第３８卷第２期 ２０１７年４月 江西理工大学学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｊｉａｎｇｘｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｖｏ１．３８，Ｎｏ．２ Ａｐｒ．２０１７ 文章编号：２０９５—３０４６（２０１６）０６—００３３—０７ ＤＯＩ：１０．１３２６５￣．ｃｎｋｉ．ｊｘｌｇｄｘｘｂ．２０１６．０６．００８ 基于系统动力学的电子商务供应链 协同库存管理研究 ——以啤酒行业为例 阙师鹏， 陈锦回， 陈宝珠 （江西理工大学经济管理学院，江西赣州３４１０００） 摘要：通过调查研究发现我国供应链库存需求信息传递仍以层级式传递为主，影响供应链库存 量的核心因素在于需求信息精准、无误差传递，针对供应链库存管理的主要问题，结合电子商务 的发展以及供应链库存管理提出基于电子商务供应链协同库存管理解决方案．并以啤酒行业为 例，结合系统动力学以及仿真软件Ｖｅｎｓｉｍ的基础上。简化了啤酒行业协同供应链计算机模型。论 证了该方案的可行性。 关键词：电子商务：供应链库存管理：系统动力学 中图分类号：Ｆ２７４ 文献标志码：Ａ 体供应链系统中对于库存的控制管理以各个节点 一、我国供应链库存管理存在的问题 为单位分散管理。各节点中的实体成员（供应商、 经销商、零售商）信息沟通相对缺乏，单体化运作 我国各行业供应链对消费者需求分析存在短 严重［３１１５１ 各成员面临不同的环境以自身的角度 进行库存管理．对供应链库存管理缺乏一个整体 的系统观 点．供应链各节点规避消费需求风险造成需求信息 传递的扩大化．面对全球经济一体化以及电子商务 的双重深化推进下行业转型升级、业务改变以及挑 战，以上几点对供应链库存管理的及时性、精确性 要求将会更高。传统供应链库存管理难以实时动态 调节．供应链库存精准化管理及精确的库存预警预 二、基于电子商务的供应链库存管理解 决方案 对供应链库存进行管理其最终实现“零库存” 的目标．首要需要明确各节点库存需求信息的来 源．如何获取可靠的信息，也是供应链需求信息识 别和采集研究解决的问题 供应链库存管理中存在 最为严重的问题是库存临界点问题和库存需求信 息的精准．供应链中库存需求信息来源的采集和控 制是最为基础同时也是最为重要的环节 ．其最基 本的要求就是精确时效．为将库存控制在最小范围 内．对产品需求信息的采集必须来源于位于底层的 测和消费者需求信息精确共享已成为各行业供应 链库存管理发展的迫切需要 我国供应链目前对用 户需求，整体上仍然采用点对点、面对面的节点信 息获取．不可避免带来因底层消费为微小变动而带 来顶层供应商大量生产．节点库存大量堆积，“牛鞭 效应”愈发严重［ｎ 对满足１３益膨胀的用户个性化需 求尚有不少差距．以电子商务代表的互联网数据分 析和信息共享会给供应链库存乃至供应链运作提 供解决这一问题的管理技术支持闼 由于需求信息的不精确导致了供应链库存管 消费者需求信息 目前我国各行业供应链节点对产 品需求信息皆来源于上一节点，必然存在需求信息 的扩大化．直接导致了产成品在节点的积压。而在 理对安全库存量确定不准确．不准确常引发供应节 点供给需求不平衡，反向扩大了需求信息。同时整 收稿日期：２０１６—０９—２０ 作者简介：阙师鹏（１９６３一），男，副教授，主要从事供应链管理、电子商务等方面的研究，Ｅ—ｍａｉｌ：ｑｓｈｉｐｅｎｇ＠１２６．ｃｏｒｎ． ３４ 江西理工大学学报 ２０１７年４月 网络信息商务时代环境下．