大规模定制下多客户订单解耦点的定位模型及算法.doc

1、大规模定制下多客户订单解耦点的定位模型及算法摘要：在分析大规模定制系统中单客户订单解耦点(Customer Order Decoupling Point，CODP) 生产模式不足的基础上，提出为不同属性的产品设置不同的多CODP的大规模定制生产模式。在分析企业历史订单、产品定制属性及工艺流程的基础上，为这种新的生产模式设计了产品的多CODP定位机制及模型，并给出了相应算法。最后以某电动车生产企业为例，证明模型及算法的可行性。关键字：大规模定制，客户订单解耦点（CODP），定制属性The positioning of multi- customer order decoupling pointi

2、n mass customizationAbstract: Traditionally mass customization system is based on single one customer order decoupling point (CODP) for an enterprise (or supply chain) which is insufficient for the increasing customization. Based on the analysis of deficiency of single customer order decoupling poin

3、t (CODP), a new production model is presented with the idea of different CODPs for different products. Thus the mass customization system is based on two dimensions: production dimension and product dimension. According to the analysis the process, production and customer order characters of the pro

4、ducts, a supply chain process map related to the attributes of the products is presented. Using the process map, a method for determining the positing of the multi-CODPs for products is put forward. Accordingly, an algorithm to positioning it is also presented. Thus different product is assigned wit

5、h different CODPs. Finally, the method and algorithm are verified by the manufacturing of some kind of electric bicycles. Keywords: mass customization, customer order decoupling point (CODP), customer order characters 1. 引言大规模定制(Mass Customization，MC)是一种集企业、客户、供应商和环境于一体，在系统化思想指导下，用整体优化的思想，充分利用企业已有的各

6、种资源，根据客户的个性化需求，以大批量生产的低成本、高质量和高效率提供定制产品和服务的生产方式 1。它是一对矛盾的有机结合：大规模生产使企业获得低成本的产出，而定制生产则可以极大地提高顾客满意度 2。协调这一矛盾的关键是客户订单解耦点(Customer Order Decoupling Point，CODP)的有效定位。目前的理论研究提供了一系列框架来描述不同的定制化程度 3，但是这些框架很少提供有效的应用模型及方法为企业及供应链确定合适的CODP。少量针对CODP定位研究也主要是基于设置单个固定的CODP的大规模定制生产模式，仍有不足之处。本文以为供应链的不同定制产品设置不同的CODP为思路

7、，对定制产品的属性进行详细分析，提出设计多CODP的大规模定制动态生产模式，并给出CODP的定位机制与具体的算法规则。最后以某电动自行车生产企业为例，说明模型及定位机制的可行性。2. CODP的定位分析供应链运作模式存在两种：一种称为推动(push)式运作，一种称为拉动 (pul1)式运作。而 CODP 是在企业制造活动中，由基于预测的库存制造转向响应客户需求的定制订单制造的转换点 4。CODP 上游的制造活动是根据库存进行的，是由预测驱动的不确定过程，而 CODP 下游的制造活动则根据客户订单的实际要求而定，是由客户订单驱动的确定过程。企业基于战略需要，可能将 CODP 定位在制造流程上的任

8、何位置，如为抢占市场先机，CODP 可尽量靠近企业端，以尽早满足客户的个性化需求；为降低成本，CODP 则应尽可能下移客户端以采用大批量生产的模式，从而提高生产效率等 5-6。从国内外学者目前的研究来看，对 MC 中 CODP 的研究主要是建立在以一个固定 CODP 来优化大规模定制的供应链系统，仍有不足之处。首先，大规模定制生产模式是使用户忍受一定的交货等待时间，从而得到个性化服务，但目前的大规模定制系统不区分用户的定制特性，确定一个固定的 CODP，使用户的定制产品都具有相同的交货期。这延长了喜欢大众化产品的用户等待时间，满意度下降，不能很好的融合大规模生产与个性化定制的生产模式。其次，目

