供应链管理决策.ppt

,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,二级,三级,四级,五级,*,第十章 供应链决策管理,Contents,第,1,节 财务因素对供应链决策的影响,第,2,节 运用决策树分析供应链财务决策,第,3,节 供应链决策支持系统,第,1,节 财务因素对供应链决策的影响,一、影响供应链决策的财务因素,决策通常面临的不确定性：需求、价格、汇率、竞争环境,构建柔性产能有助于企业抵抗不确定性。,二、供应链中的贴现现金流分析,贴现现金流分析法（DCF）是对任何一串未来现金流的现值进行评估，从而使得管理者能够对两组现金流按其财务价值进行比较。,例：,某第三方物流企业每年需解决,100 000,单位产品库存，每千单位需仓库,1000,平方英尺，每单位需求收入,1.22,美元,方案：,三年期租约，每平方英尺,1,美元,现货市场每年每平方英尺都是,1.2,美元,贴现率为,k=0.1,问如何决策才能使预期利润最大，最大利润是多少？,每年租一次仓库,年利润,=100,000 x$1.22 100,000 x$1.20=$2,000,三年租约：,年利润,=100,000 x$1.22 100,000 x$1.00=$22,000,三、供应链财务决策的主要不确定性,乘法二项式,加法二项式,Period 1:Pu,Pd,Period 2:Pu2,Pud,Pd2,Period 3:Pu3,Pu2d,Pud2,Pd3,Period 4:Pu4,Pu3d,Pu2d2,Pud3,Pd4,Period 1:P+u,P-d,Period 2:P+2u,P+u-d,P-2d,Period 3:P+3u,P+2u-d,P+u-2d,P-3d,Period 4:P+4u,P+3u-d,P+2u-2d,P+u-3d,P-4d,四、不确定性的变形对数二项式表述,k,为观测到的此期该因素的方差。如果,r,表示无风险回报，,p,表示过度概率，,u,和,d,分别表示从这一时期到下一时期增长和下降的幅度，他们之间的关系为,第2节 运用决策树分析供应链财务决策,一、运用决策树评估决策,步骤：,1,、确定决策涉及的时期数以及时期的长度，如,1,天、,1,个月、,1,个季度等。,2,、找出影响决策价值的因素，包括需求、价格、汇率和通货膨胀。,3,、确定每一因素从某一时期到下一时期变动的概率。,4,、确定计算未来现金流的贴现率,k,二、运用决策树评估弹性,例：上例中若需求可能上升,20%,，概率为,0.5,，或下降,20%,，概率为,0.5,；现货价格可能上升,10%,，概率为,0.5,，也可能下降,10%,，概率为,0.5.,D=144,p=$1.45,D=144,p=$1.19,D=96,p=$1.45,D=144,p=$0.97,D=96,p=$1.19,D=96,p=$0.97,D=64,p=$1.45,D=64,p=$1.19,D=64,p=$0.97,D=120,p=$1.32,D=120,p=$1.08,D=80,p=$1.32,D=80,p=$1.32,D=100,p=$1.20,0.25,0.25,0.25,0.25,0.25,0.25,0.25,0.25,0,期,1,期,2,期,结果比较：,不考虑不确定性时：,现货利润,=5471,租约利润,=60182,考虑不确定性时：,现货利润,=5471,租约利润,=38364,三、风险型决策的决策树法,具体步骤：,(1),从左向右绘制决策树；,(2),从右向左计算各方案的期望值，并将结果标在相应方案节点的上方；,(3),选收益期望值最大,(,损失期望值最小,),的方案为最优方案，并在其它方案分支上打记号。,主要符号,决策点 方案节点 结果节点,前例,根据下图说明,S,3,是最优方案，收益期望值为,6.5,。,决策,S,1,S,2,S,3,大批量生产,中批量生产,小批量生产,N,1,(,需求量大,),；,P(N,1,)=0.3,N,1,(,需求量大,),；,P(N,1,)=0.3,N,1,(,需求量大,),；,P(N,1,)=0.3,N,2,(,需求量小,),；,P(N,2,)=0.7,N,2,(,需求量小,),；,P(N,2,)=0.7,N,2,(,需求量小,),；,P(N,2,)=0.7,30,-6,20,10,-2,5,4.8,4.6,6.5,6.5,某食品公司考虑是否参加为某运动会服务的投标，以取得饮料或面包两者之一的供应特许权。两者中任何一项投标被接受的概率为,40%,。公司的获利情况取决于天气。若获得饮料供应特许权，则当晴天时可获利,2000,元；下雨时可损失,2000,元。若获得面包供应特许权，则不论天气如何，都可获利,1000,元。已知天气晴好的可能性为,70%,。问：,（,1,）公司是否可参加投标？