要实现各个节点对消费 者需求的精准判断．需要对消费者数据的积累和归 （三）基于电子商务供应链库存管理系统体系 决策模型 纳．必然需要电子商务的支持［５１ （一）基于电子商务供应链库存管理系统体系 功能 以电子商务为基础进行数据的分析．结合行业 市场的真实的信息数据进行推测．设定整体供应链 的最高节点——生产商的最大需求．并对各个节点 基于电子商务的供应链库存管理系统体系功 能应具有一下功能：第一，数据收集存储功能：对消 费的需求信息根据不同地区以及价格等进行收集、 存储。第二。电子商务数据处理规划功能：借助各种 收集的数据结合宏观微观情况进行资源耗费最低 的生产、需求判断。第三，应急储备功能：增强供应 链柔化程度，减少不可控风险对系统的影响。第四， 的需求量进行评估．进行精准化生产运作，给予可 变动的范围，在变动的范围内综合自身情况、下级 节点的需求以及协同平台信息畅通所带来的平台 预测消费者需求进行库存决策，如公式（１）所示： ｒ １ ０ｊ＝ 』。 ＋ （１） 其中：ｐ 为第 周期的订货量； 为第 周期物 流单元的期望库存， Ｆｓｍｏｏｔｈ（ ）为平滑函数，Ⅳ 为下游单元的需求量， 为平滑时间； 为第 周期 物流单元的当前库存，其中缺货情况下库存０； 为 物流单元的库存调整时间．即企业力争将库存调整 为期望库存的周期数 以上的参数在协同平台中均 为协同平台根据过往数据进行预测分析在实际运作 数据保护功能：对数据出现异常进行数据保护不丢 失。第五。废弃物回收处理功能：对供应链库存管理 中出现的库存废弃物进行回收处理．提取可用部 分，减少资源浪费。第六．协同指挥调度功能：根据 不同地区的需求预测数据以及产品库存存放地等． 进行有机结合调度．恰好满足需求的零界点。减少 整体供应链生产运作浪费 过程前预测的数据，Ｍ为平台预测消费者的需求量。 （二）基于电子商务供应链库存管理系统体系 应用框架 三、基于系统动力学的啤酒行业电子商 务供应链协同库存管理 我国各行业供应链管理以快速消费品行业中 “牛鞭效益”最为明显．快速消费品因其存在消费季 度。同时产品类型对消费者的需求、喜好程度十分敏 感．消费者的微弱变动都会极大地影响供应链顶层生 产商的生产状况．必然会对供应链中各层级节点中的 库存控制带来巨大的变动网 因此对快速消费行业的 将基于电子商务供应链库存管理系统体系分 为：基础提供层、存储层、数据处理层、应用层，其应 用框架如下图１所示 基于电子商务网络数据和宏观市场的收集．对 数据进行分析。精准了解区域的需求数据，基于需 求数据对供应链中各节点实体成员进行基本信息 进行了解．采用供应链协同管理机制．将具有特定 优势的成员联合起来．提高供应链的整体竞争 能力。平台构架的基础提供层主要从数据整合收集 和结构整合的角度为管理提供基础基石：存储层和 供应链库存管理进行研究可以很好地进行佐证 文章 选取快速消费行业中的啤酒行业进行分析 以近几年啤酒产量对行业进行衡量．２０年以 来增幅首次低于５％．发展速度明显放缓．究其深 层原因在于供应链中严重的“牛鞭效应”．供应链的 数据处理层主要提供大数据、云计算技术，将生产 商、供应商、经销商以及网络数据存储收集供应链 核心数据进行分析嘲．指导供应链管理．同时保留管 理数据为日后管理提供数据参考：应用层面根据实 际的数据和需求信息对供应链关键企业和关键成 员进行协同生产运作、运输调度、库存管理等等。 应用层 核心企业大量生产、转运，库存大量积压于各节点 中。