【摘要】基于烟具与户外点火装置行业的供应链特点ꎬ研究分析了供应链管理中的关键问题与生产调度优化策略ꎮ研究重点集中于需求预测、供应商管理与物流协调等环节ꎬ提出了烟具与户外点火装置的供应链管理优化策略ꎮ然后分析了常见的生产调度模型ꎬ并设计了基于多目标与柔性调度的烟具与户外点火装置生产优化方案ꎮ结果表明ꎬ智能化的调度优化能够显著提高生产灵活性和响应速度ꎬ有助于实现供应链的高效协同ꎮ实施科学的生产调度与供应链优化策略ꎬ将有助于提升企业的竞争力与市场适应性ꎮ

　　【关键词】烟具;户外点火装置;供应链管理;生产调度

　　随着全球经济的发展ꎬ烟具与户外点火装置行业迎来了新的发展机遇与挑战ꎮ市场需求的多样化与定制化趋势使得该行业的生产与供应链管理面临日益复杂的环境ꎮ传统的供应链管理模式已难以适应市场快速变化与高效生产的需求ꎬ采取科学的生产调度与精细化管理模式提升供应链效率ꎬ成为企业在激烈市场竞争中脱颖而出的关键因素ꎮ信息技术与智能化调度技术的发展为供应链管理提供了新的解决方案ꎬ优化生产调度成为提升生产效率、缩短交货周期、降低成本的重要手段ꎮ

　　１烟具与户外点火装置的供应链特征分析

       １.１行业概述

　　近年来ꎬ随着我国工业化进程的不断推进ꎬ市场对危化品的需求量也在不断增加ꎬ危化品行业呈稳步增长的趋势[１]ꎮ随着消费者对户外活动的热情与个性化需求的增加ꎬ烟具与户外点火装置行业发展前景乐观ꎮ烟具主要包括打火机、烟灰缸、烟斗等产品ꎬ而户外点火装置主要包括便捷的燃气打火机、防风打火机及其他特殊用途点火工具ꎮ随着生活方式的改变ꎬ户外探险、露营等活动盛行ꎬ使得这一市场的潜力得到更广泛的关注ꎮ此外ꎬ随着环保要求的提升和技术进步ꎬ产品设计趋向于环保、智能化与高效能ꎬ而消费者对定制化和高品质的需求不断增加ꎬ推动了行业的技术创新与产品多样化ꎬ促进了相关供应链的变革ꎮ

　　１.２供应链管理面临的主要挑战

　　烟具与户外点火装置行业的供应链面临诸多挑战ꎮ首先ꎬ需求的波动性较大ꎬ受季节性因素、市场趋势及消费者偏好的变化影响较大ꎬ导致需求预测与库存管理较为复杂ꎮ其次ꎬ原材料的采购与供应不稳定ꎬ特别是对于一些高品质或特种材料的依赖ꎬ使得对供应商的选择与管理变得尤为重要ꎮ再者ꎬ生产调度的复杂性也是一个不可忽视的问题ꎬ如何在生产能力与订单需求之间实现平衡ꎬ避免生产过剩或延误ꎬ考验着企业的生产管理能力ꎮ最后ꎬ由于危化品的特殊性ꎬ危化品的运输和仓储、所处环境以及运行规则均具有多样性[２]ꎮ同时ꎬ物流配送环节也面临安全及成本压力ꎬ尤其是在全球化背景下ꎬ跨境运输与本地配送的协调更为复杂ꎮ

