化库存波动

在保持订单波动控制在较小范围内的同时最小化库存波动是供应链管理中的关键挑战之一。一种方法是通过优化库存管理策略，如定期审查库存水平、实施精细的库存控制和采用先进的需求预测技术来降低库存波动。另一种方法是通过改进供应链的协调和信息共享机制，以减少不必要的库存积压和过度订购，从而降低库存波动。通过综合考虑订单波动和库存波动之间的关系，可以设计出更有效的供应链管理策略，以实现订单和库存的平衡。

供应链中的信息共享和协调对缓解鞭效有何影响

供应链中的信息共享和协调对缓解鞭效有着重要影响。通过信息共享，供应链各方可以更准确地预测需求，减少不确定性，从而降低订单波动。此外，信息共享还可以改善供应链的可见性和透明度，帮助各方更好地协调生产和库存，减少过度订购和积压库存。协调订单和库存管理可以通过共享信息和协同决策来优化供应链的运作，降低鞭效应的影响，提高供应链的效率和灵活性。