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    基于VMI的PC構(gòu)件庫存管理優(yōu)化研究

    2022-06-10 04:50:08汪和平
    關(guān)鍵詞:灰狼庫存裝配式

    汪和平, 劉 艷

    (安徽工業(yè)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院 安徽 馬鞍山 243000)

    0 引言

    裝配式建筑工程具有標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)、工業(yè)化生產(chǎn)、裝配式施工、信息化管理及綠色化建造的特點(diǎn)[1],得到世界各國的一致認(rèn)可。但由于裝配式建筑PC構(gòu)件自重大、形狀固定、完整性要求較高、構(gòu)件現(xiàn)場(chǎng)長時(shí)間儲(chǔ)存困難等特性,使裝配式PC構(gòu)件的庫存管理問題成為阻礙裝配式建筑快速推廣的一大難題。同時(shí)據(jù)已有數(shù)據(jù)表明,裝配式建筑中建筑材料往往占工程總造價(jià)的60%~70%,其中庫存費(fèi)用占工程材料費(fèi)用的20%~40%[2],而在裝配式建筑中,PC構(gòu)件是建筑材料的最主要組成部分,因此,裝配式建筑PC構(gòu)件庫存管理問題亟待解決。

    當(dāng)前PC構(gòu)件預(yù)制件廠為施工單位配送預(yù)制構(gòu)件的周期一般在6~9天,而這種固定時(shí)間的供應(yīng)計(jì)劃并沒有考慮到施工單位PC構(gòu)件的存儲(chǔ)與供應(yīng)并不是連續(xù)的、均衡的,也沒有考慮到配送次數(shù)與配送量之間的合理性。不合理的PC構(gòu)件供應(yīng)計(jì)劃將會(huì)導(dǎo)致庫存成本增加。因此供應(yīng)商與施工單位的總庫存成本最小的優(yōu)化研究具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

    隨著供應(yīng)鏈理論的深入發(fā)展,供應(yīng)鏈思想開始應(yīng)用于我國的不同行業(yè)。其中供應(yīng)商管理庫存(VMI)是一種新的、有代表性的供應(yīng)鏈庫存管理思想,可通過供需雙方的合作,降低供應(yīng)鏈的總庫存成本。有學(xué)者通過大量的研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)運(yùn)用供應(yīng)鏈管理可以節(jié)約大量的物流成本,每年節(jié)約量達(dá)到5%~15%[3],給企業(yè)帶來了巨大的利潤。

    目前,國內(nèi)外許多學(xué)者針對(duì)VMI進(jìn)行了大量的研究,已將VMI應(yīng)用到各個(gè)不同的領(lǐng)域:Dua Weraikat[4]等通過建立一個(gè)分析模型來探討實(shí)施VMI系統(tǒng)對(duì)減少醫(yī)院過期藥品數(shù)量的影響,以提高藥品供應(yīng)鏈的可持續(xù)性。Liu Wenqian[5]等通過建立一個(gè)供應(yīng)商管理的血液制品庫存路徑問題來優(yōu)化血液制品的調(diào)度方案,結(jié)果表明該方法可有效降低血液制品供應(yīng)鏈的運(yùn)行成本。蔡建湖[6]等在季節(jié)性商品銷售環(huán)境下引入VMI機(jī)制,考慮一個(gè)供應(yīng)商對(duì)兩個(gè)零售商的二級(jí)供應(yīng)鏈模型,考慮供應(yīng)商的最優(yōu)庫存決策。范旭[7]等提出為了減少供應(yīng)鏈中不確定性的發(fā)生, 可引入CFAR、VMI機(jī)制等來加強(qiáng)企業(yè)應(yīng)對(duì)不確定性的能力。張志韜[8]等研究基于跨境VMI供貨模式下的生產(chǎn)-庫存聯(lián)合優(yōu)化問題,其研究結(jié)果表明,采用供應(yīng)商管理庫存供貨模式的庫存管理是可行的。