　　２供应链管理的优化策略

　　２.１需求预测与订单管理优化

　　烟具与户外点火装置的需求波动性较大ꎬ且受季节性、消费者行为以及市场热点等多重因素影响ꎮ在需求预测方面ꎬ采用多维度的数据收集与分析是提高预测准确性的有效方法ꎮ企业应综合分析历史销售数据、市场调查、消费者行为以及竞争对手的市场动态等需求趋势信息ꎬ采用基于机器学习的预测算法ꎬ结合大数据技术ꎬ实时调整和优化需求预测模型ꎬ以提升预测精度ꎮ在订单管理优化方面ꎬ烟具与户外点火装置行业应重点关注订单生命周期的管理ꎬ提高订单处理的速度与准确性ꎬ建立高效的订单处理系统ꎬ自动化订单接收、审核、分配和执行等环节ꎬ减少人为操作失误和处理时间ꎮ特别是在高需求季节或促销期间ꎬ订单量激增时ꎬ企业应提前设定合理的订单优先级ꎬ并优化订单分配策略ꎬ避免生产资源浪费和交货延期ꎮ结合ＥＲＰ系统的订单管理模块ꎬ企业可以实现订单从下单、生产到发货全过程的跟踪与监控ꎬ从而确保订单准时交付ꎮ同时ꎬ建立合理的安全库存管理机制ꎬ利用ＡＢＣ分类法或需求弹性法对库存进行精细化管理ꎬ可避免库存积压或短缺ꎮ对于需求波动较大的品类ꎬ可以采用“按需生产”和“按需采购”的策略ꎬ减少不必要的库存成本和资源浪费ꎮ

　　２.２供应商管理与采购策略

　　为了降低供应链的风险ꎬ企业应建立多元化的供应商体系ꎬ避免过度依赖单一供应商ꎮ针对核心原材料(如点火装置的燃气容器、金属部件等)ꎬ企业应选择有良好信誉与保障的供应商ꎬ并与其建立长期战略合作关系ꎬ同时严格评估供应商的生产能力与交货周期ꎬ保证其能够及时供货并满足生产需求ꎮ在采购策略方面ꎬ企业应充分利用批量采购与联合采购等方式ꎬ降低采购成本ꎮ对于价格波动较大的原材料ꎬ如石油衍生物和金属材料ꎬ企业可以采取期货合同、长期协议等方式锁定价格ꎬ减少市场价格波动对成本的影响ꎮ在采购环节ꎬ可建立严格的质量控制标准ꎬ要求供应商提供符合质量认证的原材料ꎬ并在采购前进行质量检测和样品验证ꎮ为了提高供应商管理的效率ꎬ企业应采用电子采购平台进行供应商与采购环节的整合ꎬ减少中间环节的时间与成本ꎬ并与供应商建立信息共享机制ꎬ及时共享市场动态与库存信息ꎬ有效提高采购的准确性和及时性ꎮ企业还应定期评估供应商的表现ꎬ实施供应商绩效管理体系ꎬ进行定期考核ꎬ持续优化供应商质量ꎬ保障供应链产品的质量ꎮ

　　２.３协调烟具与户外点火装置物流

　　企业可以借助先进的物流管理系统(如ＴＭＳ系统)进行路径规划ꎬ实时监控运输状态ꎬ自动调整运输路线ꎬ避免拥堵和延误ꎬ从而提升整体配送效率ꎮ企业应建立健全的供应链应急响应机制ꎬ应对突发事件带来的物流中断ꎮ比如ꎬ在面临自然灾害或运输公司罢工等情况时ꎬ企业应提前规划备用供应商与物流通道ꎬ保障物流的连续性和可靠性ꎮ在仓储管理方面ꎬ建立高效的仓储管理系统(ＷＭＳ)ꎬ应用系统精确管理库存ꎬ减少库存积压ꎬ保证产品能够按时发货ꎮ为了保障危化品追溯与风险预警信息安全防篡改ꎬ以及形成进出口危化品贸易供应链全流程的闭环数据ꎬ实现对危化品贸易供应链全流程追溯ꎬ可以借鉴区块链技术原理ꎬ建立公开透明且能充分保护各方隐私的开放式区块链网络ꎬ实现数据可信同步[３]ꎮ

