面向即时顾客化定制的供应链模式关键问题研究

论文摘要：针对即时顾客化定制（IC）这一全新的生产模式，本文首先提出IC供应链是一种基于信息技术的敏捷供应链，并建立了它的结构模型；在此基础上对IC供应链面临的定制、交付速度与成本三者的矛盾问题、牛鞭效应问题、供应链重构组建问题和系统安全等问题进行了分析，提出时间压缩和信息交互系统的建立是实现IC供应链的关键；针对时间压缩这一关键问题，本文基于约束理论，采用灰关联分析方法计算得出了对IC供应链总周期时间影响最大的时间构成要素。
论文关键词：即时顾客化定制,面向,的敏捷供应链,供应链总周期时间,时间压缩,灰关联分析
　　1.引言
　　由于市场对产品的需求不断变化，技术的迅猛发展又为产品更新提供了可能，产品的生命周期越来越短，产品的市场寿命短于企业花费在计划、采购、制造与分销上时间的情况屡见不鲜。可见今后的竞争，不再是大鱼吃小鱼，而是快鱼吃慢鱼，速度或时间将在大多数市场成为一个主要的竞争变量。现在，定制、快速响应甚至即时交付产品和服务、低成本已经成为企业希望实现的目标。但是，现有的生产模式和管理方法已难以使他们在当今市场竞争条件下实现这个目标。
　　正是这样的环境压力孕育了企业的下一个生产经营模式———即时顾客化定制（InstantCustomerization，IC）。即时顾客化定制追求零时间，是基于时间竞争的最高目标，已有学者认为，基于时间竞争不仅仅是指制造、分销等各独立环节，而是聚焦整个供应链，它的本质就是压缩整个供应链的交付产品/服务的全部时间。
　　2.面向IC的敏捷供应链
　　即时顾客化定制的供应链模式是敏捷供应链，同时需要依赖Internet/Intranet集成信息平台进行运作。
　　不可能有全能的企业，只有充分发挥各个企业的核心优势，组建动态联盟，才能解决“即时响应、以较低成本生产和满足顾客个性化要求的产品”的难题。这就要求在企业中实施即时顾客化定制生产模式，实现买方和卖方的“双赢”。这样的制造企业不再是孤立的个体，而是社会化大系统中的一个成员，并作为动态的制造环境中一个可使用的制造个体资源，以企业集成的形式，通过合作与竞争，参与敏捷供应链。
　　因而IC生产模式的实现必须依赖敏捷供应链，同时它必须是一个跨企业的网络结构，是一个多用户基于Internet/Intranet集成信息平台同时进行运作的系统。因此，面向IC的供应链实际上是一种基于信息技术的敏捷供应链。
　　如图1所示，IC供应链是一个跨企业的网络结构，是一个多用户基于Internet/Intranet信息服务中心同时进行运作的系统。供应链中各节点企业通过Internet技术相互连接，加强信息在各节点之间的相互传递和共享，使从顾客个性化需求信息的获取到定制生产的分配能够在瞬间完成，从而提高供应链的敏捷性和即时性。
　　3.实现面向IC的敏捷供应链的关键问题研究
　　由图1所示的供应链结构模型可知，面向IC的敏捷供应链是一个多用户基于Internet/Intranet集成信息平台同时进行运作的系统，维持这样一个复杂系统的正常高效运作必然存在着很多问题。
　　3.1面向IC的敏捷供应链急需解决的问题
　　（1）如何解决顾客化定制程度、交付速度与成本之间的矛盾问题
　　顾客对产品个性化需求的不断增加必然导致设计和制造费用的提高，交货期也相应延长，因此IC生产模式同时解决顾客化定制程度高、交付速度快、成本低的“三难”问题是IC供应链面临的最主要问题。
　　
　　图1面向IC的敏捷供应链结构模型
　　（2）顾客个性化需求信息的准确获取、分析处理和传递能力的提高
　　供应链管理的“牛鞭效应”问题成为企业高度关注的问题，“牛鞭效应”是指供应链上的信息流从最终客户向原始供应商端传递时候，由于无法有效地实现信息的共享，使得信息扭曲而逐渐放大，导致了需求信息出现越来越大的波动。
　　（3）敏捷供应链的组建问题
　　现有的供应链模型中，一般认为由盟主企业进行组建供应链的工作。已有学者提出由专门的信息服务中心提供技术支持和服务，组建虚拟联盟，这是一种很好的想法。最终客户能够直接从各企业组成的供应链虚拟联盟中定货，即使是普通的中小企业，也完全有能力加入这个虚拟联盟。交互平台的技术和服务问题由信息服务中心专门负责，各企业就更可以将他们的生产经营活动集中在自己的核心业务上，供应链各成员各司其职，提高了供应链的整体效率。
　　（4）系统集成架构和敏捷重构的能力
　　敏捷供应链是实践虚拟企业联盟的使能方法，而不同企业各自信息系统基础设施及应用系统的结构和功能、系统接口等可能千差万别，因此系统应该具有集成异构系统和遗留系统的能力。IC敏捷供应链组织机构的即时性、定制性和动态性要求供应链管理系统具有良好的可重构和可定制性。
　　（5）信息交互系统的安全能力
　　由图1我们可知，IC供应链是一个多用户基于Internet/Intranet集成信息平台同时进行运作的系统。但是包括供应商、制造商、分销商、零售商及物流供应商在内的各结盟企业及顾客有相应不同的访问权限，有些信息是不需要任何安全保护的，有些则只需要保证传送中的安全，而有些则还需要存储安全。所以，信息交互系统的安全能力是供应链平稳进行的安全保障。
　　3.2IC供应链问题的分析解决
　　（1）关于同时实现缩短交货时间和提高顾客化定制水平的冲突问题，已有文献提出了“按个性化需求预测生产”的运作策略，通过赢得“负时间”实现即时响应顾客需求。在供应链中和生产系统中，库存是最大的浪费，因为库存费用占库存物品价值的20－40%，并有大量文献表明，供应链响应时间的长短对供应链库存水平的高低有重要的影响，响应时间越长，则供应链库存水平越高，而且变化越大。