    在建筑材料庫存管理研究方面,趙雪峰[9]等根據(jù)建筑企業(yè)庫存管理的現(xiàn)狀與特點(diǎn),總結(jié)了建筑企業(yè)庫存管理的改進(jìn)方法。李忠富[10]等根據(jù)建筑企業(yè)的材料存儲(chǔ)和供應(yīng)的特性,建立動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)模型,并證明該模型在建筑企業(yè)庫存管理中的有效性。段文鳳[11]等通過建立兩種材料聯(lián)合庫存成本優(yōu)化模型,求解給出恰當(dāng)?shù)挠嗁徲?jì)劃,從而降低聯(lián)合庫存成本。黃鵬[12]等研究了單個(gè)供貨商與單個(gè)建筑單位的集成情況,建立了二級(jí)供應(yīng)商管理庫存集成模型,說明供應(yīng)商管理庫存模式能夠降低供應(yīng)商和建筑單位的總庫存成本。許杰峰[13]等提出了基于BIM的建筑供應(yīng)鏈管理,利用IT機(jī)制來保證供應(yīng)鏈目標(biāo)實(shí)現(xiàn)。邵必林[14]等提出了利用建筑供應(yīng)鏈管理方法控制成本并建立模型,并與傳統(tǒng)模式下的庫存成本進(jìn)行比較,結(jié)果證明應(yīng)用該方法庫存成本能有效減少。以上文獻(xiàn)對(duì)建筑業(yè)庫存管理的研究證明庫存管理優(yōu)化能有效降低建筑業(yè)的庫存管理成本,但在這些研究中大多僅以施工單位為視角,考慮如何合理安排訂購策略從而減少庫存以及庫存成本,幾乎沒有研究是從供應(yīng)商的角度出發(fā)去考慮如何去降低建筑供應(yīng)鏈的總庫存成本。

    本文在VMI條件下,針對(duì)預(yù)制件廠和施工單位的庫存管理問題,建立單個(gè)預(yù)制件廠多個(gè)施工單位的二級(jí)供應(yīng)鏈庫存成本模型,并采用改進(jìn)灰狼算法對(duì)模型進(jìn)行求解,將求解結(jié)果與傳統(tǒng)配送方案結(jié)果比較,驗(yàn)證基于VMI模式下庫存管理的優(yōu)越性。

    1 問題描述與模型建立

    1.1 VMI集成與運(yùn)行

    VMI模式改變了原來預(yù)制件廠與施工單位各自為政的庫存管理模式,強(qiáng)調(diào)雙方的庫存集成及合作,供應(yīng)商和施工單位將構(gòu)件需求計(jì)劃、工程進(jìn)度計(jì)劃及PC構(gòu)件的運(yùn)輸、消耗等信息進(jìn)行共享,從而促進(jìn)供應(yīng)鏈庫存管理的持續(xù)改進(jìn),進(jìn)而共同制定構(gòu)件庫存計(jì)劃,其具體流程圖如圖1所示。

    圖1 VMI集成流程圖

    在實(shí)踐中,一個(gè)預(yù)制件廠存在多個(gè)訂單,同時(shí)可為多家施工單位進(jìn)行供貨,因此將一家預(yù)制件廠與多個(gè)施工單位進(jìn)行集成,其集成結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    圖2 供應(yīng)商管理庫存集成圖

