Petri網(wǎng)在冷鏈中斷風(fēng)險分析中的應(yīng)用研究

李亞琴　劉勤明　呂文元

摘要：為更好地管理冷鏈中斷風(fēng)險，減少中斷風(fēng)險對冷鏈造成的損失?？紤]Petri網(wǎng)可將復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng)抽象表達成網(wǎng)圖結(jié)構(gòu)，通過庫所和變遷動態(tài)展示事件發(fā)生的過程，冷鏈中斷風(fēng)險中成員對中斷風(fēng)險反應(yīng)將對冷鏈造成影響，構(gòu)建petri網(wǎng)冷鏈上下游中斷風(fēng)險分析模型進行分析，并結(jié)合冷鏈庫存在冷鏈風(fēng)險分析中的重要性，對核心冷鏈成員進行庫存事件petri網(wǎng)建模，最后通過Extendsim仿真實現(xiàn)中斷風(fēng)險下庫存的變化分析。結(jié)果：冷鏈中斷風(fēng)險下petri網(wǎng)建模分析可以很直觀地反應(yīng)上下游冷鏈成員受提前期和成本等的影響；而冷鏈中斷風(fēng)險下庫存事件petri網(wǎng)模型可以用Extendsim進行仿真實驗，得到需求變化大及提前期較小的企業(yè)容易發(fā)生中斷風(fēng)險，最后通過Extendsim優(yōu)化模塊求出最小成本下冷庫的最大庫存以更好地控制中斷風(fēng)險。結(jié)論：petri網(wǎng)可以對冷鏈進行中斷風(fēng)險分析，有利于冷鏈企業(yè)對上下游冷鏈成員進行選擇和管理，并可以進行中斷風(fēng)險的事前控制，進行中斷風(fēng)險的統(tǒng)計分析及預(yù)防中斷風(fēng)險帶來的危害。

關(guān)鍵詞：petri網(wǎng)；冷鏈；中斷風(fēng)險；庫存事件；Extendsim仿真

中圖分類號：F 273.1文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1672-7312（2017）01-0069-07

Abstract：To better manage the cold chain disruption risk，reduce the risk of the loss caused by cold chain，the paper assumed that the complex dynamic system in Petri net can be expressed by the graph structure，that dynamic display of the process of incident and the members of cold chain interruption risks affects cold chain reaction，the paper built a risk analysis model of Petri net chain.And based on the importance of cold chain inventory in cold chain risk analysis，the paper built the cold chain Petri net model of the core members of the events of inventory.Finally the paper analyzed the risk variation through Extendsim simulation under the change of the inventory.Results show that the analysis of Petri net model under cold chain disruption risk can visually reflect the cold chain upstream and downstream members in time and cost；And inventory under cold chain interruption risk event Petri net model with Extendsim builtin genetic algorithm optimization module，the biggest inventory within the minimum cost can be calculated.The conclusion is that Petri net can analyze the disruption risk quantitative，which help enterprises to carry out statistical analysis of the risk and prevent it.

Key words：petri net；cold chain；disruption risks；the events of inventory；extendsim simulation

0引言

全球競爭壓力促使企業(yè)開展廣泛的組織間合作，精簡供應(yīng)鏈并使得供應(yīng)鏈敏捷、靈活和快速響應(yīng)。因此供應(yīng)鏈必須具備處理可預(yù)知和不可預(yù)知的大量事件。不可預(yù)知事件也叫例外事件，將例外事件分為系統(tǒng)外和系統(tǒng)內(nèi)，系統(tǒng)外例外事件如政策影響，氣候影響，自然災(zāi)害等，內(nèi)部例外事件包括不準(zhǔn)確的預(yù)測，產(chǎn)品脫銷，發(fā)貨延遲等，這些都將引起供應(yīng)鏈內(nèi)的牛鞭效應(yīng)，并對系統(tǒng)造成重大損失。隨著供應(yīng)鏈一體化，在供應(yīng)鏈中的任何事件都將對其他合作伙伴造成影響，而供應(yīng)鏈成員的不同反應(yīng)也將對供應(yīng)鏈產(chǎn)生不同作用。近年來冷鏈在我國需求與日俱增，對冷鏈中斷風(fēng)險分析研究具有重要意義。

