供货灵活性和成本：以目标值为考虑

我们为之前定义的战略型生产网络提出了三个战略目标：

• 提高物流系统内的适应能力。这方面主要涉及缩短供应时间，以及在时间、空间和数量方面增强供货灵活性。

• 提高产品经过物流系统过程中产生的价值。这里的核心问题是，如何从时间（准时）、数量（准确无误）和空间（到达正确的地点）这几

方面提高物流质量。

• 降低物流成本。为此我们需要在战略型生产网络中实现相对于竞争的物流成本优势。

供货质量是供货灵活性的事后影像（见图4.1）。供货质量包含了实际的供货时间和供货期限守时性。在生产网络中，供货时间不仅被定义为单个企业的生产运行时间，而且还包括了其他的，尤其是在企业接合面上的供货时间因素，因为这些时间有可能导致订单完成时间显著延长。不过用于产品研发和设计的时间并不属于我们所考虑的供货时间。作为质量偏差度量的供货状态质量可以被理解为供货守时性，因为没有依据约定供货的成果其实就是没有依据约定的日期供货的成果。

供货质量和供货灵活性被总结为供货服务或者物流成果。灵活性是以供货服务需求，也就是客户的需求为导向的，而供货质量则是实现供货灵活性的体现。灵活性帮助我们制订出供货服务目标，质量则监管目标实现的情况。所以供货质量不像供货灵活性那样与给定的目标相对应，而是与目标的实现相对应，后者则通过控制值得以测量。只有当我们汇总了目标值和控制值，并且对目标实现状况进行检测之后，才能回答有关供货质量的问题。欠佳的供货质量会导致更高的供货成本。

图4.1 物流成果的层面

来源：作者参照Großklaus，1996，第24页。

战略型网络目标可以被理解为以下对PPS有重要意义的目标值：

通过提高供货灵活性来提高销量，灵活性的实现则是通过：

• 提高供货意愿，即愿意缩短事先计划的、平均的供货时间。

• 提高供货适应性，即缩短已经确定的、跟客户有关的供货时间。它和缩短平均供货时间的区别在于，这一变化是以客户提出的产品种类、数量或交付期限改变为基础的。以可被供应的产品种类来体现的供货范围并不属于供货灵活性的考量范畴，因为使用生产计划和生产控制是以商议好的供货清单为前提的。降低现有产品清单的供货成本，采用的手段有：

• 降低对PPS有着重要意义的、待计划的现有供货灵活性的成本，也就是为实现网络的效率而需保留产能的成本。

• 提高供货质量。供货质量即实际的平均供货时间和针对某一具体成果的实际的、个别的供货期限方面的偏差。供货期限偏差产生自产品种类变化、数量变化或者期限变化。实际的、个别的供货时间其实指的是以合格的质量和正确的数量来供应单个产品所需的时间。只有达到了各项参数的产品质量才能得以交付。

由供货灵活性确定的销售额和供货成本之间的比例在下文中被我们称为物流效率。为了之后可以将目标值和控制值聚集在一起，必须将它们放置在数学函数的关系当中（参见3.4.1小节），从而也可以为目标值计算出数学函数。

网络可以在最终客户那里提出有关供货灵活性的目标设定，而且并不需要为此获得有关网络本身的深度概况。在这一过程中，供货灵活性可以作为目标值进入网络的通用数据库。接下来，我们要对供货灵活性的组成部分，也就是供货意愿和供货适应性做进一步的说明。

为了将网络计划的产品数量销售出去，需要有一定的供货意愿，也就是被计划的平均供货时间LZ_g。这一被计划的平均供货时间是将平均流程时间[（见式（2.3）]被网络中某个计划段所有订单的订单时间平均得到的；它其实是一个与被计划的、与个体订单相关的供货时间有关的平均供货时间，即

式中 LZ_g——计划的平均供货时间；

LZ_i——（计划的）订单i的供货时间；

ZAU_i——订单i的订单时间；

i——订单i；

n——一个计划时段内的订单数量。

缩短计划的平均供货时间LZ_g可以降低潜在客户的成本或者提高他们的购买力，因为客户自己也可以更快地供货，所以企业很可能获得更多的订单。较长的供货时间会增大客户面临的变更风险和干扰风险，因为供货时间越长，订购数量涉及的预估性就越强。此外，供货时间较长也意味着每次较大的订货量，这也会加大客户的控制难度。这些都是迄今的经验调查得出的结果。

在此基础上，我们接下来考查有关所有订单的需求会随着计划的平均供货时间的增加而减少这一状况。在正常运行的市场中，不断增加的计划平均供货时间会形成S形的函数关系。效益理论对此的解释是：缩短相对较长的供货时间会带来相应的效益增长。相反，竞争理论对此的解释则是：在供货时间固定的竞争中，缩短一定的供货时间几乎不会对产品需求造成明显影响，因为只有很少的几个竞争对手会被超越，它同样也几乎不会引起需求增加，因为对供货时间敏感的需求者已经被排除在竞争之外了。依据经验，在汽车行业中得到的、一再重复的S形需求曲线不属于这部分观察范畴。在图4.2中，我们只能看到函数的下端，所以并不能清晰地辨认出典型的S形曲线。