最终导致整体行业资源浪费。因此需要对消费 者信息进行准确把握以进行精准的供应链库存管 协同生产运作、逆向物流、运输调度、产品研发、供应链库存管理 数据处理层 电子商务数据处理与预测、数据挖掘、供应链核心数据分析 存储层 ＤＡＳ、ＮＡＳ、数据库、数据仓库 ｊ｝ 基础提供层 协同管理机制、电子商务网络数据收集、宏观市场信息收集 图１基于电子商务供应链库存管理系统体系应用框架 第３８卷第２期 理．并对生产加以指导。 阙师鹏，等：基于系统动力学的电子商务供应链协同库存管理研究 理设计如下图２所示。 ３５ （一）基于电子商务的啤酒行业供应链协同库 存管理设计 （二）基于系统动力学的电子商务啤酒行业供 应链协同库存管理 基于电子商务的啤酒供应链库存管理在基础 运作核心主要包含三个供应链单元：生产商、 批发商、制造商。一个基于电子商务协同物流数据 统计预测单元，其各个环节直接的关系为：整体供 应链中．基于电子商务协同数据平台单元直接受到 消费者对预测产品过往消费数据的影响：生产商的 生产能力以及配送运输能力受到电子商务协同平 提供层中利用电子商务交易记录实体经济对啤酒 买卖交易数据以及物流数据进行收集处理和宏观 环境下进行客观收集．并同时对啤酒产品产生的废 品例如易拉罐、酒瓶的流向进行数据收集。将数据 存人存储层接人数据库中．交由电子商务数据中 心、协同管理运作平台进行数据处理分析，深入挖 台给予的信息流影响：而同时批发商对啤酒需求实 际信息则是对电子商务啤酒协同平台提供对生产 掘．预测消费者在区域范围内特定时间内的消费信 息．最后反馈给供应链各个节点进行库存管理．指 导供应链核心企业进行生产．同时对各个仓库物流 中心进行合理运输规划『８１。在应用层方面，对啤酒的 加工生产指导．利用逆向物流信息对可利用废品进 行回收．节约生产资源．同时分析消费者消费心理 以及产品阶层消费，对新产品的研发进行指导．进 一商调整和改进的依据 同理。批发商零界库存也是 受到电子商务协同平台给予的信息流影响．零售商 对啤酒需求的实际信息对电子商务啤酒协同平台 提供对批发商调整和改进的依据．零售商的库存也 是受到实际消费者消费影响，零售消费者对啤酒需 求的实际信息为电子商务啤酒协同平台提供对零 步对不同种类型的产品库存需求管理进行指导． 售商调整和改进的依据：同时协同平台的每一个预 测单元均在不同程度上受到消费者的消费信息的 影响［ｎ】。根据各个环节的关系，画出基于电子商务 啤酒行业供应链因果图．如图３所示。 这样可以完美对啤酒行业供应链库存进行管理．实 现精确化管理。实现零库存｛９－１ｏ］。 基于电子商务的啤酒行业供应链协同库存管 图２基于电子商务的啤酒行业供应链协同库存管理设计 ３６ 江西理工大学学报 ２０１７年４月 期 图３基于系统动力学的电子商务啤酒行业供应链协同库存管理因果图 根据图３的因果关系图．作进一步分析可以得 到基于电子商务啤酒行业协同供应链的系统动力 互库存调动情况．同时各实体成员的关系规定如 下：生产商、供应商、零售商对啤酒的订货量来源于 两方面．一方面为供应链实际运作过程中出现不可 学流程图．在进行分析之前进行如下假设： １）管理运作的基本条件均为各节点满足消费 者最大需求为前提，同时综合自身情况做出决策。 ２）消费者的消费需求一定的阶段中．消费者需 预测情况．发生同预测的期望库存产生库存差时采 取订货．另一方面来源于协同平台提供的预测消费 者消费数据 ６）文章对协同库存管理系统进行研究的过程 中为突出协同平台的数据分析和预测能力．