目前的研究中，張晴[1]在中斷風(fēng)險管理辦法中提到petri網(wǎng)在供應(yīng)鏈風(fēng)險分析中識別應(yīng)用較廣泛。晏爽[2]提出一種基于新型擴展模糊Petri網(wǎng)的食品冷鏈故障診斷方法，將Petri網(wǎng)和反推算法結(jié)合，從而以最快的速度尋找到冷鏈發(fā)生故障概率最大的路徑。WU等[3]提出petri網(wǎng)在供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險分析的應(yīng)用，并用制造業(yè)案例說明這個模型的有效性；李學(xué)飛[4]對供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險進行petri網(wǎng)建模，并展示了petri網(wǎng)在環(huán)節(jié)較多的制造業(yè)流程中也能清晰展示中斷風(fēng)險的影響。seyed[5]將WU模型改良，用著色petri網(wǎng)展示了更多的關(guān)鍵因素對供應(yīng)鏈系統(tǒng)中斷風(fēng)險的影響。Rong[6]將時間petri網(wǎng)和著色petri網(wǎng)的運行規(guī)則結(jié)合中斷風(fēng)險發(fā)生的規(guī)則構(gòu)建了事件petri網(wǎng)中斷風(fēng)險分析的模型，通過對中斷風(fēng)險發(fā)生事件的分類，如延遲交貨、托運人延遲裝卸等原因作為petri網(wǎng)庫所中的狀態(tài)之一，狀態(tài)二則是通過對各類事件的統(tǒng)計做出的對策，如更換托運人，緊急調(diào)貨等措施。rong的模型主要是對中斷風(fēng)險在全球供應(yīng)鏈的統(tǒng)計和詮釋。蔣芬[7]通過應(yīng)用extendsim形象地展示了需求變化和供給變化引起的中斷風(fēng)險對庫存產(chǎn)生的影響。[8]對航天器故障診斷系統(tǒng)進行分析，利用petri網(wǎng)進行診斷模型建立，后通過extendsim軟件對petri網(wǎng)進行仿真，仿真模型使得petri網(wǎng)得以量化分析。在中斷風(fēng)險分析策略方面，姚衛(wèi)新[9]提出壓力測試法對中斷風(fēng)險的管理，以及壓力測試法后的彈性策略中，提出庫存對于緩解中斷風(fēng)險具有重要作用。徐娟[10]對生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈突發(fā)事件考慮需求突發(fā)事件為3類農(nóng)戶生產(chǎn)風(fēng)險，運營風(fēng)險和需求突變風(fēng)險，并進行定性分析給出應(yīng)對策略。

綜上，petri網(wǎng)已經(jīng)在供應(yīng)鏈風(fēng)險管理中有一定發(fā)展，可以通過petri網(wǎng)對中斷風(fēng)險進行傳播和診斷研究，從而給出應(yīng)對策略，對冷鏈風(fēng)險分析關(guān)鍵因素方面的分析有成本、提前期、需求等的影響，但大部分petri網(wǎng)分析僅對供應(yīng)鏈流程進行建模，或只有少量文獻對供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險分析進行事件petri網(wǎng)建模，而冷鏈區(qū)別于普通供應(yīng)鏈最大的不同是冷庫投入較大，冷鏈庫存在緩解冷鏈中斷風(fēng)險方面有重要作用，應(yīng)對冷鏈中斷風(fēng)險的庫存事件研究較少，而應(yīng)對中斷風(fēng)險分析方面冷鏈成員對事件做出的反應(yīng)也將影響到整條供應(yīng)鏈，因此文中將結(jié)合petri網(wǎng)在供應(yīng)鏈方面的應(yīng)用及冷鏈的特點，對冷鏈中斷風(fēng)險分析進行petri網(wǎng)冷鏈上下游成員建模，以及對冷鏈庫存事件petri網(wǎng)進行建模，最后通過extendsim對冷鏈庫存petri網(wǎng)進行仿真分析。

