管理学院奖项再+1!助力企业协同管理,他的团队这样做...

发布时间:2022-09-16来源:吴丹李浏览次数:0

疫情初期,口罩供不应求。针对火热的市场行情,商家们纷纷瞄准时机:超市和药店上了平时2倍的货;厂家生产了3倍的货;上游原材料厂准备了4倍货的库存。在强有力的防疫政策下,疫情好转,社会恢复秩序,口罩购买量也趋于平稳。而上游厂家却严重积压了大量原材料库存,做了一笔亏本的买卖。这种现象,就是牛鞭效应!那么,如何提升供应链效率,达到真正的协同管理?这是企业共同关心的问题之一。

1997年,供应链管理领域的著名学者、美国工程院院士Hau L. LEE在文章中提出了牛鞭效应的定义和导致其产生的几种因素,引发了供应链管理研究的热潮。

在此背景下,为了更深刻地了解牛鞭效应的成因和后果,并提出特定供应链的协同管理方法。38238威尼斯欢迎你周伟华教授团队的系列研究专注于多级供应链的牛鞭效应及其协同管理方法。他们的研究成果最终获得“2021年度浙江省科学技术进步奖三等奖”。

这究竟是一个怎样的研究成果?它对于企业管理和创新发展有何指导意义?周伟华教授团队又是一个怎样的团队?本期【成果”ZJUSOM】将逐一揭晓这些问题。

探索供应链协同管理及牛鞭效应

本系列研究专注于多级供应链的牛鞭效应及其协同管理方法,连续受到国家自然科学基金的支持,发表了一系列高质量论文,发表期刊包括Operations ResearchEuropean Journal of Operational ResearchNaval Research Logistics、《管理科学学报》等。

1)供应链牛鞭效应

什么是供应链牛鞭效应?

牛鞭效应是经济学上的一个术语,指供应链上的一种需求变异放大现象,使信息流从最终客户端向原始供应商端传递时,无法有效地实现信息共享,使得信息扭曲而逐级放大,导致了需求信息出现越来越大的波动,此信息扭曲的放大作用在图形上很像一个甩起的牛鞭,因此被形象地称为牛鞭效应。

随着先进信息技术的应用,准确实时地了解库存信息已经成为可能,但库存信息质量的改善对上下游企业的影响并不清晰。

周伟华教授团队的主要研究结果表明,更精确的零售商库存信息对于供应商而言并不总是有利的,还依赖于双方的成功结构的设计,相关的研究成果发表在European Journal of Operational Research

基于此工作,周伟华教授团队进一步研究了在供应链中促成上下游企业信息化建设的协同方法,相关的研究成果发表在International Journal of Production Economics上。

这项研究对企业管理有何意义?

从理论上,丰富了供应链牛鞭效应的理解,刻画了库存信息准确性对上下游企业的影响机制。该系列研究发现高质量的库存信息会放大供应链中牛鞭效应,这是由于供应链中的零售企业知道更准确的库存信息后,为了准确进行补偿,他们的订单会根据损耗进行相应调整,因而增大了订单的波动性。

此外,进一步的研究发现高质量的库存信息在降低零售商的成本的同时却增加了制造商的成本,这是因为制造商要面临更波动的零售商订单。这些结论对于更好的了解供应链牛鞭效应和在供应链中促成信息协同有很好的启示意义。

在实践上,提出了促进供应链库存信息系统协同建设的设计方法。针对供应链信息系统建设中各方投入和收益不相称的矛盾,周伟华教授团队提出了一套可促进供应链中各成员协同建设信息系统的公理化设计方法。

这套方法还可以分析和评估供应链信息系统的投入和收益,从而帮助供应链中企业做出合理的信息化水平决策。

2)供应链协同管理

什么是多级供应链的优化控制?

关于多级供应链的优化控制,国际上已有大量研究。其中Rosling在他1989年的论文中证明当组件加工提前期为确定变量时,装配系统可转化为一个等价的多级串行供应链系统,并证明对每个组件的生产采用基于级库存的基本库存控制策略能达到整个系统的最优。

然而,由于加工提前期具有不确定性的特征,因此系统中各组件加工的协同控制策略实际上是十分困难的。

周伟华教授团队首先研究并证明了组件生产时间服从指数分布的多级装配系统的最优控制策略,揭示了各组件之间的相互影响机制,填补这方面研究的空白,相关研究论文在国际运筹管理的旗舰刊物Operations Research上发表。

随后团队将课题进一步拓展,研究了各组件生产时间服从更一般的Erlang分布条件下的最优控制策略,同时允许组件以批量的形式生产,在此条件下同样获得了相关的最优控制策略,使得研究结果更具通用性和实用性。

此后周伟华教授团队做了其他的一些扩展研究,比如周期盘点系统下的最优库存控制研究等,并将相关研究结果发表在Naval Research Logistic和《管理科学学报》等期刊。

这项研究对改善生产管理有何意义?

从理论上,突破了多级装配供应链生产/库存管理研究中的一个经典问题。该研究成果首次发现和证明了生产时间不确定条件下,该系统的最优控制策略,揭示了最优控制策略的结构特性,并在此基础上设计了高效的启发式策略。同时,该成果采用的研究方法对于其他高维系统的研究也有启示意义。

在实践上,改善了多级装配供应链生产/库存管理方法。在实践中,人们常常将Rosling发现的控制策略直接套用到随机系统中,但该系列研究表明在随机系统中,简单套用Rosling的控制策略会带来极大的误差。

周伟华教授团队提出了新的最优策略和启发式策略,这对于改善生产管理的实践有很大意义。

这是一支怎样的团队?

周伟华教授团队应用供应链管理专业知识,积极服务人民重大需求和经济主战场,带领团队开创了应用供应链视角和大数据技术改善食品供应链安全的新范式,基于近千万条记录的全国食品检测数据,分析食品安全事件发生的规律,提出了基于供应链的安全方案。

团队研究成果形成决策建议由教育部采纳上报;建成食品安全可视化平台,服务广大消费者;并为京东、小米科技、阿里巴巴和伏泰科技等企业提供咨询解决方案,获得累计数亿元的成本节约。

周伟华

38238威尼斯欢迎你教授、博士生导师,斯坦福大学访问学者,青年长江学者、教育部新世纪优秀人才。

• 2007年毕业于香港科技大学,获博士学位。

现任浙江大学数据分析和管理国际研究中心主任,主要研究聚焦于物流与供应链管理研究。

代宏砚

中央财经大学商学院教授、博士生导师,美国杜克大学访问学者。

• 2011年毕业于香港科技大学,获博士学位。

发表30余篇论文,包括MSEJORIJPEIJPR等国际知名期刊,主持多项国家省部级科研项目,为京东到家、国家电网、香港Esquel集团等多家国内国际知名企业提供供应链管理相关解决方案。

陈寿长

38238威尼斯欢迎你百人计划研究员,博士生导师。

浙江大学博士 (2013.9-2019.7),南洋理工大学 Research Fellow (2019.11-2021.10)

主要研究兴趣为数据驱动决策研究及其在电商平台中的应用、供应链与库存管理研究。

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