面向智能制造的供应链协同模型研究

本文是工程论文，本文在智能制造背景下对供应链的协同运作相关问题展开研究，主要工作总结如下：（1）本文调研和总结了供应链协同模型的研究现状和相关基础理论知识。首先，对智能制造的概念与相关理论进行了讨论，同时介绍了智慧供应链的相关研究情况；然后，以物流供应链为例分析了供应链协同相关知识，主要是物流供应链联盟的内涵、特征以及分类的介绍；最后，对后文中解决问题过程中用到的合作博弈理论与方法进行了简单介绍，为后面的研究提供了理论基础。（2）为了最大化整个物流供应链系统中的资源利用效率与合作关系的稳定性，本文在已有的供应链资源协同配置模型基础上做出改进，提出将联盟成员参与意愿作为资源协同配置的一个优化目标，建立基于参与意愿的供应链资源协同配置模型，更加合理、有效地实现供应链协同成员之间的资源分配。并且为了积极响应国家可持续发展战略的实施，考虑了在智能制造环境下物流供应链绿色低碳的运作模式，构建了考虑低碳运作的收益分配模型，提高了供应链上资源配置效率，优化了利润分享机制。

第一章绪论

通过国内外对供应链协同问题的研究可以看出，供应链中资源和收益的合理分配是当前研究的热点。目前已调研的文献对于供应链资源协同配置的研究的主要目标是通过建立多目标优化模型，计算供应链各环节任务由哪个参与供应链联盟的企业所承担，也就是为各环节任务配备资源的种类和多少的问题，优化目标主要包括完成任务总成本最低、完成任务总时间最少、惩罚强度最小等，文献[19-21]还考虑了客户满意度以及其他地理因素对资源协同配置的影响。在实际的生产过程中，联盟稳定是完成任务的基础，联盟中成员参与意愿过低可能导致物流商在执行物流任务过程中消极怠工，影响服务质量，但现有的研究很少有考虑联盟成员参与意愿在物流资源配置中的重要影响。在求解模型时，大多文章采用将多目标转换成单目标进行求解，还有一些采用遗传算法求解得到最优解集，没有给出具体选择何种方案的方法，而且没有考虑人的非理性情绪对决策的影响。对于物流利润分配的研究中关于使用合作博弈模型、Nash讨价还价模型等的很多，但是这些研究大多基于供应链层级的利润分配问题，而考虑供应链中具有横向合作关系的物流企业之间相互协同的收入分配研究比较少，而且针对以绿色供应链为背景的更加低碳环保的模式下收益分配的研究也比较少。综上所述，在智能制造背景之下对流通环节供应链协同的研究具有很强的实际意义。

第二章相关背景知识介绍

2.1智能制造

面向智能制造的生产控制模式下的自组织系统实际上就是系统内的各个环节之间在没有外界干预的情况下可以完成自动的形成一定的结构和完成一定的功能。这种自组织模式可以根据任务需求的改变实时地将虚拟化的的任务和资源进行快速合理的配置并有序执行，同时还能完成抗干扰和反馈生产信息的功能，保证生产制造过程稳定运行。大数据时代的到来更加加深了供应链管理的繁琐复杂程度，供应链各企业之间的协同运作模式要求供应链上企业通过资源共享获得规模化效用，供应链协同的这一特点有助于实现企业之间信息共享从而提高供应链管理效率，因此供应链协同成为了研究供应链的重要方向。供应链的协同是指供应链上下不同类型的企业组成一个统一管理和运作的联盟，并通过合理的协议和契约维系合作伙伴关系，供应链联盟中各环节的企业之间通过优势资源的共享以达到提高企业竞争力的目的，并且供应链联盟中资源的统筹管理有利于提高供应链响应市场需求的灵活性。供应链协同运作的模式能够整合不同的资源和信息使各个企业能够在联盟中发挥各自的专业优势去完成自己的那部分任务，从而达到联盟整体收益和竞争力的提升，这个供应链联盟可以实现跨地域的统一管理、完成共同的目标。

