Petri网在冷链中断风险分析中的应用研究

2017-05-30 10:48李亚琴刘勤明吕文元
技术与创新管理 2017年1期
关键词:冷链

李亚琴 刘勤明 吕文元

摘要:为更好地管理冷鏈中断风险,减少中断风险对冷链造成的损失。考虑Petri网可将复杂动态系统抽象表达成网图结构,通过库所和变迁动态展示事件发生的过程,冷链中断风险中成员对中断风险反应将对冷链造成影响,构建petri网冷链上下游中断风险分析模型进行分析,并结合冷链库存在冷链风险分析中的重要性,对核心冷链成员进行库存事件petri网建模,最后通过Extendsim仿真实现中断风险下库存的变化分析。结果:冷链中断风险下petri网建模分析可以很直观地反应上下游冷链成员受提前期和成本等的影响;而冷链中断风险下库存事件petri网模型可以用Extendsim进行仿真实验,得到需求变化大及提前期较小的企业容易发生中断风险,最后通过Extendsim优化模块求出最小成本下冷库的最大库存以更好地控制中断风险。结论:petri网可以对冷链进行中断风险分析,有利于冷链企业对上下游冷链成员进行选择和管理,并可以进行中断风险的事前控制,进行中断风险的统计分析及预防中断风险带来的危害。

关键词:petri网;冷链;中断风险;库存事件;Extendsim仿真

中图分类号:F 273.1文献标识码:A文章编号: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

全球竞争压力促使企业开展广泛的组织间合作,精简供应链并使得供应链敏捷、灵活和快速响应。因此供应链必须具备处理可预知和不可预知的大量事件。不可预知事件也叫例外事件,将例外事件分为系统外和系统内,系统外例外事件如政策影响,气候影响,自然灾害等,内部例外事件包括不准确的预测,产品脱销,发货延迟等,这些都将引起供应链内的牛鞭效应,并对系统造成重大损失。随着供应链一体化,在供应链中的任何事件都将对其他合作伙伴造成影响,而供应链成员的不同反应也将对供应链产生不同作用。近年来冷链在我国需求与日俱增,对冷链中断风险分析研究具有重要意义。

目前的研究中,张晴[1]在中断风险管理办法中提到petri网在供应链风险分析中识别应用较广泛。晏爽[2]提出一种基于新型扩展模糊Petri网的食品冷链故障诊断方法,将Petri网和反推算法结合,从而以最快的速度寻找到冷链发生故障概率最大的路径。WU等[3]提出petri网在供应链中断风险分析的应用,并用制造业案例说明这个模型的有效性;李学飞[4]对供应链中断风险进行petri网建模,并展示了petri网在环节较多的制造业流程中也能清晰展示中断风险的影响。seyed[5]将WU模型改良,用着色petri网展示了更多的关键因素对供应链系统中断风险的影响。Rong[6]将时间petri网和着色petri网的运行规则结合中断风险发生的规则构建了事件petri网中断风险分析的模型,通过对中断风险发生事件的分类,如延迟交货、托运人延迟装卸等原因作为petri网库所中的状态之一,状态二则是通过对各类事件的统计做出的对策,如更换托运人,紧急调货等措施。rong的模型主要是对中断风险在全球供应链的统计和诠释。蒋芬[7]通过应用extendsim形象地展示了需求变化和供给变化引起的中断风险对库存产生的影响。[8]对航天器故障诊断系统进行分析,利用petri网进行诊断模型建立,后通过extendsim软件对petri网进行仿真,仿真模型使得petri网得以量化分析。在中断风险分析策略方面,姚卫新[9]提出压力测试法对中断风险的管理,以及压力测试法后的弹性策略中,提出库存对于缓解中断风险具有重要作用。徐娟[10]对生鲜农产品供应链突发事件考虑需求突发事件为3类农户生产风险,运营风险和需求突变风险,并进行定性分析给出应对策略。

