供应链不确定性中的需求预测以贝叶斯网络为模型,本文是关于供应链论文例文与贝叶斯和需求预测和贝叶斯网络方面本科毕业论文范文.
供应链论文参考文献：
张修竹
（焦作大学,河南 焦作 454000）
摘 要：简要介绍了供应链的概念,阐述了贝叶斯网络结构模型以及建立贝叶斯网络的步骤,针对供应链中的需求不确定性问题,利用贝叶斯网络模型进行预测,详细论述了贝叶斯网络在供应链需求预测中的应用：通过对各个节点量进行等级分类,确定了节点量的取值范围,根据各个节点量的统计数据,得到了网络中各节点的条件概率分布,为供应链需求预测提供新的方法指导.
关键词：供应链；不确定性；贝叶斯网络；需求预测
中图分类号：TP183；TP181 文献标志码：A DOI：10.3969/j.issn.1674-9146.2017.02.050
随着全球贸易的不断发展与跨国企业的不断增多,企业之间的竞争变得异常激烈,传统的纵向一体化生产模式已不能够适应竞争的要求.现在更多的是要进行供应链之间的竞争,然而供应链在提高企业收益的同时,又有着极强的不确定性.因此,如何实现供需平衡,既满足下游需求,又使得自身的库存成本不要太高,一直是困扰企业的难题.
我国海关的最新统计结果显示,2016年我国货物贸易进出口总值达到24.33万亿元,虽然从整体上我国货物贸易进出口总值依然较高,但是与2015年相比却下降了0.9%.如果考虑到2016年人民币的贬值因素,换成以美元计价的话,2016年我国全年贸易出口额同比下降7.7%,进口额同比下降5.5%.由此可以看出,2016年我国外贸形势不容乐观,外需和内需持续低迷.此种形势对于整个供应链行业也产生了直接的影响,据统计,2016年供应链全行业仅3家企业实现了进出口总额增长.因此,如何解决供应链需求不确定的难题,保持供应链全行业的增长,成为亟待解决的问题.
1 供应链的概念及供应链不确定性问题
所谓供应链是指围绕核心企业,通过对信息流、物流和资金流的控制,将供应商、制造商、分销商、零售商,直到最终用户连成一个整体的功能网状结构模式[1].
在供应链的每一级中都存在着不确定性,如供应者自身的不确定性、生产者自身的不确定性、客户需求变化的不确定性、需求信息偏差逐级放大引起的供应商库存的不确定性、物流供应时间延迟累计效应导致交货期不确定性、供应链企业间合作的不确定性等,而这些不确定性正是引起供应链管理困难的主要原因.供应链中的不确定性是企业和组织在管理与决策中不可回避却又十分棘手的问题.
2 贝叶斯网络基础及贝叶斯网络结构模型
由于贝叶斯网络是在贝叶斯概率的基础上发展而来的网络结构图,因此在了解贝叶斯网络之前,需要先对贝叶斯网络的概率基础进行简单的介绍.
2.1 贝叶斯网络基础
设A,B是两个事件,且P（A）＞0,称
是在事件A发生的条件下,事件B发生的概率.同样把式（1）扩展为对事件C的条件概率,计算公式为
P（A|B）是可由n×m的条件概率表（Conditional Probability Table,CPT）表示的,表中元素为P（ai|bj）,其中i等于0,1,…,m；j等于0,1,…,n [2].
不管建立的贝叶斯网络结构有多么复杂,都是由3种基本的贝叶斯网络形态组成的：串行（Serial）、分散（Diverging）和聚合（Converging）.图1为贝叶斯网络的基本形态图.
贝叶斯网络是在贝叶斯概率的基础上推导出来的图形化工具,贝叶斯网络的方法既继承了概率方法描述现实中不确定性的优势,又是一种直观有效的建模方法.贝叶斯网络以贝叶斯概率方法理论为基础,使用图形的方法表达变量的联合概率分布,提供了一种自然的表示因果信息的方法,并具有成熟的推理方法.
2.2 贝叶斯网络结构
关于一组变量U等于{α,β,…}的贝叶斯网络由两部分组成,一是表示U量条件独立断言的网络结构S,S为一有向无环图,图中的节点与U中的变量一一对应,图中的有向边表达了变量之间的条件依赖关系；二是与每一个变量相联系的条件概率分布P.S和P定义了U的联合概率分布[3].
2.3 建立贝叶斯网络的步骤
根据贝叶斯网络结构的定义,确定建立贝叶斯网络的步骤如下.
1）确定目标模型,并且建立与模型有关的变量及其解释.
2）确立一个表示变量条件独立断言的有向无环图网络结构,其节点与变量一一对应,其有向边表达了变量之间的条件依赖关系,计算公式为
式中：Pai为Xi的父节点集.
