席元凱　吳　旻

摘要：通過引入供應鏈風險的概念，探索供應鏈風險管理的意義，介紹了國內(nèi)外企業(yè)和學術界的研究情況，同時在基于Agent相關理論基礎上，將Agent的智能技術應用到供應鏈風險管理中，從而建立了基于多Agent系統(tǒng)的供應鏈風險管理模型(MABSCRM)。識別風險來源，衡量風險特征并實施控制，進而協(xié)調(diào)供應鏈內(nèi)部各成員的關系，以期達到減少干擾，提高供應鏈整體運行效率。這個模型對供應鏈風險管理者在進行下一次的供應鏈運作將有很好的幫助。

關鍵詞：供應鏈風險管理；Agent；多Agent系統(tǒng)

中圖分類號：F273.7文獻標識碼：A

Abstract: This paper introduces the concept of supply chain risk, discusses the importance and research of the supply chain risk management by the corporation and the academe in the home and abroad. It applies the intelligence technology of Agent to supply chain risk management, then works out the model of multi-agent based supply chain risk management(MABSCRM). It identifies the origin and analyse the characteristic of risk, corresponds the relation, reduces the disturbances and improves the efficiency of the supply chain. It will give the man for some helps in the next operation.

Key words: supply chain risk management; Agent; multi-agent system

1供應鏈風險的概念及供應鏈風險管理的意義

供應鏈是圍繞核心企業(yè)，通過信息流、物流、資金流將供應商、制造商、分銷商、零售商直到最后用戶連成一個整體的功能網(wǎng)絡結構的模式，而供應鏈上的眾多企業(yè)之間在進行資源的整合和運作過程中，由于存在事先無法預測的不確定因素，例如潛在利益的沖突、信息不對稱等，使得供應鏈整體的運行具有極大的風險性，故有必要對供應鏈進行風險管理。供應鏈的風險管理不同于單一企業(yè)的風險管理。單一企業(yè)的風險主要來源于企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境的不確定性、生產(chǎn)經(jīng)營活動的復雜性和企業(yè)能力的有限性，企業(yè)通常采取的風險管理方式主要有：風險轉移，風險自留、損失融資、風險控制等；而供應鏈是一個實體網(wǎng)絡，它具有多參與主體、多環(huán)節(jié)、地域分布廣、多目標的特點，致使供應鏈容易受到來自外部環(huán)境和供應鏈上各個企業(yè)內(nèi)部不利因素的影響，形成供應鏈風險。供應鏈風險管理針對可能對供應鏈正常運行造成影響的不利因素，研究供應鏈風險的形成、傳遞、識別、評價、預測、控制等，從而提高供應鏈的可靠性；其次供應鏈風險管理為供應鏈規(guī)劃和計劃提供了依據(jù)，通過供應鏈風險管理積累的資料，為改進供應鏈管理創(chuàng)造了條件，為選擇供應鏈合作伙伴、制定應急計劃等提供了依據(jù)；同時加強風險管理，有利于改進企業(yè)內(nèi)部與外部供應鏈各環(huán)節(jié)之間的溝通協(xié)調(diào)。

目前國內(nèi)企業(yè)缺乏必要的供應鏈風險管理理論指導，管理人員甚至不懂風險管理的概念和基本方法工具，風險管理的基礎工作尤其是信息化工作還比較差；應對時間風險的主要辦法是高庫存水平，致使庫存成本居高不下；處理風險事件的主要手段是管理人員利用通信工具所做的大量協(xié)調(diào)，風險管理水平取決于管理人員的能力、經(jīng)驗、責任心；由于風險事件多是偶發(fā)事件，缺乏對風險事件及其后果的完整統(tǒng)計資料。所以企業(yè)迫切需要供應鏈風險管理方面的指導，以系統(tǒng)化的手段和方法切實提高供應鏈風險管理的水平。所以研究供應鏈風險管理具有很高的價值和深遠的意義。

2國內(nèi)外供應鏈風險管理研究現(xiàn)狀

供應鏈管理是一種新的企業(yè)管理模式，隨著一些國際知名企業(yè)如惠普(HP)、IBM、戴爾等在供應鏈實踐中取得的成就，這種模式在全球得到廣泛認可和推廣。然而，早期的企業(yè)管理者過分關注企業(yè)的利潤和供應鏈帶來的價值增值，忽略了供應鏈風險的存在，特別是近10年以來，地震、臺風、經(jīng)濟危機、罷工、恐怖襲擊等頻繁的擾亂了供應鏈的正常運行。例如，1999年臺灣大地震造成了全球DRAM芯片供應緊張，使得世界的芯片價格上漲，致使Apple公司丟掉了大量的顧客訂單。2000年美國新墨西哥州的飛利浦電子公司因閃電引起的大火僅僅燃燒10分鐘，卻令遠在6 000公里之外的愛立信公司損失了4億元，因為飛利浦的這家晶片廠是愛立信手機產(chǎn)品核心部件的唯一供應商。不確定性因素對供應鏈的干擾將會給企業(yè)的績效帶來長期的消極影響。供應鏈管理是一把雙刃劍，一方面有效的管理將給企業(yè)帶來高效的利潤，另一方面，在風險面前，如果缺乏有效地應對措施，供應鏈將會呈現(xiàn)出異常的脆弱性。因此，眾多的企業(yè)和學術界開始紛紛關注供應鏈風險管理，并做了一系列的研究。

