基于多代理的供应中断风险监测与评估

张晴，胡丹丹

（中南民族大学管理学院，武汉430074）

0　引言

制造业供应链出现供应中断的原因包括自然灾害、工人罢工或恐怖袭击等社会性突发事件以及供应链例外事件。供应链例外事件指在业务运作中与预设规则、预期目标或者预计趋势相背离的信号[1]。供应商的生产柔性、准时交货率以及生产不确定性（如生产设备故障、物料短缺和物料出现质量问题）等均可引发供应链例外事件。相对于自然灾害和社会性突发事件来说，例外事件引发的供应中断频率较高，且易于采用信息技术和管理手段进行监测和处理。本文尝试借助于多代理技术构建一个系统来对例外事件可能引起的供应中断风险进行监测和评估。

多代理（Multi-agent）技术在构建管理决策支持工具方面得到广泛的关注和使用。从管理层次方面，可以将供应链风险分为战略风险、战术风险和运作风险三个层次。建立多代理系统对供应链战术和运作层面的例外事件所引起的供应中断风险进行监测和评估，能够为企业管理者应对战术和运作层面的供应中断风险提供决策支持。国内外利用多代理技术研究供应链风险的文献比较典型的有：采用分布式决策探讨减小中断事件对供应链系统的影响[2]，采用多代理技术处理供应链事件[3]，以代理为基础的模拟模型来研究供应中断对消费者，零售商和制造商的影响[4]，构建供应链多Agent应急协调体系结构[5]等。本文在文献[6]中也比较详细地归纳了多代理技术在供应中断风险管理中的相关研究。总体来看，现有的这些研究内容多停留在多代理系统框架的构建上，不够深入。另外，也缺乏针对战术和运作层面的例外事件所引起的供应中断风险进行监测和评估的相关研究。

1　供应中断风险监测与评估的系统模型

1．1　系统的组成模块

该系统主要由两大模块组成（见图1）：供应链例外事件监测模块和供应中断风险评估模块。鉴于目前制造企业管理信息化比较普及，在此预设一个前提，即：供应中断风险监测需要的订单执行过程中的订单、库存、生产计划等数据可以通过软件接口从企业现有的ERP系统中获得，并且信息能够在各成员间和各代理之间充分共享，且代理之间信息的传递是实时的。这样，ERP中的计划和执行功能对采购、生产以及物流等流程进行整合，在从接收客户订单到交付产品的过程中，向供应链例外事件监测模块提供有关订单的计划信息和执行情况信息；供应链例外事件监测模块完成对订单实际执行过程的监测；供应中断风险评估模块对潜在的中断风险进行评估和处理，为管理者提供降低或者化解中断风险的方案。

图1　系统的组成模块

1．2　代理的功能设计

在构建系统时，要识别系统中所有反映问题领域和系统目标的实体，并将这些实体确定为相应的代理。需要处理的关键问题是抽象的粒度和抽象的内容。可以在供应中断风险监测与评估这个层次进行抽象，有两种方法供选择：功能分解法与物理分解法。与物理分解法相比，功能分解法对代理自身处理问题能力的要求低一些，实现起来相对容易。本文采用功能分解法从供应中断风险监测与评估层次来确定相应的代理，涉及到通信代理、包装代理、协调代理、监测代理和供应中断管理代理等。

通信代理负责企业间（如供应商与制造商之间）的通信；包装代理提供各代理和各应用系统之间的信息集成和信息访问；协调代理负责供应链成员内部代理间的协调；监测代理负责提供关键性能指标的相关数据监测，在订单执行过程出现例外情况时触发警报；供应中断管理代理是供应中断风险评估模块的核心，主要负责对供应中断风险进行评估。各代理功能见表1所示。

表1　系统中各代理及功能

在模型设计时需要对代理行为、特征进行提取和描述，确定各代理的属性和行为，并采用BDI模型进行描述。可以根据供应中断风险监测和评估流程、供应中断风险监测和评估的方法与模型等来确定各代理的属性和行为。对组成供应中断风险监测与评估系统的代理群体进行集成，主要解决的问题是代理之间的关系以及它们之间的交互规则，这也需要从供应中断风险监测和评估流程方面进行分析。