综上,petri網已经在供应链风险管理中有一定发展,可以通过petri网对中断风险进行传播和诊断研究,从而给出应对策略,对冷链风险分析关键因素方面的分析有成本、提前期、需求等的影响,但大部分petri网分析仅对供应链流程进行建模,或只有少量文献对供应链中断风险分析进行事件petri网建模,而冷链区别于普通供应链最大的不同是冷库投入较大,冷链库存在缓解冷链中断风险方面有重要作用,应对冷链中断风险的库存事件研究较少,而应对中断风险分析方面冷链成员对事件做出的反应也将影响到整条供应链,因此文中将结合petri网在供应链方面的应用及冷链的特点,对冷链中断风险分析进行petri网冷链上下游成员建模,以及对冷链库存事件petri网进行建模,最后通过extendsim对冷链库存petri网进行仿真分析。

1冷链petri网中断风险模型建立

1.1petri网简单介绍

petri网是一个有向图,包含库所和变迁2种节点,库所如图1以一个圆圈表示,变迁如图1用矩形表示,2种节点之间用有向弧连接,库所中如果有token(如图1中库所中的黑点)即表示库所中有发生的条件事件。

古典PN(petri网)的结构是由4要元描述的一有向图:

1.2冷链供应链上下游成员petri网中断风险分析模型

分析冷链中断风险通常要分析产生中断风险的原因,这些原因通常分为内部和外部的,内部原因可能是因为缺货,无法及时送达造成客户取消订单,外部原因可能来自于其他的链伙伴或者政策原因如:入境货物延迟,进口政策变化,自然灾害等。而当中断风险发生时不同的成员将会做出不同的反应,对整条链会产生不同的作用。

建立以第三方冷链物流企业为核心的冷链物流系统,假设有3个供应商,一个第三方冷链物流企业,零售商需求归总为随机分布的一个总体。则可以将其用petri网表述如下。

因为成本因素导致中断时对下游成员的提前期也会有影响,同理,提前期发生改变导致中断时,下游提前期将由原来的4 d变为

C42=C12+d12

=7 d,而成本由原来的4提高到11.

冷链上下游成员petri网建模能够清晰地展示当中断风险发生,各个冷链节点成员会受到的影响,如果成员能在可接受范围内相应提高成本和提前更多时间订货,那么下游成员将受影响较少,若此时成员之间没有意识到中断风险对成本和提前期都有更高要求则可能导致中断风险的牛鞭效应,下游成员的中断风险将会更严重。

1.3冷链库存事件petri网建模及中断风险分析

上下游供应链成员 petri网可以对中断风险发生后的影响进行分析,并观察中断风险的传播,但petri网还可以通过对产生中断风险的原因和事件进行中断petri网建模,在rong的文章中一共有7种类型的中断风险分析模型,做为第三方物流企业可以归结的原因有未及时装船,货物延迟,货物不足。解决方法归结为:在可以接受的时间范围内联系供应商,在可以接受的时间范围内通知客户,更换托运人,减少中断风险发生导致的系统风险;而对于冷链,随意更换托运人的代价是更高,结合冷链的特殊性,在装载运输和储存的过程都需要低温保存,冷库投入较大,随着现代制冷技术的提升以及对冷库需求的提高,维护冷库运行的人力资本及水电费用等都随之提升,因此对冷库容量的设计以及冷链库存的管理具有重要意义。确保库存充足不至于浪费是冷库运营的重要项目,因此求得冷库库存最大库存(S)对应对冷链中断风险具有重要作用。

库存事件petri网是指库所代表事件状态,转移表示事件处理,下面构建顶层petri网中的核心链(第三方冷链企业订单处理)的库存petri网模型(如图2所示)。

P6 客户的订单接收P7 库存检查表P8 库存满足订单P9 库存不满足订单P10 到货

T5 订单处理T6 判断库存是否满足需求T7 向供应商1订货T8 向供应商2订货T9 向供应商3订货T10 发货T11 更新库存

以上是通过库存事件建模立的petri网模型,在这个模型中以核心链成员为建模对象,当中断风险发生时,需求变大或者供应发生改变使得供应得不到满足,造成缺货损失以及每天冷库运营成本损失。为从库存事件petri角度分析中断风险如何在冷链中发生中断且中断造成的影响,将通过extendsim对以上核心库存事件petri网进行仿真。

