基于RFID數(shù)據(jù)采集的(Q,R)模型在零售庫存管理中的應(yīng)用研究
0 引言
在日益激烈的全球化競爭中,技術(shù)革新的加速、產(chǎn)品生命周期的縮短,都需要供應(yīng)鏈敏捷快速的反應(yīng)能力。然而供應(yīng)鏈管理中卻長期存在著信息不明、滯后、失真等問題,這大大降低了供應(yīng)鏈管理的效果和效率。如何保證產(chǎn)品信息在供應(yīng)鏈中流通的及時(shí)性、準(zhǔn)確性從而增強(qiáng)供應(yīng)鏈的快速反應(yīng)能力,成為供應(yīng)鏈管理的難點(diǎn)。而RFID技術(shù)為這一難題提供了新的解決手段和思路。
RFID(無線射頻,Radio Frequency Identification),是一種利用無線射頻通信方式實(shí)現(xiàn)的非接觸式自動(dòng)識(shí)別技術(shù)。與常見的其他信息采集技術(shù)相比,RFID技術(shù)優(yōu)勢主要有兩大類:速度優(yōu)勢和可見性優(yōu)勢。由于這兩種優(yōu)勢,供應(yīng)鏈上的相關(guān)企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)RFID在“供應(yīng)鏈到存儲(chǔ)倉庫”的應(yīng)用,通過帶有電子標(biāo)簽的貨盤、紙箱以及可重復(fù)利用的集裝箱來追蹤整個(gè)分銷系統(tǒng)商品的流動(dòng)情況,從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)掌握物品流動(dòng)信息,有效削弱“牛鞭效應(yīng)”,為企業(yè)的決策提供最真實(shí)可靠的數(shù)據(jù)。
目前,針對(duì)RFID技術(shù)在供應(yīng)鏈中的研究已經(jīng)很多,但基于RFID在供應(yīng)鏈中優(yōu)化庫存控制模型上的應(yīng)用還很少。郭龍巖[1]等在對(duì)一般性供應(yīng)鏈信息模型的基礎(chǔ)上,提出了概念化的基于RFID的供應(yīng)鏈信息模型。為此,本文將在經(jīng)典的(Q,R)庫存優(yōu)化模型的基礎(chǔ)上,利用RFID信息采集的優(yōu)勢構(gòu)建復(fù)合的(Q,R)庫存優(yōu)化模型,并應(yīng)用在品名為紅河(軟甲)香煙庫存控制管理的實(shí)際營銷數(shù)據(jù)仿真分析中,得到在嵌入RFID敏感數(shù)據(jù)采集后的庫存狀況優(yōu)化效果。
1.庫存管理應(yīng)用RFID技術(shù)回顧
通俗地說,庫存管理的目標(biāo)是在正確的時(shí)間,正確的地點(diǎn)能夠提供正確數(shù)量的商品。實(shí)際上,因?yàn)樯唐返亩鄻有院托畔⒌臏笮?,這個(gè)目標(biāo)是不可能完全達(dá)到的本科畢業(yè)論文格式,但是我們可以提高時(shí)間和空間的效率,改善庫存狀況。解決商品多樣性通常是按照“關(guān)鍵少數(shù)、次要多數(shù)”的原則,而RFID技術(shù)的敏感數(shù)據(jù)采集正好克服信息滯后問題,二者相結(jié)合構(gòu)成庫存管理中的優(yōu)化方案。
RFID作為物資的識(shí)別手段,除了存儲(chǔ)唯一標(biāo)識(shí)號(hào)之外,還可以存儲(chǔ)大量和物資相關(guān)的有用信息,并且通過無線方式安全傳輸。RFID標(biāo)簽將被封裝在物資的表面,其中包含的各種信息被存儲(chǔ)在標(biāo)簽中央的芯片中,并且可以被與之配合工作的讀卡器在可控范圍內(nèi)讀取并更新。RFID讀卡器可以有多種接口和方式與后臺(tái)的軟件系統(tǒng)連接,進(jìn)行更為復(fù)雜的邏輯處理。RFID技術(shù)與現(xiàn)在常見的條碼技術(shù)不同,RFID標(biāo)簽?zāi)軌驍y帶的信息量更大,能夠通訊的距離更長,使用方式靈活。其基本原理如圖1所示。[2]
圖1 RFID標(biāo)簽工作原理示意圖