1．3　供应中断风险监测和评估流程设计

本文假设供应链成员间关系为战略合作伙伴关系，信息能够在各成员间充分共享。基于多代理的供应中断风险监测和评估流程始于客户订单进入制造核心企业的订单执行系统。此时，制造核心企业的协调代理触发针对该订单执行过程的监测，负责该订单监测的代理生成，如图2所示。监测代理主要监测订单生产过程中关键物料的生产或供应信息。如果关键物料是采购件，则相关的供应链成员（第一层供应商、第二层供应商等）中的内部协调代理也生成相应的监测代理，来监测供应商内部的供应过程，并收集和传递相关的监测信息。在此过程中，若监测到例外信息，则意味着可能存在供应中断风险，于是供应中断管理代理生成，供应中断风险评估模块被激活。

图2　基于多代理的供应中断风险监测和评估流程示意图

1．4　代理群体的交互

分布式供应链系统中的每个节点企业均被视作一个多代理的子系统，包括通信代理、协调代理和监测代理等。每个代理子系统通过通信代理进行交流，它起到了供应商与核心制造商两者之间的沟通作用。与前述流程相对应的企业内部和企业之间代理群体及相互之间的联系如图3所示。

图3　代理群体交互示意图

2　供应中断风险监测和评估的方法与模型

2．1　供应中断风险监测

哪些订单需要进行监测由协调代理根据它们的关键路径长短、是否关键物料或客户请求来确定。供应中断风险监测根据订单执行流程，分析确定其中的例外事件控制点（即流程中可能产生例外事件的关键控制节点，如供应流程上“产品制造”这个节点可能因产量不足而导致产品“存货不足”的例外事件产生，可能引发供应中断风险）。针对这些例外事件控制点，设定监测代理的关键参数或例外事件关键性能指标（如存货水平、生产量、生产能力、交货提前期等）的预计取值范围。这些参数或指标的实际取值通过对来自于ERP等组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行取样和计算得到。分析判定关键性能指标的预计值和实际值的差异，确定例外事件，发出风险警报。供应中断风险监测方法与过程如下页图4所示。

2．2　供应中断风险评估

供应中断风险评估的功能由供应中断管理代理完成。根据监测代理发出的风险警报，供应中断管理代理分析风险可能造成的影响程度，如无影响、较小影响，中等影响或严重影响等。在供应中断管理代理中内置模拟器（见下页图5），模拟器采用基于案例推理的方法进行中断风险的评估。案例推理方法是一种基于知识的问题求解和学习方法，适合解决供应中断风险评估等非结构化决策问题。表2（见下页）描述了部分案例。例如，客户订单中的关键物料在供应商那里发生了实际生产偏离计划日期的例外事件，该例外事件通过协调代理传递给供应中断代理，后者通过搜索案例库寻找类似情景，判断可能产生交货延迟的风险，应对措施是可以通过重调度或者寻求其他供应商实施转包。

图4　供应中断风险监测过程

图5　供应中断管理模块内部结构示意图

表2　供应中断风险案例

不同应对措施可能花费的成本不同，计算该成本时可采用目标函数Min(cost)=y+P(y)L(y)，y表示为减小供应中断风险发生而投入的资本，P(y)表示供应中断风险发生的概率，L(y)表示供应中断风险发生后带来的经济损失。估计P(y)的值时可以使用失效模式与效应分析、线性回归、时间序列回归或者随机模型等方法[7]。

评估中断风险后，接着要进行中断风险管理行为决策与实施。在此步骤，供应中断管理代理中内置的校正器为在风险评估阶段鉴定的风险选择优化的策略。对于不同的供应中断类型，当选择不同的应对措施时，花费的成本不同，最终的供应链利润也不一定相同。决策者需要这些数据来选择最终的风险管理行为并加以实施。协调代理向校正器提供有关风险发生的准确的管理情景信息，校正器可根据文献[8]中的模型计算不同方案选择下的供应链的利润。决策者展开“what-if”场景分析，选择最终方案。在风险管理行为实施后，可以将这个最终方案的关键数据提取以形成新的案例和结构化数据存入数据库，这样过去实施过的成功的决策方案就转化成知识以供未来使用。

