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服务定制的特殊性决定了其不同阶段规模效应的复杂性，进一步加剧了SMC模式下供应链调度优化决策的难度。在对服务大规模定制特征分析及其服务阶段划分及界定基础上，研究了服务定制过程中不同阶段的规模效应特性及差异，探讨了服务成本、服务时间、服务能力以及服务规模效应之间的内在关系。本章内容为后续建立SMC模式下的供应链调度优化模型奠定了基础。
1.服务需求与服务能力的随机性
SMC模式下的供应链调度优化过程是一个典型的随机、动态、多目标优化过程，这主要是由服务定制的随机性需求（Stochastic Demand）和供应链环境下的随机性协作能力（Stochastic Cooperation Capability）的不可替代性决定的。这一特点，直接导致了供应链环境下服务定制调度过程动态性的产生。
随机性的需求是由客户服务订单的不确定性引发，并从供应链下游向上游传递。与有形产品的生产制造体系较为封闭的特性不同，服务系统更加开放，服务传递流程涉及的核心企业、供应链协作成员以及客户之间存在着广泛的、频繁的交互活动。这些交互活动极大地增加了服务系统面临的不确定性。
随机性的服务协作能力则主要由两个原因引发：一是由供应链网络各节点上的各协作伙伴相互之间，以及与其他相关链条协作群体之间协作关系的动态性引发的。因为作为供应链上的每一个成员，他们既是协作系统不可或缺的一部分，同时又保持着自身的独立性。获得最大的协作收益、降低协作风险是其根本目标和在激烈的市场竞争中生存与发展的根基。这些都决定了他们必须与相关供应链中上、下游企业之间建立动态的协作联盟。这一方面能给其带来资源利用的最大化，提高收益；而另一方面，也使得供应链系统的调度过程更加复杂。
二是由MC生产方式下供应链计划调度过程中的随机生产能力约束（Stochastic Production Ability- Constrained）或随机性资源约束（Stochastic Resource-constrained）决定的。这也是一个成熟供应链系统的特征之一。对于处在协作关系中的任一生产企业，应该十分关注的是它所提供的空余生产能力（Void Production Ability）状况的优劣。但由于网状供应链系统的存在，由多个客户端传递来的随机生产需求信息以及各协作企业相互之间的动态资源需求信息都将使得各参与企业的空余生产能力状况曲线产生很大波动，这必将导致同一产品在不同时刻生产时，其生产时间以及生产成本上的差异。
与之类似，服务大规模定制模式下的供应链运作过程同样具有这样的特征。由于不同供应链网络中协作成员协作关系的复杂性，导致其在不同的时间节点上所能够提供的空余服务能力（Void Service Capability）会产生差异。这种能力上的差异不仅会直接决定供应链协作成员完成服务任务的状况，而且对服务的成本以及完成时间都会产生影响。换句话说，供应链协作成员的空余服务能力、单位服务成本、服务时间以及服务质量之间的关系并非简单的线性正比或反比关系，而是较为复杂的动态关系。因为在一定时期内，如果某企业的空余服务能力越大，其参与其他服务活动的可能性就越大，综合资源利用率就会越高，最终导致其盈利水平的提升。这种关系不同于研究较多的一般生产作业计划调度问题（Zhou等，2009）（比如FSS、JSS问题）中的单位成本或时间不变。
服务需求与服务能力的不确定性是SMC问题的典型特征之一。对这一特征的更为具体的分析，以及针对此问题建立的供应链调度优化模型将在第 4章和第 5 章予以介绍。
2.服务定制订单的复杂性
在产品生产中，与一般的生产方式相比，定制具有多品种、小批量、交货期和质量需求差异大等特征（姚建明，周国华，2003）。实施定制生产的核心企业为了能够以大规模的效益实现这些个性化需求，往往需要通过调节CODP在生产阶段中的位置来进行复杂订单的分解，降低需求的不确定性。生产型定制中的CODP会把产品的零部件划分为通用零部件与定制零部件，进而决定生产的规模效应程度。同时，同一产品生产过程中往往只有一个CODP，将供应链划分为明显的两部分阶段。由于延迟策略的实施实际上依靠的是合理的订单分类，而订单分类的根据也就是基于不同订单是否具有同样的CODP。
然而，在生产型定制中较为明确的订单分类思路，在服务型定制中却可能显得较为复杂。因为服务个性化的复杂程度远非生产型定制可比。其复杂性主要体现在两个方面：一是客户所需服务流程的内涵多样化；二是客户所需服务的时间多样化。在服务内涵方面，与生产型定制相比，显然服务需求的多样性更加突出。就拿餐饮服务来举例，一个中餐馆中有可能当天来的每个客户所点的菜品都不一样，即便是客户点的菜品种类相同，不同客户也许还有特殊要求，比如口味的咸淡、调料的忌口等。除了菜品需求的差异，服务员迎客、上菜或后续服务过程中，客户所要求的“交互服务（服务提供者与服务对象的交互式活动）”也有较大的差异。服务时间方面，与生产型定制产品需求具有较长的提前期相比，服务定制需求的提前期一般长短不一、变化多样。如在餐馆，大部分顾客的期望服务时间实际上都是越快越好，但也有部分客户为了等待其他人可能订单的提前期稍长一些，但也不会超过一两个小时。某购物网站推出的“211”时限送达服务，其提前期可以控制在几个小时之内。而时下流行的“定制公交服务”，由于在人员预约、车辆准备、线路规划等环节需要一些时间，因此服务的提前期相对较长，可能有几周等。