　　２.４信息系统集成与数据共享

　　首先ꎬ运用网络思想和现代的资讯技术ꎬ将储存的物资进行有效的整合ꎬ构建出一个智能的物流供应链[４]ꎮ在烟具与户外点火装置行业中ꎬ应将各个环节的系统进行集成ꎬ形成一个统一的供应链管理平台ꎮ其次ꎬ集成ＥＲＰ系统、ＣＲＭ系统与ＳＣＭ系统ꎬ实时共享供应链各环节的数据ꎬ提升管理效率ꎮ销售部门可以应用系统实时了解库存状况ꎬ预测未来需求ꎻ生产部门可以根据实时数据调整生产计划ꎬ避免生产过剩或缺货ꎮ在信息共享方面ꎬ企业应与供应商、经销商以及物流公司建立数据共享平台ꎬ快速响应市场变化ꎬ优化生产与库存安排ꎬ提高供应链的柔性与响应速度ꎮ最后ꎬ采用云计算与大数据分析技术ꎬ对供应链运营数据进行深入分析ꎬ识别潜在的问题和优化空间ꎮ为了保证数据的安全性与可靠性ꎬ企业应加强信息系统的安全管理ꎬ采取加密技术与访问控制措施ꎬ防止数据泄露和系统被攻击ꎮ

　　３烟具与户外点火装置生产调度优化的理论与方法

       ３.１烟具与户外点火装置常见的生产调度模型

　　３.１.１单机调度与多机调度模型

　　在烟具与户外点火装置的生产调度中ꎬ单机调度与多机调度模型是常用的调度方法ꎬ尤其适用于生产过程中具有一定风险性的产品ꎬ如含有易燃成分的打火机等ꎮ单机调度模型主要指在生产系统中仅有一台机器或生产线进行任务调度ꎮ该模型的目的是合理安排任务顺序、优化作业时间ꎬ促使生产过程高效且安全ꎮ单机调度问题的目标通常是最小化完成所有任务所需的总时间或最大完工时间ꎮ常见的优化算法包括最短作业优先(ＳＪＦ)和最早截止时间优先(ＥＤＤ)ꎮ假设有多个任务ꎬ每个任务的处理时间为Ｔｈꎬ总完成时间可通过调度优化公式表示为:

　　其中ꎬＣｍａｘ表示总完成时间ꎬｍ是任务数量ꎮ

　　相比之下ꎬ多机调度模型适用于生产过程中涉及多台机器或生产线的情境ꎮ在这种情况下ꎬ任务需要根据机器的处理能力、任务优先级等因素进行合理分配ꎮ多机调度模型的复杂性较单机调度高ꎬ不仅涉及多个作业的排序问题ꎬ还包括多个机器之间的负载均衡ꎮ在生产多个点火装置时ꎬ企业需要在不同生产线间合理调度任务ꎬ以避免单一生产线的负荷过重导致延误或安全风险ꎮ

　　３.１.２基于优先级的调度方法

　　基于优先级的调度方法在烟具与户外点火装置的生产调度中ꎬ尤其适用于任务具有不同紧急程度和处理要求的情况ꎮ在涉及危化品的生产过程中ꎬ生产任务的优先级常常受到多个因素的影响ꎬ如原材料的供应状况、生产设备的安全要求、订单的紧急程度等ꎮ每个生产周期开始时间点ꎬ基于动态优先级模型安排生产任务[５]ꎮ引入优先级机制ꎬ能够合理安排生产任务ꎬ保证高优先级任务优先完成ꎬ从而最大限度地提升生产效率和安全性ꎮ在基于优先级的调度模型中ꎬ任务的优先级通常由多个因素加权综合得到ꎮ例如ꎬ假设任务ｓ的优先级Ｐｓ可以表示为:

　　其中ꎬＤｓ为任务ｓ的交货期限ꎬＴｓ为任务的处理时间ꎬＲｓ为任务的原材料准备状态ꎬｗ１、ｗ２、ｗ３分别为与各项因素相关的权重系数ꎮ根据优先级的高低ꎬ任务被依次安排到不同的生产线或机器上ꎮ

　　在生产调度中ꎬ优先级高的任务通常会被安排在资源紧张时执行ꎬ按时交货且满足安全标准ꎮ对于涉及危化品的生产任务ꎬ如点火装置中的气体填充或燃烧测试等环节ꎬ优先级的安排不仅需要考虑交期ꎬ还需要兼顾生产安全ꎮ

