1.復(fù)雜性的三個原因

供應(yīng)鏈管理是非常復(fù)雜的，感興趣的讀者可以參閱這篇文章《復(fù)雜性是供應(yīng)鏈的敵人，你需要知道的6個造成復(fù)雜性的原因》。

供應(yīng)鏈建模也是非常復(fù)雜的，主要由這三個原因造成的。

首先是模型中的可變性。每個模型要解決的問題是不一樣的，涉及到的隨機變量也各不相同。在每次設(shè)計模型時，我們需要考慮哪些變量和這個特定的模型是相關(guān)的，哪些又是不相關(guān)的。

可變性意味著不確定性。在建模的時候我們需要設(shè)定一個事件發(fā)生的概率，或是提供一種假設(shè)，因為我們需要給團隊成員一個數(shù)字，用來描述模型的結(jié)果，作為決策的依據(jù)。

最初的模型是非常理想化的，其中包含著設(shè)計者的許多想法，但它可能會偏離現(xiàn)實，因為其中存在不確定性、概率和隨機變量。

第二個原因是模型有線性的和非線性的。在這篇文章中介紹了線性的運輸費用模型《跨境電商、外貿(mào)企業(yè)的國際運輸預(yù)算怎么做？給你一個模型，三步輕松搞定》。非線性的模型請參閱這篇《一文讀懂供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)模型：最短運輸距離和重心法》。此外，服務(wù)水平和安全庫存數(shù)量的關(guān)系也是非線性的，可參考這篇《一文讀懂經(jīng)典的固定訂貨周期模型》。

因此，我們在考慮供應(yīng)鏈的影響時，要想到投入和產(chǎn)出之間的關(guān)系可能很復(fù)雜。

最后，第三個原因在于供應(yīng)鏈管理是由多個問題組合而成的，有些是需求和供應(yīng)的內(nèi)部問題的組合，還有些是包含外部問題，例如供應(yīng)和質(zhì)量保障。真正的供應(yīng)鏈?zhǔn)呛卸鄠€項目的，涉及到多個地點和多個參與者，這增加了供應(yīng)鏈建模的復(fù)雜性。

2.建模的四個原則

1）模型的范圍

首先，我們要考慮模型的范圍，也就是模型的起點和終點。在考慮范圍時，我們要盡可能縮小范圍，用較小的模型來解決一個特定的問題。

2）模型的顆粒度

這是關(guān)于模型有多詳細。我們要考慮使用較小的顆粒度，對問題進行較為粗略的分析，同時足以解決問題。較小的顆粒度表示更微觀，但我們也不能過于深入每一個細節(jié)，這里面有一個度，只要模型能夠說明問題即可。

3）解決什么問題？

這是建立模型的目的，它可以是優(yōu)化某個過程，計算出最大或最小值，提供數(shù)據(jù)用于決策。我們希望用模型來代表現(xiàn)實，選擇合適的參數(shù)，然后與業(yè)務(wù)部分進行合理性檢查，如有必要，就需要對模型進行調(diào)整。

4）模型是決策的依據(jù)

模型的結(jié)果是一個依據(jù)，它有參考的價值，但我們不一定會選擇模擬出的最優(yōu)解。在現(xiàn)實中還有其他的制約因素，它們未必是在模型之中，但是我們不能忽視它們。

3.案例

有這樣一個案例，張三是一家汽車零部件公司的銷售，給全球的客戶供應(yīng)各類汽車配件。公司最近收到一個美國客戶的投訴，原因是一款名為A123的產(chǎn)品外觀上有銹跡，導(dǎo)致組裝的成品無法正常使用。

根據(jù)張三的調(diào)查，可能存在質(zhì)量隱患的產(chǎn)品數(shù)量是50萬件，不良率大約是4%，也就是說有2萬件不合格品，它們和剩余的合格品混在一起，需要把壞件挑選出來。這是汽車制造業(yè)中常見的現(xiàn)象，需要由供貨方在自己的工廠和客戶端安排人員進行檢驗。

由于這50萬件產(chǎn)品都已經(jīng)發(fā)到了客戶在美國的倉庫，需要在當(dāng)?shù)卣业谌降奶暨x服務(wù)公司。張三收到一份挑選服務(wù)報價，第三方公司每周最多挑選10萬件，總計需要5周的時間，這相當(dāng)于是產(chǎn)出能力。

在費用方面，挑選的報價是每小時35美元，完成50萬件大約需要1000個小時，人工成本總計約35000美元，這不是一筆小數(shù)目。如果是在張三的工廠挑選，人工成本要低很多。

由于50萬件產(chǎn)品已被隔離了，在完成挑選之前是無法使用的，為了保障客戶的訂單交付，張三需要安排空運，直至海運貨物能夠接上?？者\的運輸時間是1周，而海運需要8周。

張三有2個方案，第1個方案是不使用國外第三方挑選服務(wù)，主要的考慮因素是高達35000美元的挑選費用。為了不讓客戶的生產(chǎn)計劃受影響，他準(zhǔn)備每周發(fā)空運，直至海運到貨能夠滿足客戶的需求。

