周兴建1，曽冬琴2，朱荣艳3，胡依1
（1武汉纺织大学 管理学院，武汉430073；2湖北商贸学院 管理学院，武汉 430079；3武汉工商学院 物流学院，武汉 430065）
摘 要：在C2B及C2M模式下，针对非常规需求下的大批量定制化客户订单，MTO企业在进行订单决策时，往往缺少对不同特点订单的分级分类，导致部分超出负荷的有效订单缺乏柔性合作渠道，给BTO供应链带来潜在的运作风险。为此，本文以产业集群为背景，通过分析客户订单的特点和层级，考虑多供应链横向跨链协作影响因素，借助于集群式供应链大数据——客户满意因子和跨链协作因子，构建了基于BTO供应链的多级跨链订单决策模型，以大批量动态处理非常规需求下客户订单的层级分类及柔性配置，实现订单的在线实时决策，并设计Benders分解算法求解。数值计算和仿真分析表明，多级订单决策比单级订单决策更具柔性，同时，客户满意因子和跨链协作因子对订单跨链决策具有阈值效应，而基于阈值点的组合策略进一步验证了多级订单柔性决策的现实可行性。
关键词：非常规需求；大数据；订单决策；多级订单；BTO供应链
引 言
电子商务的 “C2B”（customer to business）模式发展下，每逢“双十一”、周年店庆及节假日等时段，各类采购订单、生产加工订单及快递物流订单频繁出现大规模、集中爆发式的增长。以快递物流订单为例，国家邮政局统计显示[1]，2016年全国快递服务企业业务量累计完成突破300亿单，同比增长53%；其中2016年11月份成为史上“最忙快递月”，日均快递业务量超过1.25亿件，是去年同期的1.4倍；12月12日全天邮政企业、快递企业共揽收快递包裹1.76亿件，比去年同期增长55.75%。然而，由于各供应链的常规运营资源分布不均衡、快递物流能力的提升难以与客户订单量的增长相匹配，尽管以阿里、京东为代表的企业采取了一些如智能分拣、无人快递等高效的物流方式，缓解了快递物流的部分压力，但仍然出现货源供应不足、发货延迟、物流爆仓、快递变“慢递”等问题，造成客户投诉、退货，甚至客户流失。这种由市场需求在短时间内剧烈波动引起的供应链系统失衡，对主要依赖客户订单，以MTO（Make to order）方式运营的中小企业以及以BTO（Build to Order）方式运营的供应链产生了较大影响[2]。
C2B 模式下消费者根据自身的需求在订单中提出定制产品/服务的要求及价格，由企业进行定制化生产加工或提供服务。在这个过程中，围绕客户订单，MTO 企业需要完成从原材料供应到产品/服务最终提供给消费者的全流程，形成C2M（customer to Manufacturer）的生产运营模式。考虑到MTO 中小企业一般以产业集群的形式通过集群式供应链[3]（cluster supply chain）参与市场竞争，不同供应链间横向跨链协作具备可能[4]。同时，在云制造模式下，各类制造资源和制造能力虚拟化、服务化[5]，通过网络和云制造服务平台进行统一的、集中的智能化管理和经营。这样一来，在符合一定分布规律的客户需求（常规性C2M 需求）下，基于订单驱动MTO企业各自在供应链内上下游企业间寻求纵向协作，制定相应的运营决策；而在大规模集中式客户需求（非常规C2M 需求）下，MTO企业可在大数据技术下[6]，基于订单驱动在供应链间寻求横向协作，即通过供应链间资源的调剂和均衡利用，及时容纳和消化超出常规水平之外的异常C2M 需求。对于MTO企业而言，客户订单是其生存和发展的先决条件。面对非常规需求，既要获得订单成交量，又要保证客户能够及时收货，这其中，如何进行供应链订单决策和配置就成为迫切需要解决的首要问题。