由于服务定制具有明显的特殊性，因此生产型定制中的延迟策略思路不一定能够完全适应。同样，基于延迟策略思路的CODP也不一定完全与生产型定制一致，至少在服务定制流程中，CODP往往并非是单一的。也就是说，服务定制流程中的规模效应可能在多个环节出现而并非CODP之前或之后。因此，这里需要考察服务定制流程中各阶段的特性及规模效应的特殊性，采用新的思路来考虑服务订单的分类问题，并以之作为服务任务和资源调度的信息基础。
为了实现更为科学的调度计划，首先要对服务定制订单进行合理划分。为此，引入了服务定制订单的模糊划分方法。
实质上，不论是何种性质的服务，都可将其中的活动归类到如图 2-1 所示的三种阶段中，即服务交互阶段（Service Interface Stage，SIS）、交互前准备阶段（Prepare Stage Before Service Interface，BPS）和交互后处理阶段（Settlement Stage After Service Interface，ASS）。
图 2-1 服务过程中的阶段划分
服务交互阶段（SIS）是服务主体通过一定的介质物（如服务人员、信息交互窗口、服务设施等）向客户提供交互性服务活动的阶段，客户可以从该阶段直接感受出服务的价值。
交互前准备阶段（BPS）是为服务交互阶段准备和调配人、财、物等各种所需资源的阶段。尽管在该阶段的活动不会直接和客户产生接触，但该阶段的活动计划和所需资源的配置、调度等都必须和客户的服务交互阶段相关联，保证在服务交互阶段能够给客户提供满意或超值的价值服务。
交互后处理阶段（ASS）是处理服务交互阶段遗留工作的阶段。该阶段的活动也不会直接和客户产生接触，但该阶段的活动安排是否合理，不仅对下一次服务交互阶段的效率与效果产生重要影响，而且对服务企业的资源利用水平、运营收益以及客户整体感之价值都会产生重要影响。
当然，从服务流程的角度讲，不论是哪一类阶段的服务活动，都应该在活动质量、成本以及活动时间上满足下一活动对该阶段活动的要求，这样才能最终在服务交互阶段满足客户的个性化服务要求。但是，对提供服务的企业而言，在满足各服务交互阶段基本起讫时间要求的前提下，如果能够在各阶段活动中找到相同或类似的活动，显然能够提升企业整体的规模效应，实现其SMC的理念。
生产型定制中，基于延迟策略的CODP调节技术的是企业平衡其规模效应与客户个性化需求的重要手段（Li等，2007）。CODP之前的阶段是企业获取规模效应的重要阶段，而CODP之后的阶段则是体现客户需求差异化的重要环节。因此，为了提升生产效率、降低成本，生产型定制企业往往通过延迟策略的思想进行客户订单的划分，进而进行生产的计划与调度。
与之有一定差异的是，一般来讲服务型定制所涉及阶段较多，而且从图 2-1所示的阶段划分来看，一个服务的完成，将包括若干交互服务阶段（SIS），而交互服务阶段往往是较难体现出规模效应的阶段。但与之相比，在交互前准备阶段（BPS）以及交互后处理阶段（ASS）都相对较容易体现出规模效应。比如，在提供餐饮服务的连锁火锅店，交互前服务阶段中的采购、配菜、加工等阶段都可以通过连锁中心统一实施，以提升整个连锁企业的规模效应。而交互服务阶段则需要服务员有针对性地对客人进行服务。交互服务后处理阶段中的卫生处理、厨余物资回收等过程又可以实现统一处理，提升规模效应。
但需要注意的是，尽管服务定制过程的多样性与灵活性决定了在其中多个阶段可以实现规模效应，但与生产型定制中的批量生产规模效应（如某一台设备一次处理若干相同零部件）不同的是，不同服务订单中，活动完全相同的阶段实际上并不多，而即便是活动的内容相同，也会因为活动的起讫时间要求不同而产生差异，如图 2-2 所示。
图 2-2 服务不同阶段的相似性表征示例
鉴于服务定制过程的上述特点，这里可以运用模糊数学表征的方法对服务不同阶段活动的相似性进行表征。图 2-3 为一个模糊表征示例，该例指出，在服务活动的第 2 和第 8 阶段是可以完全实现规模效应的。而在第 1、第 4、第 6、第 7 等阶段则只能实现部分规模效应。在第 3、第 5 阶段，由于活动之间完全没有相似性，因此无法实现规模效应。
图 2-3 服务不同阶段的相似性模糊表征示例
1.不同活动间的规模效应
为了将服务定制过程中的规模效应引入调度优化过程，对其进行量化表示如下。