由于這批貨的貨值不低，張三決定把50萬件產(chǎn)品退運回中國，在自己工廠進行挑選，然后再把合格品發(fā)給客戶，所以會產(chǎn)生退運費、國內(nèi)挑選費和再次發(fā)給客戶的運費。

第2個方案是使用國外第三方挑選服務(wù)，這樣就不需要退運產(chǎn)品，后續(xù)的處理比較簡單，但是挑選費用很高。

張三從客戶那里要來了A123的需求信息，如下表。在第1周的數(shù)據(jù)里包含了逾期訂單，所以比后面幾周的用量都要大，這是合理的。

現(xiàn)在張三需要根據(jù)掌握的這些信息，設(shè)計出一個簡單的模型，用來計算哪種方案的成本最低。當(dāng)然，理論上的最優(yōu)解僅是決策的依據(jù)。

1）方案1的總成本

在該方案中，張三的公司選擇不使用第三方挑選，那意味著他們要持續(xù)發(fā)空運，才能補上供應(yīng)的缺口。海運需要8周的運輸時間，即使在第1周把海運產(chǎn)品發(fā)出，只能在第8周到貨，那么就需要發(fā)70萬件的空運貨物，平均分布在第1至第7周。

即便如此，在最初的5周內(nèi)，客戶依然會出現(xiàn)缺貨的情況。

總成本主要由空運費、退貨物流費、國內(nèi)工廠挑選費用和把挑出的合格品再次發(fā)貨的海運費。

空運費用：假設(shè)每10萬件產(chǎn)品的空運運費是5000美元，總共需要空運70萬件，所以費用是35000美元。

物流退貨費需要3000美元，把產(chǎn)品退回國內(nèi)是很復(fù)雜的過程，而且時間也是不可控的，我們就姑且假設(shè)只需要3000美元。

50萬件產(chǎn)品退運回中國后工廠需要挑選，國內(nèi)人工成本比美國的低，假設(shè)需要5000美元。

最后一筆支出是挑出來的合格品再次發(fā)運給客戶的海運費，大約是1000美元。

所有成本合計是35000+3000+5000+1000，等于44000美元。

2）方案2的總成本

在該方案中，張三的公司選擇使用海外客戶當(dāng)?shù)氐牡谌教暨x服務(wù)，每周最多可以提供10萬件挑出的合格品。由于第三方公司就在客戶倉庫里進行簡單挑選，所以沒有產(chǎn)生物流搬運的費用。

張三只需要安排2次各10萬件產(chǎn)品的空運，即可解決供應(yīng)的缺口，在第8周的時候海運貨物也能抵達客戶倉庫。

總成本主要由空運費和國外挑選費用組成。

空運費用：假設(shè)每10萬件產(chǎn)品的空運運費是5000美元，總共需要空運20萬件，所以費用是10000美元。

國外挑選費用每小時35美元，挑選出50萬件大約需要1000個小時，總共是35000美元。

所有成本合計是10000+35000，等于45000美元，略高于方案1的44000美元。

如果只看模型計算的結(jié)果，方案1似乎更有優(yōu)勢，因為它的總成本要比方案2低1000美元。但是實際情況是怎么樣呢？選擇方案1，張三公司的客戶會有5周時間會出現(xiàn)缺貨的情況，這會導(dǎo)致客戶的不滿。

時間拖得越長，不確定性就會越高，正所謂夜長夢多，我們要盡快關(guān)閉問題，不要讓它持續(xù)發(fā)酵。

方案2的成本僅比方案1高出1000美元，也就是總金額的2.3%，對總成本的影響不大。我們是否應(yīng)該多付一點費用，來換取客戶的滿意度？

張三經(jīng)過了一番考慮，最終決定使用第2個方案，在客戶所在地使用第三方挑選服務(wù)。由于處理得當(dāng)，這次的質(zhì)量投訴事故很快得以解決。

讓我們回顧一下這個模型案例，它是線性的模型，涉及到了外部客戶的供應(yīng)和產(chǎn)品質(zhì)量問題，是相對復(fù)雜的，需要進行多方面的協(xié)調(diào)和溝通。

從模型設(shè)計上來看，它用了一個較小的模型，包括了供應(yīng)需求的匹配、計算各種的潛在成本等。模型的顆粒度也是比較小的，考慮到了具體的費用，比如人工挑選和空運。

模型仍是對問題進行了粗略的分析，沒有過度深入細節(jié)，比如沒有去算物流費用的組成部分。

建立模型的目的是了解解決質(zhì)量投訴的最低成本。當(dāng)然，模型的結(jié)果只是理論上的數(shù)值，在決策的時候，我們僅是用它作為參考，客戶的滿意度和潛在業(yè)務(wù)流失的風(fēng)險難以量化，所以不在模型之中，但它們是我們必須要考慮的因素。