IBM电脑部和其他部门的供应链管理.docx
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IBM电脑部和其他部门的供应链管理
IBM电脑部和其他部门的供应链管理
GRACELIN,MARKUSETTL
STEVEBUCKLEY,SUGATOBAGCHI
IBMT,J.沃森研究中心约克镇Heights,纽约10598
DAVIDD.YAO
哥伦比亚大学
纽约，纽约州10027
BRETL.NACCARATO
IBM印刷系统公司
Endicott，纽约13760
ROBALLAN,KERRYKIM
LISAKOENIG
IBMPersonal
研究三角公园，卡罗莱纳州27709
1994年，IBM开始重组它的全球供应链。
它希望以最少的库存达到对顾客的快速响应。
为了支持这一项目，我们开发了一个跨企业供应链的分析工具，资产管理工具（AMT）。
AMT将图形化流程建模、解析解的性能优化、仿真、基于行为的成本核算以及企业数据库连通性集成在一个允许对跨企业供应链进行定量分析的系统中。
IBM已经采用AMT研究类似于库存预算、周转目标、顾客服务目标以及新产品介绍等问题。
我们已经将它实施于大量的IBM的商业单位和渠道合作伙伴。
1998年AMT已经在原材料成本和价格保护费用上节省了7.5亿多美元。
作为世界上最大的计算机硬件、软件和服务的提供商，IBM生产各种不同的产品，包括半导体、处理器、硬盘、个人电脑、打印机、工作站以及大型机。
它的制造点与世界各地成千上万的供应商和分销渠道保持着联系。
一条产品线可能包含数以千计的零件，而这些零件要涉及到多级原材料清单、各式各样的提前期和成本以及成百上千的由不同的运输模式连接的制造和分销地点。
面对着日益激烈的竞争，高科技的迅猛发展，持续的价格下降的挑战，公司在1993年开始了一个内部重组项目，理顺业务流程，以改善物流和信息流。
这一重组项目通过提高将产品传递到市场上的速度、可靠性和有效性，致力于改进顾客满意度和市场竞争力。
作为整个重组项目的一部分，1994年，IBM开始了一个资产管理重组的开发，其目的是定义供应链结构、确定战略库存和顾客服务目标，以优化库存的分配和存放，并在满足顾客服务目标的同时减少企业的库存。
公司成立了一个跨部门的团队，成员是来自制造、研发、财务、市场、服务和技术部门的代表。
这个团队确定了五个需要建模用于支持决策的领域：
（1）在每一个商业单元内减少库存的方法的设计；
（2）用于高层管理的为获得库存目标的选择方法的开发；（3）在每个商业单元内开发和实施一个协调管理库存和顾客服务目标的流程，包括工具的采纳和调度。
（4）在全球供应链网络中对类似于服务零件、生产原材料和成品这样的资产进行充分的估价。
（5）对跨品牌产品和单元协作进行评价，以改善库存和风险管理。
针对这些问题，我们开发了资产管理工具（AMT），这是一个战略性的决策支持工具。
AMT和其它资产管理重组方法的整合已经使跨企业的供应链管理在IBM得到了成功的应用。
资产管理工具（AMT）
跨企业的供应链是一个由互相关联的设施组成的网络，企业通过这些设施进行采购、生产、配送，并将产品和服务传递给它的顾客。
由于采购、生产和销售变得越来越全球化，大公司的供应链也愈加复杂，并且相互依赖的程度也越来越深。
今天的跨企业的供应链实际上是由代表了许多公司利益的多个供应链组成的网络，包括供应商的供应商到顾客的顾客。
由于存在这种相互依赖的关系，一个具有扩展供应链的企业只有与它的供应商和零售商通力合作，才会取得良好的业绩和发展。
一个具有扩展供应链的企业只有与它的供应商和零售商通力合作，才会取得良好的业绩和发展。
在高科技产业中，跨企业供应链的管理变得非常重要。
在管理得好的情况下，它可以使公司运作成本很低，而利润很高。
而一个管理糟糕的供应链却恰好相反，利润减少、企业失去创新精神，企业的商业成长受到阻碍。
在我们最初的工作中，我们意识到有两个基本的环节可以用来检查IBM的供应链情况。
