基于系統(tǒng)動力學(xué)的電力物資供應(yīng)鏈區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫研究

盧夢煜， 姜雪松， 劉 爽， 林 青

(東北林業(yè)大學(xué) 工程技術(shù)學(xué)院， 黑龍江 哈爾濱 150040)

國網(wǎng)物資公司在輔助類物資方面存在需求多樣和偶發(fā)性大等不確定因素，而傳統(tǒng)電力物資供應(yīng)鏈的信息傳遞系統(tǒng)由于技術(shù)落后和對管理不夠重視，供應(yīng)鏈中信息中心化嚴(yán)重，各級之間信息傳遞能力較弱。研究表明，供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)企業(yè)間信息共享程度低和交互速度慢會影響各節(jié)點(diǎn)信息傳遞的真實(shí)性和可靠性[1]。信息透明度低會影響供應(yīng)鏈整體的決策效率和效果，從而導(dǎo)致傳統(tǒng)電力物資供應(yīng)鏈跨界協(xié)同能力不足、供應(yīng)鏈整體庫存成本高、供應(yīng)鏈整體響應(yīng)速度慢等問題，傳統(tǒng)電力物資供應(yīng)鏈亟需通過新技術(shù)來解決上述問題。

區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N分布式記賬技術(shù)，具備去中心化、信息高度共享性、可追溯性和智能合同等特點(diǎn)，區(qū)塊鏈技術(shù)能夠很好地整合資源，并協(xié)調(diào)各參與成員共同制訂共識協(xié)議[2]，鑒于區(qū)塊鏈的優(yōu)良特性，國內(nèi)外許多學(xué)者都對區(qū)塊鏈技術(shù)在供應(yīng)鏈中的應(yīng)用進(jìn)行了積極探索。楊慧琴等[3]建立了以區(qū)塊鏈技術(shù)為核心的供應(yīng)鏈信息平臺，并將其應(yīng)用在汽車供應(yīng)鏈中，達(dá)到了很好的互利共贏；李保東等[4]基于區(qū)塊鏈技術(shù)，建立了汽車供應(yīng)鏈產(chǎn)品追溯系統(tǒng)，很好地解決了汽車供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)企業(yè)間的信任問題，提高了產(chǎn)品數(shù)據(jù)安全性和溯源效率；盧亞麗等[5]將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于制造企業(yè)內(nèi)部，構(gòu)建了企業(yè)內(nèi)部信息共享文明概念模型，有效提高了制造企業(yè)內(nèi)部的服務(wù)水平；Lim等[6]指出了區(qū)塊鏈技術(shù)創(chuàng)造價(jià)值的三個方面，即可共享、安全和智能屬性，其在供應(yīng)鏈中體現(xiàn)為加密、共識機(jī)制和智能合同；Mangla等[7]將區(qū)塊鏈技術(shù)納入牛奶供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)中，建立了分散的交易記錄，可對供應(yīng)鏈中關(guān)鍵信息進(jìn)行準(zhǔn)確追溯；Aslam等[8]分析了區(qū)塊鏈在復(fù)雜供應(yīng)鏈中的應(yīng)用情景，并將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于石油行業(yè)供應(yīng)鏈中，有效提高了組織績效。上述研究大多是將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于供應(yīng)鏈的產(chǎn)品端，而在電力物資供應(yīng)鏈的庫存管理方面，區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用研究目前還比較少。

研究表明，供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)企業(yè)間信息共享程度越高，供應(yīng)鏈整體庫存成本越低，越有利于加強(qiáng)物流管理[9]。本文將結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)與系統(tǒng)動力學(xué)分析方法，針對傳統(tǒng)電力物資信息系統(tǒng)中存在的信息共享問題，提出基于區(qū)塊鏈技術(shù)的區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫，并對電力物資供應(yīng)鏈庫存管理模式進(jìn)行優(yōu)化。該數(shù)據(jù)庫吸收了區(qū)塊鏈中聯(lián)盟鏈的優(yōu)勢，能夠很好地聯(lián)合供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)企業(yè)，由于系統(tǒng)動力學(xué)能夠動識別復(fù)雜系統(tǒng)的運(yùn)行規(guī)律及特性[10]，利用系統(tǒng)動力學(xué)對傳統(tǒng)電力物資供應(yīng)鏈進(jìn)行分析，對原有電力物資供應(yīng)鏈庫存管理模式進(jìn)行優(yōu)化，根據(jù)供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)企業(yè)間的不同合作程度，得出基于區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫模式下的新型庫存管理模式。