    1.2 問題描述

    某一裝配式PC構(gòu)件預(yù)制件廠可同時(shí)為多個(gè)施工單位供應(yīng)多種類型PC構(gòu)件,預(yù)制構(gòu)件供應(yīng)商擁有對(duì)PC構(gòu)件的庫存管理權(quán),并且能保證預(yù)制構(gòu)件充足。每個(gè)施工單位都有至少一種或多種構(gòu)件需求,且需求量確定,在施工單位施工過程中,裝配式PC構(gòu)件從到貨到全部消耗完成需要一定的時(shí)間,因此施工單位也存在庫存。本文基于供應(yīng)商管理庫存對(duì)供應(yīng)鏈之間存在的庫存成本進(jìn)行討論,并將現(xiàn)實(shí)供應(yīng)鏈簡化為構(gòu)件供應(yīng)商與施工單位兩個(gè)環(huán)節(jié)來討論,建立一個(gè)構(gòu)件供應(yīng)商對(duì)多個(gè)施工單位的二級(jí)供應(yīng)鏈庫存成本模型,研究當(dāng)一個(gè)構(gòu)件供應(yīng)商面對(duì)多個(gè)施工單位未來T期的需求,供應(yīng)商如何安排供應(yīng)計(jì)劃使得VMI二級(jí)供應(yīng)鏈庫存成本最小。

    1.3 問題假設(shè)

    為完成模型的設(shè)定,本文在如下假設(shè)的情況下進(jìn)行討論:(1)當(dāng)供應(yīng)商的PC構(gòu)件到達(dá)工地后,施工單位能夠立即投入施工。(2)配送車輛每輛車的裝載量相同且已知預(yù)制構(gòu)件加工廠可供調(diào)配的車輛有限。(3)PC構(gòu)件的運(yùn)輸車輛由預(yù)制構(gòu)件廠車隊(duì)自行提供,不考慮第三方物流。(4)不考慮車輛運(yùn)輸時(shí)間與裝卸貨時(shí)間。(5)VMI集成環(huán)節(jié)僅考慮構(gòu)件供應(yīng)商與施工單位。(6)各施工單位的工程進(jìn)度可完全控制,即各施工單位的構(gòu)件需求量依據(jù)可控的進(jìn)度,可在計(jì)劃工期內(nèi)所需構(gòu)件數(shù)量和所需時(shí)間完全確定。(7)不允許缺貨。

    1.4 符號(hào)和決策變量

    本文對(duì)所建模型的符號(hào)定義如下:i為施工單位編號(hào),i=1,2,3…,N;N為施工單位數(shù)量;j為配送車輛編號(hào),j=1,2,3…,M;M為可供調(diào)配的車輛數(shù)目;k為派往施工單位i的車次編號(hào),k=1,2,3,…,Ki;Ki為為施工單位i進(jìn)行配送的車次數(shù)量總和;r0為單位車輛啟動(dòng)成本;r為單位可變運(yùn)輸成本;e0i為供應(yīng)商到施工單位i的距離(0代表供應(yīng)商);A0為供應(yīng)商固定備貨成本;Ai為施工單位固定訂貨成本;ni為施工單位i的訂貨次數(shù);h0為供應(yīng)商單位時(shí)間單位構(gòu)件數(shù)庫存成本;hi為施工單位i處單位時(shí)間單位構(gòu)件數(shù)庫存成本;xij為車輛j運(yùn)往施工單位i的構(gòu)件數(shù)量;Tip為施工單位i處第p次供貨時(shí)間;Tni為供應(yīng)商第ni次供貨時(shí)間;di為施工單位i的需求量;W為車輛裝載容量;αf為工地i所需構(gòu)件的單件重量,f=1,2,3,…,F;f為構(gòu)件種類;Zijk表示施工單位i的第k次服務(wù)是否由車輛j提供。

    2 模型建立

    2.1 施工單位庫存成本

    2.2 供應(yīng)商庫存成本

    2.3 VMI下的庫存成本模型

    基于以上的問題描述及假設(shè),建立在VMI條件下的庫存總成本C最小的目標(biāo)函數(shù)

    minC

    =min(C1+C2)

    約束條件如下所示。

    (1)時(shí)間限制條件

    Ti(p-1)≤Tip≤Tni

    (1)

    (2)缺貨限制條件,保證在計(jì)劃工期內(nèi)各個(gè)施工單位的裝配式PC構(gòu)件充足,不允許缺貨

    (2)

    (3)車輛荷載量約束條件,運(yùn)輸?shù)能囕v不能超負(fù)荷作業(yè)