9、前一个供应链系统中的 CODP 在设计后是固定的，是通过均衡个性化定制范围、用户可忍受的交货等待期、产品的特性和模块标准化程度、企业的管理能力等情况，来确定出一个 CODP，实现定制生产。这种方法对于当前的生产有较好的效果，但由于用户定制产品的定制属性不同，要求交货期的长短不同，市场产品的更新及变化，固定的 CODP，将渐渐不能满足大规模定制未来生产的要求，给供应链系统造成较大的局限性。Amit Garg 与 Christopher S. Tang7提出了大规模定制系统可以具有几个区分点。林杰 8提出了利用对CODP 动态调整的思想构建大规模动态定制生产系统 (Mass Dynamic Cus

10、tomization System, MDCS)。利用上述思想，本文设计了多 CODP 的定位机制如下：首先分析定制产品的最近历史销售情况，若发现由某些特定定制属性形成的产品近期需求比较稳定且不小于企业的最小生产批量，或定制产品中某些定制属性的零件具有一定小批量且近期较稳定，则将这些产品或零件的生产设置独自的 CODP，CODP 前按照需求量进行预测生产，CODP 后的按订单生产。把所有满足上述要求的零件或定制产品形成独特的 CODP。当用户定制这些属性产品，或定制的产品包含这些零件时，将按这些定制属性确定 CODP 进行生产。使客户获得短的产品等待时间和规模生产的低成本优势。而对于没满足这些

11、定制属性要求的所有定制产品将形成一类，确定一个一般化的 CODP。其定制属性特殊，获得产品的等待时间将长。这个生产系统中，将有多个 CODP存在。客户的各种订单根据设计好的 CODP 形成一个综合的生产计划完成生产。对客户将有：由于定制属性的不同，将有不同的产品获得等待时间和价格。在这种系统中，实时监测产品需求（定制属性，需求量等）的变化，在必要时不断调整产品组合及其 CODP 以适应新形势下的需求，实现动态的大规模定制生产模式。下面介绍多 CODP 的定位机制。3CODP的定位机制分下列三个步骤介绍多 CODP 的定位机制及模型：首先，根据供应链的定制产品的属性，分析生产流程，画出供应链流程

12、简图。其次，根据供应链流程简图，结合定制属性，设计产品的表示规范，并利用 BOM 表信息，确定产品至零、部件层的分解规则及表示规范。最后，利用上述两部分的成果，给出多 CODP 的定位模型及算法。为简单起见，下文中“生产”指代广义的生产操作，可能包括：原材料供应、加工，零件生产，部件组装，成品组装，库存，运输，销售，配送等。3.1 供应链工艺流程简图的建立从供应商的原材料提供到最终的用户交付过程，供应链为用户提供了多种定制属性的选择。按照产品的工艺流程及可选择的定制属性，画出具有树状结构的图，如图 1。图中矩形框代表供应链中的某个节点，可以是供应商，生产企业，销售商。指向每个节点的箭头，代表进

13、入该节点前产品的某种定制属性的选择，例如原材料的选择，喷涂的颜色的选择，操作类型的选择等。图中箭头上方的参数 ，1jn，代表了进)1(jjiC入该节点的某种定制属性 Cj 有 ij 种选择，即 。供应链中不同位置的定制属性的参数表示唯,.,321jijjj C一，即使出现同样的定制属性，如颜色选择属性，当它们出现在供应链不同位置时，给与不同的参数表示方法。若箭头上方未设置参数，则代表该种属性不能由用户选择，为标准属性。进入每个节点都有相应的操作时间对应，如供货需要 5 天，喷涂颜色需要 1 天等。根据产品定制属性的不同，涉及了从原料，工艺流程，生产方式到销售策略的定购，为用户提供了 种可供定制

