装配式产品拆卸的随机网络模型研究.pdf

装配式产品拆卸的随机网络模型研究谢家平任毅赵忠（上海财经大学５００强企业研究中心；上海财经大学国际工商管理学院）摘要针对废弃回收产品拆卸不确定的特点，打破了确定性拆卸的假设，提出了用随机网络模型的方法研究装配式产品的拆卸过程，分为中结点和叶结点２种拆卸情况，并用解析法求出了每道拆卸环节的零部件可得率和平均拆卸时间。最后，以手机产品的拆卸为例，绘制了拆卸树，给出了包含手机产品全部零部件的所有拆卸可能性的随机拆卸网络图。关键词废弃产品；拆卸；随机网络中图分类号Ｃ９３１文献标识码Ａ文章编号１６７２  ８８４Ｘ（２００７）０２  ０１７４  ０６  ┉ ┄    ┈ ┉    ┉ ┌ ┄ ┇ ─┄   ━  ┄ ┇﹥  ┈  ┈ ┈  │ ━ ┎┄  ﹥  ┈   ┇    ┇ ┄  ┊  ┉ ┈ ＸＩＥＪｉａｐｉｎｇＲＥＮＹｉＺＨＡＯＺｈｏｎｇ（ＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｉｎａｎｃｅａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，Ｓｈａｎｇｈａｉ，Ｃｈｉｎａ） ﹢  ┈ ┉ ┇   ┉ Ａｉｍｅｄａｔｔｈｅｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｉｅｓｏｆｄｉｓｃａｒｄｅｄｐｒｏｄｕｃｔｓｄｉｓａｓｓｅｍｂｌｙ，ｂｅｉｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｒｏｍｔｈｅｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓｔｈｅｄｉｓａｓｓｅｍｂｌｙｉｓｃｅｒｔａｉｎ，ａｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｆｏｒｔｈｅｄｉｓａｓｓｅｍｂｌｙｏｆｄｉｓｃａｒｄｅｄｐｒｏｄｕｃｔｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｉｎｗｈｉｃｈｔｈｅｄｉｓａｓｓｅｍｂｌｙｗａｓｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｔｗｏｓｃｅｎａｒｉｏｓｍｉｄ  ｎｏｄｅｄｉｓａｓｓｅｍｂｌｙａｎｄｌｅａｆｎｏｄｅｄｉｓａｓｓｅｍｂｌｙ．Ｔｈｅｍｅａｎｙｉｅｌｄｒａｔｅｓａｎｄｄｉｓａｓｓｅｍｂｌｙｔｉｍｅｏｆｅａｃｈｐｒｏｃｅｄｕｒｅｃａｎｂｅｄｅｔｅｒ  ｍｉｎｅｄｂｙａｎａｎａｌｙｔｉｃｍｅｔｈｏｄ．Ｔａｋｉｎｇａｍｏｂｉｌｅｐｈｏｎｅａｓａｎｅｘａｍｐｌｅ，ｉｔｓｄｉｓａｓｓｅｍｂｌｙｔｒｅｅｗａｓｄｒａｗｎｏｕｔ，ｂｙｗｈｉｃｈａｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｄｉｓａｓｓｅｍｂｌｙｎｅｔｗｏｒｋｔｈａｔｃｏｎｔａｉｎｓａｌｌｔｈｅｐｏｓｓｉｂｌｅｄｉｓａｓｓｅｍｂｌｙｏｕｔｃｏｍｅｓｗａｓｄｒａｗｎ．  ┎┌ ┄ ┇  ┈ ｄｉｓｃａｒｄｅｄｐｒｏｄｕｃｔｓ；ｄｉｓａｓｓｅｍｂｌｙ；ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｎｅｔｗｏｒｋ收稿日期２００６－０７－１３基金项目国家自然科学基金资助项目（７０４７２０８０）随着全世界范围内对环境保护和节约资源意识的加强，许多国家和国际组织已经出台了很多有关环境保护的法律，来对企业的生产和销售等一系列过程进行规范，如严格限制有害重金属的使用，规定新产品组成中回收材料的使用比例等，达不到相关标准的企业将面临高额的经济处罚。由此可以看出，如果企业不转变生产方式，不采取基于环保标准的材料和生产工艺，则有可能使企业的经营陷入困境。当法律对废弃产品的回收做出明确规定之后，企业自觉地回收产品便成为一种经济上可行的做法。