复杂性科学概念及特性

作者：邓丽明 马俊 单位：南昌工程学院

复杂性科学是一门专门研究自然界、社会经济以及组织、管理、思维、认知等各种复杂现象的共性的科学。在供应链管理中利用复杂性科学的基本原理与方法，能够帮助我们对各种复杂现象取得更好理解以便加以控制，从而以一个崭新的视角指导对供应链管理，控制供应链管理过程中的复杂性，提高供应链管理的效率及效果。

1复杂性科学理论简介

复杂性科学（TheScienceofComplexity）源于20世纪80年代的美国，是一门专门研究自然界、社会经济以及组织、管理、思维、认知等各种复杂现象的共性，以及能够帮助我们应对的科学。复杂性科学认为，复杂性具有自组织、适应、动态等特征。自组织是指许多独立的因子相互作用、自然演化的过程。适应是指复杂的、具有自组织的系统，可以积极地将环境中所发生的事件转化为有利方面的自我调整。动态是指复杂系统总是处在发生、发展、老化、突变的过程中，这些变化形成很多不同的形态。复杂系统具有非线性（不可叠加性）与动态性、非周期性与开放性、积累效应（初值敏感性）、结构自相似性（分形性）等特征。由于复杂现象广泛存在于许多学科领域中，因而复杂性科学自然而然地成为了最受关注的新兴交叉学科之一。复杂性科学虽然没有统一定义，但涉及到的工程、生物、经济、管理、军事、政治、社会等各方面的复杂系统，系统的复杂性是普遍存在的，也是客观世界固有的属性，不会因科学的发达而消失。运用复杂性科学原理研究供应链管理问题，是因为在“协同时代”里，供应链上各企业的相互作用和依赖关系及其与外部环境相互作用的关系更为密切和复杂，管理已呈现出明显的“协同”特点，它需要供应链上的各企业实现“无缝对接”，并对外部环境有较强的适应性和自我调整性，才能实现供应链管理的“多赢”战略目标。供应链及其协同管理的复杂性，对现行供应链管理的研究方法提出了挑战，既要求我们要超越对复杂性的哲学思辩式的议论，进行实证性研究，又要求我们把供应链管理科学地定位于复杂性科学的不同层次，从而运用适宜的研究方法，取得可操作性的研究成果。

2供应链管理系统的复杂性分析

作为一个由众多供应商、制造商、销售商和客户组成的复杂的网链系统，在外部市场环境干扰和内部不同利益主体之间目标冲突的双重作用下，供应链管理系统具有不确定性、延滞性、开放性、多层次、多因素、多变性、相互作用的非线性、确定性与随机性等时间与空间演化复杂性的突出特点。具体来说，供应链管理系统的复杂性主要体现在：

2.1不确定性供应链中不确定性的主要来源有供应、制造和需求。供应的不确定性主要体现在提前期的不确定，而提前期与供应商的生产能力密切相关；制造的不确定会导致供应的不确定。三个不确定性来源中，最难控制的是需求的不确定性。对于单一生产过程，许多供应链企业通常在需求预测基础上，通过建立一定容量的原材料、零部件和最终产品库存来降低不确定性对系统的影响。但是，当供应链系统演变成集中式供应链管理系统时，其自身复杂的网状结构使这种不确定性像瘟疫一样在生产网络中传播，就会引起整个系统出现明显的非线性特征。所以，不确定性是供应链管理系统复杂性之源。

2.2时滞非线性当供应链管理系统的任意一个节点企业的原材料、中间产品以及最终产品实际库存小于期望值时，就必须向其上游企业订货以补充库存的不足。反之，当库存高于期望值时，则停止订货。而下游企业从发出订单到收到货物总是存在一个时间差，通常称为供应链时滞。由于供应链时滞的存在，上游企业的原材料或产品供给变化总是滞后于下游企业的需求变化，供应链管理系统产品供需具有明显的非线性关系。非线性是复杂性的必要条件，是复杂性的数学本质。

2.3开放性供应链管理系统所有节点企业之间，以及系统内部边界与外部环境都存在交互作用，使系统不断与外部环境进行着物质流、能量流、信息流的交换，促使系统最终向更好地适应环境的方向发展变化。随着外部市场的变化，供应链管理系统必将存在着不断改善自身功能的自组织行为，具有演化的趋势。