RFID作為一項(xiàng)識(shí)別技術(shù),在軍事上已經(jīng)應(yīng)用了20多年,最初是用來尋找和識(shí)別軍用罐頭[3]。在商用物流供應(yīng)鏈管理上的應(yīng)用開始于2001年的休閑時(shí)裝巨頭GAP公司采用RFID追蹤管理服飾,獲得了99.9%的庫存準(zhǔn)確率和使其銷售收入增加了2~7%[4]。零售商巨頭沃爾瑪從2003年起在其物流倉儲(chǔ)環(huán)節(jié)使用RFID技術(shù),并要求它的前100名主要供應(yīng)商在2005年前使用電子標(biāo)簽[5]。RFID在國內(nèi)同樣得到了廣泛應(yīng)用,白沙集團(tuán)在其卷煙物流中巧妙地將RFID技術(shù)運(yùn)用到收貨、揀貨、盤點(diǎn)、移庫、調(diào)整等倉儲(chǔ)管理環(huán)節(jié),實(shí)現(xiàn)技術(shù)上的突破[6]。上海石化把RFID與BPM(Business Process Management ,交易流程管理)相融合建成物流信息系統(tǒng)管理平臺(tái),擴(kuò)展了信息系統(tǒng)的應(yīng)用層面和管理幅度[7]。
Brewer[8] 從供應(yīng)鏈的視角對(duì)RFID的應(yīng)用進(jìn)行了解釋,他認(rèn)為RFID與GPS等技術(shù)的使用能夠提供商品更加及時(shí)準(zhǔn)確的信息。Moran[9] 等通過仔細(xì)觀察零售企業(yè)使用RFID后的庫存狀況進(jìn)行了詳細(xì)的描述。他們的研究結(jié)論是由于RFID在商品過程的操作、存儲(chǔ)、轉(zhuǎn)換等過程信息的采集,涉及到商品的訂購、內(nèi)部單據(jù)、盤點(diǎn)、補(bǔ)貨、逆向物流等信息收集,從而能夠提升生產(chǎn)效率、降低成本、改善服務(wù)。Moran[9]等還指出,RFID的應(yīng)用,可以實(shí)現(xiàn)庫存可視化,倉容設(shè)施更加有效利用,從而確保訂貨又能減低庫存量,加快商品周轉(zhuǎn),讓“信息”成為“庫存”(即不需有實(shí)物庫存卻能通過信息及時(shí)獲取商品)論文怎么寫。Garcia[10]還提出了通過RFID技術(shù),能夠?qū)ι唐返淖詣?dòng)分類,提高工作效率等。
基于射頻識(shí)別技術(shù),根據(jù)倉儲(chǔ)管理中的實(shí)際情況和需求,將電子標(biāo)簽封成卡狀,貼在每個(gè)貨物的包裝上或托盤上,在標(biāo)簽中寫入貨物的具體資料、存放位置等信息。同時(shí)在貨物進(jìn)出倉庫時(shí)可寫入送達(dá)方的詳細(xì)資料,在倉庫和各經(jīng)銷管道設(shè)置固定式或手持式閱讀機(jī),以辨識(shí)、偵測貨物流通。這是RFID在物流倉儲(chǔ)系統(tǒng)中應(yīng)用的基本思路。
2 庫存控制模型
庫存管理是物流過程中的核心內(nèi)容,在庫存決策中,有三大類成本起到非常重要的作用:
(1)訂購成本:指補(bǔ)貨時(shí)采購商品的相關(guān)成本。
(2)庫存持有成本:該成本是因一段時(shí)間內(nèi)存儲(chǔ)或持有商品而導(dǎo)致的,一般與所持有的平均庫存量成正比。
(3)缺貨成本:當(dāng)客戶下達(dá)訂單但所訂購的貨物無法由平常所指定的倉庫供貨時(shí),就產(chǎn)生了缺貨成本。
這三種成本之間相互沖突或存在悖反關(guān)系。要確定訂購量補(bǔ)足某種產(chǎn)品的庫存,就需要對(duì)其成本關(guān)系進(jìn)行權(quán)衡。通常這三種成本的關(guān)系可以用圖2表示:
2.1 傳統(tǒng)庫存控制(Q,R)模型
庫存控制常用的模型主要是定量訂貨模型(Q,R),它是基于連續(xù)性檢查的固定訂貨量、固定訂貨點(diǎn)的策略,其基本思想是:對(duì)庫存進(jìn)行連續(xù)盤點(diǎn),當(dāng)庫存低于訂貨點(diǎn)水平R時(shí),發(fā)出一次訂貨,訂貨量為Q。如果用C(Q,R)表示每年庫存持有、訂貨及缺貨的期望平均成本,且假設(shè)所有超過需求的訂單都可以延遲本科畢業(yè)論文格式,則有:
(1)
其中A:每次訂貨的固定成本;Q:經(jīng)濟(jì)訂貨批量;H:單位庫存持有成本;B:單位缺貨成本;:提前期內(nèi)需求概率密度函數(shù);
:提前期內(nèi)需求累計(jì)分布函數(shù);
:需求是隨機(jī)的靜態(tài)的,任意固定的時(shí)間間隔內(nèi)需求的期望值;
:存在一個(gè)正的、固定的訂貨提前期。
2.2 基于RFID的復(fù)合(Q,R)庫存模型