1 系統(tǒng)動力學(xué)分析

1.1 電力物資供應(yīng)鏈系統(tǒng)動力學(xué)分析

采用系統(tǒng)動力學(xué)方法對現(xiàn)實(shí)中電力物資供應(yīng)鏈過于龐大的系統(tǒng)進(jìn)行簡化，將無關(guān)因素和對本研究影響很小的因素剔除，留下主要因素，并繪制它們之間的因果回路圖，通過科學(xué)理性分析，構(gòu)建適用于本研究的系統(tǒng)動力學(xué)模型。

1.2 傳統(tǒng)模式下因果反饋圖

傳統(tǒng)模式下，電力物資供應(yīng)鏈模型為三級供應(yīng)鏈模型，分別為制造商、供應(yīng)商、物資平臺，三者均受需求單位需求量的影響，三者的關(guān)系如圖1所示。

圖1 三級供應(yīng)鏈模型各節(jié)點(diǎn)關(guān)系圖Fig.1 Relationship diagram of each node in three-level supply chain model

對供應(yīng)鏈中各結(jié)構(gòu)進(jìn)行因果關(guān)系分析，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)電力物資供應(yīng)鏈存在三個反饋回路，分別是以制造商庫存為節(jié)點(diǎn)的負(fù)反饋回路：制造商期望生產(chǎn)量—生產(chǎn)量—制造商在制品—制造商庫存調(diào)整率—制造商庫存—制造商發(fā)貨量—供應(yīng)商期望庫存—制造商期望生產(chǎn)量；以供應(yīng)商庫存為節(jié)點(diǎn)的負(fù)反饋回路：供應(yīng)商庫存—物資平臺訂貨決策—供應(yīng)商發(fā)貨量—供應(yīng)商期望收貨量—供應(yīng)商庫存調(diào)整率—供應(yīng)商收貨量；以物資平臺庫存為節(jié)點(diǎn)的負(fù)反饋回路：物資平臺庫存—銷售量—物資平臺期望收貨量—物資平臺庫存調(diào)整率—物資平臺訂貨決策—供應(yīng)商發(fā)貨量—物資平臺在途品—物資平臺收貨量。明確三者之間的關(guān)系并補(bǔ)充各影響因素，得到傳統(tǒng)模式因果流圖，如圖2所示。

圖2 傳統(tǒng)模式下的因果流圖Fig.2 Causal flow diagram in traditional mode

由圖可知，傳統(tǒng)模式下，電力物資供應(yīng)鏈信息逐級傳遞，傳遞效率低下，傳遞途中失真嚴(yán)重，各供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)間信息傳遞時(shí)間延遲較大，系統(tǒng)對需求端的波動不敏感，無法做出快速回應(yīng)。

1.3 應(yīng)用區(qū)塊鏈思想的數(shù)據(jù)庫的因果反饋圖

區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫模式和傳統(tǒng)模式最主要的區(qū)別在于信息協(xié)同化程度不同。區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫具備去中心化的特點(diǎn)，能夠很好地消除傳統(tǒng)模式中信息在物資平臺集中的現(xiàn)象；區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫中除用戶隱私信息外，其他數(shù)據(jù)都高度透明化，區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)不能夠被篡改，并且能夠有效保證信息質(zhì)量和信息可追溯性[11]，聯(lián)盟鏈中各節(jié)點(diǎn)企業(yè)能夠快速方便地獲取可靠信息；區(qū)塊鏈能夠以代碼形式將規(guī)則條款輸入其中形成智能合約[12]，由于區(qū)塊鏈存在共識機(jī)制，能夠保證公平公正地執(zhí)行智能合約，故能減少人工參與和提高工作效率。

