多式联运模式下跨国供应链运输中断风险系统动力学仿真与分析——以快消食品供应链为例

赖新峰 ,王 鑫 ,陈志祥

(1.江西财经大学 信息管理学院,南昌 330032;2.中山大学 管理学院,广州 510275)

随着经济全球化浪潮的推进,越来越多的企业开始建立全球生产网络[1],由于不同国家和地区之间的资源、成本和优势不同,在全球范围内进行采购、生产、加工和销售能够获得更大的利润和优势,跨国供应链应运而生。跨国供应链的特点是供应链系统涉及多个国家,由于国家和国家之间存在地理位置、交通网络结构等差异,因而跨国供应链大多采用多式联运方式来运输物资。例如,在塔斯曼海隔岸相望的新西兰和澳大利亚,海上轮船运输是两个国家进行物资运输的主要方式,而对于同为内陆国家且接壤的阿富汗和伊朗,公路和铁路运输扮演着更重要的角色。因此,跨国运输的特点是同时使用海上、航空、公路等运输方式。综合上述分析,覆盖多个不同国家的全球生产网络,运输原材料和产品不可避免地需要采用多式联运模式,同时,由于多式联运模式能够综合各个运输模式的优点,因而多式联运已经成为当今企业,尤其是跨国企业的主要运输方式。但是,近年来国际环境剧烈变化,政治、天气以及疫情加大了多式联运发生运输中断的风险,尤其是对于快消食品企业而言,具有原材料腐蚀性质和市场流失性质的快消食品供应链,发生运输中断时所带来的损害往往要高于普通产品供应链。快消食品是指具有就近购买、携带方便、食用方便等特点的食品,主要以肉菜水果加工品、乳品等速食食品为代表,而加工这些快消食品的原材料大多都具有易腐性。另外,快消类食品还具有一个十分重要的特点,即消费者忠诚度不高,消费者很容易在同类产品中转换不同的品牌,因此,快消食品供应链一旦出现中断,将导致市场需求流失。综上可知,聚焦于快消食品跨国供应链的多式联运运输中断问题具有较强的现实意义。

Baykasolu等[2]通过建立综合混合整数线性规划模型,分析了多式联运运输模式中的车队规划问题,并证明了运用该模型可以提高船队利用率。李晓东等[3]从实证研究的角度,以东北三省集装箱运输的碳排放指标为例,研究了多式联运中的低碳问题,并发现即使公路碳排放强度减少50%,单一运输方式仍然不如多式联运。Cannas等[4]研究了乳品供应链的运营问题,发现多式联运可以有效减少乳品供应链运营中的二氧化碳排放。国内对多式联运的研究较多集中在多式联运路径优化方法。程兴群等[5]引入鲁棒优化建模方法研究了碳交易政策下的多式联运路径选择问题,结果表明,多种低碳政策的组合能更好地实现多式联运减排。郑斌等[6]建立了震后应急物流动态选址-联运问题双层规划模型,并通过一种混合遗传算法求解了最优解。魏航等[7]研究了时变条件下多式联运有害物品的路径选择。李魁梅等[8]研究了综合运输成本的多式联运路径优化。

食品供应链首次由Ouden等[9]提出,但已有文献鲜有聚焦于快消食品企业的多式联运中断问题。新冠疫情发生以来,食品供应链中断问题受到各方高度关注。粮食与农业全球论坛(Global Forum for Food and Agriculture)于2021年1月19日至21日在德国柏林召开。联合国粮农组织总干事屈冬玉在会议中表示,各国应该在新冠大流行期间遏制食品供应链出现的中断,以减轻潜在的粮食价格波动和贸易限制的风险1)http://www.fao.org/.,因此,快消食品企业的供应链中断问题不容忽视。国内外关于供应链中断问题的文献有:陈崇萍等[10]在需求与供应不确定条件下,研究了制造商向具有供应中断风险的供应商采购原材料的采购决策问题;Li等[11]研究了供应中断时的动态补偿和采购问题;Ma等[12]研究了当发生供应中断时,制造商负责一般广告、零售商负责品牌广告的供应链决策问题;Gaur等[13]使用非线性规划研究了闭环供应链发生供应中断时的决策问题。