1冷鏈petri網(wǎng)中斷風(fēng)險模型建立

1.1petri網(wǎng)簡單介紹

petri網(wǎng)是一個有向圖，包含庫所和變遷2種節(jié)點，庫所如圖1以一個圓圈表示，變遷如圖1用矩形表示，2種節(jié)點之間用有向弧連接，庫所中如果有token（如圖1中庫所中的黑點）即表示庫所中有發(fā)生的條件事件。

古典PN（petri網(wǎng)）的結(jié)構(gòu)是由4要元描述的一有向圖：

1.2冷鏈供應(yīng)鏈上下游成員petri網(wǎng)中斷風(fēng)險分析模型

分析冷鏈中斷風(fēng)險通常要分析產(chǎn)生中斷風(fēng)險的原因，這些原因通常分為內(nèi)部和外部的，內(nèi)部原因可能是因為缺貨，無法及時送達造成客戶取消訂單，外部原因可能來自于其他的鏈伙伴或者政策原因如：入境貨物延遲，進口政策變化，自然災(zāi)害等。而當(dāng)中斷風(fēng)險發(fā)生時不同的成員將會做出不同的反應(yīng)，對整條鏈會產(chǎn)生不同的作用。

建立以第三方冷鏈物流企業(yè)為核心的冷鏈物流系統(tǒng)，假設(shè)有3個供應(yīng)商，一個第三方冷鏈物流企業(yè)，零售商需求歸總為隨機分布的一個總體。則可以將其用petri網(wǎng)表述如下。

因為成本因素導(dǎo)致中斷時對下游成員的提前期也會有影響，同理，提前期發(fā)生改變導(dǎo)致中斷時，下游提前期將由原來的4 d變?yōu)?/p>

C42=C12+d12

=7 d，而成本由原來的4提高到11.

冷鏈上下游成員petri網(wǎng)建模能夠清晰地展示當(dāng)中斷風(fēng)險發(fā)生，各個冷鏈節(jié)點成員會受到的影響，如果成員能在可接受范圍內(nèi)相應(yīng)提高成本和提前更多時間訂貨，那么下游成員將受影響較少，若此時成員之間沒有意識到中斷風(fēng)險對成本和提前期都有更高要求則可能導(dǎo)致中斷風(fēng)險的牛鞭效應(yīng)，下游成員的中斷風(fēng)險將會更嚴(yán)重。

1.3冷鏈庫存事件petri網(wǎng)建模及中斷風(fēng)險分析

上下游供應(yīng)鏈成員 petri網(wǎng)可以對中斷風(fēng)險發(fā)生后的影響進行分析，并觀察中斷風(fēng)險的傳播，但petri網(wǎng)還可以通過對產(chǎn)生中斷風(fēng)險的原因和事件進行中斷petri網(wǎng)建模，在rong的文章中一共有7種類型的中斷風(fēng)險分析模型，做為第三方物流企業(yè)可以歸結(jié)的原因有未及時裝船，貨物延遲，貨物不足。解決方法歸結(jié)為：在可以接受的時間范圍內(nèi)聯(lián)系供應(yīng)商，在可以接受的時間范圍內(nèi)通知客戶，更換托運人，減少中斷風(fēng)險發(fā)生導(dǎo)致的系統(tǒng)風(fēng)險；而對于冷鏈，隨意更換托運人的代價是更高，結(jié)合冷鏈的特殊性，在裝載運輸和儲存的過程都需要低溫保存，冷庫投入較大，隨著現(xiàn)代制冷技術(shù)的提升以及對冷庫需求的提高，維護冷庫運行的人力資本及水電費用等都隨之提升，因此對冷庫容量的設(shè)計以及冷鏈庫存的管理具有重要意義。確保庫存充足不至于浪費是冷庫運營的重要項目，因此求得冷庫庫存最大庫存（S）對應(yīng)對冷鏈中斷風(fēng)險具有重要作用。