根據(jù)區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)，構(gòu)建區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫模式下的電力物資供應(yīng)鏈模型，該模型為三級供應(yīng)鏈模型，分別為制造商、供應(yīng)商、物資平臺，三者均受需求單位需求量的影響，三者的關(guān)系如圖3所示。

圖3 區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫模式下電力物資供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)關(guān)系Fig.3 Relationship among nodes of power material supply chain in block information base mode

對供應(yīng)鏈中各節(jié)點(diǎn)進(jìn)行因果關(guān)系分析，發(fā)現(xiàn)區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫對制造商生產(chǎn)量、供應(yīng)商訂貨決策和物資平臺訂貨決策具有顯著影響。在上文基礎(chǔ)上補(bǔ)充各影響因素，得到區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫模式下的因果流圖，如圖4所示。

圖4 區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫模式下的供應(yīng)鏈因果流圖Fig.4 Causal flow diagram of supply chain in block database mode

2 基于區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫的供應(yīng)鏈庫存管理分析

2.1 傳統(tǒng)模式下模型構(gòu)建

參考文獻(xiàn)[13]，構(gòu)建本文的國網(wǎng)輔助類物資供應(yīng)鏈模型，根據(jù)因果流圖，建立系統(tǒng)動力學(xué)模型，如圖5所示。每個周期供應(yīng)鏈模型的邊界始于國網(wǎng)公司，終于制造商；將需求單位需求、提前期等作為外生變量，對模型進(jìn)行簡化；僅考慮單一產(chǎn)品的庫存問題，且供應(yīng)鏈每一級只有一個成員。

圖5 傳統(tǒng)模式下系統(tǒng)動力學(xué)模型Fig.5 System dynamics model in traditional mode

模型中的各類常量和狀態(tài)變量如表1所示，模型中的變量及其數(shù)學(xué)關(guān)系式如表2所示。

表1 常量和狀態(tài)變量

表2 變量和數(shù)學(xué)關(guān)系式Tab.2 Variables and mathematical relations 單位：件

2.2 區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫應(yīng)用分析

傳統(tǒng)電力物資供應(yīng)鏈模式下，由于信息傳遞存在延遲、各節(jié)點(diǎn)企業(yè)信息傳遞存在失真，使得傳統(tǒng)電力物資供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)企業(yè)的生產(chǎn)計(jì)劃或需求預(yù)測誤差較大，導(dǎo)致各節(jié)點(diǎn)庫存易出現(xiàn)積貨或者缺貨現(xiàn)象。根據(jù)系統(tǒng)動力學(xué)，區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫能夠很好地解決信息延遲、信息準(zhǔn)確率不高和信息共享等問題。區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫由于智能合約的存在，能夠保證各節(jié)點(diǎn)企業(yè)間合作得公平公正。但是，由于電力物資供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)間存在合作博弈，所以在區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫的前提下，本文將各節(jié)點(diǎn)庫存聯(lián)合狀態(tài)分為兩種：①區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫模式下各自占優(yōu)情況下電力物資供應(yīng)鏈庫存管理；②智能合約聯(lián)合下電力物資供應(yīng)鏈庫存管理。

2.3 區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫模式下各自占優(yōu)情況下供應(yīng)鏈庫存管理

當(dāng)供應(yīng)鏈中各節(jié)點(diǎn)企業(yè)不結(jié)成完全合作關(guān)系，在區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫模式下僅進(jìn)行信息共享，各自承擔(dān)自身庫存成本時(shí)，它們將以自身庫存最優(yōu)為目的進(jìn)行生產(chǎn)和訂單預(yù)測。參考文獻(xiàn)[14]關(guān)于三級供應(yīng)鏈中各自為政時(shí)的最優(yōu)決策研究，并與區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫的信息共享相結(jié)合，進(jìn)行供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)企業(yè)的最優(yōu)生產(chǎn)和訂單預(yù)測。

