生鲜农产品供应链牛鞭效应控制研究

摘要： 以本地生鲜农品供应链牛鞭效应为研究对象，构建基于第三方物流（TPL）和供应商管理库存（VMI）的生鲜农产品供应链跨链间库存补充合作运作模式，利用VENSIM软件进行建模仿真，结果表明，该模式相比传统生鲜农品供应链运作模式，牛鞭效应显著地降低。

Abstract： This article is objected to study bullwhip effect of local fresh agricultural product supply chain， and build the cooperative mode of the cross-chain inventory replenishment based on the third-party logistics（TPL） and vendor managed inventory（VMI）， and use VENSIM software to simulate it.The result verify that the mode is quiet effective to reduce the bullwhip effect.

关键词： 牛鞭效应；供应链；生鲜农产品；第三方物流；供应链管理库存

Key words： bullwhip effect；supply chain；fresh agricultural product；TPL；VMI

中图分类号：F251 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）03-0010-02

0 引言

生鲜农产品是指经过简单加工甚至不加工的在常温下保存期较短的初级产品，该类产品具有需求量大却易腐蚀的特点，故需在库存管理方面比较严格，然而牛鞭效应是库存控制中最为重要的性能指标，因此就如何减弱和控制牛鞭效应保障生鲜农产品的供应目前是我国企业和学者们高度关注的课题。

目前国内外专家学者们从不同角度分析了生鲜（易腐）农产品的库存控制策略，像Lee[1]和但斌[2]研究了生鲜农产品损耗控制模型，但大多是针对单条供应链进行的而对于供应链间的库存合作的研究基本处于空白状态。同时，国内外也有学者对牛鞭效应的控制进行了研究，但除黎继子以外极少考虑跨链间协作。黎继子[3]等人的研究只专注于不同供应链同级企业的横向合作，然而在实际生活中同级企业之间合作的概率并不大。但如果将两条供应链的中间库存都交给第三方进行统一管理，既可以实现供应链之间的库存互补，又可以减少相互之间的竞争损耗。同时各零售店将库存统一由第三方物流进行保管，可发挥第三方物流的技术优势，减少物流损耗。基于以上研究背景，本文以本地生鲜农产品供应牛鞭效应为研究对象，构建基于TPL&VMI的生鲜农产品供应链跨链间库存补充合作运作模式，利用VENSIM软件对该模式进行建模仿真，探讨TPL&VMI管理模式对供应链牛鞭效应的改善作用。

1 生鲜农产品供应链跨链间库存补充协作模式

生鲜农产品供应大多采用“生产基地+零售商”的模式，一方面降低农户的产品销售风险、公司的原料供应风险，另一方面减少了生鲜农产品的流通货成本和损耗，实现农户与企业增收的双赢局面。

生鲜农产品对物流设施设备和市场需求信息及时性的要求较高。而对于农户或生产基地而言，一般不具备先进的保鲜或冷藏设备，同时对于零售商而言，如果配备自有的采购物流设备，则会导致较高的物流成本。目前市场上提供专业物流服务的第三方物流且可以很好的解决以上问题，这是因为，首先该类企业具有专业的物流设备，其次是其能综合的预测市场需求。因此本文借助第三方物流（TPL）的设备、资源、信息优势，采用供应商管理库存的模式，从根本上缓解生鲜农产品供应链的牛鞭效应。

1.1 传统生鲜农产品供应链库存协同模型 在传统生鲜农产品供应过程中，生产基地根据零售商的订购历史数据安排农产品的生产，一旦产品成熟能够出售，生产基地就根据零售商的订货要求，把经过初级加工的农产品直接运送给零售商，零售商再将该农产品卖给当地的消费者，并根据销售记录，向上游的农产品生产基地发出下一次订单。采用系统动力学的方法，并借鉴现有供应链库存管理的思想理论，构建供应链库存的动态协同模型，如图1所示。

1.2 基于TPL&VMI的生鲜农产品供应链库存协同模型 本文以两条供应链间的库存补给为研究对象，利用第三方物流（TPL）作为联系的纽带，且第三方物流与终端零售商共享市场需求信息。在该协作模式下，生产基地将库存部分运作与决策的权利通过协议委托给同一个第三方物流（TPL），该TPL负责整个集群供应链系统下游的补货及紧急补货。当然跨链间的紧急库存补充是建立在优先等满足本供应链需求的前提之下，即供应链1上游生产的产品优先满足供应链1下游零售商的市场需求，如果有库存剩余，才可以通过TPL向供应链2进行货物补给，以此类推供应链2。基于上述管理模式，在传统供应链模型中零售商和生产基地之间添加第三方物流这个主体和供应商管理库存运作策略，具体如图2所示。

2 模型分析

假设某类生鲜农产品市场日需求服从随机均匀分布（100，200），且模型中涉及的相关参数如表1所示。

牛鞭效应大小由生产率和需求率的方差之比决定，计算方法如公式（1）所示。

Billwhip=■（1）

公式（1）中的σ2和μ分别是制造商生产率（PMR）或顾客需求率（GDTEST）的方差和均值。

将两模型运行100个周期的数据导出，用excel处理得出其均值和方差如表2所示，分析得出两种模式运作下鲜活农产品供应链的牛鞭效应在引入第三方物流（TPL）之后下降了0.850。

3 结论

本文采用系统动力学方法和VENSIM软件构建了生鲜农产品供应链跨链间补货模型，将TPL&VMI管理理念融入供应链库存管理中，供应链的牛鞭效应降低趋势非常明显，降幅达到了0.850。因此在“农户+公司”的生鲜农产品运作管理模式中融入TPL&VMI的管理理念，对供应链的改善有重要的意义。本文虽然取得了一些研究成果，但在研究的过程中只考虑了需求预测对牛鞭效应的影响，而在实际操作中牛鞭效应是需求预测、批量生产/订购、价格浮动及市场博弈的结果，因此需要在以后的研究中做进一步的探讨。

参考文献：

[1]Lee C H. Coordination on stocking and progressive pricing policies for a supply chain[J]. International Journal of Production economics.2007，106：307-319.

[2]但斌，陈军，张旭梅.多级借个折扣下基于损耗控制的生鲜农产品EOQ模型[J].系统工程理论与实践，2009，29，（07）：43-54.

[3]黎继子，刘春玲，孙林夫.多级集群式供应链跨链库存合作及鲁棒优化算法[J].控制理论与应用，2009，26（09）：1046-1050.