第一，我们必须减少和管理不确定性，以促进更精确的预测；第二，我们必须改进供应链的灵活性，促使其迅速适应市场的变化。
从一开始，我们就致力于研究一条跨企业的供应链潜在固有的相互依存关系。
我们认识到只有当我们的系统反映了我们的供应商和渠道采用的策略和流程，并且将他们的价值链与我们自己的集成考虑，我们的这一系统才可能运行成功。
这一观点帮助我们形成了这样的看法：
在跨企业的供应链中，必须采用集成的建模和分析工具。
它将是一种采用新的方法论来处理需求、提前期、供应商可靠性和其它因素内在固有不确定性的工具。
它将是可升级的，这样，它就能够处理代表某行业的大量描述产品结构、供应链流程和部件库存信息的数据。
最后，这一新工具在对供应链策略的基本类型及其交互作用的建模中也同样有效，因为不同的企业可能使用不同的政策。
我们设计AMT来解决所有这些问题。
它是一个用于战略和战术供应链计划的建模和分析系统，源自各种各样IBM早期的内部重组研究[Bagchietal.1998；Buckley1996；BuckleyandSmity1997；Feiginetal.1996]。
它支持用于多层次库存系统量化分析的先进的建模、仿真和优化能力，以及类似于企业数据库连通性和基于Internet的沟通这样的特点。
AMT基于六个功能模块：
一个数据建模模块、一个图形用户界面、一个实验管理器、一个优化引擎、一个仿真引擎和一个报告生成器。
数据建模模块提供了一个关联数据接口，包括产品结构、提前期、成本、需求预测和相关变量的信息。
它内置有原材料清单的发出和数据精简能力、能够自动检查数据的完整性。
通过数据桥（databridges），它允许对IBM的国际和当地运作数据库的进行访问。
图形用户界面（GUI）将供应链建模与基于会话的供应链数据输入结合起来。
它允许用户通过拖放模型组件建立供应网络，比如将制造点、配送中心、运输节点置于工作区上。
实验管理器用于组织和管理与供应链实验相关的数据集。
它允许用户查看并交互地修改参数和策略。
除此之外，它提供对实验中生成的输出数据的自动访问，并且支持各种各样的文件管理操作。
优化引擎工具执行了AMT的主要功能，量化地权衡了供应联网络中的客户服务目标和库存。
这一模块可以通过GUI的下拉菜单访问，或者由仿真引擎调用。
仿真引擎模拟了供应链在不同参数、策略和网络结构下运行得到的结果，包括供应商、制造商以及配送中心的数量和位置；库存和制造策略，例如安全库存控制、供货时间、按库存生产、按订单生产，以及连续或周期性的补充策略等。
仿真引擎包含了一个动画模块，能够帮助用户想象供应链的运作，并在监控仿真输出报告的同时改变参数和策略。
报告生成器对所研究的供应链的性能提供了一个综合的观察，包括平均周转时间、顾客服务水平、出货情况、订单完成率和库存。
它还能生成财务报告，包括销售收入、库存占用资金、原材料成本、运输成本和基于活动的成本，比如原材料的处理和制造。
优化引擎
优化引擎的核心功能，是分析在一条跨企业的供应链中顾客服务和库存投资之间的权衡。
目标是确定供应链中每个节点中的每种产品的安全库存，以期最小化在总体库存上的投资。
我们把供应链看作是一个多层的网络，将其中的每个库存节点作为一个排队系统进行建模。
除了通常的排队建模，我们在模型中结合了一个库存控制政策：
安全库存控制策略，将安全库存水平作为决策变量。
为了量化地评价这样一个网络，我们开发了一种基于分解算法的方法。
其核心思想是单独分析网络中的每一个库存节点，并通过所谓的实际提前期，获取不同库存节点之间的联系。
我们将每个库存节点看成一个具有复合泊松到达、无限个服务台，服务时间服从一般分布的队列，用排队符号
表示。
为了做到这一点，我们必须详细说明到达和服务过程。
通过基于生产结构，采用标准的MRP需求生成技术，我们在每个节点获得到达过程。
复合泊松到达过程有三个主要参数：
到达率、批量的均值和方差。