庫存事件petri網(wǎng)是指庫所代表事件狀態(tài)，轉(zhuǎn)移表示事件處理，下面構(gòu)建頂層petri網(wǎng)中的核心鏈（第三方冷鏈企業(yè)訂單處理）的庫存petri網(wǎng)模型（如圖2所示）。

P6 客戶的訂單接收P7 庫存檢查表P8 庫存滿足訂單P9 庫存不滿足訂單P10 到貨

T5 訂單處理T6 判斷庫存是否滿足需求T7 向供應(yīng)商1訂貨T8 向供應(yīng)商2訂貨T9 向供應(yīng)商3訂貨T10 發(fā)貨T11 更新庫存

以上是通過庫存事件建模立的petri網(wǎng)模型，在這個模型中以核心鏈成員為建模對象，當(dāng)中斷風(fēng)險發(fā)生時，需求變大或者供應(yīng)發(fā)生改變使得供應(yīng)得不到滿足，造成缺貨損失以及每天冷庫運營成本損失。為從庫存事件petri角度分析中斷風(fēng)險如何在冷鏈中發(fā)生中斷且中斷造成的影響，將通過extendsim對以上核心庫存事件petri網(wǎng)進行仿真。

2.3.1冷鏈庫存事件petri網(wǎng)中斷風(fēng)險仿真分析

Extendsim是由value、plotter、item等模塊構(gòu)成，可以對離散型事件和連續(xù)型事件進行仿真，對于冷鏈中斷風(fēng)險分析，從上圖核心冷鏈處理事件是庫存和訂貨，要分析需求和供應(yīng)不穩(wěn)定性對冷鏈造成的影響，則可以假設(shè)客戶的需求是隨機的，供應(yīng)不穩(wěn)定可以假設(shè)為供應(yīng)商反應(yīng)能力即通過改變訂貨提前期觀察中斷風(fēng)險發(fā)生情況。

冷鏈Petri網(wǎng)中斷風(fēng)險仿真模型建立。對庫存事件petri網(wǎng)進行仿真實驗分析建模時要根據(jù)extendsim的功能進行分析，庫存事件petri網(wǎng)的仿真主要包括客戶的隨機需求生成，判斷庫存是否充足，是否需要進行訂貨，最后通過優(yōu)化模塊進行分析最小成本下冷庫的最大庫存應(yīng)該是多少。步驟如下：

第一步，生成隨機客戶需求，進行庫存的更新，如圖3所示。

圖6提前期為（0.5，1）的均勻分布客戶需求分布呈0.1的指數(shù)分布，庫存變化范圍（-10，60）；圖7提前期為（0.5，1）的均勻分布，客戶需求分布呈0.01的指數(shù)分布，庫存變化范圍（-200，100）。可以觀察到當(dāng)客戶需求由0.1的指數(shù)分布變?yōu)?.01的指數(shù)分布時，對庫存的影響較大，容易發(fā)生中斷風(fēng)險。

2）提前期變化對庫存的影響對比分析。

當(dāng)客戶需求保持為0.01時，提前期變?yōu)樵瓉淼?倍（2，4）的均勻分布時，庫存變化如下。

客戶需求分布呈0.01的指數(shù)分布

對比提前期（0.5，1）的庫存變化，庫存變化幅度由（-200，100）變化為（-800，100）

以上對比仿真分析可知，當(dāng)需求變大和提前變大時對庫存的影響都將產(chǎn)生很大的影響，為了應(yīng)對中斷分析，同時結(jié)合冷鏈的特殊性，我們將通過優(yōu)化模塊進行冷鏈庫存的最大庫存量求解。為計算成本小時的最大庫存量，應(yīng)對系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫進行初始設(shè)置，圖9是對初始數(shù)據(jù)庫進行設(shè)置，設(shè)置輸入值和輸出數(shù)據(jù)表，圖10是對優(yōu)化模塊進行優(yōu)化的決策變量進行設(shè)置，設(shè)置最大庫存量在（2，1 000）里搜索；圖11是對約束條件進行設(shè)置。