14、产品。nli1由于将不包含定制属性的节点合并到其前或后的节点时，供应链所代表的产品构成及流程的表示形式不变。我们统一将具有标准属性的节点合并至其后最近一个具有定制属性的节点，且将需要合并的节点的生产时间加至合并到的节点的生产时间。这样得到了供应链的简化流程图，如图 2。简化图中，每个节点都具有定制属性，可以是一个也可以是多个。假设某节点所包含的定制属性的所有参数中下标最大的那个属性为 Cj，则将该节点记为 Dj，其中 1jn。简化的供应链流程图如图 2 所示。用户种nli1图 1 供应链流程图C3(1-i3)C4(1-i4)C7(1-i7)C8(1-i8)C9(1-i9)C10(1-i10)C

15、n(1-i1n) C1(1-i1)C5(1-i5)C6(1-i6)C2(1-i2)用户C1(1-i1) 种nlli1图 2 供应链流程简图C2(1-i2)C3(1-i3)C4(1-i4)C5(1-i5)C6(1-i6)C7(1-i7)C8(1-i8)C9(1-i9)C10(1-i10)Cn(1-i1n)种nl D1D5D3 D7D6D4 D8Dn3.2 产品表示规范及分解规则首先我们利用定制属性及订购量给出产品的表示规范，其次，沿供应链工艺流程简图，根据 BOM 表信息，将产品分解至下层节点，同样用该节点零部件具有的定制属性及配比的订购量形成下层元件的表示规范，并在供应链工艺流程简图的基础上得

16、到供应链物料简图。为方便起见，所有产品的各层次的零部件都统称为元件。3.2.1 产品的表示规范根据图 2 的供应链流程简图，按照定制属性编号从小到大的顺序，用向量的形式表示某一产品：，其中 ，表示 在 处的属性选择为 。,.:21nmmCP ,.21kk ikmCmPkC,kmC,1jsinks,则该供应链某一时期的订购产品集合 就可以表示如下形式：,.21nPV)(,.,:,., )(:321321 22 11hnhhnOCP其中 。 分别为产品 的定制量。njhmCCjj ijjm 1,.21 ,.21O,.21nP3.2.2 产品的分解规则及元件的表示规范根据 BOM 表，沿供应链流程简

17、图，将上述产品分解到零件层、部件层，同时保留产品至该层的定制属性。BOM 表物料清单是产品所需零部件明细表及其结构，我们采用自顶向下分解的形式，从产品层开始，将上层物料展开成下层零件。由于 BOM 表是由双亲件及子件所组成关系树，与 3.1 节中所定义的供应链流程图具有相似结构，我们将 BOM 表信息分解至该图。由于只有具有定制属性的节点才具备成为 CODP 的条件，因此，在供应链流程简图中，只保留 BOM 表提供的具有定制属性零部件的信息。以定制产品为例，如图 3，将产品信息分解至下层节点： ，其中,.:21nmmCP ),(:jjj mmj OMSDnj1为产品 属性集合 中去掉 节点的所

18、有上层节点定制属性的集合，,.21njSmP,.21nmmCj即该元件从供应商到该节点处的元件所具有的定制属性的集合； 为根据 BOM 表得到的与 节点),(jjm jD定制属性相关的元件信息矩阵，矩阵中的 是与该节点定制属性相关的元件向量， 是相应元件的订购jmMjmO量向量（即根据 的订购量与该物料的配比比率计算出的订购量） 。当同一节点具有多种不同定制属性时，mP为根据不同属性组合的元件集合，如图中 节点具有 两种属性，则 为 种元件的集合。jmM3D32,C3mM32i若某节点的操作不需要添加其他元件，如上色变形等操作，则 标注为相应的操作属性； 标注为与该jmSjm节点的紧后节点的相

