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利用价值流分析和模拟的集成框架进行精益分配评估

摘要：配送中心在维持供应链效率、灵活性和可靠性方面发挥着关键作用。鉴于当今企业的财务和物理资源有限，分销企业必须大力支持精益模式的深远价值。价值流分析是工具精益实施组合的一部分。它用于直观地绘制价值流的材料和信息流，以确定废物和非增值活动的来源。将仿真与价值流分析集成在一起把精益实施和评估过程引入了一个全新的维度，因为它具有动态建模系统复杂性和不确定性的能力。本文给出了一个基于价值流分析的仿真框架，用于评估轮胎分销公司的两种基本精益分销策略：拉式补货和基于类的存储策略。

1 介绍

配送中心在供应链网络中执行不止一个功能，包括成批/散货合并功能、交叉对接功能、产品履行中心和退货去罐。此外，他们还提供不同的客户支持服务，如产品安装，并为终端消费者（即工厂直销店）提供零售空间。然而，在全球化、竞争日益激烈的环境中，分布式控制系统面临着许多挑战。在这些挑战下，管理者在当今竞争激烈的市场中应用精益分销理念，为客户提供高水平服务，同时保持价值和利润率。

精益理念被定义为有效消除或减轻系统浪费的概念。将精益思维扩展到分销中心，以最低成本提高对客户需求的响应能力，从而为供应链提供巨大的竞争优势。为了成功地实施精益思想，需要有效地跟踪系统的精益性能。迄今为止，目前所提出的精益评估模型大多数都是基于主观评估方法，这个方法在进行持续评估或评估公司的精益水平时有困难。

因此，本文旨在提出一个将虚拟存储模型与仿真相结合的定量精益评估框架，以客观评估轮胎分销公司的精益水平。根据一组精益分配绩效指标（即总订单周期时间、吞吐量、库存能力、劳动力能力和设备能力）评估两种精益实践（拉式补给和基于类的存储策略）下的当前和未来状态模型。

2 基于价值流分析的仿真方法

价值流分析由于其简单性和有效性被应用于多个应用中。它在分销环境中实施，目的在于映射公司活动、评估供应商关系，并确定改进机会。尽管其效率很高，并对价值流分析的一些批评也得到了解决。但Standridge和Marvel表示，价值流分析无法有效地处理系统的复杂性。Wan和Chen还得出结论，单独应用价值流分析不能为最低水平提供有效的评估。各种出版物都表明了将价值流分析与仿真相结合的必要性。Sullivan等人表明，仿真通过处理系统的动态变化性（即基于定时程序）来支持价值流分析。此外，不管它们的度量单位是什么，它都能够同时评估各种性能指标。这种深入的分析可以模拟公司的未来状态，显示随着时间推移追求的理想性能。

基于价值流分析的仿真应用于各种制造和非制造应用。为了支持钢铁厂和纺织行业的精益实施，仿真与价值流分析集成。在另一项研究中，开发了两个仿真模型来支持价值流分析评估推拉式制造系统的两种方案。2007年，两位作者讨论了基于价值流分析的仿真在小批量、大品种零部件生产车间的应用。McDonald等人介绍了基于价值流分析的仿真在工程师订单运动控制产品制造厂专用生产线中的应用。由Narasimhan、Parthasarathy和Narayan介绍了一种称为“模拟辅助价值流”的新方法，并将其应用于全球发动机制造商。

3 轮胎分销业

本研究以爱尔兰的一家轮胎经销公司为例。该公司为从大公司、批发商到个人买家的各种客户提供轮胎。它的主要目标是消除浪费源，以最低的成本快速、准确地响应客户的需求。该公司依靠基于预测的计划来管理其内部和外部业务以及客户/供应商关系。然而，公司经理们强调了这些计划的三个主要问题，包括：（1）为200多种不同的库存单位（sku）类型生成预测计划需要花费大量的时间和精力；（2）由于采用推式补货策略，库存水平较高；（3）由于客户需求波动，预测不准确程度较高。在制定公司运营计划时，建议采用拉动式回复策略，以尽量减少对预测的依赖。