    (3)

    (4)單次車次約束條件,每個(gè)施工單位每個(gè)車次的構(gòu)件由一輛車實(shí)施配送

    (4)

    (5)總車次約束條件:預(yù)制構(gòu)件廠所有配送車輛的配送次數(shù)總和與全部施工單位需求的配送車次總和必須是相同的

    (5)

    (6)非負(fù)約束條件,在模型中配送量及需求量均為非負(fù)值

    xij≥0,di≥0

    (6)

    3 模型求解算法設(shè)計(jì)

    本文采用灰狼優(yōu)化算法求解該模型?;依莾?yōu)化算法具有結(jié)構(gòu)簡單、需調(diào)節(jié)的參數(shù)少等特點(diǎn),因此在對(duì)問題的收斂速度和求解精度方面都有良好的性能?;依莾?yōu)化算法基本原理可參考文獻(xiàn)[15]。

    為了提高搜索結(jié)果的求解精度以及收斂速度,本文采用自適應(yīng)調(diào)整步長公式對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)。同時(shí)為了解決灰狼優(yōu)化算法在攻擊獵物階段容易陷入局部最優(yōu)的問題,引入模擬退火算法,使得灰狼優(yōu)化算法跳出當(dāng)前局部最優(yōu),并最終趨于全局最優(yōu)。

    3.1 編碼方式及初始種群的生成

    式中:i為施工單位,t為時(shí)間節(jié)點(diǎn)(i≤N,t≤T)。

    3.2 自適應(yīng)調(diào)整步長

    群智能算法中步長的規(guī)定將影響搜索結(jié)果的精度,所以本文將采用文獻(xiàn)[16]的方法,根據(jù)α狼的位置自適應(yīng)調(diào)整的步長。當(dāng)灰狼距離α狼位置較遠(yuǎn)時(shí),將以較大步長進(jìn)行搜索;當(dāng)灰狼距離α狼位置較近時(shí),將以較小步長逼近α狼,以加快收斂速度,步長公式為

    3.3 適應(yīng)度函數(shù)

    適應(yīng)度函數(shù)的選取直接影響到算法是否能找到最優(yōu)解以及其收斂速度,而適應(yīng)度函數(shù)大多是根據(jù)目標(biāo)函數(shù)確定的。在本文中,目標(biāo)函數(shù)為供應(yīng)商管理庫存下的最小庫存成本,則采用目標(biāo)函數(shù)(最小庫存成本)的倒數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)。F越小,適應(yīng)度值越大,則適應(yīng)度函數(shù)為

    3.4 結(jié)合模擬退火算法

    模擬退火算法(SA)在退火過程中不但接收好的解,還以一定的概率接收差的解,能夠避免在搜索過程中陷入局部最優(yōu)。因此在灰狼算法中,若搜索結(jié)果陷入局部最優(yōu),則在迭代過程中以一定的概率隨機(jī)選取一部分狼群進(jìn)入模擬退火過程,以避免算法陷入局部最優(yōu)。

    具體結(jié)合方式如下: 當(dāng)狼群中的每一匹灰狼都完成一次搜索之后,能得到一個(gè)此次搜索的最優(yōu)解,然后在此次最優(yōu)解之外隨機(jī)生成其他解集,最后由模擬退火算法來判定是否接受新解以代替之前的最優(yōu)解。