上述文献都是从博弈论和运筹学角度进行研究的,博弈论和运筹学研究供应链中断具有一定的局限性,只能将供应链中断的情境假设为一种概率,以一个取值0-1的参数来刻画概率,这种处理方法十分抽象,不能动态地演绎当发生供应链中断时供应链各节点成员的当期库存、订单和后期库存、订单等的变化。供应链本身是一个复杂系统,供应链中断的一个很大的危害就是会对整个供应链系统产生长期的、动态的影响,供应链任何一个环节的中断都会对其他环节产生不同时间点和时间长度的反馈,系统动力学模型能够很好地展现这些长期的、动态的变化[14]。系统动力学是一种从系统的角度考察系统的动态变化和行为趋势的仿真方法,系统动力学广泛应用在军事、农业、供应链等领域。赖新峰等[15]建立了部分垂直一体化和完全垂直一体化的系统动力学模型,研究了出口导向型企业的垂直一体化国际决策问题,并发现了关税和劳动力成本对垂直一体化战略选择的影响。石永强等[16]使用系统动力学模型研究了第三方直通集配中心的运营策略问题。李卓群等[17]利用系统动力学方法研究了JIT 供货约束下差异化订货决策行为。在供应链中断方面的研究有:张以彬等[18]建立理论模型,使用系统动力学仿真求解,研究了市场需求可变情况下的供应链运作策略;汪小京等[19]运用系统动力学方法建立了第三方物流管理库存模型;陶俐言等[20]利用系统动力学研究了疫情期间低需求产品的供应链中断政府补贴策略;Mehrjoo等[21]使用系统动力学和CVaR 度量方法评估了时尚服装企业的供应链中断风险;王宇奇等[22]建立了环境扰动下进口原油供应链网络柔性的系统动力学仿真模型。

综上所述,国内外关于多式联运和供应链中断问题已经积累了一些研究成果,但是却鲜有人关注跨国快消食品供应链多式联运的运输中断风险问题。基于此,本文建立了跨国快消食品两级供应链系统动力学模型,研究了其供应中断问题,分析了多式联运全球供应链运输中断风险的特点,以及不同阶段不同中断模式对供应链的影响,给出了如何规避这些中断风险。通过研究得到有关管理启示,为企业从事全球供应链运输管理提供决策参考。

1 问题描述、基本假设与模型建立

1.1 问题描述和系统边界

本文考虑了一个全球生产网络的快消食品原材料供应系统,研究视角定位在由A 国原材料供应商和D 国产品制造商组成的两级供应链,整个生产运作流程或者说系统边界为:D 国制造商面向产品市场需求,根据产品市场需求调节库存,向A 国供应商采购加工制造产品所需的原材料,A 国供应商按照D 国制造商的订单来调节库存并向其上游企业订货。然而,本文研究的角度是:A 国供应商向D国制造商发货运输的过程中所可能发生的运输中断风险,或者说物流中断风险对整个供应链绩效的影响,因此,需要重点介绍运输过程的系统结构。考虑使用频率较高的3种运输模式组合为整个运输过程的多式联运模式,即航空运输、海上运输和公路运输。原材料运输从A 国供应商处出发,途径B国、C国,最终到达D 国制造商处,A 国到B 国采用航空运输,B国到C国采用海上运输,C国到D 国采用公路运输,即“航空运输→海上运输→公路运输”。需要指出的是,原材料在运输途中仅在B国、C国的转运中心进行转运。整个两级供应链运作机理如图1所示。

本文所研究的供应链中断类型为运输型中断,它是指交通运输系统因遭受天气、自然灾害、疫情和道路封锁等不确定因素而瘫痪,无法进行货物运输。这种运输中断风险可能发生在航空运输处,也可能发生在海上运输和公路运输处,航空运输阶段发生运输中断风险时,供应商无法发运原材料,海上运输和公路运输阶段发生运输中断风险时,已经发运出去的原材料将堆积在B国与C国的转运中心处。同时,航空、海上和公路运输各有其特点。一般面言,航空运输时效性强,货物运输环境较好,货损率较低;而公路运输时效性最低,货物运输环境最不稳定,货损率较高;海上运输的时效性介于两种运输方式之间。作为联接多式联运中各种运输方式的B 国和C 国转运中心,和A 国、D 国仓储中心相比也具有不同特点。转运中心的主要功能是进行货物转运,而对于货物的贮藏技术水平较差,本文所考虑的、具有腐蚀过期性质的快消食品原材料,在转运中心较差的贮藏技术水平下,将出现原材料过期现象。

1.2 基本假设

为便于模型的建立,做出如下假设:

(1)本文的研究视角仅仅为由供应商和制造商组成的两级供应链,供应商的上游供应链成员和制造商的下游市场需求都将其视为外生变量。

(2)假设供应商具有充足的供应能力,制造商拥有充足的生产能力。

(3)假设B国、C国转运中心无库存存放限制。

(4)快消食品相较于其他类食品的一大特点是用户忠诚度低,可替代性极强,故假设缺货将导致产品市场需求流失[15],本文使用一个市场流失量作为流位变量来衡量这种损失。

(5)每一个运输阶段的物料在运输途中都会产生货损现象。其实,物流途中出现货损现象很常见,尤其是本文所研究的具有腐蚀性质的快消食品原材料,对运输条件的要求更高,极易出现运输货损情况。

(6)为贴合实际,对产品市场需求和制造商原材料订货率做平滑处理。

1.3 因果回路图

SD 方法区别于其他仿真工具和研究方法的一个重要因素是强调系统各要素之间的反馈作用,因果回路图能够非常直观地体现这种反馈关系。根据上文分析和假设,建立了本文快消食品跨国供应链系统的因果回路图(见图2)。

该系统共有10条平衡回路,两条增强回路。为了刻画快消食品因消费者忠诚度低所导致的市场流失特性,本文使产品市场需求也进入反馈环,但对其变化范围设置上限,增强回路R2和平衡回路B8、B9描述了该反馈环作用原理。增强回路R1和平衡回路B1是两条受限于市场需求的典型成长上限基模的回路,同时也是两条反应迟缓的调节回路。平衡回路B3、B5和B7是本文多式联运系统中3个运输阶段的运输货损反馈环,平衡回路B4、B6是本文快消食品作用于多式联运转运中心的变质过期反馈环。上述反馈环影响着整个供应链系统的运作绩效,而运输中断风险则作为外生结构变量作用于上述反馈环的不同位置,给企业带来损失,本文所研究的重点便是运输中断风险在不同反馈环结构变量位置的风险水平。

1.4 跨国快消食品两级供应链SD 流率基本入树模型

根据上文分析确定的系统边界及假设,提取系统中具有积累性质的变量,确定描述系统基本结构的10组流位、流率对。具体如表1所示。

表1 跨国快消食品两级供应链系统结构流位流率系

同时,L1(t)-L8(t)系统中,流位变量存在逐级流入的现象,即:

在确定系统流位流率系的基础上,结合快消食品供应链实际,引入中间变量逐一建立以流率变量为树根、以流位变量或流率变量为树尾的十棵流率基本入树Ti(t)(见图3),将所有入树的相同顶点重合即可构成系统总体流图模型[14]。图4为系统总体模型。

1.5 仿真方程的建立

仿真方程是模型中各直接相关变量间相互作用关系的函数表达,本节将系统划分为航空运输阶段、海上运输阶段、公路运输阶段、销售和增补变量5个部分对模型中的关键变量仿真方程进行阐述,完整的方程见附录。流位变量、流率变量和辅助变量的取值都是由现实逻辑关系决定的,常量的表现形式为具体数值,因为SD 模型的核心在于反馈结构,常量只会影响仿真结果数值的大小,而不会影响变化趋势,所以常量的具体取值列于附录。

(1)航空运输阶段。L1(t)-L3(t)为航空运输阶段,供应商向其上游供应端采购原材料,制造商对产品设立了一个安全库存,制造商按照目标库存、实际库存、产品库存调节时间来确定每期的产品缺额,然后向供应商采购原材料。而供应商面对订单,同样按照目标库存、实际库存、产品库存调节时间来确定每期向上游采购的原材料数量,上述订货和产品库存调节方式在一般的SD 供应链系统中都可见到。因为本文研究视角定位在两级供应链,所以由假设条件(1),本文认为供应商上游具有充足的供应能力,供应商的每期原材料入库量即为按照库存调节的计划订货量,即)

航空运输可能遭受不确定因素而导致无法发运,即运输中断风险,因此,航空运输发货量方程式为

本文认为航空运输中断模式由航空运输中断时间点和航空运输中断时长共同决定,故使用脉冲函数定义这种中断:

本文共存在两种类型的运输中断,第1种运输中断称为分离中断,第2种运输中断称为混合中断。分离中断是指3个运输阶段分别发生运输中断风险,混合中断是指2个或3个运输阶段同时发生了运输中断风险。用DMi表示第i运输阶段发生运输中断风险,其中,i=1,2,3,中断模式由中断时间点和中断时长两个参数共同决定,记为DMi{DTi,DSi},DTi为第i运输阶段的运输中断时间点,DSi为第i运输阶段的运输中断时长。DM1{DT1,DS1}是一种分离中断,而DM1{DT1,DS1}×DM2{DT2,DS2}则是一种混合中断。航空运输货损量R23(t)定义为运输途中由运输不当而产生的货损,故添加一个常量货损率C10表示这种货损程度:

一般而言,航空运输的安全程度和运输环境更好,海上运输次之,公路运输最差。因此,在本文的模型中,C10＜C14＜C18。航空运输需要一定的运输时间,即运输延迟,使用一阶延迟函数定义每期航空运输到货量:

一般而言,航空运输的运输速度最快,运输延迟最低,海上运输次之,公路运输最慢。因此,在本文的模型中,C9＜C15＜C19。由于转运中心的主要功能是实现货物转运,不具备贮藏具有腐蚀性质的快消食品原材料的技术水平,一旦出现运输中断风险,原材料将积压在转运中心导致过期,故添加一个常量原材料过期率C13作为度量原材料过期速度的指标。因此,有

B国转运中心联接的是航空运输和海上运输,在B国转运的下一站为C国,海上运输同样具有运输中断风险,即

4) 辅助系统启动。FPSO启动扫舱泵，将储油舱底部的高含水原油打至污油舱。启动外输装置、计量标定装置、液压单元和供电系统等。

海上运输中断模式A31(t)的定义方式与A12(t)相同。

(2)海上运输阶段。L3(t)-L5(t)为海上运输阶段,其中,L3(t)子系统同属于航空运输阶段和海上运输阶段,其系统结构和仿真方程式已在上节介绍。

与航空运输相似,海上运输到货量R33(t)也由一阶延迟函数定义,而海上运输货损量R42(t)使用常量海上运输货损率C14来度量:

C国转运中心联接的是海上运输和公路运输两种运输方式,因此,C国转运中心原材料库存L5(t)的流入速率为海上运输到货量R51(t),流出速率为C国转运中心原材料过期量R52(t)和公路运输发货量R53(t),公路运输也具有运输中断风险。因此,

公路运输中断模式A51(t)的定义方式与A12(t)和A31(t)相同,而C国转运中心原材料过期量R52(t)的定义方式与B 国转运中心原材料过期量R32(t)定义方式相同。

(3)公路运输阶段。L5(t)-L7(t)为公路运输阶段,其中,L5(t)子系统同属于海上运输阶段和公路运输阶段,其系统结构和仿真方程式已在上节介绍。

公路运输在途原材料数量L6(t)的流率变量R61(t)、R62(t)和R63(t)的定义特点和方程结构与航空、海上运输一样,但D 国制造商原材料库存L7(t)的流出流率变量R72(t)的结构与B 国、C 国转运中心不同,制造商具备贮藏具有腐蚀性质的快消食品原材料的技术水平,且制造商为运输终点。因此,L7(t)没有原材料过期量和下一阶段的发运量,而存在一个产品制造量R72(t)。按照前文生产运作流程,原材料到达制造商处后,制造商要将其加工制造成产品,然后销往市场,R72(t)由产品制造耗时C20决定。因此,有

(4)销售。销售单元的结构由市场和产品两方共同决定,L7(t)中,制造完成的产品将进入D 国制造商产品库存L8(t),当现有产品库存L8(t)大于产品市场需求A91(t)时,产品销售量R82(t)等于产品市场需求A91(t);当现有产品库存L8(t)小于产品市场需求A91(t)时,产品销售量R82(t)等于现有产品库存L8(t)。因此,

如前文所言,由于快消食品相较于其他类食品的一大特点是消费者忠诚度较低,产品可替代性强,产品的缺货极易带来市场需求的流失,故在本文的模型中,产品市场需求A91(t)并不是一个单一的变量,而是一个关于产品缺货量A92(t)的减函数。因此,首先需要计算产品缺货量A92(t)。把产品市场累计流失量L9(t)提炼为流位变量,初始值为0,每期的产品市场流失R9(t)作为速率变量。R9(t)由每期产品缺货量A92(t)和市场流失因子A93(t)共同决定,其中,

市场流失程度是很难度量的,但是,在实际中,当缺货量很小时,基本不会影响需求发生改变。随着缺货数量的增加,需求会加快速度流失,故R9(t)应该是关于A92(t)的递增凹函数。同时,系统动力学重在研究系统行为趋势,而不在于做精准的数据预测,因此,只需要刻画好这种函数关系即可。当A92(t)=0时,无市场流失现象,A92(t)的取值范围应为[0,max(A91(t))],本模型中设置产品市场需求A91(t)最大值为25 000,A93(t)的取值应≥0,是关于A92(t)的递增凹函数。具体如表2所示。