2.4涌现性涌现性是供应链管理系统最重要的特性，是企业通过自组织行为与不断适应环境变化，由单个企业历经不同的复杂变化阶段，向优化、高级的秩序演化形成的，是企业通过竞争、协同发展，在更高的层次上集积了各部分的行为和价值取向。而这种行为和价值取向构成了选择和适应的压力，使系统所有节点企业并不具备系统整体的性质，充分体现了整体功能大于部分功能之和的思想。

3基于复杂性科学理论的供应链管理研究方法

现行的方法论基础已经不能完全解释和解决供应链管理中的复杂性问题，必须探索和研究新的普适性更高的定性与定量相结合的综合集成、线性和非线性相结合等理论和方法，才能解决供应链复杂系统中的复杂性问题。基于复杂性科学理论的特点，研究供应链复杂系统及管理的复杂性的基本方法，应包括以下四个方面的结合。

3.1定性判断与定量计算相结合通过定性判断建立供应链系统总体模型，以及管理中涉及的各子系统的概念模型；在定性分析的基础上，尽可能将这些概念模型转化为数学模型。复杂性是当今供应链管理中呈现出的新特点，它需要运用新数学方法来建立更适合这些特点的数学模型。虽然理论研究中数学分析工具不断地由简单到复杂被引入使用，比如近年来用灰色关联分析来建立供应链模型，用层次分析法作为供应链多目标最佳方案选择及绩效评价工具等，这些至今仍不失为有效的量化分析工具。但对于更复杂的供应链，还应继续引进更适宜的新的研究方法，如协同理论、约束理论等，并尝试融合多种数学方法进行量化分析，使模型更贴近实际。对于不同的供应链使用不同的研究方法，建立不同的概念模型和数学模型，经过求解得出定量结论，再对这此结论进行定性归纳，以取得认识上的飞跃，形成解决问题的方案。

3.2宏观与微观分析相结合宏观环境是供应链系统和管理策略的外部约束条件。供应链系统和管理策略不仅要适应它，而且要能够利用它，并使其转化为有利的方而。微观分析着重企业当前的现状、企业的组织结构、管理机制、信息渠道、人文因素等。要把宏观环境可能的发展变化与企业的微观现状结合起来，重组与未来发展环境相适应的组织结构，建立相应的管理机制和文化，疏通信息渠道。在此基础上，再来设计供应链系统和制定相应的管理策略。

3.3还原论与整体论相结合还原论强调从局部机制和微观结构中寻找对宏观现象的说明，而整体论则强调系统内部各部分之间的相互联系和作用决定着系统的宏观性质。但如果没有对局部机制和微观结构的深刻了解，对系统整体的把握也难以具体化。复杂科学在深入了解系统个体的性质和行为的基础上，从个体之间的相互联系和相互作用中发现系统的整体性质和行为。对敏捷供应链的构建与运营管理而言，可通过分析供应链上单个企业的行为，揭示企业中普遍存在的共，为实施敏捷供应链的管理提供支持。通过对供应链整体的考察，有助于从整体供应链运营的角度，整合并优化配置供应链上的资源，通过各合作伙伴的协同运作，提高供应链运作的效率，以较低的成木敏捷地满足市场及客户的需要。因此，复杂科学的还原论与整体论相结合的方法学，为我们提供了研究敏捷供应链构建与运营过程的新的视角。

3.4科学预测及模拟与哲学思辩相结合现代供应链系统及其管理都需要是柔性的，即能及时响应市场需求，及时调整管理战略。而设计柔性的供应链基于对未来环境发展的预测。运用科学的预测方法，尽可能准确地预测未来的不确定因素、未来的发展变化，在此基础上建立相关模型，并通过模拟实验，演绎供应链系统未来的演变历程。未来的发展总有一些难以预料的“反常”现象，因此，预测过程必须运用哲学思辩的力量，运用从个别到一般、必然性和偶然性、对立统一、否定之否定等规律，对未来的不确定因素和环境的发展变化加以解释，从而使预测的未知因素冠以“如果是”、“如果不是”“、如果反向”的表述。对考虑了这些反复多变的未知因素建立的供应链系统进行模拟，可为柔性的供应链系统设计和制定柔性的管理战略提供有力支持。