电脑部和其他部门的供应链管理
1994年，开始重组它的全球供应链。它希望以最少的库存达到对顾客的快速响应。为了支持这一项目，我们开发了一个跨企业供应链的分析工具，资产管理工具（AMT）。AMT将图形化流程建模、解析解的性能优化、仿真、基于行为的成本核算以及企业数据库连通性集成在一个允许对跨企业供应链进行定量分析的系统中。已经采用AMT研究类似于库存预算、周转目标、顾客服务目标以及新产品介绍等问题。我们已经将它实施于大量的的商业单位和渠道合作伙伴。1998年AMT已经在原材料成本和价格保护费用上节省了7.5亿多美元。
作为世界上最大的计算机硬件、软件和服务的提供商，生产各种不同的产品，包括半导体、处理器、硬盘、个人电脑、打印机、工作站以及大型机。它的制造点与世界各地成千上万的供应商和分销渠道保持着联系。一条产品线可能包含数以千计的零件，而这些零件要涉及到多级原材料清单、各式各样的提前期和成本以及成百上千的由不同的运输模式连接的制造和分销地点。面对着日益激烈的竞争，高科技的迅猛发展，持续的价格下降的挑战，公司在1993年开始了一个内部重组项目，理顺业务流程，以改善物流和信息流。这一重组项目通过提高将产品传递到市场上的速度、可靠性和有效性，致力于改进顾客满意度和市场竞争力。
作为整个重组项目的一部分，1994年，开始了一个资产管理重组的开发，其目的是定义供应链结构、确定战略库存和顾客服务目标，以优化库存的分配和存放，并在满足顾客服务目标的同时减少企业的库存。公司成立了一个跨部门的团队，成员是来自制造、研发、财务、市场、服务和技术部门的代表。这个团队确定了五个需要建模用于支持决策的领域：（1）在每一个商业单元内减少库存的方法的设计；（2）用于高层管理的为获得库存目标的选择方法的开发；（3）在每个商业单元内开发和实施一个协调管理库存和顾客服务目标的流程，包括工具的采纳和调度。（4）在全球供应链网络中对类似于服务零件、生产原材料和成品这样的资产进行充分的估价。（5）对跨品牌产品和单元协作进行评价，以改善库存和风险管理。
针对这些问题，我们开发了资产管理工具（AMT），这是一个战略性的决策支持工具。AMT和其它资产管理重组方法的整合已经使跨企业的供应链管理在得到了成功的应用。
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资产管理工具（AMT）
跨企业的供应链是一个由互相关联的设施组成的网络，企业通过这些设施进
行采购、生产、配送，并将产品和服务传递给它的顾客。由于采购、生产和销售变得越来越全球化，大公司的供应链也愈加复杂，并且相互依赖的程度也越来越深。今天的跨企业的供应链实际上是由代表了许多公司利益的多个供应链组成的网络，包括供应商的供应商到顾客的顾客。由于存在这种相互依赖的关系，一个具有扩展供应链的企业只有与它的供应商和零售商通力合作，才会取得良好的业绩和发展。
一个具有扩展供应链的企业只有与它的供应商和零售商通力合作，才会取得良好的业绩和发展。
在高科技产业中，跨企业供应链的管理变得非常重要。在管理得好的情况下，它可以使公司运作成本很低，而利润很高。而一个管理糟糕的供应链却恰好相反，利润减少、企业失去创新精神，企业的商业成长受到阻碍。在我们最初的工作中，我们意识到有两个基本的环节可以用来检查的供应链情况。第一，我们必须减少和管理不确定性，以促进更精确的预测；第二，我们必须改进供应链的灵活性，促使其迅速适应市场的变化。从一开始，我们就致力于研究一条跨企业的供应链潜在固有的相互依存关系。我们认识到只有当我们的系统反映了我们的供应商和渠道采用的策略和流程，并且将他们的价值链与我们自己的集成考虑，我们的这一系统才可能运行成功。这一观点帮助我们形成了这样的看法：在跨企业的供应链中，必须采用集成的建模和分析工具。它将是一种采用新的方法论来处理需求、提前期、供应商可靠性和其它因素内在固有不确定性的工具。它将是可升级的，这样，它就能够处理代表某行业的大量描述产品结构、供应链流程和部件库存信息的数据。最后，这一新工具在对供应链策略的基本类型及其交互作用的建模中也同样有效，因为不同的企业可能使用不同的政策。
我们设计AMT来解决所有这些问题。它是一个用于战略和战术供应链计划的建模和分析系统，源自各种各样早期的内部重组研究 [Bagchi et al.1998；Buckley 1996；Buckley and Smity 1997；Feigin et al. 1996 ]。它支持用于多层次库存系统量化分析的先进的建模、仿真和优化能力，以及类似于企业数据库连通性和基于Internet的沟通这样的特点。AMT基于六个功能模块：一个数据建模模
块、一个图形用户界面、一个实验管理器、一个优化引擎、一个仿真引擎和一个报告
生成器。
数据建模模块提供了一个关联数据接口，包括产品结构、提前期、成本、需求预测和相关变量的信息。它内置有原材料清单的发出和数据精简能力、能够自动检查数据的完整性。通过数据桥（data bridges），它允许对的国际和当地运作数据库的进行访问。
图形用户界面（GUI）将供应链建模与基于会话的供应链数据输入结合起来。它允许用户通过拖放模型组件建立供应网络，比如将制造点、配送中心、运输节点置于工作区上。
实验管理器用于组织和管理与供应链实验相关的数据集。它允许用户查看并交互地修改参数和策略。除此之外，它提供对实验中生成的输出数据的自动访问，并且支持各种各样的文件管理操作。