细究企业废弃产品的原因，基本上都无外乎产品样式过时、功能落后、残缺破损和整体寿命终结等，而如果对废弃产品进行回收利用，就可以充分利用资源，减少对环境的破坏［１］。一般而言，产品回收再利用的策略包括产品的降级重用、维修重用、部件翻新、零件再造、材料再生、焚烧获能和安全填埋等［１］。废弃产品以生产原料的方式进入企业，进行产品的拆卸、零部件的加工等，进而重新组装成在形态和功能上等同的产品，以上的过程称之为再制造。１文献回顾拆卸是指将产品分拆成它的组成模块、部件、零件等组件的一种系统方法。这是进行产品回收再制造的重要手段，拆卸是废弃产品进行一系列再用的前提，包括零部件的清洗、检验、重加工或者更换。根据产品的性质和拆卸的目的，废弃产品的拆卸有不同的类型，如部分拆卸或全部拆卸，破坏性拆卸或非破坏性拆卸。在本文中，假设全部拆卸过程均为非破坏性拆卸。ＶＥＥＲＡＫＡＭＯＬＭＡＬ等［２］提出了在进行废弃产品拆卸时，可以利用物料清单（ｂｉｌｌｏｆｍａｔｅｒｉａｌ，ＢＯＭ）构建拆卸树（ｄｉｓａｓｓｅｍｂｌｙｔｒｅｅ，ＤＴ）。拆卸图是有向图，它不仅表示废弃产品的４７１第４卷第２期２００７年３月管理学报ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔＶｏｌ．４Ｎｏ．２Ｍａｒ．２００７零部件清单，而且还反映了废弃产品各个零部件的结构层次和拆卸层级的先后顺序［３］。谢家平等［４］据此详细论述了拆卸树的绘制规则，引入零部件的邻接矩阵├和拆卸可达矩阵┢ ，通过可达矩阵┢与拆卸决策向量┨进行布尔运算来识别各中结点是否需要进行拆卸。但之前的所有关于拆卸的研究都是基于确定性网络的研究，即假设特定的拆卸过程可能是确定的。而事实上，回收的废旧产品因其损耗程度的不同，每一步拆卸都有可能是不确定的。因此，本文将以随机网络为基础研究装配式产品的拆卸过程。拆卸树的结构因拆卸方法的不同而不同。通常一个产品，其每一步的拆卸选择不全是唯一的，而是会有几个拆卸点可供选择，这样不同的拆卸方法会形成不同的拆卸树，而且产品的同一种零部件也会因拆卸方法的不同而形成不同的拆卸路径。这是拆卸过程中的一大不确定因素。在面对再制造生产的零件需求时，需要视零部件的需求紧迫程度灵活制定拆卸计划。就拆卸工序本身而言，其不仅仅包括拆卸，还包括必要的清洗、检验等作业，而每一道工序的作业时间都会因回收产品使用状况的不同，而产生比新制产品更大的波动性。通常反映为作业时间的方差在工序与工序之间的累积是乘法关系，故造成了再制造生产的不确定性。目前，研究拆卸、检验和加工零件等作业时间方面的文献很少，Ｏ＇ＳＨＥＡ等［５］对简单的拆卸工序时间进行了测定，给出了基本动作的平均时间，数量级是秒，但没有给出作业时间的方差。由于拆卸作业自身的特性，现在基本仍是手工作业，当前尚无针对拆卸作业效率和时间的系统性研究，一般可以认为拆卸作业服从常数分布，或者服从方差与其均值相差不大的指数分布。２随机拆卸过程网络图对于拆卸过程来讲，每一步拆卸的时间、拆卸得到的零件是否可用、如果不可用是否有必要进行维修、是否需要继续拆卸等都是不确定的，即各作业结点之间的相互关系是随机的，需要概率分支才能表示紧后作业的不确定性。而之前对于装配式产品拆卸的研究，没有针对折卸活动的不确定性进行研究，都是基于确定性的网络，每项作业必须实现，故研究结果存在着较大的局限性。众所周知，随机网络图模型［６］是系统工程学中用于分析和研究具有一定概率分支和回路的流程事件的一种方法，用以解决各种作业之间的关系存在不确定性的情况。在随机网络模型中，用概率分支表示紧后作业的不确定性，用回路和自环表示反馈环节，每项作业的时间均可选取任何种类的概率分布。因此，本文提出以随机网络模型来表示整个拆卸过程。  ．  随机网络逻辑结点描述随机网络的逻辑结点包括输入侧和输出侧。输入侧有异或型、或型和与型３种逻辑关系；输出侧有确定型和概率型２种逻辑关系。因此，交叉组合共可构成６种逻辑结点，如图１所示。