　　３.２应用智能调度技术

　　３.２.１人工智能与机器学习

　　在烟具与户外点火装置的生产调度中ꎬ生产任务繁杂且涉及一定的安全风险ꎬ传统的调度方法往往难以应对复杂的生产环境和实时变化ꎮ借助人工智能和机器学习的优势ꎬ企业能够在生产调度中实现更加智能化和自动化的决策支持ꎮ

　　人工智能(ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅꎬＡＩ)在数据分析和预测建模方面具有显著优势ꎮ在生产调度过程中ꎬＡＩ可以实时收集生产线的数据ꎬ包括机器状态、产能、原材料库存以及生产进度等ꎬ快速识别出潜在的瓶颈和资源短缺问题ꎮ基于历史数据ꎬ机器学习算法能够预测未来的生产需求ꎬ自动调整生产计划ꎬ优化生产流程ꎮ对于涉及危险品的生产环节ꎬ如点火装置的气体充填或点火测试ꎬＡＩ可以分析生产环境的监控数据ꎬ预测可能出现的安全隐患ꎬ提前采取措施以降低风险ꎮ机器学习算法还可以不断学习和优化ꎬ提升调度的准确性和响应速度ꎮ基于强化学习的调度算法可以与生产环境不断交互ꎬ实时调整任务安排ꎬ提升生产效率并保障安全生产ꎮ

　　３.２.２运用智能优化算法

　　在烟具与户外点火装置的生产调度中ꎬ智能优化算法的运用能够显著提升生产效率ꎬ尤其是在处理多任务、多资源约束的复杂生产环境中ꎮ由于涉及危化品的生产环节ꎬ如气体充填、燃气压力测试等ꎬ生产调度不仅要考虑时间、资源的优化配置ꎬ还要严格保证安全性ꎮ智能优化算法能够帮助调度系统在多个目标之间找到平衡ꎬ避免因资源过度调配或任务安排不合理而带来的安全隐患ꎮ常见的智能优化算法包括遗

　　传算法、粒子群优化算法(ＰＳＯ)等ꎬ这些算法均基于模拟自然界的智能行为来求解优化问题ꎮ

　　遗传算法模拟生物进化过程ꎬ采用选择、交叉、变异等操作不断产生新的调度方案ꎬ逼近最优解ꎮ在生产调度中ꎬ遗传算法可以表示为:

　　其中ꎬｆ(ｘ)为优化目标函数ꎬｙｄ为任务的优先级权重ꎬＴｄ为任务执行时间ꎬｃｄ为资源消耗系数ꎬＣｄ为任务安全约束系数ꎬｎ为任务总数ꎮ遗传算法通过不断优化目标函数ꎬ在任务调度中找出最适合的任务顺序和资源分配方案ꎮ

　　粒子群优化算法(ＰＳＯ)模拟鸟群觅食的过程ꎬ在多维解空间中搜索最优解ꎮ在烟具与户外点火装置的生产调度中ꎬＰＳＯ算法可以有效解决任务调度中的资源冲突、生产瓶颈等问题ꎬ尤其是在涉及危化品生产时ꎬ优化调度过程对确保生产安全和提高生产效率至关重要ꎮ粒子群优化算法的核心思想是通过“粒子”在解空间中不断更新其速度和位置ꎬ逐步逼近全局最优解ꎮ每个粒子的位置和速度可以利用以下公式表示:

　　其中ꎬｖ和ｘ分别表示粒子在第ｉ次迭代的速度和位置ꎬｚ为惯性权重ꎬｂ１和ｂ２为加速常数ꎬｒ１和ｒ２是[０ꎬ１]之间的随机数ꎬｐｉ为ｉ粒子的历史最佳位置ꎬｇ为全局最佳位置ꎮ

　　在烟具与户外点火装置的生产调度中ꎬ粒子群优化能够帮助在多个任务之间合理分配生产资源ꎬ减少任务之间的冲突和生产瓶颈ꎬ尤其在高风险环节(如气体充填与安全测试)中ꎬ确保生产过程既高效又安全ꎮ

