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在需求更新下的物流服务能力的两阶段批量订购策略
刘伟华（天津大学管理与经济学院）
刘晓燕（天津大学管理与经济学院）
李翔（南开大学经济与社会发展学院）
摘要：
本文讨论了物流服务集成商(LSI)在销售季节之前有两次机会从功能性物流服务提供商(FLSP)处订购物流服务的能力。研究了具有需求更新的LSI的最优两阶段批量订货策略。将标准批量大小引入到LSI的两阶段能力订购策略模型中，该模型建立在决策序列和两个订购瞬间之间实际观测到的需求信号的基础上。模型求解方法的设计基于场景分析和枚举算法。对最优调整订货时间点进行了灵敏度分析，并给出了数值分析。
关键词：
物流服务能力采购，需求更新，批量订货，两阶段订货。
- 引言
采购是企业从供应市场获取实物产品或服务作为业务资源的手段。采购是供应链管理的一项基本的、普遍的活动。与制造商从制造供应链中的供应商处获取原材料的方式类似，服务集成商也从服务供应链中的服务供应商处订购服务。通常，在物流服务供应链(LSSC)中，物流服务集成商(LSI)从功能物流服务提供商(FLSP)处订购物流服务能力(Choy等人，2007;Liu等人，2011)。采购的一个重要问题是订货策略的制定，它直接影响到公司的采购绩效。
标准批量大小的实际问题存在于许多操作中:零售商订购的数量，供应商生产和发运的数量(Hwang和Wan, 2013)，工厂流动的固定批量大小的材料(Li和Sridharan, 2008;noblesse等人，2014;Yang 等人，2014)。与原材料相比，物流服务能力的独特性使其订购策略的发展更加复杂。一方面，服务的生产和消费是同时发生的(Nie和Kellogg, 1999)，没有服务能力的库存。在销售季节之后，FLSP提供的剩余服务能力的价值几乎为零。另一方面，批量订货在物流服务能力采购中占绝大部分。物流服务商通常使用标准尺寸集装箱运送批量固定的货物(Chen and Lee, 2008;Agnetis等人，2014)。在LSSC中，考虑到规模经济和通信的便利，FLSP总是要求LSI实现固定批量大小的批量订货(固定批量大小可以是货车或集装箱等(Almehdawe和Jewkes, 2013))。尽管如此，LSSC中的批量订购模型研究仍然相对较少，因为考虑标准批量大小会增加制定最优订购策略的复杂性。本文除了特殊性外，还考虑了近年来物流服务能力订购的需求波动越来越大。例如，在2011年11月11日，由于许多电子商务企业的大量销售，中国快递公司经历了前所未有的需求热潮。在中国的淘宝网上，一天的电子交易达到33.6亿元(Ram, 2011)。以中国圆通快递公司为例:当天全国网络共收到网上商家包裹267万件，全国31个省份的客户在3-5天内应该可以收到全部包裹。快速增长的需求完全打破了圆通快递的预期，准备不足给圆通带来了巨大的压力(张晓，2011)。出现了一些问题，如仓库“人满为患”、交货延误和货物损坏。因此，将传统的单阶段订购策略转换为基于需求更新的订购策略具有重要意义(Fisher和Raman, 1996;Ettl等人，2000），因为在需求更新的情况下，买方对需求波动的响应能力更强。这些都是我们研究的实际动机。
从理论角度看，以往的研究没有考虑物流服务能力的批量订货问题，现有的订货策略研究存在需求更新、批量订购和更新时间点不确定性三个方面的不足。
首先，前人多采用嵌套式的报童模型，采用基于逆向归纳的动态规划方法来确定两次机会的最优订货量(Zheng 等人，2015)。因此，在这种方法下，需求更新是基于第一阶段订货实例之前的预测需求更新信息，而不是基于第一阶段订货机会之后的实际观察到的市场信号(Gurnani和Tang, 1999;Donohue,2000;Song,2014)。然而，在现实中，随着信息技术的发展，企业的信息收集能力有了很大的提高。因此，买方在需求更新过程中往往采用实际观测到的需求更新信息，而不是预测的需求更新信息，以提高需求更新的效率和准确性。因此，本文的物流服务能力订购策略模型遵循实际的决策过程，并利用观察到的市场信号进行需求更新。