图随机网络的逻辑结点在随机网络模型中，既包含具有不同逻辑特征的结点，且结点的引出端允许多个概率分支的存在；同时，该模型也允许回路的存在，且每项作业的时间均可选取任何种类的概率分布，始点和终点还可以不唯一等。因此，随机网络图中的箭线表示作业，并赋予每条箭线２个参数，即概率参数和时间参数。概率参数表示箭线的起点实现时，该箭线实现的概率；时间参数表示实现箭线代表的作业所需要的时间，其是一个随机变量或是常数。虽然随机网络形式多样，但应用最为广泛的是图形评审技术（ｇｒａｐｈｉｃａｌｅｖａｌｕａｔｉｏｎａｎｄｒｅｖｉｅｗｔｅｃｈｎｉｑｕｅ，ＧＥＲＴ）网络模型。ＧＥＲＴ模型要求随机网络中只含有异或型输入的结点，而对于或型和与型输入的结点，则可通过适当的逻辑变换，将或型和与型的输入结点转换为异或型结点，然后再将随机网络转换为ＧＥＲＴ网络进行求解。从工序的完成情况上来讲，装配式产品的拆卸过程可分为２种非最终拆卸和最终拆卸。如果废弃产品经过一道拆卸（或还有一些简单的再加工）被检验为合格或废弃，则称拆卸完成，属于最终拆卸步骤；否则便属于非最终拆卸。根据此分类方法，再结合拆卸树的结构，可５７１装配式产品拆卸的随机网络模型研究谢家平任毅赵忠以将整个拆卸过程分为２种中结点的拆卸和叶结点的拆卸。  ．  中结点拆卸的ＧＥＲＴ网络图２给出了中结点的随机拆卸过程，第１道是检验，有犧爧１２的组件质量合格，检验时间为牠爧１２，有犧爧１３的组件质量不合格，进入再制造环节，检验时间为牠爧１３，其中犧爧１２＋犧爧１３＝１；质量检验合格的组件中，有犧爧２５的组件可以直接再用，耗用时间为牠爧２５，有犧爧２４的组件需要进行再制造，加工时间为牠爧２４，且犧爧２５＋犧爧２４＝１；在经过再制造的组件中，有犧爧４５的组件检验合格，耗用时间为牠爧４５，有犧爧４６的组件仍不符合直接再用的要求，但可以继续拆卸以利用其有用零件，耗用时间为牠爧４６，且犧爧４５＋犧爧４６＝１；继续拆卸过程的发生概率为犧爧６＋＝１，耗用时间为牠爧６＋ ①；在检验不合格的组件中，有犧爧３６的组件仍具有利用价值，可以继续拆卸，耗用时间为牠爧３６，余下犧爧３７的零件不能继续拆卸，作为废品处理，检验时间为牠爧３７，且犧爧３６＋犧爧３７＝１。图中结点的随机拆卸过程需要指出的是，本文的研究范围仅局限于再制造过程，并且不分析经济性问题，因此，将不进行再制造的零部件均称为废品，对于废品的处理可采取材料再生、焚烧获能和安全填埋等方法。  ．  叶结点拆卸的ＧＥＲＴ网络图叶结点的随机拆卸过程图３给出了一个叶结点的随机拆卸过程，即说明这是最后一道拆卸工序。叶结点的拆卸过程与中结点最大的不同在于其没有了继续拆卸的可能性（这也是区分中结点和叶结点的标志），其主要流程如下 ①先通过检验区分出合格可再用的零件和不合格的零件； ②可再用的零件中包括了直接使用和经过再制造再使用２种情况； ③通过再加工后的检验区分出合格和不合格的零件。同理，每一道工序的作业时间均服从一定的分布。３随机拆卸过程的求解ＧＥＲＴ网络模型的求解基本上分为３个步骤 ①引入矩母函数来定义ＧＥＲＴ网络中各箭线的传递函数； ②利用一种具有线性特征的信号流图理论或梅森黑箱理论来计算ＧＥＲＴ网络中首尾结点的等价传递函数关系； ③利用矩母函数的基本性质计算从源结点到终结点的转移概率和平均完成时间，从而得到ＧＥＲＴ网络在平稳状态下的解析解。  ．  定义结点间的传递函数在ＧＥＲＴ网络中，按结点逻辑，箭线（牏，牐）必须在结点牏实现时才能执行。假设在给定结点牏实现的条件下，箭线实现的概率为爮牏牐，完成时间牠牏牐的条件概率密度函数为牊（牠牏牐），则随机变量牠牏牐的条件矩母函数爩牠牏牐＝爠（牉ｓｔ牏牐）＝∫ ∞ －∞牉ｓｔ牏牐牊（牠牏牐）ｄ牠牏牐（牠牏牐为连续变量），定义爾牏牐（牞）为箭线（牏，牐）的传递函数，且使爾牏牐（牞）＝爮牏牐爩牠牏牐（牞）。通过引入传递函数后，将每条箭线都有的２个参数爮牏牐和牠牏牐的ＧＥＲＴ网络转换为结构相同，但每条箭线上只有一个参数爾牏牐（牞）的新网络。对具有爾牏牐（牞）参数的新网络，可以利用信号流图中求等价传递系数的方法或梅森黑箱理论，来求得网络中从源结点至终结点的等价传递函数爾爠（牞）。  ．  拆卸环节的等价传递函数结点代表变量，箭线表示变量之间的关系，即结点间的传递关系或传递函数。根据结点定律，结点的变量值等于引入该结点的各前导结点的传递值之和，则结点牏到结点牐的等价传递系数爴牏牐等于２个结点的变量值之比。由此可以建立由各个结点之间的传递关系式所组成的多元线性方程，从而求得源结点到终结点之间的６７１管理学报第４卷第２期２００７年３月 ① 一般来说，传递函数都是要求结点到结点的，但是这里截取的是整个拆卸网络的一个片断，因此，用犧爧６＋和牠爧６＋来表示结点６之后的拆卸工序的发生概率和耗用时间的函数。等价传递表达式。根据结点定律，在图２所示的随机网络中，建立线性方程组如下牨爧２＝爾爧１２牨爧１牨爧３＝爾爧１３牨爧１牨爧４＝爾爧２４牨爧４牨爧５＝爾爧２５牨爧２＋爾爧４５牨爧４牨爧６＋＝（爾爧４６牨爧４＋爾爧３６牨爧３）爾爧６＋牨爧７＝爾爧３７牨烅烄烆爧３由上述线性方程得到结点之间的等价传递关系爴爧１２＝爾爧１２爴爧１３＝爾爧１３爴爧１４＝爾爧１２爾爧２４爴爧１５＝爾爧１２（爾爧２５＋爾爧２４爾爧４５）爴爧１６＋＝（爾爧１２爾爧２４爾爧４６＋爾爧１３爾爧３６）爾爧６＋爴爧１７＝爾爧１３爴爧３７令从源结点到中结点的等价概率为爮爠，等价矩母函数为爩爠（牞），则等价传递函数爾爠（牞）＝爮爠爩爠（牞）。用解析法求解图２的ＧＥＲＴ网络，可以得到拆卸过程中源结点到各终结点的等价传递函数（以中结点为例）爾爠爧１５（牞）＝爾爧１２（爾爧２５＋爾爧２４爾爧４５）爾爠爧１６＋（牞）＝（爾爧１２爾爧２４爾爧４６＋爾爧１３爾爧３６）爾爧６＋爾爠爧１７（牞）＝爾爧１３爴爧３７  ．  计算拆卸概率和期望时间由矩母函数的特征知，当牞＝０时，爮爠＝爾爠（０）爩爠（０）＝爾爠（０） ∫ ∞ －∞牉ｓｔ牊（牠）ｄ牠燏牞＝０＝爾爠（０）＝爾爠（牞）燏牞＝０。因此，根据图２的ＧＥＲＴ网络，可以得到拆卸过程中，源结点到各终结点的完成概率（以中结点为例）爮爠爧１５＝爾爠爧１５（０），爮爠爧１６＋＝爾爠爧１６＋（０），爮爠爧１７＝爾爠爧１７（０）即等价概率爮爠就是等价传递函数爾爠（牞）在牞＝０时的数值爩爠（牞）＝爾爠（牞）爮爠＝爾爠（牞）爾爠（０）。相应地，可求得矩母函数的牕阶导数在牞＝０处的数值，即随机变量的牕阶原点矩，故从原点矩到终结点的完工期爠（牠）＝  ［爩爠（牞）］  牞牞＝０，从而可以求得各条路径的平均拆卸时间。  ．  单个拆卸环节的简化从单个拆卸过程的结果来讲，中结点的结果无非就是合格、继续拆卸和废弃，而叶结点的结果则为合格和废弃。因此，结合拆卸过程的求解，可以将拆卸过程化简为突出表示结果的简单模型。图４和图５分别列出了中结点和叶结点随机拆卸过程的简化模型。图中结点随机拆卸过程的简化模型图叶结点随机拆卸过程的简化模型随机拆卸过程的简化模型将整个拆卸的具体过程视为一个黑箱，注重检验拆卸的结果，在保留随机过程的同时大大简化了模型，这对于整个产品的随机拆卸树的绘制是大有裨益的。  ．  整条拆卸路径的求解在前文的分析中，所有的拆卸步骤都分为中结点和叶结点的拆卸。一个零部件的整条拆卸路径，总是由若干个继续拆卸的环节和一个最终合格或废弃的环节组成的。因此，假设一个零部件经过爦步拆卸得到合格品，则其传递函数爾爦爠＝ ∏ 爦－１牑＝１爾牑爠槏槕爧１６＋爾爦爠爮１４，拆卸可得率是当牞＝０时爾爦爠的值爮爦爠＝爾爦爠（０），再由爩爠（牞）＝爾爠（牞）燉爮爠可求得爠（牠）＝  爩爠（牞）  牞牞＝０。同理，若一个组件经过爦步拆卸得到合格品，则其传递函数爾爦爠＝ ∏ 爦－１牑＝１爾牑爠槏槕爧１６＋爾爦爠爧１５，由此可以得到拆卸可得率和平均拆卸时间。４应用案例本文通过手机这种典型的装配式产品来介绍拆卸的随机网络模型。前文研究的是具体某个零部件的一个拆卸过程，而本例的拆卸过程是由若干个这样的过程所组成。就产品拆卸的一般过程而言，一道拆卸工序只会把产品７７１装配式产品拆卸的随机网络模型研究谢家平任毅赵忠或零部件拆卸成２个或３个部分，而不会拆卸成许多部分。图６是普通手机产品的拆卸结构树。