19、同元件； 标注为该节点紧后节点相同元件的订购量。jmO用户图 3 供应链产品 Pm 的元件简图 D1 : ( , )1mC1M1mOD3: ),(,3332 mmOMCD7: ),(,777mmOMCD4: ),(444mmD8: ),(888mmDn: ),(nnmmOMCD5: ),(555D6: ),(666用户图 4 供应链元件简图 D1 : W1D3 : W3D6 : W6 D5 : W5D7 : W7D8 : W8Dn : WnD4 : W4利用上述方法，所有定制产品都可以分解至下层节点直到叶节点。则图中每个节点都对应一个定制元件的集合，如节点 的元件集合可表示为：jD其中 。令顾

20、客节点为 节点，可用),(),.(),(: 111111 22 jhjjhjjjjjjj OMSOSMSW nj1nD表示为它的元件集合。由此我们得到了一个节点到元件信息矩阵的一一对应，.(,2hn POP将其标注在供应链流程简图中，得到供应链元件简图（如图 4） 。3.3 CODP 的定位机制及算法在上述供应链抽象及产品表示及分解规则确立的基础上，给出多 CODP 的定位机制：在供应链元件简图上，从供应链物料简图的根节点(顾客节点) 开始对图中的节点进行搜索。在根节点的元件（产品）信息矩阵中查找出所有具备下面条件的产品，(1)订货量稳定在某一水平（用方差描述） ；(2) 订货量均值大于最小生

21、产批量，将满足条件的产品归为一类，其 CODP 定在顾客处，属于基于库存的生产模式。将不满足条件的产品，按照供应链元件简图，采用 3.2 节的规则分解至下一层节点，并按照上述方式依次查找这些节点元件信息矩阵中满足(1)(2)条件的元件，记录该元件信息及其节点，则该节点为包含此元件的定制产品的一个 CODP；将不满足条件的元件再分解至下一层节点，采用上述方法查找直到查找完供应链的所有节点。将所有满足条件的各级元件还原至产品层，就得到了每种产品的 CODP(可能有多个)，对于那些用上述方法未找到 CODP的产品，可用传统的方式为其指定 CODP。基于上述机制，下面给出定位算法。利用图4中所示的供应

22、链，给定节点 ，其中若不存在某节 (由节点的确定规则造成) ，则设njDj1, lD置其元件集合为空集， ；令用户节点为 ， 且 。假设该供应链近m月的nl11nVWn1 1,njj销售数据或订单情况为 ， ，其中 为该产品第q个月的订货量。订货量方差).,(2,1imii OPhi )(mOiq阈值为 2， 的订货量均值为 。在进行产品分解时，将每月的订货量与BOM表的配料比例进行配比得到i i该产品零部件的订货量。假设节点 ( )生产其分解的物料集合 中某一元件 的最小生产批量jDn1 jmMkjmN为 ，其中产品的最小生产批量为所有参与该产品生产的节点的最小生产批量的最大值。调用右侧方框

23、内kjmB的算法，确定产品的CODP。当用户下达某产品的订单后，该产品各CODP前的元件已经生产，产品在CODP所在分支（供应链流程图中）上的生产时间为从CODP节点（包括该节点）开始向后所有节点的生产时间之和。由此流程图中具有最长生产时间的分支决定了用户的等待期。Algorithm:Step1. 令 j=n+1, ，转 step2. ub1nDSQ，Step2. 若 ，转 step3。 否则转 step4.jWStep3. 计算节点 的物料集合 中某一产品或零部件 的订货量方差 ，j j kjmN)(12_2 kjmkljj Omlk若 2 且 ，则输出“CODP: ( )”，并令 ，kjm

24、_kjmOkjBjDkjkjO,kjjjmjj NCW转 step2。 否则，令 ， ，转 step2.Q),(kjmjjmC),(kjmjjmjjCWStep4. 令 ， 。若 ，则转 step5。否则，令 j=j-1，转 step2。ubjDSjSubStep5. 若 ，则将 按照 3.2 节的方法分解到下层节点，得到节点集合 ，其中 DDrrsr,.1按照简图中节点下标从大到小的顺序排列。令 ，,.1rrsrD rrsrSub，j=r+s，转 step2。否则，结束。Q4实例以国内某电动自行车供应链为例，进行模型与算法的检验。表 1 列出了筛选出销量较稳定（经过方差测试）的 26 个主要