表2 市场流失因子A93(t)表函数

这样,一个关于市场流失的流位系就构建完成,市场需求应当是一个时刻变化的变量。不失一般性,将其设为均匀分布,同时,t时刻的市场需求还需要减去一个t时刻的产品市场累计流失量,因此,

(5)增补变量。以往的文献大多以库存变化作为供应链绩效指标,用库存的波动来度量中断风险,本文的关注重点不在库存,而在于食品类企业常见的问题即原材料过期风险,以及快消类食品的独特问题即产品市场流失风险。使用产品市场累计流失量L9(t)作为度量产品市场流失风险的指标,同时,将原材料累计过期量L10(t)提炼为流位变量,用以度量原材料过期风险。其中,

2 模型有效性检验

模型检验是进行仿真分析前必不可少的一步,只有证明模型是正确有效的,才能用来分析结论,得到科学的管理策略。

2.1 现实性检验

现实性检验是改变模型中某些变量的值,考察模型行为是否会发生符合现实性的变化。使用DMi表示脉冲函数,使用DTi和DSi表示脉冲函数的两个自变量,不同的DMi即为不同的运输中断风险,或者说不同的政策模拟。在初始模型中,3个运输阶段的运输中断模式都是DMi{0,0},即不存在运输中断风险。假设航空运输阶段出现运输中断风险,设置运输中断模式为DM1{30,5},将其与DMi{0,0}下的初始模型对比,得到A 国供应商原材料库存L1(t)和D 国制造商产品库存L8(t)。曲线变化如图5、6所示。

由图5、6可以看出,当没有发生运输中断风险时,供应商和制造商的库存水平都比较稳定,供应商库存曲线较制造商更加平坦。这是因为前文假设供应商上游具有充分的供应能力,供货量等于订货量。当模型运行至第30天第一运输阶段发生时长为5天的运输中断时,因无法发运原材料,原材料堆积在供应商库存中,供应商原材料库存L1(t)从第30天开始直线上升,直至第35天恢复运输时,库存水平才开始慢慢下降,而制造商产品库存L9(t)在第40天左右才开始发生下降。这是因为航空运输阶段虽然没有发运原材料,但海上和公路运输阶段仍有在途原材料,第40天后,在途原材料全部到货,没有后续供应,制造商产品库存L9(t)开始下降,恢复运输初期,由于严重缺货和牛鞭效应的影响,导致制造商产品库存L9(t)曲线震荡幅度变大。模型行为符合现实性,模型通过现实性检验。

2.2 极端性检验

极端性检验时将模型中某些参数调整至极限值,检验模型在极端情况下的变化。下面将产品市场需求A91(t)调整为0,得到其与原模型中A 国供应商原材料库存L1(t)、D 国制造商产品库存L9(t)的对比,如图7、8所示。

由图7、8可以看出,无产品市场需求也就意味着供应链没有订单,A国供应商原材料库存L1(t)保持初始值25 000件不变,而D国制造商产品库存L9(t)初期发生了上升。这是因为各个运输阶段和转运中心还存在在途原材料,当在途原材料全部到货时,L9(t)也稳定在某一水平不再发生变化,这一现象符合极端情况下的模型行为,模型通过极端性检验。

3 模型仿真分析

食品供应链中断的一大危害是将导致原材料的变质和过期,同时,由于快消食品可替代性强,缺货极易造成市场需求流失,故使用产品市场累计流失量L9(t)和原材料累计过期量L10(t)来度量运输中断风险。SD 仿真结果的目的不在于得到具体的数值,而在于考察不同政策参数条件下系统的状态会发生怎样的变化,因此,观察的重点是不同运输中断模式下L9(t)和L10(t)的曲线变化行为。

3.1 不同运输阶段运输中断风险对比

不同运输阶段发生运输中断时,对供应链的影响是不同的。例如,当航空运输阶段发生运输中断时,原材料堆积在A 国供应商处,虽然没有发运,但是A 国制造商具有充足的贮藏能力。海上、公路运输阶段发生运输中断时,原材料将堆积在转运中心,由于转运中心的贮藏技术水平较差,将出现大量原材料过期。为了表示运输阶段发生运输中断风险对供应链的绩效影响,设置了3 种分离中断,分别为DM1{30,5}、DM2{30,5}和DM3{30,5},得到原材料累计过期量L10(t)和产品市场累计流失量L9(t)的对比,如图9、10所示。

