（一）分散决策模型仿真

　　图1显示了当惩罚因子为0.7时供应商1的成本随其供应数量的变化趋势，其中的三条曲线分别表示其他两个供应商的供应数量在较低、适中及较高时所对应的供应商1的情况。可以看出当s1在[0，5]的区间以1为步长变化时，其期望成本表现出凸性；并且随着其他供应商的供应数量的增加，最小（优）期望成本是下降的。

　　而表1显示了当其他两个供应商的供应数量适中时，不同的惩罚因子所对应的供应商1的最优值。可以看出，随着制造商惩罚力度的增加，会促使供应商1增加最优供应数量。虽然可以提高制造商的订单交付率、降低其客户惩罚，但是供应商1的期望成本反而明显增加了，并不利于供应链的整体协调。供应商2和3的仿真结果与供应商1相似，这里不再累述。

　　对于制造商，令？琢=2，让？茁从0.1到0.7以步长0.1逐步增加，当其他两个供应商的供应数量、惩罚因子以及客户惩罚都不变时，s1的单独增加可以使制造商的期望成本下降，如表2所示。而当客户对制造商的惩罚力度？茁增加时，制造商的期望成本会随之上升，同时其部分（受惩罚）成本已经被转嫁给了上游的多个供应商，如表3中数据所示。

　　（二）协同模型仿真

　　这里设定当零部件缺货时需要加急赶工的阈值为：■cia，g=0.5。在实现了多种零部件的协同供应之后，图2中的三条曲线分别显示了当其他两个供应商的供应数量较低、适中及较高时，供应商1的期望成本s1随变化表现出凸性。对比图1可知，在协同模型中供应商1的最小（优）期望成本相比分散决策下降了。

　　而表4中的数据显示了实现协同供应后，当缺货惩罚因子增加时，供应商1的最小（优）期望成本也随之增加。同时对比表2中的数据发现，相比分散决策，当？仔？燮0.4时，集中决策下供应商1的期望成本反而上升了；但当？仔>0.4时，其期望成本下降了（表4第6列所示）。这说明了当制造商的惩罚力度越大时，供应商就越有实现协同供应的动力和积极性。

　　对于实现了协同供应之后的制造商，表5显示当其他参数不变时，供应商1的s1的增加会使得制造商的期望成本降低。相比于表2数据，协同后制造商的期望成本有了明显的降低（表5第7列所示）。当客户惩罚力度单独增加时，表6显示会增加制造商的期望成本；但相比于表3数据，协同后的期望成本明显下降了，并且惩罚力度越大，成本下降越多，协同的效果越好（表6第7列所示）。

　　（三）协同供应的全局价值分析

　　用协同前后成本的差异来表示协同供应的价值。当考虑整个供应链的全局成本变化时，表7显示当加急赶工因子g为0.1时，在其他参数固定的情况下，客户惩罚力度越大，协同供应的价值就越大，效果越明显。而当g单独从0.1到0.6逐步增加时，表8的数据显示协同后的集中决策全局成本会随之上升，协同供应的价值反而会下降。

　　五、结论

　　在由多种零部件所组成的订单不确定的环境下，为及时向客户提供个性化产品，供应链中各个成员，包括多个供应商、制造商，都付出了较高库存成本。当采用信息共享方式进行集中决策，通过多个供应商协同加急赶工零部件，提出多种零部件供应商的协同供应模型。模拟仿真结果显示：协同供应模型能够有效降低制造商及全局供应链的库存成本、提高客户订单的满足率；当客户惩罚力度及制造商对供应商缺货惩罚力度越大时，供应链成员实现协同供应的动力和积极性越高，协同供应的价值和效果越好。

　　然而，实现协同供应会单方面增加多个供应商的加急赶工成本，因此如何把全局供应链的协同收益在各级成员之间进行合理分配，以鼓励各成员积极参与协同供应的实施，将是今后需要进一步研究的问题。

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