平台体 系中根据以往的销售／生产数据进行预测指导消费 求并不会有过多变化。假设消费者的需求为一个阶 跃函数．并会呈现出季度性变化。 ３）在供应链协同库存管理控制体系中．利用电 子商务供应链协同管理对消费者的需求进行准确 的判断．可预测将要来临的消费需求。因此在协同 平台预测可控范围内供应链各节点向上级请求需 求到满足需求所产生的延迟为零．同时协同作用下 供应链中各节点在实际消费产生前已经将在啤酒 运送至仓库中。故实际生产、出库以及配送中已经 存在的需求空缺的时间为零。各节点生产、出库、订 货以及配送初始速度均为无限大．系统默认该种情 况出现在销售并未开始前即销售准备时期。 者、零售商、供应商／批发僧以及生产商需求，生产量 等各实体成员进行生产订货．但是系统模拟的过程 中．无法完全体现数据挖掘预测分析的复杂过程。 文章通过啤酒行业啤酒产量和消费者数据的研究， 发现其具有一定的线性特征．因此对于预测数值采 用的线性函数进行［ 。 在以上假设的基础上经过初步分析．系统的构 成要素之间的关系可以描述如图４所示： 为了区分协同管理和非协同管理条件下对供 应链库存管理控制的影响．基于协同供应链库存管 理系统动力学流程图，见图４．对零售商订货量批 ４ 系统运行中存在不可控风险，会导致实际的 消费数据同预测数据存在微小的方差，引发销售实 体成员的订货行为并同时将库存差上报至协同平 台．由协同平台告知生产商具体的差额进行生产配 送 此前协同平台预先并没有进行此类预测．供应 链需要一定的时间进行需求反应．这部分时间为物 流单元库存时间 ５）供应链销售活动中一般包含四类实体成员—— 发商订货量以及生产商生产量的决策函数采用ＩＦ ＴＨＥ ＥＬＳＥ（）函数㈣： 零售商订货量： ＩＦ ＴＨＥＮ ＥＬＳＥ ｆ协同平台补货控制＝１．ＩＦ ＴＨＥＮ ＥＬＳＥ（消费者需求量预测＞上一期消费者需 求量，消费者需求量预测×１．１，０１，零售商销售量× １．２） Ａ 生产商、供应商、零售商以及消费者群体，我们假定 各类实体成员之间不存在不可控因素所产生的相 批发商订货量： 第３８卷第２期 阙师鹏，等：基于系统动力学的电子商务供应链协同库存管理研究 ３７ 辜薯 篙 零售损耗 零售商 库存量 消费者需求 量预测 零售商订货量 多售商销售量 商品价 零售商预 期库存 协同平台 补货控制 量 ／／零售商补货周期 商品价格 变量一 ｝格调整周期协Ｉ协 、 一 ＝一期消费 者需求量 测 批发损耗量 批发商补货 零售商补货 ｜／ ｜ ＼ ／／， 生产商 库存量 批发库存预期 批发订货量 参考价 ．＿Ｊ 批发商补 货周期 生 ＿生产商生产 协同平台 零售预测 售价格系数 ／ 生产商预期库存 ▲ ＜Ｔｉｍｅ） 图４基于电子商务啤酒行业供应链协同库存管理系统动力学流程图 ＩＦ ＴＨＥＮ ＥＬＳＥ（协同平台补货控制＝１，ＩＦ ＴＨＥＮ ＥＬＳＥ（消费者需求量预测＞上一期消费者需 求量，消费者需求量预测×１．１，０），零售商订货量Ｚ １．２ Ｂ 生产商生产量： 撖 索 ＩＦ ＴＨＥＮ ＥＬＳＥ ｒ协同平台补货控制：１．ＩＦ ＴＨＥＮ ＥＬＳＥ（生产商预期库存＞生产商库存量，（生 产商预期库存一生产商库存量１／生产周期，０），批发 商订货量×１．２） Ｃ Ａ、Ｂ、Ｃ、三个函数关系中，协同管理下补货控 生产商库存量：无协同平台预测 生产商库存量：有协同平台预测 Ｔｉｍｅ（Ｗｅｅｋ） 图５生产商库存量 制采用１，否则为０．