图普通手机产品的拆卸树如果考虑拆卸过程的不确定性，则普通的拆卸树就可以转化为非确定性的随机拆卸网络。下面就依据图６所示的普通手机产品的拆卸树绘制其随机拆卸网络，结果见图７。从图７可以看出，根据一般的拆卸过程，手机产品有３个拆卸层次，每个拆卸层次都是由若干个中结点和叶结点所组成的。每个结点的拆卸合格代表该零部件拆卸过程的结束，沿着拆卸网络往前追溯，可以找出其独立的拆卸路径。而根据其拆卸路径上每道拆卸环节的传递函数，可以求出其拆卸的可能性和平均时间。图普通手机产品的随机拆卸网络表１给出普通手机产品每道拆卸环节的合格、继续拆卸和废弃的概率，同时，假设各道拆卸环节都服从均值为１０ｓ的定长分布。表普通手机产品零部件的拆卸系数手机主体外壳电池电路板屏幕面板键盘合格０．０５０．１０．２０．０５０．３０．２５０．２０．３继续拆卸０．８０．７０．４ＮＡＮＡＮＡＮＡＮＡ废弃０．１５０．２０．４０．９５０．７０．７５０．８０．７例如，一块检验合格的手机屏幕的拆卸路径必定为手机主体屏幕，而除了最后一道工序是检验合格之外，之前所有的工序必定是被检验为继续拆卸，由此将相应各道折卸环节的传递函数相乘，便可得其总的传递函数。设一个通过拆卸过程得到的合格的手机屏幕的每道拆卸环节的传递函数爾３爠屏＝爾１爠爧１６＋爾２爠爧１６＋爾３爠爮１４，故该手机屏幕的拆卸可得率爮爠屏＝爾３爠屏（０）＝０．８０．７０．２５＝０．１４，平均拆卸时间爠杯（牠）＝  爩爠杯（牞）燉  牞燏牞＝０＝３０。同理，可以得出手机产品各个部件的平均拆卸可得率和平均拆卸时间，如表２所示。表手机各部件的平均拆卸可得率和拆卸时间手机主体外壳电池电路板屏幕面板键盘拆卸可得率０．０５０．０８０．１６０．０３０．１７０．１４０．０６０．１０拆卸时间燉ｓ１２２３３３３３５结语相对于一般的产品生产，废弃产品的拆卸问题从本质上来讲充满了不确定性，诸如，拆卸８７１管理学报第４卷第２期２００７年３月的零部件是否可用，是否需要再加工，拆卸和检验的时间等都是不确定的。因此，随机网络模型作为非确定性网络，能够比较好地切合实际情况，其既考虑了产品拆卸、检验时间的不确定性，且检验后又可根据零部件质量的不同而进行不同的处理。本文对这些问题进行了初步探讨，提出了废弃产品拆卸的随机网络图的绘制方法，给出了每个合格零部件的拆卸可得概率和拆卸时间的计算方法。此外，该随机网络模型也具有较强的拓展性和适应性。参考文献［１］ＲＯＳＹＷＣ．ＰｒｏｄｕｃｔＤｅｓｉｇｎｆｏｒＲｅｃｙｃｌａｂｉｌｉｔｙＡＣｏｓｔＢｅｎｅｆｉｔＡｎａｌｙｓｉｓＭｏｄｅｌａｎｄｉｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ［Ｃ］燉燉Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ１９９３ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄｔｈｅＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，Ａｒ  ｌｉｎｇｔｏｎ，１９９３．［２］ＶＥＥＲＡＫＡＭＯＬＭＡＬＰ，ＧＵＰＴＡＳＭ．ＡＣｏｍｂｉｎａ  ｔｏｒｉａｌＣｏｓｔ  ＢｅｎｅｆｉｔＡｎａｌｙｓｉｓＭｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙｆｏｒＤｅｓｉｇｎ  ｉｎｇＭｏｄｕｌａｒＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＰｒｏｄｕｃｔｓｆｏｒｔｈｅＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ［Ｃ］燉燉Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ１９９９ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄｔｈｅＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，Ｄａｎｖｅｒｓ，１９９９．