设某服务企业提供的某项服务由 N 个阶段组成；设该服务企业为每个阶段设计的标准服务活动为 a i （ i =1，2，…， N ）；设该服务企业可接受的每个阶段的非标准服务活动为 a ij （ i =1，2，…， N ； j =1，2，…， M ）， M 为所有服务阶段中非标准活动种类最多的种类数，如表 2-1 所示。
表 2-1 服务定制阶段活动划分
根据上述分析可知，服务过程中的规模效应来源于同时对多个相同或不同活动的处理。显然，不同服务主体在提供这些服务活动时必然表现出不同的规模效应，因此作为调度主体的核心企业在调度之前应该充分获取相关信息。按照表 2-1 划分，需了解的规模效应信息主要有如下三类：（1）各服务提供主体处理相同服务活动时表现出的规模效应，如图 2-4 中①类所示；（2）各服务提供主体处理两种不同服务活动时表现出的规模效应，如图 2-4中②类所示；（3）各服务提供主体处理两种以上不同服务活动时表现出的规模效应，如图 2-4 中③类所示。实际上，上述所有情况下的规模折扣效益可以统一表示为式（2-1）所示：
图 2-4 服务活动之间的规模效应关系
2.基于规模效应的供应链调度目标权衡
在企业运营中，由于规模效应主要表现为服务成本的降低，因此图 2-4中的规模效应关系将直接以规模折扣成本参数体现在调度优化中。换句话说，在SMC模式下的供应链调度优化中，作为调度主体的核心企业需要和调度对象——协作成员进行协作目标的权衡：核心企业协作时主要考虑如何提升客户服务满意水平、如何降低服务活动总成本、如何提升服务协作收益和降低风险以及如何提升供应链整体收益和降低风险等问题。而协作成员协作时则主要看重如何降低单位服务活动成本、如何提升规模效益成本折扣、如何优化服务活动时间窗以及如何提升服务协作收益、降低风险等方面，如图 2-5 所示。
图 2-5 服务供应链运作中不同成员的协作目标差异
从图 2-5 可以看出，对于任意一个供应链协作成员而言，获取收益、降低风险是其参与协作的基础，因此当其在与某供应链网络中的核心企业 1 协作（图中协作关系①）的同时，也可能与另一供应链网络中的核心企业 2 进行协作（图中关系②）。然而，每个协作成员在一定时点上其服务能力是有限的，因此它必须衡量同时参与供应链协作的任务量，才能在保证获取满意收益的同时，规避由于服务能力不足带来的协作风险。由于有这一能力关系的制约，将导致协作成员在不同时间参与协作时，其服务成本、服务时间窗、以及规模效应等参数关系上的明显变化。
例如，图 2-5中某服务能力有限的协作成员A在与核心企业 1协作的同时，如果还想接受核心企业 2 的协作服务任务，可以通过如下两种途径实现。
一是通过压缩核心企业 1 服务任务的时间来换取更多的空余服务能力。但这样一来，核心企业 1 在该阶段服务活动的起讫时间必然要受到影响。而为了保证下游服务交互阶段活动的起讫时间能够和客户要求时间相一致，协作成员A可能需要在其下游设置调节缓存（如图 2-5 所示），这样必然要额外支出服务的缓存成本。尽管服务缓存会带来企业A服务成本的增加，但可以给其带来更多的空余服务能力从其他协作任务中获取收益，因此这是协作成员需要权衡的一个方面。
二是通过减少核心企业 1 的协作任务量来获取更多的空余服务能力，进而获取更多的其他协作任务收益。但是，从规模效应角度讲，显然同期处理任务越多，其可能带来的规模效应越大，单位处理成本越低。因此，对于协作成员而言，仍然存在如何在规模效应与空余服务能力之间权衡的问题。
上述问题的存在是由供应链复杂协作关系的特点决定的，尽管增加了分析问题的复杂程度，但反映了现实供应链运作的特征。在SMC供应链调度优化中，首要考虑的就是上述几方面的优化与权衡问题。
本章对SMC模式下供应链调度需要关注的重点问题进行了分析。
本章首先对服务大规模定制的服务需求与服务能力的不确定性特征、服务定制订单的复杂性特征进行了分析与描述。服务需求不确定性来源于客户需求的异质性，以及服务系统中广泛存在着的核心企业、供应链协作成员、客户之间的交互活动。服务能力的不确定性则来源于供应链协作成员的不同目标定位，以及随机性服务能力约束。由于客户所需服务流程的内涵多样化以及所需服务的时间多样化，造成服务定制订单的分类十分困难，进而增加了SMC模式下供应链调度决策的难度。
为此，本章提出了一种服务定制订单的模糊划分方法。虽然服务定制流程中可能存在多个客户订单分离点（Customer Order Postponement Decoupling Point，CODP），但是都可以模糊划分为三种阶段：服务交互阶段、交互前准备阶段和交互后处理阶段。这种划分方法有利于将SMC模式下的供应链调度活动抽象为数学模型加以优化。
进一步地，本章探讨了服务定制中的规模效应问题，包括不同服务活动的差别规模效应，服务活动间的规模效应关系，以及由追求规模效应引发的服务供应链运作中不同成员的协作目标差异问题。这些问题在建立调度优化模型时都要加以考虑。