由于RFID技術(shù),我們可以實(shí)時(shí)的了解到訂單在提前期內(nèi)的狀態(tài)和位置,而傳統(tǒng)的(Q,R)庫存策略并沒有利用到這些豐富的供應(yīng)鏈信息,(Q,R)模型不能動(dòng)態(tài)的及時(shí)的調(diào)整訂購策略,為此我們?cè)冢≦,R)的基礎(chǔ)上定義一個(gè)零售商可選擇的緊急訂購策略,經(jīng)濟(jì)訂購量,成本為
,而(Q,R)則用來處理正常的訂購。
假定1 在一個(gè)提前期內(nèi),只會(huì)有一個(gè)訂貨,即不發(fā)生合同交叉的問題;
假定2 連續(xù)的隨機(jī)提前期是相互獨(dú)立的,訂貨合同之間不發(fā)生交叉;
假定3 將提前期分為N個(gè)階段,RFID閱讀器置于N>1,訂單從階段i到i+1的時(shí)間服從指數(shù)分布;
零售商在階段b中選擇緊急訂購策略的概率為:,
是正常訂購提前期內(nèi)的隨機(jī)變量。提前期內(nèi)的需求
,它的概率密度函數(shù):
,
是
的概率密度函數(shù)。
考慮在一個(gè)庫存周期中,零售商沒有選擇緊急訂購策略的期望成本:
(2)
零售商在階段b中選擇緊急訂購策略的期望成本:
(3)
其中:滿足
,即緊急訂購提前期越短,訂購成本越高。
令: (4)
即:在階段b庫存量時(shí),零售商選擇緊急訂購,訂購量為
;反之選擇正常訂購。下面我們對(duì)(3)式求偏導(dǎo):
可知F(x)為單增函數(shù),如果K(l)增加, y都有
增加,因此
增加,由定義知
必然下降。
如果Q是常數(shù),緊急訂購策略下的訂購點(diǎn)必然小于等于(Q,R)中的
,因?yàn)樵诰o急訂購策略中,持有成本和缺貨成本(H,B)等于(Q,R)模型中的相應(yīng)成本。由于K>A,則緊急訂購降低了缺貨成本,為了使缺貨概率達(dá)到最優(yōu)水平,必然
。
3 仿真優(yōu)化
對(duì)于隨機(jī)性庫存系統(tǒng),因?yàn)樽兞康碾S機(jī)性以及系統(tǒng)變量之間存在的復(fù)雜非線性關(guān)系,用解析方法求解不但需要作一些假設(shè),而且公式復(fù)雜求解困難。啟發(fā)式算法則不受隨機(jī)變量的影響,而且可以更自然地描述系統(tǒng)變量之間的非線性關(guān)系。因此本文采用遺傳算法計(jì)算復(fù)合(Q,R)模型最優(yōu)解。
3.1 遺傳算法
遺傳算法是一種全局優(yōu)化自適應(yīng)概率搜索的仿生算法,它借鑒生物的自然選擇和遺傳進(jìn)化進(jìn)制,使用群體搜索技術(shù),通過對(duì)當(dāng)前群體施加選擇、交叉、變異等一系列遺傳操作,從而產(chǎn)生出新一代的群體,并逐步使群體進(jìn)化到包含或接近最優(yōu)解的狀態(tài)。仿真算法的優(yōu)化步驟如下:
(1)針對(duì)復(fù)合(Q,R)庫存模型的特點(diǎn),采用實(shí)數(shù)隊(duì)作為編碼,將作為庫存模型仿真優(yōu)化的染色體;
(2)根據(jù)編碼方案產(chǎn)生初始種群;
(3)在遺傳算法終止前循環(huán)執(zhí)行(4)—(6);
(4)計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)值:,將個(gè)體的適應(yīng)度由大到小進(jìn)行排序;
(5)選擇算子:采用最優(yōu)保存策略,具體操作過程是:
(a)找出當(dāng)前群體中適應(yīng)度最高的個(gè)體和適應(yīng)度最低的個(gè)體;
(b)若當(dāng)前群體中最佳個(gè)體的適應(yīng)度比總的迄今為止的最好個(gè)體的適應(yīng)度還要高,則以當(dāng)前群體中的最佳個(gè)體作為新的迄今為止的最好個(gè)體。
(6)交叉算子:在相互配對(duì)的兩個(gè)個(gè)體編碼串中隨機(jī)設(shè)置兩個(gè)交叉點(diǎn),交換兩個(gè)個(gè)體在所設(shè)定的兩個(gè)交叉點(diǎn)之間的部分染色體;
(7)變異算子:均勻變異,具體操作過程是:
(a)依次指定個(gè)體編碼串中的每個(gè)基因座為變異點(diǎn);
(b)對(duì)每一個(gè)變異點(diǎn),以變異概率從對(duì)應(yīng)基因的取值范圍內(nèi)取一隨機(jī)數(shù)來替代原有的基因值。
