基于动力学行为分析供应链稳定性研究.ppt

Hwarng 等（2008）[23]利用非线性动力学仿真分析工具，对Larsen 等（1999）[24]的差分方程模型通过计算最大Lyapunov 指数研究了生产—分销系统的复杂性和混沌行为，明确了供应链中各级库存和需求的不确定性是由供应链内在机制造成的，并提出了相关管理对策。 Laugesen 等（2006）[25] 通过仿真单级和二级供应链对啤酒游戏的分叉进行分析。 分叉 Kim 和Springer （2008, 2010）[26, 27]利用微分方程模型研究了顾客突变需求对供应链波动性的影响，提出了减少供应链波动性的相关供应链管理策略。文中给出了衡量供应链静态与动态在途库存管理策略的三个指标——订单放大率、震荡范围和收敛时间，指出这两种策略均无法在所有指标下最优。 震荡 三、未来研究点 （1）放宽一些假设条件，例如允许退货或提前期为1等特殊假设，研究更符合实际情况的、既是切换系统又是延迟系统（提前期大于1）的供应链系统的稳定性。 （2）从对各子系统的稳定性的研究扩展到对整个切换系统的稳定性的研究。 （3）如何通过有效的库存管理实现对订单与库存放大的综合控制。 （4）产生振荡后，如何度量和缩短供应链从震荡状态收敛到稳定状态的所需时间。 四、参考文献 [1]林佳, 穆东, 2006.供应链系统稳定性的集对分析. 物流技术, (12): 68-70. [2]罗昌, 贾素玲, 王惠文, 2007. 基于系统动力学的供应链稳定性判据研究. 计算机集成制造系统, 13(9): 1762-1767. [3] Drezner Z , Ryan J K. Quantifying the Bullwhip Effect in a Simple Supply Chain: The Impact of Forecasting ,Lead Times , and Information [J] . Management Science , 2000 ,46 :436 - 443. [4] Geary, S., Disney, S.M., Towill, D.R., 2006. On bullwhip in supply chains-historical review, present practice and expected future impact. International Journal of Production Economics, 101: 2-18. [5]卢震, 黄小原, 2003.具有不确定性需求的供应链牛鞭效应的随机控制. 东北大学学报, 24(4): 393-396. [6] Daganzo, C.F., 2004. On the stability of supply chains. Operations Research, 52(6): 909 –921. [7] Riddallsy, C.E, Bennettz, S., 2002. The stability of supply chains. International Journal of Production Research, 40(2): 459-475. [8] Dejonckheere, J., Disney, S.M., Lambrecht M.R., Towill D.R., 2003. Measuring and avoiding the bullwhip effect: A control theoretic approach. European Journal of Operational Research, 147: 567-590. [9] Nagatani, T., Helbing, D., 2004. Stability analysis and stabilization strategies for linear supply chains. Physica A, 335: 644-660. [10]应保胜, 容芷君, 2005. 线性供应链的稳定性分析及稳定化策略研究. 湖北工业大学学报, 20(3): 71-73. [11]吴隽, 李杰, 张莹, 2008.基于系统动力学的牛鞭效应仿真分析.物流科技, (2): 91-94. [12] Ouyang, Y., 2007. The effect of information sharing on supply chain stability and the bullwhip effect. European Journal of Operational Research, 182: 1107-1121. [13] Ouyang, Y., Li, X.