即为传统管理方式，传统管理 方式的决策函数为： ｒ ， 讹 上８ （２） 其中： 为第 周期的订货量； 为第 周期 物流单元的期望库存，Ｉ￣ｊ＝ｓｍｏｏｔｈ（Ⅳ，ｔ ）为平滑函 数，Ⅳ为下游单元的需求量，ｔ 为平滑时间； 为第ｊ 周期物流单元的当前库存。其中缺货情况下库存 ０：ｒａ为物流单元的库存调整时间，即企业力争将 生产商库存量：无协同平台预测 生产商库存量：有协同平台预测 库存调整为期望库存的周期数； 为下游单位的 需求量 （三）管理仿真 结合基于电子商务供应链库存管理系统动力 学模型。分别对Ａ、Ｂ、Ｃ三个函数管理中采取协同 管理策略下采用公式（１）和传统库存控制下采用公 式（２）。利用Ｖｅｎｓｉｍ对其进行仿真模拟分析［１４】，将 供应链中各个物流单元的库存量模拟如图５、图６、 图７所示 生产商库存量：无协同平台预测 生产商库存量：有协同平台预测 Ｔｉｍｅ（Ｗｅｅｋ） 图７零售商库存量 ３８ 江西理工大学学报 ２０１７年４月 （四）仿真分析 第一，从采用协同管理仿真模拟中，系统相关 变量零售商补货量、订货量、补货量、损耗量等均发 生了一个突发增高。同时批发商、生产商几乎在同 一时间发生了增高．且增高的幅度近乎一致．同一 时间发生是因为采用了协同管理控制 通过协同平 台准确将需求信息无误的传递至供应链的各节点 中．没有产生信息延迟的情况：增高幅度一致原因 在于协同平台将需求信息精确得传递至供应链的 各个节点中．保证了信息在供应链内部进行传递过 程中没有扩大和失真 第二，从模拟的结果中，可以发现采用协同平 台预测管理控制整体比没有采用的要更低。在没有 采用协同管理传统管理策略下。各节点的库存均有 不断增大的趋势．说明采用供应链协同库存管理控 制对于啤酒行业是有效的．可以有效地抑制牛鞭效 益的产生 第三，零售商、批发商、生产商采用供应链协同 库存控制体系的模拟波动较大．是因为协同平台对 供应链每一节点进行了库存预测．提供了期望库 存．当低于期望库存时就会发生订货活动．采取订 货，而高于期望库存时。则不采取订货活动。同时研 究发现库存波动的期望为零，进行长时间的仿真模 拟．库存在期望库存上下进行波动．并且波动的幅 度趋于稳定 （五）相关监测 假设协同平台参考价格服从Ｕ（５，７）的均匀分 布，批发商库存服从Ｕ（５，２０）的均匀分布，零售商 预期库存服从Ｕ（５，２０）的均匀分布。生产商预期库 存服从Ｕ（１０，３０）的均匀分布。 对需求量预测和各库存量做灵敏度分析．分析 结果如图８所示 从图８我们可以发现．需求量预测和各库存量 受到参数影响显著．说明模型具有合理性．比较符 合系统实际运行的情况 。。５０％黼黼７５％Ｉ９５％●ｔ００％ 消费者需求量预测 １３．７５ ２６．５Ｏ ３９．２５ ５２ Ｔｉｍｅ（Ｗｅｅｋ） Ｔｉｍｅ（Ｗｅｅｋ） ５０％ ７５％一９５％＿１００％ 消费者需求量预测 Ｔｉｍｅ（Ｗｅｅｋ） ５Ｏ％ ７５％一９５％Ｉ１００％ 消费者需求量预测 Ｔｉｍｅ（Ｗｅｅｋ） 图８灵敏度分析 四、结 语 基于电子商务的啤酒行业供应链协同库存管 理运作情况下．供应链各个节点直接的物流库存均 处于一个相对稳定的数值．并没有出现在传统啤酒 供应链运作中的零库存甚至严重缺少啤酒库存的 情况．避免了因为严重缺少库存而进行供应链层级 上报造成需求信息扩大．对于整体的供应链．实现 了不受到消费者微小的变动而造成由下至上的物 流库存变动，直接影响整体供应链的运作．并做到 精准生产、管理，提高啤酒供应链的运作效率。有效 第３８卷第２期 阙师鹏，等：基于系统动力学的电子商务供应链协同库存管理研究 ３９ 地规避了由于需求信息传递过程中扩大化带来的 牛鞭效益，直接证明了该解决方案的可行性。 