优化引擎工具执行了AMT的主要功能，量化地权衡了供应联网络中的客户服务目标和库存。这一模块可以通过GUI的下拉菜单访问，或者由仿真引擎调用。
仿真引擎模拟了供应链在不同参数、策略和网络结构下运行得到的结果，包括供应商、制造商以及配送中心的数量和位置；库存和制造策略，例如安全库存控制、供货时间、按库存生产、按订单生产，以及连续或周期性的补充策略等。仿真引擎包含了一个动画模块，能够帮助用户想象供应链的运作，并在监控仿真输出报告的同时改变参数和策略。
报告生成器对所研究的供应链的性能提供了一个综合的观察，包括平均周转时间、顾客服务水平、出货情况、订单完成率和库存。它还能生成财务报告，包括销售收入、库存占用资金、原材料成本、运输成本和基于活动的成本，比如原材料的处理和制造。
优化引擎
优化引擎的核心功能，是分析在一条跨企业的供应链中顾客服务和库存投资
之间的权衡。目标是确定供应链中每个节点中的每种产品的安全库存，以期最小化在总体库存上的投资。我们把供应链看作是一个多层的网络，将其中的每个库存节点作为一个排队系统进行建模。除了通常的排队建模，我们在模型中结合了一个库存控制政策：安全库存控制策略，将安全库存水平作为决策变量。为了量化地评价这样一个网络，我们开发了一种基于分解算法的方法。其核心思想是单独分析网络中的每一个库存节点，并通过所谓的实际提前期，获取不同库存节点
之间的联系。
我们将每个库存节点看成一个具有复合泊松到达、无限个服务台，服务时间服从一般分布的队列，用排队符号MX/G/?表示。为了做到这一点，我们必须详细说明到达和服务过程。通过基于生产结构，采用标准的MRP需求生成技术，我们在每个节点获得到达过程。复合泊松到达过程有三个主要参数：到达率、批量的均值和方差。因此它能够包含多种形式的需求数据；例如，某一特定时期的需求可以由它的最大值、最小值、以及最可能的值来描述。服务时间是每个库存节点的真实提前期。一个库存节点的真实提前期可以通过它的名义提前期（比如制造或运输时间）以及它的供应商的满足率来求得。特别的，当一个供应商出现缺货时，我们必须将由此产生的延迟加到实际提前期中去。这一延迟是供应商用来生产满足订单的下一个单位所用的时间。在我们的模型中，我们通过Markov链分析得到附加的延迟。
随着到达和服务过程的确定，我们可以分析队列，并得到类似库存、缺货、满足率和顾客服务水平这样的性能指标。在对库存节点i的分析中，关键值是
MX/G/?队列中的作业数量，以Ni表示，这个值可以从标准的排队论的结论
[Liu, Kashyap,和Templeton 1990]中得到。为了减轻大规模应用中的计算负担，我们用一个正态分布来近似Ni。这样，我们只需要得到Ni的均值和方差，而这二者都依赖于实际的提前期，即排队模型的服务时间。图1是一个库存节点的动态变化的简图。
优化模型的目标是最小化供应网络中的总期望库存资本。这一总量是所有库存节点的总和，而每个节点持有两种类型的库存： 成品（在持）库存和在制品（在订）库存。优化模型的约束是要求的顾客服务目标。他们由顾客订单在给定期限之前满足的概率来表示，例如95或99％。我们的公式允许用户分别为每一类需求流指定顾客服务目标。首先对于每种最终产品，我们得到能够满足要求的顾客服务目标的满足率。这些满足率通过网络的材料清单结构以及实际提前期，与所有上游库存节点的实际提前期建立联系。模型因此得到了不同库存节点的相互关系，特别是安全库存水平和满足率对于顾客服务水平的影响。供应链和配送网络的相关模型包括了Lee和Billington[1993]模型，Atntzen et al,[1995]，Camm et al.[1997]，Kruger[1997]，Graves, Kletter ,以及Hetzel [1998]、 Andersson , Axsaeter 和Marklund[1998]。
图1：在这个描述一个库存节点动态性能的简图中，安全库存水平是9，当有四个单位
库存时，其它的五个单位已经由早期的订单所供应，并且已经转化为流程中的五个作业。
为了使优化能够快速执行，我们得到准确形式的解析梯度估计，并且实现了一个梯度搜索算法用来生成最优解。这一工作的技术细节参见Ettl et al.[1998]及附录。除了梯度搜索，我们还开发了一个基于产品聚类的启发式优化过程。为了使解法有效，我们将它与许多搜索方法在解决中等规模的测试问题时进行比较。对于大规模的，产业规模的应用，这一模型也已经在的几个商业单元中得到广泛测试。
仿真引擎
仿真引擎允许用户对不同的供应链策略进行模拟，特别的，可以用来验证和微调由优化引擎生成的解决方案的性能。我们基于Simprocess[Swegles 1997]建立仿真引擎，Simprocess[Swegles 1997]是一个用于通用目的的商业流程模拟器，由研究中心和CACI产品公司联合开发。仿真引擎在加入供应链建模功能的同时，保留了Simprocess的功能。特别的，它为下面的供应链流程提供了建模功能：
- 顾客流程代表了基于所模拟的顾客需求，向供应链提交订单的外部顾客。它
还能对关于期望顾客服务目标和顾客优先级的信息进行建模。
-
制造流程对装配组装过程、库存策略和补充策略进行建模。它还能被用于对供应商建模。
- 配送流程对配送中心建模并且能够用来对零售店建模。 - 运输流程对运输时间、车辆装载和运输成本进行建模。 - 预测流程代表了产品预测，包括将来阶段的促销和随机需求。
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