25、型号的电动自行车的技术参数、相关属性及一段时期的平均销量。为保护企业利益，销售数据已做相应处理。为简单起见，假设该链中所有企业的最小生产批量都为 100。电动车的工艺流程主要包括车轮，前叉部件及车架，中轴及鞍管，车把，传动部分，前后轮及支架，鞍座等部分的生产及组装，其中包含了电子部件的生产及装配。按照上文中介绍的方法，将该工艺流程按照定制属性简化成如图 5 的形式，并利用给定的算法，对 CODP 进行定位设计，得到了 26 种的产品 CODP 设置及产品交货期，如表 2。其中有 7 种产品可以基于预测生产，其他产品则根据相应的 CODP，在 CODP 前对元件进行预测生产，CODP 后根据订单

26、进行组装。由于电动自行车的部件标准化程度很高，可以看到不同产品的元件生产体现出规模性。根据所设置的 CODP 及基于预测的生产量，可确定为不同节点（企业或加工点）D2 10 天D5 20 天电机类型控制器型号充电器类型电池类型车体颜色外型大小车轮型号D3 4 天D6 10 天D4 5 天D1 15 天车架组装车把头罩组装供电部分组装颜色喷涂、支架及前后轮组装至整车下线车轮组装顾 客图 5 电动自行车工艺流程简图传动部分组装的生产任务，如表 3。从实例可以得到如下结论：（1） 基于历史数据的预测，企业生产的产品或元件有一定的依据，一定程度上避免了产品或元件的积压浪费。 （2） 对于一些具有定制属

27、性的产品，对其元件可以与其他产品的相同元件进行组合，一定程度上实现了用大规模方式生产定制产品的目的，并缩短了用户的等待时间。表 1. 电动自行车技术参数及平均销量表产品编号外型尺寸 mm长宽高颜色车轮型号控制器参数 电机类型 电池类型充电器平均销量12222101916 17006501050 红 22 NWWC/H1 型 16“ 稀土永磁无刷大刀铝轮电机 48V10Ah 全密封阀控式铅酸 103-3 4512222111816 1800650 1130 黑 24 NWWC/H1 型 16“ 稀土永磁无刷直流电动机 48V10Ah 全密封阀控式铅酸 103-3 1275820453816 17

28、506801040 红 22 NWWC/H1 型 16磁王单动力电机 48V10Ah 全密封阀控式铅酸 103-3 161222252116 17006501050 粉红 22 NWWC/H1 型 16“ 无刷直流永磁电动机 48V10Ah 全密封阀控式铅酸 103-3 5712711294516 1800650 1130 黑 24 NWWC/H1 型 16“ 无刷直流永磁电动机 48V12Ah 全密封阀控式铅酸 103-4 691222201416 17006501050 红 22 NWWC/S1 型， 18“ 无刷直流变速动力电动机 48V10Ah 全密封阀控式铅酸 103-4 44321

29、5235616 17506101100 红 22 NWWC/H1 型 16“ 无刷直流永磁电动机 48V10Ah 全密封阀控式铅酸 103-4 103。 。 。表 2. 电动自行车产品 CODP 设置及用户等待期产品编号 MTO D1 D2 D3 D4 D5 MTS用户等待期产品编号 MTO D1 D2 D3 D4 D5 MTS用户等待期12222111816 0 天 12221522616 10 天3215235616 0 天 12521532116 14 天1222148716 0 天 12521483916 15 天3131723016 0 天 91116114116 14 天31317

