分享人：李斐

地点：经管中楼416工商管理系会议室

主办方：管理科学与工程系

开始时间：2025年5月8日 14:00

结束时间：2025年5月8日 14:30

学习交流主题：Capacity Configuration and Allocation under Capacity Risk: Trade-Offs Between Fill Rates and Costs

交流内容简介：在现有研究中，针对需求不确定环境下的生产网络产能配置与分配问题已积累了大量成果。然而，实际运营中不仅存在需求不确定性，产能风险同样广泛存在，并对决策效果产生重要影响。本次分享聚焦于一个由多座工厂与不同区域客户组成的二部式生产系统。在该系统中，工厂需在产能存在风险的前提下，使用已配置产能为需求不确定且服务要求差异化的客户提供服务。针对这一问题，我们构建了一个融合产能风险与预算约束的两阶段随机优化模型，以优化产能配置与分配决策。在分配决策方面，我们提出了一种新的“随机加权最大流优先分配规则（randomized edge-weighted max-flow)”，该规则综合考虑了产能风险、未满足服务水平的惩罚成本与分配成本等因素，通过引入可调节参数，在服务水平与成本控制之间实现平衡。进一步地，我们推导了零产能工厂的充要判定条件，并总结出有助于降低系统冗余的管理启示。当只掌握部分分布信息及相关性时，我们引入了鲁棒优化方法，刻画了不同不确定性场景下的鲁棒产能区间，并理论分析了产能风险与需求相关性对配置策略的影响机制，为实践决策提供了更为稳健的支持依据。通过数值实验发现，当产能伴随风险背景下，传统的长链（long chain) 配置结构已不再具备“接近完全柔性网络 (full flexible network) ”的性能优势。此外，产能实现值和需求之间的相关性对网络柔性配置效果具有显著影响。最后，基于成本、填充率与不确定性等因素的综合分析，我们提出了一系列具有实际价值的管理洞见，为复杂生产网络中产能配置与分配决策提供了有力的理论支持和实践指导。

分享人简介：李斐，华南理工大学工商管理学院博士研究生，主要研究方向为库存管理（分配策略及配置优化）、行为运作管理及鲁棒优化等；研究成果发表于《中国管理科学》、《系统管理学报》等学术期刊，是国家杰出青年科学基金项目的主要参与者。