2.2供应链协同

通过对大量数据的分析筛选出有用的信息为决策者、管理者服务，使得各企业能有及时应对市场环境的变化制定有针对性的生产计划，实现整个供应链的快速灵活反应和高效管理，现代供应链的发展就是供应链智慧化的发展。结合相关学者对智慧供应链的研究，本文总结出供应链智慧化发展具有两大特点：（1）信息化。智慧供应链还将移动互联技术、感知技术等物联网技术实现对供应链上各方信息的实时跟踪与搜索，具有良好的高效信息传递通道，为各类信息的有源可循提供保证，同时在智慧供应链中需要建立统一的信息通信标准，实现各信息系统间的无缝对接，在供应链成员之间实现信息资源共享，帮助企业实时掌握供应链运作情况并以此为根据组织安排生产。（2）柔性化。智慧供应链的专业化体现在供应链中的各部门之间职责分工明确，并且在制度和流程方面都将建立标准化和规范化的数据信息管理体系，实现高效统一的供应链管理。并且能够对运作过程中可能出现的一切情况作出快速灵活的响应，利用检测监控技术帮助管理者在供应链运作中实现随机应变，提高供应链运作效率。

第三章基于参与意愿的供应链资源协同配置模型................14

3.1供应链中的资源协同配置问题..................................14

3.2基于参与意愿的供应链资源协同配置模型...............19

3.3供应链资源协同配置模型的求解..............................21

第四章基于绿色配送补偿的供应链收益协同分配模型........33

4.1供应链中的收益分配问题..........................................33

4.2基于绿色配送补偿的供应链收益协同分配策略.......35

4.2.1初始收益分配...................................................36

第五章总结与展望...................................................................48

第四章基于绿色配送补偿的供应链收益协同分配模型

4.1供应链中的收益分配问题

面向智能制造的供应链协同研究主要包括两大部分，首先是在完成生产任务过程中供应链上资源的优化配置问题，在生产过程结束后要解决的是供应链上具有合作关系的企业之间的收益分配问题。由前文的分析可知，供应链上的企业之所以组成联盟协同完成任务主要是为了降低成本、追求更大的经济效益，但是利益对于供应链的合作来说是一把双刃剑，企业既会为了追求利益而寻求合作，也会因为利益分配的不合理而打击参与合作的积极性，影响供应链联盟的稳定。供应链收益协同分配既要确保供应链整理收益最大，也不能忽略供应链中各个参与企业个体的收益，分配机制的设计目标也可以描述为尽可能减少各成员企业收益与整体收益的偏离程度，收益分配中整体利益与个体利益的关系如图4.1所示。

4.2基于绿色配送补偿的供应链收益协同分配策略

本文针对面向智能制造的供应链收益协同分配问题，主要分析了供应链中收益分配问题的含义以及收益分配的原则，并提出了一种基于绿色配送补偿的供应链收益协同分配模型，首先在初始分配的基础上加入风险因素对收益分配权重进行改进，然后考虑绿色环保因素对收益分配权重进行了修正。供应链中的收益分配问题对供应链上的企业来说，组建供应链联盟并且完成供应链资源协同配置的重要前提和保障是参与企业之间要建立良好的合作关系，而科学、合理、公平的收益分配机制可以有效提升合作关系稳定性。本节将具体描述本文中需要解决的供应链收益协同分配问题与分配原则。在供应链协同模式中，供应链上各企业组成供应链联盟共同承担完成大型的生产制造任务后，要将整个运作过程中获得的收益在供应链各成员企业中进行分配。本节中将运用Shapley值法在供应链相互合作的成员企业之间进行收益的协同分配，并且考虑了风险承担对收益分配公平的影响，在Shapley值分配权重基础上加入了风险因素对模型进行改进完成初始分配，并提出基于绿色配送补偿的收益分配模型，对初始收益分配权重加以修正，使收益分配更加合理。具体供应链收益协同分配的过程如图4.2所示。

第五章总结与展望

（3）为了解决实际生产中的决策问题，本文提出一种基于后悔理论的最优解排序方法，将由智能优化算法求解得到的Pareto最优解再次进行优劣排序，根据各组方案不同属性的效用值和后悔值构建整体感知效用最大化模型，得到的排序结果可以在实际生产中为确定决策方案提供更明确的依据，此方法在实验中得到了验证。（4）针对供应链协同研究中的收益分配问题，本文提出基于改进Shapley值的绿色收益分配模型。首先运用Shapley值法对供应链联盟中企业收益进行分配，考虑了风险因素在收益分配中的影响，加入风险因子对收益分配模型进行调整，并用遗传算法找出了贡献和风险因素在收益分配中的权重比例，完成了供应链中企业收益的初始分配。此外，为了鼓励可持续发展的低碳运作模式，本文提出了基于绿色配送补偿的收益分配方法，结合TOPSIS的方法计算出供应链联盟中每个企业实际应承担的碳排放量，对初始的收益分配权重加以修正，此方法有利于增强收益分配的合理性，并对维持供应链上企业之间稳定的协同运作关系起到促进作用。
参考文献（略）