因此它能够包含多种形式的需求数据；例如，某一特定时期的需求可以由它的最大值、最小值、以及最可能的值来描述。
服务时间是每个库存节点的真实提前期。
一个库存节点的真实提前期可以通过它的名义提前期（比如制造或运输时间）以及它的供应商的满足率来求得。
特别的，当一个供应商出现缺货时，我们必须将由此产生的延迟加到实际提前期中去。
这一延迟是供应商用来生产满足订单的下一个单位所用的时间。
在我们的模型中，我们通过Markov链分析得到附加的延迟。
随着到达和服务过程的确定，我们可以分析队列，并得到类似库存、缺货、满足率和顾客服务水平这样的性能指标。
在对库存节点i的分析中，关键值是
队列中的作业数量，以Ni表示，这个值可以从标准的排队论的结论[Liu,Kashyap,和Templeton1990]中得到。
为了减轻大规模应用中的计算负担，我们用一个正态分布来近似Ni。
这样，我们只需要得到Ni的均值和方差，而这二者都依赖于实际的提前期，即排队模型的服务时间。
图1是一个库存节点的动态变化的简图。
优化模型的目标是最小化供应网络中的总期望库存资本。
这一总量是所有库存节点的总和，而每个节点持有两种类型的库存：
成品（在持）库存和在制品（在订）库存。
优化模型的约束是要求的顾客服务目标。
他们由顾客订单在给定期限之前满足的概率来表示，例如95或99％。
我们的公式允许用户分别为每一类需求流指定顾客服务目标。
首先对于每种最终产品，我们得到能够满足要求的顾客服务目标的满足率。
这些满足率通过网络的材料清单结构以及实际提前期，与所有上游库存节点的实际提前期建立联系。
模型因此得到了不同库存节点的相互关系，特别是安全库存水平和满足率对于顾客服务水平的影响。
供应链和配送网络的相关模型包括了Lee和Billington[1993]模型，Atntzenetal,[1995]，Cammetal.[1997]，Kruger[1997]，Graves,Kletter,以及Hetzel[1998]、Andersson,Axsaeter和Marklund[1998]。
图1：
在这个描述一个库存节点动态性能的简图中，安全库存水平是9，当有四个单位库存时，其它的五个单位已经由早期的订单所供应，并且已经转化为流程中的五个作业。
为了使优化能够快速执行，我们得到准确形式的解析梯度估计，并且实现了一个梯度搜索算法用来生成最优解。
这一工作的技术细节参见Ettletal.[1998]及附录。
除了梯度搜索，我们还开发了一个基于产品聚类的启发式优化过程。
为了使解法有效，我们将它与许多搜索方法在解决中等规模的测试问题时进行比较。
对于大规模的，产业规模的应用，这一模型也已经在IBM的几个商业单元中得到广泛测试。
仿真引擎
仿真引擎允许用户对不同的供应链策略进行模拟，特别的，可以用来验证和微调由优化引擎生成的解决方案的性能。
我们基于Simprocess[Swegles1997]建立仿真引擎，Simprocess[Swegles1997]是一个用于通用目的的商业流程模拟器，由IBM研究中心和CACI产品公司联合开发。
仿真引擎在加入供应链建模功能的同时，保留了Simprocess的功能。
特别的，它为下面的供应链流程提供了建模功能：
-顾客流程代表了基于所模拟的顾客需求，向供应链提交订单的外部顾客。
它还能对关于期望顾客服务目标和顾客优先级的信息进行建模。
-制造流程对装配组装过程、库存策略和补充策略进行建模。
它还能被用于对供应商建模。
-配送流程对配送中心建模并且能够用来对零售店建模。
-运输流程对运输时间、车辆装载和运输成本进行建模。
-预测流程代表了产品预测，包括将来阶段的促销和随机需求。
-库存计划流程对周期性的库存目标水平设置进行建模。
这个流程的本质是基于要求的顾客服务目标，计算出供应链中各个库存节点的建议库存水平的AMT优化引擎。
仿真引擎允许用户在监控输出报告的同时，改变一系列输入参数，来获得最佳的输出值。
所有的输入和输出参数存在于AMT模型数据库中。