表3為相關(guān)變量及釋義。

表3 變量及釋義Tab.3 Variables and its definition

2.3.1物資平臺的最優(yōu)訂貨決策

物資平臺根據(jù)區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫中需求單位共享出來的需求量進(jìn)行訂貨決策(向供應(yīng)商)。根據(jù)上述假設(shè)可得物資平臺的庫存成本關(guān)系式：

(1)

對式(1)中的Qr求導(dǎo)可得：

(2)

2.3.2供應(yīng)商的最優(yōu)訂貨決策

供應(yīng)商根據(jù)區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫提供的物資平臺的訂貨決策進(jìn)行采購決策(向制造商)。根據(jù)上述假設(shè)可得供應(yīng)商的庫存成本關(guān)系式：

(3)

對式(3)中的Qn求導(dǎo)可得：

(4)

2.3.3制造商的最優(yōu)生產(chǎn)決策

制造商根據(jù)區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫提供的供應(yīng)商的訂貨決策進(jìn)行生產(chǎn)計(jì)劃排布。根據(jù)上述假設(shè)可得制造商的庫存成本關(guān)系式：

(5)

對式(5)中的Qm求導(dǎo)可得：

(6)

2.3.4獨(dú)立占優(yōu)決策下模型的構(gòu)建

區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫提供了一個很好的信息共享平臺，使電力物資供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)企業(yè)能夠快捷地獲取供應(yīng)鏈上下游企業(yè)的各類真實(shí)信息，結(jié)合區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)與上述電力物資供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)企業(yè)在各自占優(yōu)情況下的決策分析，對傳統(tǒng)電力物資供應(yīng)鏈決策計(jì)劃進(jìn)行調(diào)整，構(gòu)建出獨(dú)立占優(yōu)決策下的系統(tǒng)動力學(xué)模型，如圖6所示。

圖6 各自占優(yōu)模式下系統(tǒng)動力學(xué)模型Fig.6 System dynamics model in respective dominant mode

2.4 智能合約聯(lián)合下的最優(yōu)決策

當(dāng)電力物資供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)企業(yè)存在緊密聯(lián)系，并存在達(dá)成長期合作與庫存成本共擔(dān)的可能時(shí)，參考文獻(xiàn)[15]的做法，將區(qū)塊鏈條件下的智能合同應(yīng)用于農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈的研究中，使制造商、供應(yīng)商和物資平臺達(dá)成緊密合作，庫存由物資平臺承擔(dān)，庫存成本費(fèi)用由三者共同承擔(dān)。供應(yīng)鏈的生產(chǎn)計(jì)劃由三者根據(jù)區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫共同協(xié)商制訂，因此qm=Qm=Qn=Qr、Cz=Cr，在三者訂貨決策相同的前提下，供應(yīng)鏈總庫存成本的關(guān)系式為：

(7)

對式(7)中的qm求導(dǎo)可得：

(8)

2.4.1智能合約聯(lián)合下模型的構(gòu)建

根據(jù)上述條件，在傳統(tǒng)模式的基礎(chǔ)上，將智能合約條件下對聯(lián)合庫存所進(jìn)行的新的約束和訂貨決策加入其中，構(gòu)建出聯(lián)合庫存下的系統(tǒng)動力學(xué)模型，如圖7所示。

圖7 智能聯(lián)合模式下系統(tǒng)動力學(xué)模型Fig.7 System dynamics model in intelligent joint mode

2.5 仿真對比分析

針對三類情況，通過Vensim軟件進(jìn)行為期50周的仿真實(shí)驗(yàn)，對三種不同情況下供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)庫存量進(jìn)行對比分析，如圖8所示。

圖8 制造商、供應(yīng)商和物資平臺庫存對比Fig.8 Inventory comparison among manufacturer, supplier and material platform