30、211116 0 天 612092516 25 天72716321616 0 天 5821235516 15 天11110453216 0 天 5820411016 15 天12222101916 15 天 4112141816 15 天5820453816 15 天 1111054816 15 天1222252116 10 天 11110471316 15 天12711294516 10 天 11110442316 25 天1222201416 15 天 11110431616 25 天1222150516 25 天 11110383516 30 天表 3. 各节点的预测生产量节点 产品：产

31、量（单位：套）D1 17006501050：185； 1800650 1130：184； 17506801040：189； 19906301280：112D2 24：405 22：394D3 NWWC/M1 型：163； NWWC/B1 型：132； NWWC/S1 型：169， NWWC/H1 型：295D4 16”无刷直流永磁电动机：219； 22”无刷磁王动力电机：119； 16” 稀土永磁无刷直流电动机：288D548V10Ah 全密封阀控式铅酸电池：162； 48V12Ah 全密封阀控式铅酸电池：188；新日 48V20Ah 全密封阀控式铅酸电池：125； 48V20Ah 全密封阀控

32、式铅酸电池：141 D612222111816：127； 1222148716：145； 31317211116：427； 11110453216：160； 3215235616：103； 3131723016：139； 72716321616：1635结术语基于多 CODP 的大规模定制系统，是通过为供应链不同产品设置多 CODP，并进行动态调整，实现大规模生产用户定制的产品，是一种更具有普遍性的大规模定制系统。当一个系统中所有的 CODP 重叠在一点时，该系统就为大规模定制系统；当所有的点都移动到零售商售出点处，将变为大规模生产系统；当所有的点都移动到供应商处，将是一个定制系统。本文以供应

33、链的工艺流程表示，定制产品的表示规范，多 CODP 的定位机制、模型及算法为设计思路，阐述了根据产品设置 CODP 的二维大规模定制的柔性系统。同时，以用户定制属性的普遍性决定等待期，符合人们的购买心理，增强了市场竞争力。数据仿真也验证了其有效性。CODP 节点具有基于预测与基于订单的双重生产模式，其生产的计划制定与调度也非常的复杂，是下一步的研究目标。在瞬息万变是市场环境下，随着产品的调整，CODP 也应进行相应的调整，如何设计动态的多 CODP 的模型，以及对应各 CODP 节点包括按预测与按订单生产的两重生产排程及调度方法，也是进一步的研究工作。参 考 文 献 (References)1

34、 Qi Guoning，Gu Xinjian ，Yang Qinghai，et a1Principles and key technologies of mass customizationJComputer Integrated Manufacturing Systems ，2003，9(9)：776783(in Chinese)祁国宁，顾新建，杨青海等大批量定制原理及关键技术研究J计算机集成制造系统，2003，9(9)：776-7832 Liang Liang，Zhou JunThe optimization of customized level based on mass custom

35、izationJChinese Journal of Management Science，2002，10(6)：5965(in Chinese)梁操，周俊 MC模式下个性化定制程度的优化J中国管理科学，2002，10(6)：59-653 Wang Haijun，Ma Shihua，Zhao YongModels for multi-level supply control in postponement and mass customizationJJournal of Industrial Engineering Management，2005，19(1)：6-9(in Chinese)王

36、海军，马士华，赵勇大量定制环境下基于延迟制造的多级供应控制模型研究J管理工程学报，2005，19(1)：6-94 Qi GuoningTechnology and application of mass customizationMBeijing：China Machine Press，2000：1022(in Chinese)祁国宁大批量定制技术及其应用M北京：机械工业出版社，2000：10-225 Van Donk D PMake to stock or make to order：the decoupling point in the food processing industries

37、JInternational Journal of Production Economics，2001，69(2)：297-306 6 Rudberg M， Winker JMass customization in terms of the customer order decoupling pointJProduction Planning 25,7/8; ABI/INFORM Global :623.17 Pine H, Victor, H. & Boynton, A.C. New Competitive Strategies: Challenges to Organizations and Information Technology . IBM Systems Journal.1993,32(1):40.