在國外，Wharton商學院的Paul教授的研究表明：供應鏈中最基本的兩種風險是供應與需求不匹配風險和供貨中斷風險。針對第一種風險，Paul教授指出可以引入期權思想和契約理論進行管理，同時信息技術高速發(fā)展帶來的B2B電子商務模式也為較好地管理供應與需求的匹配風險提供了可能；而對于第二種風險，則可以實施所謂的“運營風險管理”，即對供應鏈的各個環(huán)節(jié)逐個進行分析，對可能的潛在風險進行識別，并在它們變成災難之前采取措施。哈佛商學院的Dabid Stauffer教授則提出從戰(zhàn)略的角度來管理風險，加強協(xié)作，做好成本與風險之間的權衡，同時不能忽略那些無法量化的風險。另外還有一些學者從項目規(guī)劃與財務、采購等角度對供應鏈風險管理進行了深入的研究。

而在國內(nèi)，李飛飛等從供應鏈的外部環(huán)境、內(nèi)部運作和合作三方面，提出了基于SCOR模型的供應鏈風險防范，他將風險分為可控風險和不可控風險，他主張自然災害、政治的不穩(wěn)定等屬于不可控風險，對此類風險企業(yè)應建立應急措施，盡可能使損失降到最低，而對可控風險，企業(yè)應從日常業(yè)務上著手，他提出了應對采購供應流程風險、計劃和制造流程風險、配送和退貨流程風險、財務控制風險、供應鏈合作風險等的防范措施。李志等從成本的角度，將供應鏈風險分為：市場風險、技術風險、管理風險、環(huán)境風險、生產(chǎn)風險和金融風險，利用了模糊風險評價法和投影模型的區(qū)間型多屬性決策方法，建立了供應鏈風險分析與決策模型。張炳軒等對供應鏈的風險因素進行了細分，認為降低供應鏈風險應從合作伙伴選擇、供應鏈合作契約設計、合作協(xié)調(diào)機制入手。還有研究者將人工智能中的案例推理技術和期權引入供應鏈風險管理中。

供應鏈風險管理已經(jīng)成為了企業(yè)和研究機構的熱門話題，相關的研究成果會越來越多，但是大多數(shù)都是從傳統(tǒng)的單一企業(yè)風險管理角度出發(fā)來研究供應鏈風險管理，具有一定的局限性。隨著人工智能以及Agent技術的發(fā)展，利用具有一定自主推理、自主決策能力的Agent以及由其組成的多Agent系統(tǒng)(MAS)來模擬、優(yōu)化、實施、控制企業(yè)供應鏈的運行，已成為研究和實施供應鏈的一種重要方法。這里我們就嘗試通過Agent的相關原理來進行供應鏈風險的管理。

3Agent相關理論

對于Agent的概念因所研究和關心的問題不同而不一致，目前研究基本還處于起步階段，因此，目前尚無被普遍接受的一般定義。廣義的Agent包括人類、物理世界的機器人和信息世界的軟件機器人。狹義的Agent則專指信息世界的軟件機器人或稱軟件Agent，它是代表用戶或其他程序，以主動服務的方式完成一組操作的機動計算機實體。這里我們所指的Agent是軟件Agent。根據(jù)Wooldrige在《Intelligent Agents: Theory and Practice》一文中給出的Agent的兩種強弱定義可知，Agent具有以下特性：①自治性(autonomy)：Agent可以在沒有人或其他Agent直接干預的情況下運作，而且對自己的行為和內(nèi)部狀態(tài)有某種控制能力；②社會性(social ability)：Agent和其他Agent(也可能是人)通過某種Agent語言進行信息交流；③反應性(reactivity)：Agent能夠理解周圍的環(huán)境，并對環(huán)境的變化作出實時的響應；④能動性(pre-activeness): Agent不僅簡單地對其環(huán)境作出反應，也能夠通過接受某些啟動信息，表現(xiàn)出有目標的行為。美國斯坦福大學的Y.Shoham教授認為：如果一個實體的狀態(tài)可被認為包含了諸如知識、信念、承諾和能力等精神狀態(tài)時，該實體便是Agent。另外，Agent還可以具有：移動性(mobility)、真實性(verity)、仁慈性(benevolence)、合理性(rationality)。

由于Agent具有以上特性，使得智能Agent能根據(jù)研究的需要和技術的可行性來設置相應的智能特性，使之在MAS中，能實現(xiàn)在多個Agent之間的交互處理、協(xié)調(diào)運作并實現(xiàn)個體的目標。這在供應鏈風險管理中有著很好地應用前景。Agent結構圖如圖1所示。