用户以随机变量的形式，通过随机分布为仿真提供输入参数；包括制造提前期，运输时间，原材料处理延迟时间、需求预测、原材料清单单上要求的产品数量和供应商的可靠性。
支持的随机分布函数包括β，爱尔朗，指数、γ、正态、正态对数、泊松、三角、均匀、韦伯和用户定义的分布。
我们设计了仿真引擎来进行基于情景的分析。
在这一分析中，像供应商、制造商、配送中心的数目和位置、库存水平、以及制造、补充以及运输策略（按计划生产、按订单生产、按订单装配、持续补充、周期性补充、满载运输、非满载运输等等）这样的供应链参数在仿真过程中不断变化。
对于每一次的仿真，用户都可以指定一个计划期，重复情景（样本运行）的数量以及一个不用保留统计数据的预热阶段。
计划期的长度取决于特定的被讨论的实际应用，以及历史需求预测的有效性。
通常我们取6-12个月作为计划期。
仿真运行的结果以指标报告的形式输出，这些指标包括周转次数、顾客服务、满足率、缺货率、出货、收入、安全库存以及在制品库存。
为了分析财务方面的影响，用户可以使用以下条目，其中的所有条目都可以再仿真中监控：
原材料成本；产品销售收入；基于活动的成本，例如原材料处理和制造成本；库存持有成本；运输成本；错误满足或者推迟向顾客发送的惩罚成本；因被错误满足或者从供应商处推迟发来货物的补偿；由顾客返还货物产生的成本；将货物返还给供应商的补偿。
系统集成与技术创新
我们将AMT的六个功能模块集成在一个足够灵活的系统构架中，它可以满足用户不同的计算需要。
这种构架是基于一个客户端－服务器规划模型的，在这个模型中，可以利用计算机网络的资源进行试验（见图2）。
AMT的客户端提供了一系列功能，用于查看用户图形界面和对话框形式的数据录入。
而AMT的服务器端——通常处在一台功能强大的工作站或中型机上——提供了完整的建模和分析功能。
在我们为使用功能较弱的计算机（如膝上型电脑）的用户建立的构架中，AMT客户端则以独立于平台的Java应用程序形式存在；联网的客户端则允许用户通过网络浏览器访问AMT。
图2
为了管理供应链运作，AMT需要产品在不同阶段与流程中的相关数据。
这些数据可以通过一个相关模型数据库（它经由关联界面与服务器相连接）得到。
数据库存储了与各种建模情形相关的信息，包括供应链结构、产品结构、制造数据，以及需求预测。
对每种最终产品，通过自上而下的材料清单，可以生成它的产品结构。
我们所有的产品数据都是从公司数据库以及当地站点数据资源中提取的。
为了方便数据提取，我们开发了许多数据库连通性模块，提供对数据库的自动访问，提取生产数据，并把它们注入模型数据库中。
所有的连通性模块都有内置的材料清单生成功能。
为了检测因原材料清单信息遗漏或不完备导致的数据记录不一致现象，我们加入了数据库的一致性检验，这样可以产生遗漏数据报告，并将数据集缩小到能够被保持一致地下载到模型数据库的水平。
数据收集的过程允许用户在相关的表格中提供遗漏的数据，这些表格可与清单的输出结果合并。
为了将原材料采购清单的复杂性控制在可以管理的范围内，我们实现了数据减少程序，通过这些程序，我们可以根据零件的价值等级或年需求成本自动消除非关键组件。
AMT的图形用户界面允许建模者在工作域内拖放通用供应链组件，来为多种供应链建立供应网络（见图3）。
复杂的算法封装在组件内部。
例如，点击“PSG制造”节点，就会打开让用户指定参数和策略的窗口，例如延迟时间、制造提前期、原材料清单，以及按订单生产或按计划生产这样的制造策略。
AMT也支持分级过程建模。
用户可以“下行”来包含供应链的其他层，给建模过程增加可扩展性。
顾客节点捕获需求、预测和客户服务要求。
我们置入了动画，来帮助用户将订货、商品以及卡车在节点间的运行这些供应链活动可视化。
在仿真运行过程中，用户可以查看报告，例如服务或库存报告，了解仿真目前的状况。
除了这些实时报告，AMT还提供我们前面讨论过的财务和性能报告。
图3
AMT的一个重要特征就是优化和仿真引擎这些附加功能。
使用优化引擎，用户可以进行迅速而深入的假设分析，这是超出任何标准仿真工具能力以外的。
