第二章 基礎(chǔ)概念及理論

第一節(jié) 產(chǎn)出隨機

產(chǎn)出隨機（Random Yield）主要指生產(chǎn)過程中受自然條件、技術(shù)水平或管理等因素影響造成的產(chǎn)出不確定。產(chǎn)出隨機常常出現(xiàn)在電子及半導(dǎo)體制造、農(nóng)業(yè)、化工和再制造等行業(yè)的原材料加工、產(chǎn)成品加工或零部件組裝過程的正常生產(chǎn)流程中。產(chǎn)出隨機是造成供應(yīng)鏈中供應(yīng)不可靠的主要因素之一。

除產(chǎn)出隨機外，供應(yīng)中斷（Supply Disruption）是引發(fā)供應(yīng)鏈管理中供應(yīng)可靠的另一個最常見和最重要的方面。供應(yīng)中斷通常指由突發(fā)自然災(zāi)害（火災(zāi)、地震、傳染病等）或人為事件（罷工、恐怖襲擊等）導(dǎo)致供應(yīng)的意外中斷^[1]。供應(yīng)中斷時常發(fā)生并使企業(yè)遭受重大損失，嚴(yán)重影響企業(yè)的正常運營甚至可能造成整條供應(yīng)鏈崩潰。如2000年，為愛立信提供芯片的一家飛利浦工廠發(fā)生火災(zāi)，導(dǎo)致愛立信手機部門在該年總虧損16.8億美元，并且市場份額由12%下降到9%^[2]。2001年“9·11”事件后，由于汽車零部件短缺，最終迫使福特公司暫停了5個生產(chǎn)工廠^[3]。2004年，由于一個感冒疫苗生產(chǎn)廠商違反美國食品藥物管理局的規(guī)定而被迫關(guān)閉，導(dǎo)致了美國感冒疫苗的供應(yīng)量減半，隨后由流行性感冒及并發(fā)癥導(dǎo)致該年至少3.6萬人死亡和20萬人住院治療^[4]。2010年，冰島火山灰蔓延使英國、瑞典、丹麥和比利時等國一度關(guān)閉了全部機場。該次航空管制不僅給歐洲航空業(yè)帶來巨大損失，同樣受到影響的還有采用航空運輸?shù)钠髽I(yè)。據(jù)德國工商總會稱，禁飛給德國企業(yè)每天造成的營業(yè)損失約10億歐元^[5]。2011年，日本爆發(fā)的9.0級地震并引發(fā)海嘯使得日本經(jīng)濟(jì)遭受嚴(yán)重?fù)p失，并給汽車、電子、半導(dǎo)體等眾多產(chǎn)業(yè)帶來了嚴(yán)重的后續(xù)影響。如由于部分零部件供貨中斷，日本三大汽車廠商豐田、日產(chǎn)和本田共有22家工廠被迫暫時關(guān)閉^[6]。可見，供應(yīng)中斷一旦發(fā)生，將給企業(yè)或社會帶來巨大損失。

本書著重研究產(chǎn)出隨機情形。產(chǎn)出隨機最多導(dǎo)致下游采購商的部分訂購量不能及時得到滿足，而供應(yīng)中斷一旦發(fā)生，下游采購商可能一個產(chǎn)品都不能從上游供應(yīng)商處獲得。因此，在產(chǎn)出隨機供應(yīng)鏈管理文獻(xiàn)中都采用產(chǎn)出隨機模型（Random Yield Model）來刻畫供應(yīng)商的不確定性產(chǎn)出。產(chǎn)出隨機模型又分為乘法產(chǎn)出隨機（Multiplicative Random Yield）和加法產(chǎn)出隨機（Additive Random Yield）模型。即假定供應(yīng)商的生產(chǎn)投入量為Q，則實際的產(chǎn)出量為TQ 或T+Q（或下游采購商的訂購量為Q，實際獲得量為TQ 或T+Q）。其中，T為獨立于生產(chǎn)投入量Q的隨機變量，乘法產(chǎn)出模型中T∈[a，b]（0≤a＜b≤1），加法產(chǎn)出模型中假定-Q≤a＜T≤b（a≤0，b≥0）。現(xiàn)有文獻(xiàn)較多假定T服從二項式（Binomial）、斷裂幾何（Interrupted Geometric）、離散或連續(xù)均勻（Discrete Uniform）等分布^[7]。而研究供應(yīng)中斷的供應(yīng)鏈管理文獻(xiàn)，如Xia等通常假定發(fā)生供應(yīng)中斷的概率為β，則采購商能夠獲得全部訂購量的概率為（1-β），一個訂購量都不能獲得的概率為β^[8]。由此可見，一定程度上供應(yīng)中斷模型可以看成乘法產(chǎn)出隨機模型的特殊形式[T 服從0-1（All-or-nothing）分布時]。

本書在模型構(gòu)建中也將采用乘法產(chǎn)出隨機模型來刻畫供應(yīng)商的不確定性產(chǎn)出。上述分析說明，本書的研究結(jié)論比運用供應(yīng)中斷模型得到的結(jié)論更具有一般性。