参考文献： ｆｌ】李稳安，赵林度．牛鞭效应的系统动力学分析明．东南大学学报： 哲学社会科学版．２００２（￥２）：９６—９８． ［２］２卫丹．基于电子商务的供应链管理模式及应用研究【Ｄ】．重庆：西 南财经大学．２００５． ［３１ Ｓｒｉｎｇｅｓｈ Ｇａｖｉｍｅｎｉ Ｒ Ｋ．Ｖａｌｕｅ ｏｆ ｉｎｆｏｒｍａｎｔｉｏｎ ｉｎ ｃａｐａｅｉｔａｔｅｄ ｓｕｐｐｌｙ ｃｈａｉｎ［Ｊ１．Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｓｃｉｅｎｃｅ，１９９９，１（４５）：１６—２４． 【４】沈厚才，陶青，陈煜波．供应链管理理论与方法叨．中国管理科 学，２０００，８（１）：１－９． 【５】杨建功，马鹏．电子商务下供应链建模研究【Ｊ】．现代商贸工业， ２０１３（５）：１６９－１７１． ［６】刘晓逸．面向资源一时间一服务水平约束的供应链优化配置研 究【Ｄ１．郑州：郑州大学，２０１２． ［７】杨磊，黄晓燕．基于系统工程方法的物流分析Ⅲ．科协论坛（下 半月），２００７（１０）：１６０－１６１． ［８】Ｓｈｉｐｅｎｇ Ｑｕｅｄｉｎｈｕｉ Ｃｈｅｎ，Ｂａｏｚｈｕ Ｃｈｅｎ，ｅｔ ａ１．Ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ５Ｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ［Ｃ］．电子、信息技术 与智能化国际学术委员会．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ Ｏｉｌ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌｉｚａｔｉｏｎ（ＩＣＥＩＴＩ ２０１ ６１． Ｓｈｅｎｚｈｅｎ：ＣＲＣ ｐｒｅｓｓ／Ｂａｌｋｅｍａ，２０１６． 【９１许礼刚．稀士逆向物流网络的组建方案、功能及要素［Ｊ】．有色金属 科学与工程，２０１５，６（４）：１２１—１２４， 『１Ｏ】许礼刚．稀土产业实施逆向物流的驱动因素、存在的问题和发 展对策【Ｊ】．江西理工大学学报，２０１６，３７（４）：３７４１． ［１１］宫大庆，刘世峰．信息条件差异对供应链协同管理的影响研 究［Ｊ］．软科学，２０１５（５）：１２１—１２４． ｆｔ２ｌ赵祥艳．快速消费品行业中的消费者研究及品牌战略管理【Ｄ１． 青岛：青岛大学。２０１０． ［１３】Ａｎｄｅｒｓｏｎ Ｅ Ｇ．Ｕｐｓｔｒｅａｍ ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ ｉｎ ｔｈｅ ｓｕｐｐｌｙ ｃｈａｉｎ：ｔｈｅ ｍａｃｈｉｎｅ ｔｏｏｌ ｉｎｄｕｓｔｒｙ ａｓ ｃａｇｅ ｓｔ￣，ｔｙ［ｉｌ．Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ ｔｅｘａｓ，１９９７． 『１４１王佩玲．系统动力学——社会系统的计算机仿真方法『Ｍ】．北 京：冶金工业出版社 １９９４． ［１５】周春，刘立刚，孙晓优．江西有色金属矿区废弃地综合利用的生 态恢复评价叨．有色金属科学与工程，２０１６，７（６）：１１５－１２３． ｆ１ ６］周春．基于系统动力学的农业生态经济实证分析——以“渔猪 沼果”生态循环模式为例［Ｊ］．山东农业大学学报：社会科学方 面．２０１６．１８（３）：９８—１０３．