       ３.３多目标调度与柔性调度

　　３.３.１建立多目标生产调度模型

　　在烟具与户外点火装置的生产调度中ꎬ建立多目标生产调度模型能够有效平衡生产效率、安全性和资源利用等多个目标ꎬ尤其是在涉及危化品生产的环节ꎮ多目标调度模型不仅需要考虑生产任务的完成时间ꎬ还需最大化设备利用率、最小化能耗、降低安全风险等因素ꎮ为了实现这一目标ꎬ可以通过设定多个目标函数ꎬ例如最小化总生产时间、最小化资源消耗和控制安全风险ꎮ目标函数可以表示为:

　　其中ꎬＴ(ｘ)表示生产任务的时间ꎬＢ(ｘ)是资源消耗ꎬＤ(ｘ)是安全风险系数ꎬα、β、γ为各目标的权重系数ꎮ优化这些目标ꎬ生产调度能够在保证安全的前提下提高整体生产效率ꎮ在实际应用中ꎬ采用多目标优化算法ꎬ如遗传算法或粒子群算法ꎬ能够帮助系统动态调整任务优先级和资源分配ꎬ确保生产过程高效且安全ꎮ

　　３.３.２实施弹性生产调度策略

　　在烟具与户外点火装置的生产调度中ꎬ实施弹性生产调度策略能够有效应对不确定性和突发状况ꎬ尤其是在处理涉及危化品的环节时ꎬ如燃气充填或气体密封测试等ꎮ为了应对生产中的突发需求变化、设备故障或供应链波动ꎬ企业需要建立灵活的调度框架采用动态调度系统ꎬ实时监控生产进度与设备状态ꎮ在弹性调度策略中ꎬ必须考虑到生产线的负荷平衡和资源的合理分配ꎮ面对设备故障时ꎬ调度系统应能够将任务自动切换至备用生产线ꎬ避免生产停滞ꎮ针对危化品生产过程中不可预见的安全风险ꎬ生产调度要预留一定的缓冲时间和安全检查环节ꎬ保障生产的安全性和稳定性ꎮ结合需求预测和库存管理ꎬ企业还应根据实际生产情况灵活调整订单优先级ꎬ优化生产流程ꎬ减少不必要的等待时间ꎮ

　　４结语

　　深入研究烟具与户外点火装置生产调度中的供应链管理与优化策略ꎬ本文揭示了在生产过程中利用智能化手段提升效率ꎬ减少安全风险ꎬ并优化资源配置的方法ꎮ研究表明ꎬ采用多目标优化与弹性调度策略能够有效应对复杂的生产环境和突发情况ꎬ提高生产的高效性与安全性ꎮ尽管现有方法已取得了一定成效ꎬ但仍面临需求预测准确性和供应链协调等方面的挑战ꎬ尤其是在危化品生产运输的特殊约束下ꎮ与前期研究相比ꎬ本文进一步深化了生产调度与智能优化技术的结合ꎬ提出了更符合行业实际的供应链及生产调度方法ꎮ理论与实践相结合的研究成果ꎬ不仅为企业提供了行之有效的优化策略ꎬ也为类似领域的研究与应用提供了参考ꎬ未来在应对生产不确定性和提升供应链响应能力方面ꎬ仍需进一步的探索与实践ꎮ

　[参考文献]

　　[１]王利ꎬ刘耀明ꎬ潘飞宇.危化品物流智慧供应链影响因素及对策[Ｊ].物流技术ꎬ２０２１ꎬ４０(０２):１１０－１１６.

　　[２]向宇.基于ＣＡＳ理论的危化品物流供应链反应模型研究[Ｊ].中国储运ꎬ２０２４(０９):１１６－１１７.

　　[３]胡炜星.大数据在危化品供应链追溯中的应用[Ｊ].中国口岸科学技术ꎬ２０２０(０９):１６－２０.

　　[４]鲁洋铭.危化品物流智慧供应链发展现状与趋势分析[Ｊ].中国储运ꎬ２０２３(０６):９９.

　　[５]肖常胜ꎬ周晓军ꎬ祝米鑫.生产调度与可靠性耦合的变工况再制造系统维护建模[Ｊ].上海交通大学学报ꎬ２０２４ꎬ５８(０８):１２１１－１２２０.