　　（2）关于“牛鞭效应”，有文献明确提出，产品的生产提前期对需求预测和批量订货有显著的影响，产品的提前期越长，则牛鞭效应越大。
　　（3）为了提高系统集成架构、敏捷重构和安全能力，同时协同各种类型客户端进行工作，必须开发一个功能完备、采用分层体系模式的信息集成系统。
　　综上所述可知，时间压缩和信息交互系统的建立是实现IC供应链的关键。以下本文针对时间压缩问题进行研究。
　　4.时间压缩
　　时间作为一种战略武器，与资本、生产率、质量、甚至创新同等重要，供应链竞争优势在于以更低的价格、更快的速度给顾客提供更多的价值。因此对供应链时间的研究成为广大学者关注的重点。
　　4.1供应链时间的研究现状
　　目前，有大量文献研究供应链中的时间问题，但是存在着以下问题：
　　（1）只涉及供应链的局部作业环节时间的研究，如采购时间、内向运输时间、外向运输时间、设计时间、制造时间、分销时间；
　　（2）虽然已有文献在建立关于供应链管理的数学模型时，考虑了时间因素，但是绝大多数只是作为数学模型的一个约束条件，研究主要围绕成本进行。
　　（3）有些文献虽然研究了供应链中的时间，但只是建立时间因素的数学模型，并没有进行深入研究。
　　4.2供应链总周期时间
　　通常所研究的基于某个节点企业单一环节（如产品生产周期）的快速响应是没有实际意义的，必须从整个生产和物流过程出发研究响应周期的问题，这样才能真正提高某种产品的供应链在最终用户市场上的竞争力。基于此，马士华教授（2001）年提出了供应链多阶响应周期（Multi-stageResponseTimeinSupplyChain）概念，多阶响应周期就是由供应链上不同阶段的子周期所构成的全供应链的周期。
　　
　　图2供应链多阶响应周期
　　如图2所示，IC供应链总周期时间是指整个IC供应链为满足顾客需求花费的总时间，它由五大时间构成要素组成：订单处理周期、产品设计周期、采购/供应周期、生产/装配周期和物流周期。
　　5.供应链响应时间的关键构成要素分析
　　供应链作为一个系统,整体优化往往只取决于极少数的环节,即薄弱环节。我们借用生产管理中的约束理论(TOC)对供应链进行薄弱环节分析。从TOC的角度看,供应链上的活动可以分为两类:“瓶颈”和“非瓶颈”。整个供应链的响应时间是由瓶颈决定的，所以要缩短整个供应链的响应时间，必须把精力集中放在瓶颈上，尽可能提升其能力，减少其转换次数和转换时间。一旦识别出瓶颈，就应将关键的资源配置到瓶颈环节中,提高其批量，减少其转换次数，保持各非瓶颈环节与瓶颈环节同步运行，从而达到缩短供应链总周期时间的目的。然而，如何找到“瓶颈”呢？本文采用灰关联分析法寻找影响供应链时间的“瓶颈”。
　　灰关联分析法是邓聚龙于1989年提出的，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。灰色关联度不光考虑了比较数列在数值上对参数列的贡献程度，更为重要的是它动态地看问题，从各比较数列的发展态势上作比较分析。
　　根据图2所示的供应链总周期时间的要素组成，将它们用表1的符号表示：
　　表1时间构成要素的表示符号
　　

首先提出IC供应链是一种基于信息技术的敏捷供应链，并给出了它的结构模型；在此基础上对IC供应链面临的定制、交付速度与成本三者的矛盾问题、牛鞭效应问题、供应链重构组建问题和系统安全等问题进行了分析，提出时间压缩和信息交互系统的建立是实现IC供应链的关键；然后针对时间压缩这一关键问题，利用约束理论的思想，采用灰关联分析方法，通过关联度大小的计算得出了各时间构成要素对IC供应链总周期时间的影响程度。
　　本文为IC供应链的实现提供了良好的理论基础，为IC供应链的深入研究做了铺垫。由于篇幅原因，本文只针对时间压缩展开了研究，而信息交互系统的开发维护是实现IC供应链的另一个关键，先进的信息管理系统及客户交流平台等是保证企业高效率运作的基础，急需深入研究。
　　致谢
　　感谢重庆市自然科学基金资助项目（CSTC,2009BB3362），重庆市教委科学技术研究项目(KJ08A06)及重庆大学“211工程”三期创新人才培养项目（项目编号：S-09107）为本文提供的资助。
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