该公司还面临另一个存储策略“随机存储策略”（RSP）的挑战。在RSP策略下，无论项目的类型或类别如何，都会根据可用存储空间选择存储位置。与其他存储策略相比，它通常需要较少的空间，但采摘者通常会访问几个存储位置来挑选一种轮胎，这会增加存储、采摘和运输时间的浪费。此外，由于RSP导致存储空间和货架杂乱无章，因此在存储和拣货操作前后不容易对可用存储空间进行监控和控制。建议将类似类型的轮胎紧密结合在一起，即基于等级的存储策略（CBS），以提高运营效率，并消除运输时间和资源利用（即LA-BOR和设备）中的浪费。表1总结了该公司面临的挑战以及为应对这些挑战而提出的精益计划。

表1：所研究公司面临的运营挑战。

4 精益评估框架

拟议的精益评估框架包括五个主要阶段，如图1所示。评估过程是通过与不同的运营经理举行几次初步会议开始的，旨在了解公司的业务流程结构、SKU特征、运营时间、信息和物料流、设备利用率、劳动力调度和客户/供应商关系。在这些会议之后，框架的五个阶段被应用于评估公司的最低水平，如下所示。

价值流分析技术

V增值活动 非增值活动

初步系统映射

IDEF语言

详细层次概念建模（IDEF3） 上层概念建模（IDEF0） Upper level conceptual modeling (IDEF3) modeling (IDEF0)

离散事件模拟

步骤5：评估建议的精益实践

步骤4.2：开发系统当前和未来状态的仿真模型

步骤4.1：开发概念模型

步骤3：数据收集和分析

建模系统的逻辑流程

区分创值与不创值活动

步骤2：映射系统当前状态

步骤1：确定研究范围

图1：基于价值流分析的仿真框架结构。

4.1 确定研究范围

公司拥有市场营销、销售、财务、订单处理、客户关系管理、物料补货、物料发货、出入库等多种功能。不同的供应链合作伙伴也参与公司的流程，并对其绩效产生直接影响（例如，客户、供应商和政府机构）。通过对总经理和供应链经理的几次访谈，研究了三个主要功能：订单处理功能（即物料补货和入站流程）、存储功能和出站功能（即拣货操作）。对这些职能的有效管理可最大限度地减少运营浪费的来源，并使公司经理能够有效地应对表1中的运营挑战。

4.2 公司现状价值流图

公司通过公司网站直接或电子方式接收客户订单。收到客户订单后，通过企业资源计划系统（ERP）自动检查项目可用性。对于可用的SKU，领料单将传递给仓库管理器，触发订单交付的入站操作集（即领料、组装、检查和装载）。否则，不可用项目的满载补货订单将被合并并发给供应商。如图2所示，由于使用了ERP系统，简化了订单的信息流并降低了交易错误的可能性，因此处理客户订单（上层路径）所需的操作时间较短。

在收到供应商的订购项目后，直接开始入站计划流程。此过程旨在确定可用的存储空间，为接收的SKU分配存储位置，打印存储标签，以及准备存储文档。然后开始卸货过程，每辆卡车配备一个装卸设备单元和三名工作人员。然后，雇用一名配备有搬运设备的工作人员将卸下的轮胎存放在规定的存放位置（即，存放）。与ERP为客户订单处理提供的效率相比，由于库存和存储位置数据的一致性，它会导致可考虑的入站操作（即入站计划和存储操作）延迟。

0.468分钟 0分钟 5分钟 0

6.25分钟 5分钟 30分钟 5分钟

预测

准备补货订单 分类项目、检查可用性 检查客户财务状况 识别客户要求

顾客

周期时间信息

员工人数

设备/技术

周期时间信息

员工人数

设备/技术

周期时间信息

员工人数

设备/技术

周期时间信息

员工人数

设备/技术

信息控制点

载重汽车

入站计划

拣配和组装

更新库存水平

存储产品

卡车装卸

2 5 38 40 9 20

整体过程时间=1078.72

处理时间=767.7

38 75 300 50 275 175

图2：公司现状价值流图

4.3 数据收集与分析

为调查、收集和分析应用框架所需的数据，开展了一项重要的实地工作。采访需求计划经理，收集有关公司及其供应链特征的一般信息，以及公司对精益概念和实践的当前意识的概述。然后，对不同的运营经理和监督人员进行了多次访谈，随后对公司进行了两次观察访问，旨在准确识别输入和输出变量，并收集公司参数和流程的数据。