［３］谢家平．绿色设计评价与优化［Ｍ］．武汉中国地质大学出版社，２００４．［４］谢家平，陈荣秋．产品回收处理策略化的０  １型目标规划模型［Ｊ］．系统工程理论与实践，２００４，２４（３）５２  ５７．［５］Ｏ＇ＳＨＥＡＢ，ＫＡＥＢＥＲＮＩＣＫＨ，ＧＲＥＷＥＬＳＳ．Ｕｓ  ｉｎｇＣｌｕｓｔｅｒＧｒａｐｈＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＰｒｏｄｕｃｔｓｆｏｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎｔｈｅＤｉｓａｓｓｅｍｂｌｙＰｌａｎｎｉｎｇＰｒｏｃｅｓｓ［Ｊ］．ＣｏｎｃｕｒｒｅｎｔＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０００，８（３）１５８  １７０．［６］王金山，谢家平．系统工程基础与应用［Ｍ］．北京地质出版社，１９９６．（编辑郭恺）通讯作者谢家平（１９６４～），男，四川安岳人。上海经财经大学（上海市２００４３３）国际工商管理学院企业管理系主任、教授、博士研究生导师、博士。研究方向为生产运作管理、物流与供应链管理、循环经济等  。（上接第１６２页）［２７］ＳＨＡＷＭＪ．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｂａｓｅｄＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅＷｅｂ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｌｅｘｉｂｌｅＭａｎ  ｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓ，２０００，１２（２）１１５  １２９．［２８］ＬＡＭＢＥＲＴＤＭ，ＣＯＯＰＥＲＭＣ．ＩｓｓｕｅｓｉｎＳｕｐｐｌｙＣｈａｉｎＭａｎａｇｅｍｅｎｔ［Ｊ］．ＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＭａｒｋｅｔｉｎｇＭａｎ  ａｇｅｍｅｎｔ，２０００，２９（２）６５  ８３．［２９］ＣＨＥＮＦ．ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｈａｒｉｎｇａｎｄＳｕｐｐｌｙＣｈａｉｎＣｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ［Ｃ］燉燉ＡｍｓｔｅｒｄａｍＥｌｓｅｖｉｅｒ，Ｈａｎｄ  ｂｏｏｋｓｉｎＯｐｅｒａｔｉｏｎｓＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅ，２００３．［３０］ＣＡＣＨＯＮＧＰ，ＦＩＳＨＥＲＭ．ＳｕｐｐｌｙＣｈａｉｎＩｎｖｅｎｔｏ  ｒｙＭａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄｔｈｅＶａｌｕｅｏｆＳｈａｒｅｄＩｎｆｏｒｍａ  ｔｉｏｎ［Ｊ］．ＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅ，２０００，４６（８）１０３２  １０４８．［３１］ＡＮＧＵＬＯＡ，ＮＡＣＨＴＭＡＮＮＨ，ＷＡＬＬＥＲＭＡ．ＳｕｐｐｌｙＣｈａｉｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｈａｒｉｎｇｉｎａＶｅｎｄｏｒＭａｎａｇｅｄＩｎｖｅｎｔｏｒｙＰａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｕｓｉｎｅｓｓＬｏｇｉｓｔｉｃｓ，２００４，２５（１）１０１  １２１．［３２］ＬＩＬ．ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｈａｒｉｎｇｉｎａＳｕｐｐｌｙＣｈａｉｎｗｉｔｈＨｏｒｉｚｏｎｔａｌＣｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ［Ｒ］．ＷｏｒｋｉｎｇＰａｐｅｒ，ＹａｌｅＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＮＯ．ＯＭ ０１，２００２．［３３］张玉林，陈剑．供应链中基于Ｓｔａｃｋｅｌｂｅｒｇ博弈的信息共享协调问题研究［Ｊ］．管理工程学报，２００４，１８（３）１１８  １２０．［３４］ＧＡＶＩＲＮＥＮＩＳ，ＫＡＰＵＳＣＩｎｓｋｉＲ，ＴＡＹＵＲＳ．ＶａｌｕｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎＣａｐａｃｉｔａｔｅｄＳｕｐｐｌｙＣｈａｉｎｓ［Ｊ］．ＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅ，１９９９，４５（１）１６  ２４．［３５］ＨＵＡＮＧＺ，ＧＡＮＧＯＰＡＤＨＹＡＹＡ．ＡＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＳｔｕｄｙｏｆＳｕｐｐｌｙＣｈａｉｎＭａｎａｇｅｍｅｎｔｔｏＭｅａｓｕｒｅｔｈｅＩｍｐａｃｔｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｈａｒｉｎｇ［Ｊ］．ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＲｅ  ｓｏｕｒｃｅｓＭａｎａｇｅｍｅｎｔＪｏｕｒｎａｌ，２００４，１７（３）２０  ３１．［３６］ＡＮＡＮＤＫ，ＭＥＮＤＥＬＳＯＮＨ．ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＯｒｇａ  ｎｉｚａｔｉｏｎｆｏｒＨｏｒｉｚｏｎｔａｌＭｕｌｔｉｍａｒｋｅｔＣｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅ，１９９７，４３（１２）１６０９  １６２７．［３７］赵卫东，戴伟辉．基于信息流的流程协调分析［Ｊ］．管理工程学报，２００４，１８（４）３４  ３８．［３８］ＹＵＺＸ，ＹＡＮＨ，ＣＨＥＮＧＴＣＥ．ＢｅｎｅｆｉｔｓｏｆＩｎ  ｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｈａｒｉｎｇｗｉｔｈＳｕｐｐｌｙＣｈａｉｎＰａｒｔｎｅｒｓｈｉｐｓ［Ｊ］．ＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＭａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄＤａｔａＳｙｓｔｅｍｓ，２００１，１０１（３）１１４  １１９．［３９］ＺＨＡＯＸＤ，ＸＩＥＪＸ．ＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＥｒｒｏｒｓａｎｄｔｈｅＶａｌｕｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｈａｒｉｎｇｉｎａＳｕｐｐｌｙＣｈａｉｎ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈ，２００２，４０（２）３１１  ３３５．（编辑张光辉）通讯作者蔡淑琴（１９５５～），女，河南开封人。华中科技大学（武汉市４３００７４）管理学院教授、博士研究生导师、博士。研究方向为供应链管理与物流信息管理、企业信息系统、电子商务、知识管理。９７１装配式产品拆卸的随机网络模型研究谢家平任毅赵忠

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