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关于供应链风险管理的分析

栏目: 供应链 / 发布于: / 人气:1.93W

供应链是指由原材料获取,加工成半成品直至产品,并将产品送到顾客手中的一些企业或部门组成的网络。对供应链的构成、运作、协调等各方面的研究和实践形成了供应链管理这一新的经营与运作模式。下面小编准备了关于供应链风险管理的分析,欢迎大家参考!

关于供应链风险管理的分析

一般说来,风险可以根据其发生的概率和事后危害性这两个维度进行简单地划分。两类典型的风险:一类属于日常风险,其特点是发生概率大、事后危害性不大、易于控制;另一类属于突发事件,其特点是发生概率小、事后危害性大、不易控制。将第一类风险称为供应链管理的日常风险,客户需求的不确定性和供应环节的供需不平衡是这类风险产生的最根本的原因;称第二类风险为供应链管理的突发风险,供应链环节中无法预料的突发事件是这类风险产生的最根本的原因。纵观最近10年该领域的文献,供应链风险管理中的关键问题主要有以下4个方面:

  1 供应链信息风险与规避

供应链中的信息流覆盖了从供应商、制造商到分销商,再到零售商等供应链中的所有环节。如何对供应链中的信息流进行计划、组织、协调与控制,实现供应链整体效率与效益最优化,是供应链管理的一个重要内容。由于信息的不确定以及信息在供应链传递过程中的扭曲失真引起供应链的效率下降、成本增加,称之为供应链中的信息风险。从以上定义可以看出信息风险可以分为两类,一类是信息本身的不确定性引起的风险,利用信息更新方法来设计供应链采购合同是降低信息不确定性的一个重要措施。另一类风险是信息在传递过程中扭曲引起的。在供应链操作中,各节点企业基于自身利益的考虑,只根据各自相邻的下级企业的需求信息进行生产或供应决策,使得需求信息向供应链上游传递时产生逐级放大的现象,供应链的源头获得的客户的需求信息的偏差远远大于零售商,这称为“牛鞭效应”(Bullwhip Ef-fect)[2]。牛鞭效应和信息共享问题密切相关,信息共享被认为是解决牛鞭效应的有效手段,也是实现供应链管理的基础。

  2 供应链模型的风险分析

以往关于供应链模型的研究主要采用风险中性模型进行分析,决策目标是企业期望利润的最大化(或期望成本的最小化)。然而,近年来关于供应链管理的研究与实践表明:企业管理者已不仅仅关注企业利润的最大化,而且更注重企业获得预期利润的可能性以及面临的各种风险问题。因此,最近几年大量的研究都是基于风险厌恶型决策者假设进行分析,决策目标已不再仅仅考虑企业期望利润的最大化,而是大量采用金融理论中诸如均值方差、效用函数、风险价值等风险工具刻画供应链中的风险指标,建立具有风险度量机制的多目标权衡决策的目标函数。

  3 供应链突发事件的应急管理

上述风险管理建立在当前运作环境为正常状态以及对未来一段时间内环境的预测的基础之上,属于日常风险管理。供应链中还有另外一类风险:环境突然发生变化会使得原来的最优计划或运作不能平稳地进行。该类风险发生的概率比较小,但人们并不能确定其分布,且一旦发生引起的损失将是巨大的。供应链应急管理的定量研究,根据所研究模型的性质可分为确定性模型和随机性模型。扰动主要表现为生产启动成本、存储成本、生产成本及需求等参数的突然变化。研究的模型包括经典的`EPQ模型,一个制造商和一个零售商以及一个制造商和两个零售商组成的两级生产存储系统。研究的主要目的是如何对该系统进行实时管理,即扰动发生后,如何尽快求出相应的解决方案,并对最优解进行定性分析。该类模型的一个特点就是引入了偏离成本。偏离成本的存在,使得当扰动幅度不太大时,继续执行原来的计划可能是最优选择。确定性模型主要解决扰动发生后供应链恢复问题,而随机性模型主要是对一些应急管理措施进行事前评估。应急管理措施主要有两大类,预防性措施和应急措施。预防性措施主要有购买保险、持有库存和多头采购等。应急措施主要包括重新制订计划和需求管理。目前关于供应链中突发风险应急管理的定性研究工作比较丰富,提出了一些事前预防措施和事后处理措施,来建立高效的供应链来应对突发风险带来的损失。但是这些措施是有成本的,必须对其在效用和成本之间进行权衡分析。现有研究工作主要以期望成本或期望收益为目标函数,显然是不够的。由于突发风险的发生概率小且难于预测,但带来的损失却往往十分巨大,其度量函数和处理方法也应该不同于日常风险。如何选择合适的度量工具来评价这些措施是一个值得研究的问题。除了理论上的问题,实际应用研究都需要去开展。这是非常值得关注的一个研究方向。

作为供应链管理的一个重要内容,供应链风险管理的发展与其它学科一样,是一个不断发展的过程。在这个过程中,理论与实践在不断相互促进。理论研究受到当时的研究工具与方法、实践环境和条件等因素的限制。同时,实践的发展也不断的给理论研究提出新的挑战和问题。