4Agent在供應鏈風險管理中的應用

供應鏈是一個多參與主體、多環(huán)節(jié)的復雜系統(tǒng)，其風險管理一般可分為四個階段：①風險識別：就是分析供應鏈的各個過程環(huán)節(jié)、每一個參與主體及其所處的環(huán)境，找出可能影響供應鏈的風險因素，掌握每個風險的特征、來源及其相互關聯(lián)；②風險估計：通過風險識別，找出風險之所在以及引起風險的因素，掌握風險的特征后，運用定量分析方法估計風險的性質(zhì)，風險發(fā)生的概率、時間及其后果影響的大小，進而針對風險估計的結果，采取相應的控制對策，優(yōu)化組合，規(guī)避、轉移、降低風險；③風險評價：經(jīng)過對單個風險進行估計后，再對供應鏈的總體風險以及風險水平能否被接受進行評價，同時評價采取風險管理措施后的預期效果和風險水平；④風險的實施與監(jiān)視：通過對風險的充分估計和評價后，對風險進行規(guī)劃，進而實施有效的控制，并不斷對供應鏈的運行進行監(jiān)視，以便及時發(fā)現(xiàn)風險因素和風險事件，預測其對供應鏈的影響，從而調(diào)動各方做好預防措施。結合Agent的相關理論，建立一個MAS風險管理模型，可采取以下步驟：

(1)識別Agent風險。即識別系統(tǒng)中面臨的各種潛在風險及不同實體對風險的態(tài)度，要解決的問題就是識別風險來源并對其進行歸類。

(2)衡量Agent風險特征。即分析內(nèi)部狀態(tài)(內(nèi)部數(shù)據(jù)，如變量)和行為規(guī)則(如函數(shù)、方法等)。

(3)建立MAS的風險管理體系。即依據(jù)建立的模型對進行風險管理與評價，主要解決的問題是系統(tǒng)各成員之間的協(xié)調(diào)以及它們之間的交互(如通信、協(xié)商等問題)。

5基于多Agent的供應鏈風險管理

在建立模型前，先對系統(tǒng)中的Agent做以下假設：①Agent追求自身效用最大，即Agent是自私的，它以實現(xiàn)自身利益最大化為目標，但在滿足自身目標的前提下，會與其他Agent進行合作以達成系統(tǒng)的目標；②知識完備，即在系統(tǒng)中，每個Agent對自身的環(huán)境和其他Agent的知識具有完全的了解；③無歷史信息(單遇)；④Agent操作集相同；⑤Agent系統(tǒng)內(nèi)的協(xié)商是在兩兩之間進行。在此基礎上，建立一個多Agent系統(tǒng)的供應鏈風險管理模型多Agent系統(tǒng)(MAS)如圖2。

MABSCRM=

其中：

6結束語

有效的供應鏈風險管理實質(zhì)就是識別風險來源，再通過信息交互平臺傳遞風險信息，最后通過多Agent系統(tǒng)來協(xié)調(diào)供應鏈內(nèi)部各成員的關系，以期達到減少干擾，提高供應鏈整體運行效率。這里建立了一個基于MAS的供應鏈風險管理模型，對整個供應鏈風險管理具有重要的參考價值，為未來供應鏈的運作起到很好地借鑒作用。

參考文獻：

[1]張存祿, 黃培清. 供應鏈風險管理[M]. 北京: 清華大學出版社, 2007.

[2]Paul R Kleindorfer, Luk N Van Hassenhove. Managing Risk in Global Supply Chains[M]. Gambridge University Press, 2003.

[3]David Stauffer. Risk: The Weak Link in Your Supply Chain[J]. Harvard Management Update, 2003(4):109-120.

[4]李飛飛, 熊牛根, 劉宇驍. 基于SCOR模型的供應鏈風險及其防范[J]. 商業(yè)現(xiàn)代化， 2007(10):104.

[5]李志, 楊濤, 楊文. 供應鏈風險分析及決策模型[J]. 物流科技， 2006(6):120-122.

[6]張炳軒, 李龍洙, 都忠誠. 供應鏈的風險及分配模型[J]. 數(shù)量經(jīng)濟與技術經(jīng)濟研究， 2001(9):92-95.

[7]王汝傳, 徐小龍, 黃海平. 智能Agent及其在信息網(wǎng)絡中的應用[M]. 北京： 北京郵電大學出版社, 2006.

[8]周國星, 葉耀華. 多Agent系統(tǒng)在供應鏈管理中的運用研究[J]. 物流技術, 2005(9):79-82.

[9]李德剛, 于德介. 基于Agent的組織建模研究[J]. 中國管理科學, 2005(6):136-142.

[10]年勁飛, 黃道. 基于Agent的供應鏈協(xié)商模型[J]. 東華理工大學學報, 2004(3):296-300.

[11]鄧寧, 劉加順, 羅榮桂. 基于Agent對供應鏈風險管理的研究[J]. 商業(yè)研究， 2007(9):14-18.

“注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文”。