由此也产生了供货意愿函数，它类似于“经典的”价格—销量函数，但却是反向运作的。在供货意愿提高的情况下（计划的供货时间减少），销量会增加，这对应着价格降低引起销量上升。Mossman和Morton以需求量弹性变化这一概念以及销售物流中的经验调查为基础，建立了与产生于20世纪60年代的各种模型相对应的函数。这两位作者提出了带有较低价格弹性和较高供货时间弹性的寡头市场。同样在战略型生产网络中，由于物流具有重要意义，因此也和寡头结构中一样存在较高的供货时间弹性和较低的价格弹性。

图4.2 供货意愿：计划的平均供货时间和订单数量之间的关系

来源：作者。

网络设定的待实现的供货意愿越低，即计划的平均供货时间LZg越短，网络将会收到的订单数就越大（见图4.2）。Ballou对这一供货意愿函数的公式进行了扩展，即

式中 n——一个计划时段内的订单数量；

n₀——每个计划时段内在计划的平均供货时间中的订单数；(www.xing528.com)

Mk_LB——当Mk_LB≥1时，供货意愿的市场常量；

LZ_g·K——竞争对手的计划平均供货时间；

LZ_g——企业自身的计划平均供货时间；

a_LB——供货意愿的比例因素。

计划的平均供货时间对企业得到的订单数有着直接影响，从而也会影响由此获得的销售额。而供货意愿只能体现出计划的平均供货时间对销售额的影响，体现不出供货时间对订单的直接影响。

如果我们设定在计划的供货时间LZ_g已经被确定后，改变交货期限的能力能为对应的订单i带来价值，那么我们就可以利用一个函数来表示这一供货调整，其中订单i的价格PR_i与为这一订单计划的供货时间相关。这一计划供货时间内的数量变更或者部件种类变更都意味着对于变更后的新订单交货时间要发生变化。因此，供货调整函数也和供货意愿函数一样有着类似的一个公式。这个价格函数中的一个变量是“市场尺度”，它为正常效率对应的正常价格提供了比较值。不过有一个所有网络成员都认同的问题，那就是市场上的“最佳业务实践”，生产网络中的可变性使得它很难以统一的标准被测算出来。

正如供货意愿在供货时间方面对应着需求量弹性一样，供货调整则在供货时间方面对应着需求的价格弹性。依据经验，价格上浮一般会在20%～100%。与供货意愿函数类似[见式（4.2）]，我们接下来也会用一个公式来对供货调整函数进行描述，即

式中 PR_i——订单i的价格；

PR_i·0——立即供货时的订单i的价格（LZ_i=0）；

Mk_LA——当Mk_LA≥1时，供货调整的市场常量；

LZ_i·K——竞争对手对于订单i的供货时间；

LZ_i——企业自身对于订单i的供货时间；

a_LA——供货调整的比例因素。

如果根据个别客户的意愿，在短于平均供货时间的期限内完成供货，那么这个客户就需要为此支付更高的价格。也就是说，在这种情况下，需求方愿意对既定订单上浮价格，以获取更高的供货调整，这一供货调整体现在相对于平均期限更短的供货时间上（见图4.3）。

图4.3 供货调节：因订单而异的供货时间和价格之间的图像关系

来源：作者。

网络制订的供货时间越短，越可以获得更高的价格和销售额。这一点既适用于单个订单，也适用于计划中的所有订单的平均值。也就是说，被计划的平均供货时间越短，所有订单的平均价格就可以被定得越高，因此式（4.3）也适用于被计划的平均供货时间，从而得到下面这个含有平均价格的关系，即

式中 PR_d——每个订单的平均价格；

PR_d·0——立即供货时的平均价格（LZ_g=0）；

Mk_LA——当Mk_LA≥1时，供货调整的市场常量；

LZ_g·K——竞争对手的被计划的平均供货时间或实际平均供货时间；

LZ_g——企业自身的计划平均供货时间或实际平均供货时间；

a_LA——供货调整的比例因素。

供货灵活性会产生成本，成本的高低依据物流成果相对应的投入计算得到。这一投入即供货成本。在第2.3节中，战略型生产网络的PPS协同目标被称为“高效物流的定位”，也就是物理成果和物流成本之间关系的一个定位。我们既可以以物流成果为既定值，也可以以物流成本为既定值，而通过调整另一数值，使它们的比例关系最大化或者最小化。

我们无法通过网络合约来描述全网范围内物流成本的目标设定，因为这个和企业内部流程相关的成本会给网络合约带来相应的协同复杂性。所以对于给定的供货灵活性我们必须力图实现供货成本最低化。对于网络定位有着重要意义的战略目标值为：

• 由供货意愿和供货调整决定的供货灵活性。

• 供货成本，它由实际供货时间、网络的成果、网络内的库存以及与既定交货时间之间的偏差决定。

这两个数值间的比例被视为物流效率的指示器，因为计划的平均供货时间决定了订单数量、平均价格以及销售额。

我们采用的获取这些目标值的由上至下的算法按要求（参见3.4.1小节）实现了待确定的目标值和控制值体系的经济性，避免了尤其可能在网络中出现的信息流，同时也与实践中设定的大多数物流目标相吻合。采用与网络相适应的算法来计算具体目标值是确定网络PPS目标的前提（参见2.1.1小节），因为所有下列目标设定既不能与网络的高效物流定位相违背，同时能够通过网络组织得以利用的潜力必须要有相应的可执行性，手段才能发挥出来。

由下至上算法的任务在于，基于我们所讨论的目标值为控制值实现清晰性和可比性，并根据供货成本影响因素确定供货成本。影响因素包括实际供货时间、网络中的库存、网络效率以及与既定供货时间之间的偏差。