使用仿真引擎，用户可以在仿真动态的供应链流程和策略的同时，调用库存模块进行阶段性的最优库存水平重算。
用户可以在优化解决方案的基础上进行仿真，观察不同节点采用的不同的供应链策略是怎样影响供应链的性能的。
仿真结果也可以用来调整仿真或者优化过程的参数。
在仿真引擎和优化引擎之间有一个自动接口，允许用户在仿真运行中周期性的调用优化引擎，例如，根据最新需求预测重算目标库存水平。
用户还可以在推拉混合型环境中，使用优化引擎周期性地产生计划方案——结合考虑服务目标和系统不确定性。
总之，AMT包含了创造性的优化，性能评价以及仿真的结合，集成了数据连通性和一个基于因特网的建模框架。
这使得它成为一个功能强大的通用工具，可以用于获取大规模行业供应链的随机动态环境。
我们将跨企业供应链作为一个库存排队网络进行建模，使用分解算法和排队分析来获取每个库存节点的性能，。
我们开发了多层、有约束的库存优化算法，采用变化梯度和启发式搜索，使其有效地应用于大规模的问题。
我们建立了一个供应链仿真库，其中包含供应链流程和策略的广泛的集合，利用这个集合，可以用少量的编程工作为不同的供应链环境建模。
它提供了性能指标、财务报告，以及深入到每个库存持有单元的基于活动的成本。
它还为用户提供了使供应链参数生效和基于分析结果微调参数的方法。
IBM个人系统组中跨企业的供应链管理
IMB个人系统组（PSG）负责个人电脑的研发、制造、销售和服务（例如，商用型台式电脑，消费型台式电脑，移动产品，工作站，PC服务器，网络PC，以及相关外围设备）。
PSG在全世界雇用了18500以上的工人。
销售及营销队伍分布在大城市，而制造工厂位于美国、拉丁美洲、欧洲和亚洲。
1998年，PSG卖出了大约7,700,000台计算机，这些计算机使用类似于IBMPC、Aptiva、ThinkPad、InteliStation、Netfinity、以及网络工作站这样的品牌。
来自戴尔和Gateway这样的PC制造商的竞争日益增强，它们采用直销的、按订单生产的商业模式。
这促使PSG在1997年重新评价自己的业务表现以及与其供应链合作伙伴的关系。
目标是设计实施一种综合的商业模式，结合直销模式（按订单生产，根据客户要求配置，库存最小化）和非直销模式（固定配置，高质量顾客服务和技术支持）的优点，通过多种渠道进行销售。
在1997年四月，PSG成立了一个跨功能单位的团队，其任务是在现有的商业模式和其他不同的方案中，量化顾客服务和扩展供应链中库存之间的关系。
我们利用PSG的商用台式机产品的一个子集的生产数据，建立了AMT中的基础供应链模型。
该模型是由最终用户的需求、零售商定购行为、IBM制造与库存策略、供应商性能以及提前期可变性触发的。
我们从22个零售商那里收集了五个月的实际最终用户销售数据。
零售商定购行为是被许多因素影响的，例如对策策略、市场激励、对供应商可靠性的信心，以及为满足大客户采购的库存储备。
对每一个因素进行建模未免太过复杂了。
我们的模型通过使用替代性的定购政策，获得每个PSG零售商的总定购量，来代表现有渠道的销售能力水平。
例如，如果某个零售商平均持有60天的库存量，模型就为它建立一个相当于60天渠道库存的目标安全库存水平。
为了观测当零售商改变它们订货策略时的情况，我们在AMT模型中改变渠道库存水平，并进行不同情况下假设分析。
对于每种定货策略，我们假定一个零售商将按照给定供应天数的水平来保持产品库存。
在正常商业流程中，PSG根据13周滚动水平来预测它的制造能力。
当前一周的预测作为生产计划，然后此计划推动PSG的制造地生产的产品流向分销仓库，然后它们存储在那里，直至被零售商定购，或者说拉动。
这种补充库存策略抓住了PSG的结合推拉式制造与定购系统的特征——PSG按照预测制造产品，将它们作为成品存在仓库中，直到从零售商那里得到订单为止。
这个系统并非真正的拉式系统，因为产品的可获得性会影响零售商的定购。
同样，它也并非真正的推式系统，因为零售商的定购也会影响PSG制造点的日程安排。