其次,先前的研究的缺点是,虽然许多学者研究了物流服务能力的订货问题,这些研究主要考虑单阶段订购机会的情况,并不能反映在实际物流服务能力订购存在的标准批量大小(Liu等人, 2012a;Liu和Xu，2012b)。Liu等人(2015)虽然研究了需求更新下的物流服务能力，但并没有得到最优订货量，只是提出了需求不确定性揭示和质量保证变更成本对LSI服务能力采购的影响。
第三，以往关于需求更新下的订货问题的研究大多假设需求更新的时间点是固定的，忽略了更新时间点的不确定性(Iyer and Bergen, 1997;Choi等人，2006;Chen等人，2006;Ozen等人，2012;Song 等人， 2014)。然而，由于更新时间点实际上是购买者的一个关键决策因素，因此探索需求更新的最优更新时间点具有重要意义。
综上所述，本文考虑了一个由一个FLSP和一个LSI组成的两级LSSC，并解决了LSI基于实际观测到的需求更新信息进行需求更新的批量订货策略问题。FLSP为LSI提供了两次订购机会，在需求更新之前和之后。LSI是从FLSP订购物流服务能力批量的决策者，其目标是制定每个订购实例的最优订购策略。我们的研究希望解决的问题如下:
◎在需求更新下，LSI有两个调整订购策略的选项:重新订购或返还。那么什么是最佳的重新订购时间点或返还时间点呢?如何找到它?
◎为了更好地反映物流服务能力订购的实际情况，我们决定将标准批量大小引入到我们的决策模型中。那么，如何表达批量订购的这种情况呢?
◎LSI和FLSP如何利用本文的研究结果，更好地处理需求更新下的服务能力订货?
为了解决上述问题，本文将标准批量大小引入LSI的两阶段能力订购策略模型，该模型建立在决策序列的基础上，并实际观测到两个订购时刻之间的需求信号。模型求解方法的设计基于场景分析和枚举算法。对最优调整订货时间点进行了灵敏度分析，并给出了数值分析。我们在本文中的贡献如下。
首先，与以往的文献相比，我们的批量订购策略模型的独特之处在于引入了标准的批量大小，考虑了订购时间点，并基于实际观测到的需求更新信息进行需求更新。
其次，提出了一种基于情景分析和枚举分析的模型求解方法。该方法直观易懂，易于实现，对今后的研究具有一定的参考价值。
再次，确定了最优调整订货时间点的特征。得出的一些重要结论可为管理人员进行物流服务能力订购提供参考。例如，我们发现LSI的最优利润在第二阶段的重新订购随着初始批发价格和批发价格系数的提高而下降，LSI在第二阶段返还的最优利润随着最近允许的调整订货时间点越来越接近销售季节而增加。
本文的后面部分组织如下。第2节对物流服务能力订购、需求更新、批量订购三个方面的相关文献进行综述。第3节介绍了我们关注的问题和我们的模型的假设。第4节提出了在需求更新下的两阶段批量订货模型。第5节给出了订货策略模型的求解方法，第6节分析了调整订货最优时间点的特征。然后，我们在第7节中给出数值分析，并在第8节中得出了结论并讨论未来的研究。
- 文献综述
由于本文旨在探讨需求更新下的物流服务能力批量订货策略，因此与我们的研究最相关的研究领域有三个:物流服务能力采购、需求更新下的订货策略和批量订货。
2.1.物流服务能力采购
随着服务外包的兴起，采购活动不仅出现在制造供应链中，也出现在服务供应链中(Ching等人， 2011)。在LSSC中，LSI从上游物流服务商订购物流服务能力，并通过整合物流服务商提供的柔性物流服务为客户提供定制化物流服务(Choy 等人，2007;Liu等人，2011)。近年来，服务采购，尤其是物流服务采购受到研究者的关注。Cui等人(2008)在Stackelberg博弈模型下讨论了LSSC中期权契约的协调能力。Wang和Ma(2011)建立了Stackelberg博弈下LSI和FLSP的能力决策模型，并提出了基于收益共享契约的协调机制。Liu等(2012a)和Liu、Xu (2012b)研究了LSI的能力订货数量决策问题，分别探讨了LSSC在有/无物流服务能力匹配约束下的协调问题。Lim 等人(2008)将他们的研究重点放在一种更具体的物流服务上，即具有季节性变化的托运人需求和数量保证的运输采购。Liu等(2015)研究了LSSC中需求不确定性揭示和质量保证变更成本对LSI服务能力采购的影响。总体而言，现有的物流服务能力采购研究主要集中在单阶段订货，并试图从供应链协调等多方面丰富这一问题。然而，以往关于物流服务能力订货的文献很少考虑需求更新这一传统产品订货中被广泛讨论的问题。同时，以往的研究忽略了物流服务能力订货的标准批量大小。