3）为每个节点指派条件概率分布P（Xi|Pai）[4].
3 贝叶斯网络在供应链需求预测中的应用
自20世纪80年代以来,贝叶斯网络在专家系统、数据挖掘、决策支持和模式识别等领域取得了很多成功的应用成果.使用贝叶斯网络的优点是清晰易懂,能够以直观的方式表达事件与事件之间的逻辑关系,笔者将其应用到表示供应链中需求不确定性的预测联系.
由于每一条完整的供应链上都有着自己的供应商、生产商、销售商或者是分销商,供需问题始终是企业所关注的问题,如何实现供需平衡,既满足下游需求,又使得自身的库存成本不要太高,一直是困扰企业的难题.下面就以一个产品生产商为例,运用贝叶斯网络的知识,说明供应链中销售商的需求量和供应商的原材料供应量是如何影响生产商生产数量的,以数量的不确定性为评价标准,来描述供应链中不确定性的关系.
针对一种产品的供应链,以一个时间段为标准,通过每天各自的记录,销售商有对产品需求量和订货量的记录,生产商有对生产量的记录,生产原料供应商也有对原料供应量的记录,不同的企业可以根据自身不同的实际情况,将这些量分为3个等级：低（L）、中（M）、高（H）.按照这个等级划分,分销商可以将需求量分为低（L）、中（M）、高（H）3个等级,生产商可以将生产量分为低（L）、中（M）、高（H）3个等级,原材料供应商可以将原材料供应量分为低（L）、中（M）、高（H）3个等级.
由于现如今市场上多是拉动型的生产方式,需求量影响着生产量的规模,需求量又直接影响着订货量,并且通过订货量也影响着生产量,所以笔者将订货量也分为低（L）、中（M）、高（H）3个等级,原材料供应商的供应量也直接影响着生产量的规模.笔者将供应链的各个复杂的关系简化成需求量、订货量、原材料供应量和生产量四者之间的关系,从而得到其他3个量对于生产量的影响.图2为描述供应链不确定的贝叶斯网络图.
图中的4个节点分别为分销商的需求量、分销商的订货量、产品生产商的生产量和产品原材料供应商的供应量,图中的有向边表示的是这4个节点之间的关系,需求量自身影响生产量的同时又通过影响订货量来影响生产量,产品原材料的供应量影响着生产量.利用贝叶斯网络图,清晰易懂、简单明了地说明了这4个量的相互关系.
通过对各个节点量进行等级分类,确定了节点量的取值范围,根据各个节点量的统计数据,可以得到网络中各节点的条件概率分布,见第52页表1至表4.
由于生产量节点的条件概率表内容比较多,所以笔者只列出了部分的内容.根据表1至表4提供的数据,使用贝叶斯网络的运算工具软件Netica,利用此软件自带的推理和计算功能,可以免去手工
计算的麻烦而得到结果.图3为贝叶斯网络概率图.从图3可以看出,在需求量、订货量和原材料供应量概率的影响下,生产量有27.3%的概率为低（L）,51.9%的概率为中（M）,20.8%的概率为高（H）.如果观察到生产量处于中（M）的状态,也可以利用贝叶斯网络的逆向推理过程,得到其他节点各个量的概率值.图4为贝叶斯网络后验概率图.
如果需求量为中（M）,原材料供应量为（L）,把它们作为数据量输入贝叶斯网络,则可以得到生产量的后验概率,见表5.
笔者只是用了一个简单的例子,说明贝叶斯网络在描述供应链中数量不确定性传播中的应用.为了缩小概率表的规模,该例对各个节点和节点的数值量划分得较粗,在现实的应用中可以根据实际情况增加节点,并根据实际的统计量赋予各个节点相应的概率值.
4 结束语
笔者利用贝叶斯网络进行了供应链不确定性需求预测,与不确定性问题的诸多解决方法相比,贝叶斯网络能够直观地描述事件之间各种影响关系和影响程度,模型的可理解程度高.其严谨的推理过程也保证了结果的可信度.将贝叶斯网络引入供应链管理,并作为主要的建模工具,能够通过推理,减少或消除问题的不确定性,为决策提供参考和辅助作用.
参考文献：
[1] 马士华,林勇,陈志祥.供应链管理[M].北京:机械工业出版
社,2000.
[2] 林士敏,田凤占,陆玉昌.贝叶斯网的建造及其在数据采掘
中的应用[J].清华大学学报(自然科学版),2001,42(l):
49-52.
[3] 王理冬,汪光阳,程泽凯,等.贝叶斯网络的发展与展望[J].
安徽工业大学学报(自然科学版),2006(2):195-198.
[4] 薛万欣,刘大有,张弘. Bayesian网中概率参数学习方法[J].
电子学报,2003,5(11):1686-1689.
（责任编辑 邸开宇）
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