由图9、10可以看出,DM3{30,5}模式下的原材料累计过期量L10(t)最高,DM2{30,5}次之,DM1{30,5}最低。这是因为公路运输阶段发生运输中断风险时原材料将同时堆积在B 国、C 国两个转运中心,具有最高的腐蚀过期风险。海上运输阶段发生运输中断风险时原材料只会堆积在B 国转运中心,腐蚀过期风险较小。航空运输阶段发生运输中断风险时原材料堆积在供应商处,腐蚀过期风险最低。在市场流失方面,DM3{30,5}模式下的产品市场累计流失量最大,DM1{30,5}次之,DM2{30,5}最小。同时,位于整个运输流程起点的航空运输中断具有最高的产品市场流失风险,位于运输流程中间位置的海上运输中断具有最低的产品市场流失风险。这是因为中间位置的中断可以同时缓和上下游的库存积累,将供应链的牛鞭效应降到最低。仿真结果表明,不同运输阶段发生运输中断风险时所带来的供应链损失是不同的,企业要差异化管理每个运输阶段,对中断损失较高的运输阶段投入更多的资金进行改善。除此之外,当选择不同的指标作为绩效标准时,运输中断风险所带来的损失也是不同的,若企业的目标是减少过期量,则对于3 个运输阶段的管理重点顺序应为:公路运输阶段＞海上运输阶段＞航空运输阶段;若企业的目标是减少市场流失,则对于3个运输阶段的管理重点顺序应为:公路运输阶段＞航空运输阶段＞海上运输阶段。因此,企业要根据自己的战略目标和利益导向,选择适合自身的管理方针。容易看出,不论选择哪个指标作为绩效标准,优先重点管理公路运输阶段都是企业的占优战略。

3.2 不同类型运输中断风险对比

在多式联运运输方式中,通常存在两种不同类型的运输中断,即分离中断和混合中断。一般而言,混合中断发生的概率较低,但是,自从新冠疫情爆发以来,世界上很多国家受到疫情影响,频繁出现封锁道路、封锁城市的现象,加大了跨国供应链发生混合运输中断的概率。实践证明,混合中断不容忽视,那么,它和分离中断相比,哪个具有更高的危害? 为了分析这个问题,本文设置分离中断DM1{30,5}、DM2{30,5}和混合中断DM1{30,5}×DM2{30,5},得到原材料累计过期量和产品市场累计流失量的对比,如图11、12所示。

图11、12 仿真结果十分有趣,混合中断DM1{30,5}×DM2{30,5}模式下原材料累计过期量风险水平和产品市场累计流失量风险水平都介于分离中断DM1{30,5}和DM2{30,5}之间。这表明:混合中断均衡了两种分离中断的风险损失水平,混合中断DM1{30,5}×DM2{30,5}模式下的原材料累计过期量低于DM2{30,5}模式,高于DM1{30,5}模式;而混合中断DM1{30,5}×DM2{30,5}模式下的产品市场累计流失量低于DM1{30,5}模式,高于DM2{30,5}模式。出现上述结果的原因是:当海上运输阶段发生运输中断时,航空运输阶段如果继续发运货物,将使得货物堆积在B国转运中心处,这将导致原材料出现更高的过期现象;当公路运输阶段发生运输中断时,海上运输和公路运输将继续发运货物使其堆积在D 国制造商处,这种过量堆积将导致供应链系统牛鞭效应放大,给供应链后期造成更高的缺货和市场流失。本文还可以进一步得出一些有趣的结论:当企业选择原材料累计过期量作为绩效指标时,若海上运输阶段不可避免地发生运输中断风险,航空运输阶段若能同时发生运输中断风险竟然是一件“好事”,因为DM1{30,5}×DM2{30,5}模式下的原材料累计过期量低于DM2{30,5}模式;当企业选择产品市场累计流失量作为绩效指标时,若航空运输阶段不可避免地发生运输中断风险,海上运输阶段若能同时发生运输中断风险竟然也是一件“好事”,因为DM1{30,5}×DM2{30,5}模式下的产品市场累计流失量低于DM1{30,5}模式。这启示我们,多式联运中发生多处运输中断风险有时相较于单处运输中断风险反而更优。

3.3 不同混合运输中断风险对比

由前文分析可知,混合中断模式下供应链绩效水平不同于分离中断模式下的绩效水平,对于具有3个运输阶段的多式联运模式,利用穷举法不难发现,混合中断模式有4种:

分别将4种混合中断模式进行仿真并对比,得到的结果如图13、14所示。

由图13、14 可知,DM2{30,5}×DM3{30,5}模式具有最高的原材料累计过期量L10(t),而DM1{30,5}×DM3{30,5}模式的原材料累计过期量L10(t)最低。在产品市场累计流失量L9(t)方面,DM1{30,5}×DM3{30,5}模式最高。这表明,DM1{30,5}×DM3{30,5}模式对于两个绩效指标的影响呈两极分化的现象,对于只追求市场份额而对于原材料过期量并无过多要求的企业,要严格统筹管理航空运输阶段和公路运输阶段,将它们出现同时中断的可能性降到最低。对于追求最低原材料过期量的企业,应当统筹管理海上运输阶段和公路运输阶段,防止两者出现同时中断。

4 新型多式联运模式下的新模型与仿真分析

在本文的初始模型中,多式联运模式为:航空运输→海上运输→公路运输。但是,在实际中,多式联运模式是多种多样的,上述结论分析是基于“航空运输→海上运输→公路运输”这一多式联运背景下的,对于其他多式联运模式,上述结论会发生变化吗?鉴于此,本文调整初始模型,将航空运输子系统流位系L1(t)-L3(t)和公路运输子系统流位系L5(t)-L7(t)顺序调换,形成新的多式联运系统动力学模型,其运输流程为:公路运输→海上运输→航空运输。

4.1 新型多式联运模式下不同运输阶段运输中断风险对比

在新的多式联运SD 模型中,使用同样的方法,设置了3种运输阶段分离中断情境,将3种分离中断情境下的两个绩效指标进行对比,结果如图15、16所示。

由仿真结果可见,不同多式联运模式下,相同分离中断模式下的风险水平也变得不同。“航空运输→海上运输→公路运输”多式联运模式下的分离中断原材料累计过期量风险水平为:DM3{30,5}＞DM2{30,5}＞DM1{30,5},产品市场累计流失量风险水平为:DM3{30,5}＞DM1{30,5}＞DM2{30,5}。“公路运输→海上运输→航空运输”多式联运模式下的分离中断原材料累计过期量风险水平改变为:DM2{30,5}＞DM3{30,5}＞DM1{30,5},产品市场累计流失量风险水平改变为:DM1{30,5}＞DM3{30,5}＞DM2{30,5}。这表明,运输中断风险水平不仅和发生中断的运输阶段位置有关,还和该运输阶段采取何种运输方式有关,航空运输、海上运输和公路运输作为不同的运输方式,发生运输中断时所带来的风险水平也是不同的。除此之外,两种多式联运模式下,位于同一运输阶段即第一运输阶段的航空和公路运输发生中断时的原材料累计过期量风险水平都是最小的。这表明,第一位置的运输阶段具有最低的原材料累计过期量风险,这种风险和采用何种运输方式无关。因此,无论何种多式联运模式,优先管理第一位置的运输阶段都是最小化原材料过期量目标导向企业的劣战略。

4.2 新型多式联运模式下不同类型运输中断风险对比

在新的多式联运SD 模型中,使用同样的方法,设置了分离中断DM1{30,5}、DM2{30,5}和混合中断DM1{30,5}×DM2{30,5}3种运输中断情境,得到原材料累计过期量L10(t)和产品市场累计流失量L9(t)的对比,如图17、18所示。

由图17、18仿真结果可以看出,“航空运输→海上运输→公路运输”与“公路运输→海上运输→航空运输”两种多式联运模式下的分离中断和混合中断原材料累计过期量风险水平大小关系一样,而产品市场累计流失量风险水平大小关系发生了改变,“公路运输→海上运输→航空运输”多式联运模式下的混合中断产品市场累计流失量风险水平不再介于两种分离中断之间。这是因为航空运输具有最低的货损现象和运输延迟现象,当航空运输位于运输流程终点时,其低货损率和低运输延迟降低了分离中断发生后的库存积压和牛鞭效应,使得缺货水平降低,产品市场流失减少。

4.3 新型多式联运模式下不同混合运输中断风险对比

在新的多式联运SD 模型中,使用同样的方法,设置了4种混合中断情境:

分别将4种混合中断模式进行仿真并对比,得到的结果如图19、20所示。由图19、20仿真结果可以看出,“航空运输→海上运输→公路运输”与“公路运输→海上运输→航空运输”两种多式联运模式下的不同混合中断模式原材料累计过期量风险水平大小关系也是一样的,同时,仍然是产品市场累计流失量风险水平大小关系发生了改变,“公路运输→海上运输→航空运输”多式联运模式下的DM1{30,5}×DM2{30,5}中断产品市场累计流失量风险水平变成了最高的。这表明,新型多式联运模式下,混合中断的管理策略已经发生了改变。