4.3.1 识别输入和输出变量

确定了代表公司主要投入的五个主要变量；（1）处理时间，（2）设备可用性，（3）库存容量，（4）劳动力容量，（5）设备容量。使用图2中的VSM计算总处理时间，并记录17.97小时/订单。基于维修管理人员，在设备故障和维修报告的支持下，将设备可用性设置为70%。总库存容量估计为60000个轮胎，每种轮胎的容量约为300个。最后，公司聘用了除高级管理人员外的13名员工，以及6个不同规模的装卸设备单位。

由于精益是一种多维度的哲学，单个或特定的输出变量组将在评估精益水平方面起部分作用。基于文献综述和与分销和供应链学者的几次会议，开发了一套初步的精益分销绩效指标。然后，公司经理们对这些指标进行了验证，他们选择了一组较小的指标来评估公司的最低绩效。所选指标包括订单周期时间、订单吞吐量率、资源利用率、库存水平、分销成本（即库存持有成本、订购成本和缺货成本）和延迟作业数量。

4.4 建模当前和未来的价值流图

4.4.1 概念模型

为了突出公司的主要职能和流程，开发了当前和未来状态的详细概念模型。鉴于其对复杂系统建模的能力，采用了集成定义语言（IDEF）。它的层次性为系统的细节提供了全面的理解。每个函数都在两个不同的详细级别中建模；通用级别使用IDEF0建模语言，该语言显示了主要功能的顺序及其输入、输出、控制和机制（即利用的资源），如图3所示。然后将每个函数分解成更小的子函数，用IDEF3说明详细的对象流和决策点。图4显示了“入站计划”操作的IDEF3模型示例。

4.4.2 仿真模型

为当前和未来的价值流开发了两个模拟模型——cvs和fvs。虽然cvs模型是为了模拟当前系统的配置和策略而开发的，但是fvs在提议的精益实践中模拟了新公司的配置。模型假设为：（i）不考虑供应商中断；（i i）接受供应商的所有接收项目（不退还项目损坏或错误数量）。基于Java和XML技术的仿真软件被用来构建提出的面向对象分层和事件驱动的仿真能力模型（Mahfouz、哈桑和ARISA 2010）。资源以可用性和分解频率为特征，而产品实体则以到达时间、处理时间和产品特征（例如，处理路线和产品类型）为特征。

为了管理系统参数的随机性，采用了一种理论统计分布方法。根据销售量的历史记录，客户订单到达率呈指数分布，平均每天8个订单。服务时间与单品质量成正比，服从正态分布。根据供应商的位置和交货条件，供应商的交货期是恒定的。仓库中每台使用过的设备的故障发生率和维修时间的分布是不同的。

为了开发一个精确模拟公司运作和功能的仿真模型，采用了各种验证和确认方法。在验证阶段，使用分解方法（即验证每组块）和内置模拟调试器来避免任何代码错误。然后将三种验证方法应用于仿真模型的三个阶段：数据选择、概念建模开发和仿真结果分析。数据收集阶段的验证旨在确保：（1）数据收集过程中没有发生测量错误，（2）生成的数据与历史数据的模式匹配，（3）识别的属性值在指定范围内。为了实现这一点，在相关管理人员的合作下，对数据文档的质量和一致性进行了详细的检查。然后验证概念模型，以确保正确考虑所有指定的过程、结构、系统元素、输入和输出。建模团队还检查了概念模型与问题定义之间的准确性和一致性。最后，“人脸验证”方法通过与经理和运营团队面谈来验证仿真的最终结果。在相同的输入条件下，通过比较模型输出和系统输出，也可以使用“比较测试”。基于50个销售的样本，实际结果

资料编号：[4503]