3結(jié)語

冷鏈中斷風(fēng)險分析是冷鏈發(fā)展及管理過程中的重要問題。文中分別對冷鏈petri網(wǎng)上下游成員建模和對冷鏈核心企業(yè)庫存事件進行建模分析，從而更好地控制和管理冷鏈中斷風(fēng)險。首先構(gòu)建了冷鏈上下游企業(yè)的petri網(wǎng)模型，分析和展示了上游企業(yè)的成本和提前期這2個關(guān)鍵因素在模型中產(chǎn)生的變化，很可能會因為不滿足其他冷鏈成員的要求而發(fā)生冷鏈中斷風(fēng)險，從而起到中斷風(fēng)險的預(yù)測作用，同時對于冷鏈在選擇上下游合作伙伴時起到指導(dǎo)作用；其次對核心企業(yè)庫存事件進行petri網(wǎng)建模，并通過Extendsim仿真軟件對可能影響中斷風(fēng)險的因素即需求和提前期的變化進行仿真研究，結(jié)果表明需求變化大及提前期較小都會導(dǎo)致庫存變化幅度大，從而更容易產(chǎn)生中斷風(fēng)險，并可以通過對庫存量變化的幅度把握中斷風(fēng)險；最后通過優(yōu)化模塊求解在運營總成本最小時的最大庫存，對冷鏈企業(yè)應(yīng)對中斷風(fēng)險時的大倉訂貨提供參考作用，以便更好地管理中斷風(fēng)險。文中是對petri網(wǎng)進行冷鏈建模的簡單應(yīng)用，對中斷風(fēng)險分析的思路是由整體到局部分析，petri網(wǎng)的冷鏈中斷風(fēng)險模型一方面可以將中斷風(fēng)險模型較清晰地展示，從而加強企業(yè)對產(chǎn)生中斷風(fēng)險模型的因素控制；另一方面petri網(wǎng)能與其他仿真軟件結(jié)合以便企業(yè)量化地預(yù)防控制冷鏈中斷風(fēng)險。

參考文獻：

[1]張晴.供應(yīng)鏈供應(yīng)中斷風(fēng)險管理方法與技術(shù)[J].物流技術(shù)，2016，35（1）： 143-145.

[2]晏爽.基于新型擴展模糊 Petri網(wǎng)的食品冷鏈故障診斷方法[J].天津科技大學(xué)學(xué)報，2015，30（2）： 65-69.

[3]Moinzadeh K，Aggarwal P.Analysis of a production inventory system subject to random disruptions[J].Management Science，1997，43（11）：1 577-1 588.

[4]李學(xué)飛.供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險分析與管理研究[D].天津：河北工業(yè)大學(xué)，2014.

[5]Seyed Hessameddin Zegordi，Hoda Davarzani.Developing a supply chain disruption analysis model： Application of colored petrinets[J].Expert Systems with Applications，2012，（ 2）： 2102-2111.

[6]Rong L，Akhil K，Wil V D A.A formal modeling approach for supply chain event management[J].Decision Support Systems，2007（43）：761-778.

[7]蔣芬.基于壓力測試的供應(yīng)鏈需求風(fēng)險和中斷風(fēng)險管理研究[D].上海：東華大學(xué)，2012.

[8]曹錦娟.故障診斷計算機環(huán)境的建模與仿真研究[D].西安：西安工業(yè)大學(xué)，2010.

[9]姚衛(wèi)新.供應(yīng)鏈壓力測試的后處理——彈性供應(yīng)鏈的視角[J].科技管理研究，2015（4）：193-197.

[10]徐娟，章德賓.生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈突發(fā)事件風(fēng)險分析與應(yīng)對策略研究[J].農(nóng)村經(jīng)濟，2012（5）：113-116.

（責(zé)任編輯：嚴(yán)焱）