3　系统模拟

可借助于JADE平台进行系统的构建和模拟运行。定义代理类如CommunicationAgent、CoordinatingAgent、MonitoringAgent和DisruptionManagementAgent分别表示通信代理、协调代理、监测代理和中断管理代理。利用这些代理类可以创建各个代理。每个代理的执行流程如图6所示。

图6　Agent执行流程

模拟运行以某装配制造企业为背景，假设在接收到的客户订单中存在关键物料X，且为采购件。与物料X相关的参数设定如表3所示，参数说明中的“*”表示该参数为关键参数，关键参数的取值范围供监测代理甄别供应链例外事件时使用。

表3　物料X的相关参数

系统模拟运行之初，假设由于供应商内部调度问题导致物料X无法在10月26日之前供货。系统模拟开始时，新的计划交货日期被通信代理communicationAgent接收后传递给监测代理monitoringAgent，监测代理通过预设的关键参数及取值范围进行比对，判定物料X会产生供应中断风险，于是通知协调代理coordinatingAgent，协调代理向供应中断管理代理dmAgent发出进行风险评估的请求。中断管理代理接收到请求后启动模拟器进行风险评估，相关参数取值及评估结果如表4所示。

表4　参数取值与计算结果

在表4中，设定针对物料X的供应中断的重调度成本y1为15个单位，对应的供应中断发生的概率P(y1)为0.2；转包成本y2为10个单位，对应的供应中断发生的概率P(y2)为0.3；供应中断发生后的经济损失L(y1)和L(y2)皆为40个单位。通过中断管理代理内置模拟器计算后输出采用不同方案时的风险花费。其中采用重调度的措施应对该风险花费C1为23个单位，采用转包措施应对该风险花费C2为22个单位。模拟运行结果可以为决策者进行供应中断风险处理方案选择提供参考，也初步表明该系统对管理者进行供应中断风险监测和评估的决策支持是可行的。

4　结束语

本文研究基于多代理的供应中断风险监测与评估系统，希望能推进供应链风险管理决策支持工具的发展。主要工作在于基于多代理的供应中断风险监测与评估系统模块设计、代理的功能设计、供应中断风险监测和评估流程设计、代理群体的交互、供应中断风险监测和评估的方法与模型以及借助JADE平台进行系统的初步构建等。该系统对于供应链战术和运作层次的中断风险管理具有普遍适用性。对此系统的构建和完善还需要完成其他工作，比如定义本体（包括它包含的谓词类型、代理动作等相关的Java类）、组合行为以创建复杂任务、中断管理代理对风险的评估和优化等，这些方面可做为后续工作开展进一步研究。

参考文献：

[1]张凯峰,韩永生,潘旭伟.供应链例外事件管理系统[J].计算机集成制造系统,2004,10(11).

[2]Cauvin A,Ferrarini A,Tranvouez E.Disruption Management in Distributed Enterprises:A Multi-agent Modeling and Simulation of Cooperative Recovery Behaviors[J].International Journal of Production Economics,2009,122(1).

[3]Bearzotti L A,Chiotti O J,Salomone H E.An Autonomous Multi-agent Approach to Supply Chain Event Management[J].International Journal of Production Economics,2012,135(1).

[4]Wu T,Huang S,Blackhurst J,et al.Supply Chain Risk Management an Agent-based Simulation to Study the Impact of Retail Stockouts[C].IEEE Transactions on Engineering Management,2013,60(4).

[5]韩梅琳,樊瑞满,郑建国.供应链突发事件应急协调机制研究[J].统计与决策,2007,(20).

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

[7]Dani S.Predicting and Managing Supply Chain Risks[M].New York:Springer International,2009.

[8]Huang C C,et al.Disruption Management for Supply Chain Coordination With Exponential Demand Function[J].Acta Mathematica Scientia 2006,26(4).