曲線1、2和3分別代表傳統(tǒng)模式、各自占優(yōu)模式和智能聯(lián)合模式。由圖可知，傳統(tǒng)模式下各節(jié)點(diǎn)庫存量隨著時(shí)間的變化，波峰和波谷逐漸變大，說明電力物資供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)企業(yè)的庫存堆積和缺貨現(xiàn)象逐漸加劇，這在第30周之后尤為明顯；而各自占優(yōu)和智能聯(lián)合模式呈現(xiàn)出相對穩(wěn)定的波動，波峰與波谷的極值明顯降低；智能聯(lián)合模式相較于另外兩種模式更加穩(wěn)定，波峰和波谷極值更低，波動周期更長。

將三種模式下各節(jié)點(diǎn)庫存導(dǎo)出，并參考Huang等[16]在牛鞭效應(yīng)評估中的案例，將調(diào)整后的牛鞭效應(yīng)公式與本文情況相結(jié)合，得出牛鞭效應(yīng)值為理論庫存方差與實(shí)際庫存方差的商。

經(jīng)過為期50周的仿真，通過供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)企業(yè)庫存量的對比計(jì)算，得出制造商、供應(yīng)商和物資平臺在各自占優(yōu)和智能聯(lián)合模式下的牛鞭效應(yīng)值，如表4所示。

表4 兩種模式下制造商、供應(yīng)商和物資平臺的牛鞭效應(yīng)值Tab.4 Bullwhip effect of manufacturer, supplierand material platform

由表可知，兩種模式下的牛鞭效應(yīng)值均小于1。相較于傳統(tǒng)模式，以區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)的各自占優(yōu)和智能聯(lián)合模式均能夠有效減少供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)庫存的牛鞭效應(yīng)；智能聯(lián)合模式下的牛鞭效應(yīng)值略低于各自占優(yōu)模式，說明其庫存波動更小，供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)庫存更加穩(wěn)定。各自占優(yōu)模式下的供應(yīng)鏈整體庫存成本比傳統(tǒng)模式庫存成本減少了49%，而智能聯(lián)合模式下的供應(yīng)鏈整體庫存成本比傳統(tǒng)模式庫存成本減少了61%。兩種庫存管理模式均能有效減少庫存成本，而智能聯(lián)合模式比各自占優(yōu)模式更加有效，但其實(shí)施難度比各自占優(yōu)模式更大。

3 結(jié) 論

在“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代，區(qū)塊鏈技術(shù)在電力行業(yè)將擁有諸多的應(yīng)用可能，本文基于系統(tǒng)動力學(xué)，將區(qū)塊鏈和電力物資供應(yīng)鏈相結(jié)合，提出區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫構(gòu)想，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了供應(yīng)鏈庫存管理研究。

1) 電力物資供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)企業(yè)可利用區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫具備的良好信息共享性，有效解決信息共享程度低、信息流轉(zhuǎn)效率低以及信息不可靠等問題。

2) 以區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫中信息共享、信息的不可篡改性和可追溯性為基礎(chǔ)，針對電力物資供應(yīng)鏈現(xiàn)狀進(jìn)行改進(jìn)的各自占優(yōu)模式，能夠很好地削減牛鞭效應(yīng)，減少電力物資供應(yīng)鏈整體庫存成本；而以區(qū)塊化數(shù)據(jù)庫中智能合同為基礎(chǔ)的智能聯(lián)合模式，相較于各自占優(yōu)模式，其牛鞭效應(yīng)更小，庫存成本更低，但其實(shí)施難度大大增加，同時(shí)面臨著諸多技術(shù)問題，且應(yīng)用場景受限。

3) 本文只研究了電力物資供應(yīng)鏈的外界需求在一定區(qū)間內(nèi)的波動情況，存在明顯的上下限，而對需求波動變化較大、需求量無明顯上下限情況下的庫存管理缺乏研究。雖然區(qū)塊鏈技術(shù)在電力物資供應(yīng)鏈中具有很好的應(yīng)用前景，但其應(yīng)用仍面臨著諸多挑戰(zhàn)。隨著技術(shù)的進(jìn)步，區(qū)塊鏈技術(shù)將能發(fā)揮更大的作用，電力物資供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)企業(yè)應(yīng)多關(guān)注區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展，使其在本領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。