2.2.需求更新下的订货策略
面对日益加剧的需求波动，传统的基于单一需求预测的订货策略会放大供需矛盾，带来严重的损失。为了解决这一问题，随着快速反应(QR)行业实践的兴起，许多研究者研究了基于需求信息更新的产品供应链订购策略。QR是一种专注于提供更短的提前期的策略(Iyer和Bergen, 1997)。QR下形成了三种类似的订购策略，并根据订购次数、订购时间与销售季节的关系进行了区分。
一个简单的策略是基于QR下的需求信息更新的单一订货策略。在Iyer and Bergen(1997)的模型中，假设产品的销售季节非常短，在销售季节开始后，不允许有订购机会。作者认为，零售商可以在临近销售季节开始的时候下订单，这样可以观察到缩短的提前期内的市场信号，从而改进需求预测。Choi等人(2004)基于贝叶斯需求更新分析了具有多种配送模式的零售商的最优单次订货策略。Choi等人(2006)研究了两种需求信息更新模式，并比较了这两种模式的影响。Chen等人(2006a)考虑了一个两阶段供应链，其中制造商在第一阶段决定初始生产数量，零售商在需求预测改进后在第二阶段修改订单数量。在这种情况下，需要修改传统的退货机制来协调供应链。与Choi等人(2006)和Song等人(2014)使用相同的需求更新机制，零售商收集更多的需求信息，并使用贝叶斯规则对预测进行修正。
比较复杂的策略是QR下基于需求信息更新的两阶段订货策略，它有两个分支。一是在销售季节重新订购。例如，在Fisher和Raman(1996)的研究中，QR使得在销售季节将观察到的初始需求信息纳入规划过程后，可以承诺部分生产。在Lau and Lau(1997)的两阶段订货模型中，在观察到季节前期的需求后，在季节中期考虑重新订货。与Lau和Lau(1997)和Zheng等人(2015)不同的是，他们研究了一个两阶段的报童系统，该系统在供应限制下有一个正常订单和一个紧急订单，后期订单基于更新的需求预测。为了使预期利润最大化，零售商应该通过考虑需求预测更新、订货成本和数量约束同时确定正常订单和紧急订单的数量。利用动态规划方法，得到了最优订货数量。
两阶段订购策略的另一个分支是在销售季节开始之前进行重新订购。例如，Donohue(2000)开发了一个有效的供应合同(w1, w2, b)来协调季节性产品的制造商和分销商在双模式生产环境下的订购和生产决策。这两种生产模式允许分销商在销售季节之前订购两次，并利用最新的需求预测。与Donohue(2000)和Gurnani and Tang(1999)相似，他们发现零售商可以利用第一次订货和第二次订货时刻之间观察到的市场信号来改进预测。然而，Gurnani和Tang(1999)考虑到了制造成本的不确定性，并解释说，在销售季节之前重新订购尤其适合QR项下缩短的生产提前期仍然大于销售季节的时间跨度的情况。在Ozen 等人(2012)中，零售商协调他们的初始订单，当他们收到更多的需求信息并进行需求更新后，可以重新分配他们的订单。
2.3.标准批量大小的批量订货
在以前的文献中，特别是在生产系统的研究中，已经对标准批量大小的批量订购策略进行了研究。批量订货的研究起源于对库存补货策略(R, nQ)的研究。在连续库存检查(R, nQ),如果库存水平下降到再订货点R,买方发出数量相当于标准批量大小Q的最小整倍数的订单,它可以增加新的库存水平不低于R。在供应链和生产系统中,材料经常以固定批量大小流动(Li和Sridharan,2008;Hwang和Wan, 2013;noblesse等人，2014)。例如，noblesse等人(2014)将补货策
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