2.3.1冷链库存事件petri网中断风险仿真分析

Extendsim是由value、plotter、item等模块构成,可以对离散型事件和连续型事件进行仿真,对于冷链中断风险分析,从上图核心冷链处理事件是库存和订货,要分析需求和供应不稳定性对冷链造成的影响,则可以假设客户的需求是随机的,供应不稳定可以假设为供应商反应能力即通过改变订货提前期观察中断风险发生情况。

冷链Petri网中断风险仿真模型建立。对库存事件petri网进行仿真实验分析建模时要根据extendsim的功能进行分析,库存事件petri网的仿真主要包括客户的随机需求生成,判断库存是否充足,是否需要进行订货,最后通过优化模块进行分析最小成本下冷库的最大库存应该是多少。步骤如下:

第一步,生成随机客户需求,进行库存的更新,如图3所示。

图6提前期为(0.5,1)的均匀分布客户需求分布呈0.1的指数分布,库存变化范围(-10,60);图7提前期为(0.5,1)的均匀分布,客户需求分布呈0.01的指数分布,库存变化范围(-200,100)。可以观察到当客户需求由0.1的指数分布变为0.01的指数分布时,对库存的影响较大,容易发生中断风险。

2)提前期变化对库存的影响对比分析。

当客户需求保持为0.01时,提前期变为原来的4倍(2,4)的均匀分布时,库存变化如下。

客户需求分布呈0.01的指数分布

对比提前期(0.5,1)的库存变化,库存变化幅度由(-200,100)变化为(-800,100)

以上对比仿真分析可知,当需求变大和提前变大时对库存的影响都将产生很大的影响,为了应对中断分析,同时结合冷链的特殊性,我们将通过优化模块进行冷链库存的最大库存量求解。为计算成本小时的最大库存量,应对系统的数据库进行初始设置,图9是对初始数据库进行设置,设置输入值和输出数据表,图10是对优化模块进行优化的决策变量进行设置,设置最大库存量在(2,1 000)里搜索;图11是对约束条件进行设置。

3结语

冷鏈中断风险分析是冷链发展及管理过程中的重要问题。文中分别对冷链petri网上下游成员建模和对冷链核心企业库存事件进行建模分析,从而更好地控制和管理冷链中断风险。首先构建了冷链上下游企业的petri网模型,分析和展示了上游企业的成本和提前期这2个关键因素在模型中产生的变化,很可能会因为不满足其他冷链成员的要求而发生冷链中断风险,从而起到中断风险的预测作用,同时对于冷链在选择上下游合作伙伴时起到指导作用;其次对核心企业库存事件进行petri网建模,并通过Extendsim仿真软件对可能影响中断风险的因素即需求和提前期的变化进行仿真研究,结果表明需求变化大及提前期较小都会导致库存变化幅度大,从而更容易产生中断风险,并可以通过对库存量变化的幅度把握中断风险;最后通过优化模块求解在运营总成本最小时的最大库存,对冷链企业应对中断风险时的大仓订货提供参考作用,以便更好地管理中断风险。文中是对petri网进行冷链建模的简单应用,对中断风险分析的思路是由整体到局部分析,petri网的冷链中断风险模型一方面可以将中断风险模型较清晰地展示,从而加强企业对产生中断风险模型的因素控制;另一方面petri网能与其他仿真软件结合以便企业量化地预防控制冷链中断风险。

参考文献:

[1]张晴.供应链供应中断风险管理方法与技术[J].物流技术,2016,35(1): 143-145.

[2]晏爽.基于新型扩展模糊 Petri网的食品冷链故障诊断方法[J].天津科技大学学报,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]李学飞.供应链中断风险分析与管理研究[D].天津:河北工业大学,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]蒋芬.基于压力测试的供应链需求风险和中断风险管理研究[D].上海:东华大学,2012.

[8]曹锦娟.故障诊断计算机环境的建模与仿真研究[D].西安:西安工业大学,2010.

[9]姚卫新.供应链压力测试的后处理——弹性供应链的视角[J].科技管理研究,2015(4):193-197.

[10]徐娟,章德宾.生鲜农产品供应链突发事件风险分析与应对策略研究[J].农村经济,2012(5):113-116.

(责任编辑:严焱)

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