5 结语

随着经济全球化的推进,全球生产和跨国供应已经成为全球化浪潮中不可阻挡的趋势,不同国家具有不同的成本和资源优势,跨国供应链已经成为企业竞争的优势之一。但是,近年来,国际社会各种矛盾凸显,新冠疫情四起,国际环境剧烈变化,全球生产网络变得极其不稳定,运输中断风险变大。随着生活水平提高和旅游出行频率变大,快消食品在居民消费中所占比例越来越大,而对于具有原材料腐蚀性质和市场流失性质的快消食品供应链,发生运输中断时所带来的损害往往要高于普通产品供应链。基于此,本文以快消食品企业为背景,建立了运输过程涵盖4个国家的多式联运两级供应链系统动力学模型,通过仿真分析,得到以下结论以及相应的管理启示:

(1)选择不同的绩效指标作为标准时,管理决策也是不同的,在“航空运输→海上运输→公路运输”多式联运模式下,若企业的目标是减少过期量,则对于3个运输阶段的管理重点顺序应为:公路运输阶段＞海上运输阶段＞航空运输阶段;若企业的目标是减少市场流失,则对于3个运输阶段的管理重点顺序应为:公路运输阶段＞航空运输阶段＞海上运输阶段。除此之外,不论选择哪个指标作为绩效标准,优先重点管理公路运输阶段都是企业的占优战略。因此,这种多式联运模式下的企业,投资改善公路运输阶段的运输能力,能够获得最大的效益。

(2)在“公路运输→海上运输→航空运输”多式联运模式下,对于3个运输阶段的管理重点顺序发生了变化,这启示运输中断风险水平不仅和发生中断的运输阶段位置有关,还和该运输阶段采取何种运输方式有关,航空运输、海上运输和公路运输作为不同的运输方式,发生运输中断时所带来的风险水平也是不同的。并且,此时企业不再存在占优战略。但是,在两种多式联运模式下,优先管理第一位置的运输阶段都是最小化原材料过期量目标导向企业的劣战略,因此,不管采用何种多式联运模式,第一位置的运输阶段的管理都应该被两个目标导向的企业放到战略管理的次要地位。

(3)由于原材料堆积在转运中心会产生大量过期现象,靠后的运输阶段发生运输中断时所带来的原材料过期风险总是要高于靠前的运输阶段,故以降低原材料过期量为目标导向的企业应该着力投资改善较为靠后的运输阶段的运输能力,降低其运输中断风险。

(4)不同类型的运输中断,即分离中断和混合中断所带来的风险水平也是不同的,在“航空运输→海上运输→公路运输”多式联运模式下,混合中断模式下原材料累计过期量风险水平和产品市场累计流失量风险水平都介于分离中断模式之间。因此,在这种多式联运模式下,航空运输或海上运输其中一个运输阶段发生运输中断风险时,企业要立即停止另一运输阶段的货物运输工作。

(5)在“航空运输→海上运输→公路运输”多式联运模式下,追求最低原材料过期量的企业,应当统筹管理海上运输阶段和公路运输阶段,防止两者出现同时中断,即混合中断;追求市场份额而对于原材料过期量并无过多要求的企业,要严格统筹管理航空运输阶段和公路运输阶段,将它们出现混合中断的可能性降到最低。在“公路运输→海上运输→航空运输”多式联运模式下,这种混合中断的管理策略发生了改变。

(6)本文只探讨了“航空运输→海上运输→公路运输”与“公路运输→海上运输→航空运输”两种多式联运模式,事实上,如果根据排列组合原理,将存在6种不同的多式联运模式。随着运输阶段或者说运输工具的增加,多式联运模式将变得更多,篇幅所限,不再一一仿真分析。由两个多式联运模式可以看出,不同多式联运模式的相同运输中断将产生不同的风险水平,因此,企业要根据自身供应链多式联运模式的特点,对运输中断风险采取适合的管理方针。

本文研究丰富了快消食品企业跨国多式联运运输中断风险的研究,为跨国供应链实施运输中断风险管理仿真提供了科学的决策支持。本文的不足是没有考虑每种运输方式的中断概率。一般而言,每种运输方式的中断概率是不同的,这将成为后续研究的可拓展之处。