4 案例分析
由RFID跟蹤的銷售記錄本科畢業(yè)論文格式,某卷煙商業(yè)企業(yè)品名為紅河(軟甲)某月份日銷售記錄如表1所示,提前期分布如表二所示:
表一 某月份紅河(軟甲)日銷售記錄
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
……… |
127 |
115 |
78 |
136 |
91 |
102 |
109 |
75 |
86 |
……… |
表二 提前期分布
提前期/天 |
2 |
3 |
4 |
概率(%) |
65 |
30 |
5 |
通過RFID跟蹤獲得的數(shù)據(jù)可以及時(shí)、準(zhǔn)確地得到所需參數(shù):
日需求均值:日需求標(biāo)準(zhǔn)差:
持有成本:H=4400缺貨成本:B=530
正常訂購成本:A=120 緊急訂購成本:K=[130,220]
緊急訂購提前期:=2天
現(xiàn)將正常訂購提前期分為三個(gè)階段b=1,2,3,,Q=[400,700],R=[250,450]
由前述遺傳算法可得到傳統(tǒng)的(Q,R)模型中的最優(yōu)解Q=486;R=372;K=130;=0.85,在服務(wù)水平為95%時(shí)可節(jié)約成本為4.4%,降低缺貨成本81.2%,如下表三:
表三 傳統(tǒng)(Q,R)模型與復(fù)合(Q,R)模型比較結(jié)果
K |
130 |
145 |
160 |
175 |
190 |
205 |
220 |
|
0.85 |
0.9 |
0.75 |
0.6 |
0.5 |
0.4 |
0.3 |
|
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
Q |
486 |
486 |
486 |
486 |
486 |
486 |
486 |
R |
372 |
372 |
372 |
372 |
372 |
372 |
372 |
|
6325 |
6325 |
6325 |
6325 |
6325 |
6325 |
6325 |
|
417 |
417 |
417 |
417 |
417 |
417 |
417 |
|
6044 |
6056 |
6087 |
6121 |
6154 |
6103 |
6093 |
|
78 |
83 |
87 |
84 |
95 |
90 |
87 |
|
4.4% |
4.2% |
3.8% |
3.2% |
2.7% |
3.5% |
3.7% |
|
81.2% |
80.1% |
79.1% |
79.8% |
77.2% |
78.4% |
79.1% |
以一個(gè)周期內(nèi)的庫存成本作為目標(biāo)函數(shù),采用遺傳算法的尋優(yōu)過程(通過MATLAB7.0編程實(shí)現(xiàn))如圖3所示:
圖3 遺傳算法尋優(yōu)迭代過程
(Q,R)模型中當(dāng)庫存位置到達(dá)訂購點(diǎn)R=372時(shí),則訂購批量Q=486,為了盡可能的避免缺貨的發(fā)生,當(dāng)庫存位置到達(dá)Yb=315時(shí),則采用復(fù)合(Q,R)模型中的緊急訂購策略,訂購批量為aQ=413,傳統(tǒng)的(Q,R)模型與復(fù)合(Q,R)模型的比較如圖4所示:
圖4 傳統(tǒng)(Q,R)模型與復(fù)合(Q,R)模型
4 結(jié)語
本文利用RFID信息采集的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性,在傳統(tǒng)的(Q,R)庫存控制模型的基礎(chǔ)上定義了復(fù)合的(Q,R)模型,由于模型的非線性給模型的精確求解帶來了困難,本文采用啟發(fā)式算法中的遺傳算法尋優(yōu)求解,并結(jié)合紅河香煙的庫存管理實(shí)際案例分析比較了傳統(tǒng)的(Q,R)模型與復(fù)合模型,采用復(fù)合模型可以降低庫存成本3%—4%,降低缺貨成本78%—81%,可見復(fù)合的(Q,R)庫存控制模型具有更明顯的經(jīng)濟(jì)效益。
由于RFID讀取率還不能達(dá)到100%,從而難免會(huì)有數(shù)據(jù)缺失,因此在數(shù)據(jù)缺失的情況下庫存控制模型需要做怎樣的改動(dòng)本文沒有作進(jìn)一步的探索。