如何考虑需求优先级？案例分享

1.基本实验

公司B是欧洲一家售卖多媒体和电子产品的知名网络零售商。在研究考虑需求优先级的纯网络零售情境下补货计划问题的实验中，本小节选取了一种新型产品“Rotochamp”。通过对该网络零售商运营部门的调查了解到，这种商品的需求呈现出动态变化的特征。当顾客在网上购买该产品后，有两种配送服务可供选择：额外付费的快速配送和免运输费的普通配送。

实验选取2013年8月最后一周开始的6周时间作为问题的计划周期，一期的单位为半周，即总规划期为T＝12个半周。低优先级顾客的需求提前期约为半周（L1＝1个半周），高优先级顾客的需求提前期短至1天，也就是说，高优先级顾客的订单总会在下达期内得到满足（可以理解为L2＝0）。低优先级订单的最大延迟交付时间为1周（G＝2个半周）。固定订购成本（st＝25欧元）主要包括补货时的运输成本和人力成本。由于该产品为耐用品，其单位订购成本在规划期内非常稳定，在时期t，pt＝31.95欧元。和上一小节单一类型顾客情境下的案例不同，“Rotochamp”的单位库存持有成本（ht＝1欧元）相对较小。另外，B电商的配送政策规定，当顾客购买的产品售价小于70欧元时，将要额外支付5欧元的标准运送费，这也正是购买“Rotochamp”的情况（该产品售价为59.95欧元）。如果顾客选择快速配送（即为高优先级订单），还需再额外支付5欧元。运营决策者可以选择延迟交付低优先级订单，但作为惩罚，需要退还给顾客5欧元标准运送费。因此，这可能被退还的5欧元可以被看成固定延迟配送费用（ft＝5欧元）。被延迟交付的订单仅在延迟的第一期会招致该项成本。于是，为了处理此项成本，可以在模型的目标函数中添加一成本项。在延迟交付时段的每一期，每一被延迟的订单还会产生单位延迟惩罚成本bt＝1欧元。表4-2显示了“Rotochamp”案例的实验结果。

表4-2　考虑顾客优先级情境下“Rotochamp”的实验结果

注：六周规划期内的最优总成本为4473.25欧元。

由表4-2可知，最优补给计划为：在第1个半周订购24单位产品，第5个半周订购41单位产品，第8个半周订购24单位产品，第10个半周订购22单位，最后第12个半周订购24单位。在第2个半周末的持有库存（I2＝2）并没有用来部分满足第3个半周到达的低优先级需求（d3＝7），而是满足第4个半周到达的高优先级需求（d′4＝2）。这与性质4.2所述“某一时期到达的需求不会在不同时期被分别满足”是一致的。另外，从表4-2还可以发现，只有第3个半周到达的低优先级订单被延迟交付了，它们在第5个半周作为被满足，且招致了固定的延迟交付成本。(www.xing528.com)

当电商B不使用提前需求信息，即L1＝0，L2＝0和G＝0时，在采用经典动态批量模型的决策下，总成本为4527.25欧元。采用本章提出的考虑ADI（L1＝1，L2＝0，G＝2）的方法，总成本可以降低1.2%，至4473.25欧元。

2.L1，L2与G的比较研究

在公司B的案例中，高优先级需求的提前期为0（L2＝0），这种情形也符合独立双渠道零售环境下的补货计划模型，只要进一步将高优先级顾客的需求d′t看作独立双渠道情境中的线下顾客需求wt。

本小节依然使用“Rotochamp”的数据进行数值实验，观察L1和L2取不同值时对最优成本的影响。实验中，为了避免投机因素，依然将单位订购成本设为零。在G固定为不同值的情况下，让L1由1到4整数变化，且L2为整数，并小于L1，分别计算问题的最优总成本，结果如图4-3所示。

图4-3　考虑需求优先级情境下不同L1和L2对应的最优成本

由图4-3可见，当L2固定时，L1的变化对最优总成本的影响很小，甚至没有影响。例如，当L2＝0且G＝1时，变化L1对成本没有影响。相反，当L1固定时，增大L2对减少最优总成本有显著作用。这是因为L2总比L1小，L1对减少总成本的作用会受到L2的限制。观察图4-3中G分别等于1、2和3情况下的三个面，发现增大G对降低总的最优成本有显著效果。