    3.5 算法流程圖

    改進(jìn)灰狼優(yōu)化算法流程圖如圖3所示。

    圖3 算法流程圖

    4 案例應(yīng)用

    4.1 算例構(gòu)造

    現(xiàn)有一裝配式PC構(gòu)件供應(yīng)商,同時(shí)為3家施工單位進(jìn)行供貨,該構(gòu)件供應(yīng)商主要生產(chǎn)4種裝配式構(gòu)件(預(yù)制樓梯、預(yù)制陽臺(tái)板、預(yù)制外墻和預(yù)制疊合板),且施工的各階段構(gòu)件需求量已知。單位車輛固定成本為198元,單位車輛變動(dòng)成本為3.47元/km,供應(yīng)商單次補(bǔ)貨成本為1200元,施工單位單次訂貨成本均為600元,施工單位庫存持有成本為8.4元/(天·塊),供應(yīng)商庫存持有成本為3.5元/(天·塊),車輛荷載為25 t,可供調(diào)配的車輛為6輛,構(gòu)件供應(yīng)商到施工單位1、2、3的距離分別為21 km、65 km、35 km。其各類構(gòu)件的單件重量見表1,各施工單位的需求量、需求時(shí)間見表2。

    表1 各類構(gòu)件的單件重量

    表2 各施工單位的構(gòu)件需求量

    4.2 算例結(jié)果分析

    將案例中的數(shù)據(jù)代入到總庫存成本模型中,采用Matlab2019a編程實(shí)現(xiàn),并分別用經(jīng)典遺傳算法、基本灰狼算法、改進(jìn)灰狼算法進(jìn)行求解,各算法分別運(yùn)行500次,3種算法的目標(biāo)函數(shù)值值與迭代次數(shù)變化關(guān)系曲線如圖4所示。

    圖4 3種算法迭代過程對(duì)比圖

    在VMI模式下根據(jù)二級(jí)供應(yīng)鏈庫存成本模型求得的最優(yōu)庫存成本為88577.17元,最優(yōu)供貨方案及成本詳見表3。

    表3 運(yùn)用VMI模型求解的最優(yōu)運(yùn)輸方案及成本

    為驗(yàn)證模型的有效性,將模型求解得到的最優(yōu)供貨方案與成本,與傳統(tǒng)周期性供貨方案結(jié)果進(jìn)行比較。傳統(tǒng)周期性配送方案及成本如表4所示,各個(gè)算法與傳統(tǒng)配送方案最終成本對(duì)比見表5。

    表4 傳統(tǒng)周期性配送方案及成本

    表5 成本對(duì)比

    根據(jù)以上案例結(jié)果和成本對(duì)比可以看出,基于VMI下的裝配式PC構(gòu)件庫存管理的方法可有效減少預(yù)制件廠與施工單位雙方的庫存成本,可證明該方法在降低庫存成本方面有明顯的優(yōu)勢(shì)。

    通過對(duì)比圖4中3種算法的收斂情況可知,改進(jìn)灰狼算法比遺傳算法和灰狼算法更具有優(yōu)越性。遺傳算法與灰狼算法收斂速度快,但都具有陷入局部最優(yōu)的缺陷,在采用了模擬退火和自適應(yīng)調(diào)節(jié)步長的情況下,改進(jìn)的灰狼優(yōu)化算法能夠快速地跳出局部最優(yōu),并得到更好的結(jié)果。也證明改進(jìn)后的灰狼優(yōu)化算法性能及結(jié)果更為優(yōu)越。

    5 小結(jié)

    本文基于一個(gè)PC構(gòu)件供應(yīng)商對(duì)多個(gè)施工單位的庫存管理問題,分析了供應(yīng)商管理庫存環(huán)境下的上游預(yù)制件廠與下游施工單位之間存在的庫存成本,建立了二級(jí)供應(yīng)鏈庫存成本模型,并根據(jù)實(shí)際案例,應(yīng)用改進(jìn)灰狼優(yōu)化算法對(duì)模型進(jìn)行求解,驗(yàn)證模型的有效性。研究結(jié)果表明,在裝配式建筑庫存管理問題中采用VMI模式是可行的,通過與傳統(tǒng)的周期性配送方案對(duì)比發(fā)現(xiàn),采用VMI模式不僅滿足了原有需求,還使得整個(gè)供應(yīng)鏈的庫存總成本更低,更具有經(jīng)濟(jì)優(yōu)越性;同時(shí)通過對(duì)3種算法的對(duì)比分析,驗(yàn)證了改進(jìn)灰狼算法的優(yōu)越性。

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