为了有效的把握由于部件短缺、能力约束以及最小订货批量要求所造成的多变性，我们分析了对未来13周的预测。
PSG制定了一个在95％的可能内三日内送货给顾客的目标，这个目标直接转化成AMT的优化引擎所需要的顾客服务约束。
结合仿真引擎和优化引擎，模型根据最新的可得到的需求预测，每周计算安全库存，使顾客订单中的95％在3天内满足。
这个供应策略形成了PSG供应商定购部件和组件，并进行后续制造活动的基础。
在项目的第一阶段，我们使用简化的数据集来建立一个PSG供应链的简化原型来检验假设，研究各种建模算法，更好的了解AMT应用中可能的局限。
在项目的第二阶段，我们开发了更详细的建模方案，可以改变渠道库存，并结合零售商处的渠道装配策略。
PSG给他的零售商们提供了两种类型的产品：
（1）标准机型模型（MTMs）：
已完成并经检测合格的计算机；
（2）开放式机型：
没有功能，只包括计算机最基本的部分，没有内存，硬盘文件和CD-ROM，这些开放式的机型允许零售商根据顾客的特殊需求进行组装。
我们发现有的零售商把这些开放式机型在需要的时候组装成标准机型，卖给顾客，这是一个体现出灵活性的例子，因为零售商可以用当前的开放式机型库存满足对标准机型的订单，而不仅仅是储存这些库存去满足非标准机型的订单。
有的零售商库存大量开放式机型，一旦有了标准机型的订单，他们向厂家订货，而不是利用现有的零部件组装，这就是不够灵活的表现。
两种方法都会影响库存和顾客服务。
因为零售商的灵活性不能够精确地定义，我们设计了不同仿真试验集，在100%灵活和100%不灵活两种极端的情况下，界定或构造渠道装配策略的实际影响。
通过将仿真结果与PSG历史数据的比较，我们来验证AMT模型的准确性。
我们根据需要调整我们的消费模型和参数，在不同的参数和策略下进行多次仿真。
这项研究的主要结果是如下几个方面：
-基于PSG现有的产品结构、小批量的市场环境、以及现有的供应链策略，采用渠道装配几乎没有减少其库存。
（不灵活的零售商渠道行为）
-允许零售商用他们库存的部件组装成任何标准机型，可以改善服务2％，减少12％的库存。
（灵活的零售商渠道行为）
-把22个装配点的需求集中成3种大的类别，可以改善6％的服务水平且减少5％的库存。
-在现有的推－拉式的供应链策略基础上，PSG可在不影响顾客服务水平的基础上，减少50％的库存。
目前，整个供应链上的库存水平远远高于保持PSG服务目标所需要的最优库存。
这个项目及随后的项目集中了4个功能团体——市场和销售，生产，配送，开发——寻求公司范围内对PSG战略方向及随后行动的一致。
我们的研究对于PSG的先进的订单满足创新（AFI）直接起到了贡献作用，AFI致力于通过改进PSG产品的通用性，提高零售商渠道的灵活性[Narisetti1998]。
同样，PSG的管理层也认可了减少组装地点的数量，这是由于价格保护渠道的环境发生变化的结果。
特定的条件和环境主要决定于AMT模型的输出结果，在对后勤流程进行了一系列加强改善后，于1997年11月实施这个项目。
PSG已经基于ATM的分析结果，对于如何分配项目优先权和库存管理渠道库存方面，作出了许多决策。
虽然1997年就作出了PSG初始商业转型的分析，但是是在1998年产生了实际的商业效益。
一个零售商预测的越准确，服务的水平就越高。
从1997年底到1998年底PSG削减了超过50％的库存。
这次削减库存的直接结果就是PSG销售渠道的贴补费用比1997年减少了1亿美元。
贴补费用是指支付给分销商和商业合作伙伴的费用，这些费用是为了补偿价格变化而对他们的库存产品所产生的影响。
另外，由于产品的销售实际与部件制造时间又缩短了4－6周，使得PSG节省了另外5％－7％的生产成本。
这相当于每年节约6.5亿美元。
在最初评估后的几个月内，我们进行了进一步的供应链研究，包括分析
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