若参加，为哪一项投标？,（,2,）若再假定当饮料投标为中时，公司可选择供应冷饮和咖啡。如果供应冷饮，则当晴天时可获利,2000,元；下雨时可损失,2000,元；如果供应咖啡，则当晴天时可获利,1000,元；下雨时可获利,2000,元。公司是否应参加投标？为哪一项投？当投标不中时，应采取什么决策？,某化工厂原料车间，欲对旧工艺进行革新，采用新工艺。取得新工艺有两种策略：一是自行研究，成功的可能性为0.6；二是买专利，估计谈判成功的可能性为0.8。无论研究成功或谈判成功，生产规模都考虑两种方案：一是产量不变；二是增加产量。如果研究或谈判都失败，则仍采用旧工艺进行生产，并保持原产品产量不变。,根据市场预测，估计今后几年内这种产品价格下跌的概率是0.1，价格中等的概率是0.5，价格上升的概率0.4。经过分析计算，得到各个策略在不同价格的情况下的收益值，收益情况如表,试用决策树方法寻找最优策略。,收益,旧工艺,买专利成功,自行研究成功,产量不变,增加产量,产量不变,增加产量,价格下跌价格中等,价格上升,-100,0,100,-200,50,150,-300,50,250,-200,0,200,-300,-150,600,四、具有样本情报的决策分析（贝叶斯决策）,先验概率：由过去经验或专家估计的将发生事件的概率；,后验概率：利用样本情报对先验概率修正后得到的概率；,在自然状态为,N,j,的条件下咨询结果为,I,k,的条件概率，可用全概率公式计算,再用贝叶斯公式计算,例,某公司现有三种备选行动方案。,S,1,：大批量生产；,S,2,：中批量生产；,S,3,：小批量生产。未来市场对这种产品需求情况有两种可能发生的自然状态。,N,1,：需求量大；,N,2,：需求量小，且,N,1,的发生概率即,P(N,1,)=0.3,；,N,2,的发生概率即,P(N,2,)=0.7,。经估计，采用某一行动方案而实际发生某一自然状态时，公司的收益下表所示：,N,1,N,2,S,1,30,-6,S,2,20,-2,S,3,10,5,现在该公司欲委托一个咨询公司作市场调查。咨询公司调查的结果也有两种，,I,1,：需求量大；,I,2,：需求量小。并且根据该咨询公司积累的资料统计得知，当市场需求量已知时，咨询公司调查结论的条件概率如下表所示：,自,然,状,态,条,件,概,率,调,查,结,论,N,1,N,2,I,1,P(I,1,/N,1,)=0.8,P(I,1,/N,2,)=0.1,I,2,P(I,2,/N,1,)=0.2,P(I,2,/N,2,)=0.9,我们该如何用样本情报进行决策呢,?,如果样本情报要价,3,万元，决策是否要使用这样的情报呢？,练习：工厂考虑是否生产一种新产品，也即有两种方案：,S1,（生产新产品），,S2,（继续生产老产品）。管理者对市场销售的状况进行了预测，认为可能出现三种不同的状态：,N1,（销路好），,N2,（销路一般），,N3,（销路差）。相应的概率分布与两种方案的收益由下表给出：,f(S,i,N,j,),N,1,N,2,N,3,P,（,N,1,）,=0.25,P,（,N,2,）,=0.30,P,（,N,3,）,=0.45,S,1,S,2,15,6,10,4,-6,1,根据某咨询站免费提供的市场调查的报告，得知在市场实际状态为Nj的条件下调查结果为Zk的概率如下表所示：,P(,Z,k,N,j,),N1,N2,N3,Z,1,Z,2,Z,3,0.65,0.25,0.10,0.25,0.45,0.30,0.10,0.15,0.75,第3节 供应链决策支持系统,一、供应链决策支持系统的内涵,供应链决策,SCS(Supply Chain Strategist),是决策支持系统在供应链管理中的应用。也是以管理科学、控制论、运筹学和行为科学为基础，以仿真技术、智能技术、计算机技术和其他信息技术为手段，支持各种供应链决策活动的人机系统。,二、供应链决策支持系统的构架,1.,决策系统的构架,2.,决策系统的结构化问题,决策层次,结构化程度,战略层决策,最低，长期战略，最高管理层职责，需要高度的判断力,战术层决策,居中，是中长期决策，通常需要大量的判断,运作层决策,最高，短期决策，决策往往是即时的，不需要太多的判断,结构化程度,决策层次,运作层,战术层,战略层,结构化,原材料,生产计划制订,租赁或购买办公楼,半结构化,设备维护规则,编制预算,兼并或收购,非结构化,雇佣生产工人,招聘管理人员,选举董事,表,9-5,不同决策层次的管理活动,3.,决策环境,确定性决策问题,不确定性问题,已知范围的不确定性问题,混沌决策问题,三、供应链决策的理论基础和模型,1.常用的决策模型和工具,2.,常用的决策技术,数学最优化技术,仿真技术,数学规划技术,基于约束的技术,基于结构的方法,人工智能,专家系统,此课件下载可自行编辑修改，供参考！,感谢您的支持，我们努力做得更好！,