企業(yè)供應(yīng)鏈績效考核指標(biāo)淺析(參考版)
2025-04-11 11:11本頁面
【正文】 參考文獻(xiàn):[1] 候定丕 等，非線性評估的理論探索與應(yīng)用［M］合肥：中國科技大學(xué)出版社，2001，2[2] 劉奇志，王芹，武器系統(tǒng)的模糊聚類方法 [J] 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，1998，18（11）：6165[3] 謝梅芳，胡濤 李暉 直覺決策及其可信度評估方法研究[J]武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)：信息與管理工程版，2006，28(8):104106[4] 曹明霞 灰色關(guān)聯(lián)分析模型及其應(yīng)用的研究 [D]南京航空航天大學(xué)，2007[5] 霍震佳，隋明剛，劉仲英，集成化供應(yīng)鏈整體績效評價(jià)體系構(gòu)建[J]同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)，2002,3(2)[6] 趙小惠 趙小苗 基于模糊決策的供應(yīng)鏈選擇方法[J]工業(yè)工程與管理 34 / 34。本文主要完成的工作可以概括如下：（1） 從核心產(chǎn)業(yè)出發(fā)，對其各組裝工廠供應(yīng)鏈績效進(jìn)行評價(jià)，完善了當(dāng)前供應(yīng)鏈績效評價(jià)的體系；（2） 在供應(yīng)鏈績效評價(jià)方法中引入灰色聚類分析法，拓展了評價(jià)視角，并且以具體算例，驗(yàn)證灰色聚類的實(shí)用性。目前該措施正在實(shí)踐中，結(jié)果是否理想要看2009年圣誕節(jié)過后的全年銷量，客戶滿意度以及供應(yīng)鏈績效評價(jià)指標(biāo)實(shí)際數(shù)據(jù)。對于國內(nèi)的供應(yīng)商而言，可以盡可能減少備料周期，生產(chǎn)周期，甚至對常用的車架品種進(jìn)行備貨；然而，對于意大利工廠而言，我們可以從產(chǎn)品柔性指標(biāo)看出，該工廠主要是做新品，高檔的產(chǎn)品較多，受眾人群較少，而且銷量不穩(wěn)定，前期市場的預(yù)測不準(zhǔn)確直接影響了后續(xù)的整條供應(yīng)鏈的運(yùn)作均衡；而法國的工廠則是在盡可能以最低的原材料庫存為原則進(jìn)行采購物料，然后生產(chǎn)，所以法國的工廠每逢遇到急單，加單，銷售大好，商店需要緊急補(bǔ)貨時(shí)就體現(xiàn)出其限制性。所以，對于O集團(tuán)而言，對于供應(yīng)商的管理評價(jià)，不能僅僅從供應(yīng)商對應(yīng)某單個(gè)組裝工廠的供貨水平，而是要從整條鏈上的績效進(jìn)行分析和評價(jià)，這樣才能找到癥結(jié)點(diǎn)。 第二步 ，得表32：表32 指標(biāo)的區(qū)間化 出貨達(dá)成率庫存水平免檢比例產(chǎn)能利用率平均年資vmi比例流程改善成品不良庫存水平一廠111二廠1110三廠0100000四廠01101 第三步 給出白化權(quán)函數(shù) 第四步 計(jì)算指標(biāo)權(quán)重對于企業(yè)績效也包含的指標(biāo)，我們采取先求值的辦法，計(jì)算其數(shù)值，對不在企業(yè)績效評價(jià)表中的指標(biāo)，如產(chǎn)品柔性等，我們采取人力資源首先賦值，結(jié)合專家咨詢法，得到初步數(shù)值，經(jīng)計(jì)算如下表所示：表33 各指標(biāo)權(quán)重值 出貨達(dá)成率產(chǎn)品柔性免檢比例產(chǎn)能利用率平均年資vmi比例流程改善成品不良庫存水平大項(xiàng)權(quán)重小項(xiàng)權(quán)重?cái)?shù)值權(quán)重根據(jù)此權(quán)重值取得供應(yīng)商和客戶的協(xié)調(diào)一致，得出最終的指標(biāo)權(quán)重：第五步 求聚類系數(shù)，可以得出灰色聚類系數(shù)矩陣：第六步 對初始指標(biāo)進(jìn)行分類因此，根據(jù)各廠最大值的取值情況知：一廠和四廠同屬于好的范疇，三廠屬于良的范疇，二廠屬于差的范疇。計(jì)算公式為： = 12 天上面一節(jié)以葡萄牙工廠為例，計(jì)算出對應(yīng)的九個(gè)指標(biāo)數(shù)值，同理我們可以得到其它工廠相應(yīng)的數(shù)字，我們設(shè)灰類k為好、良、差三個(gè)。成品檢驗(yàn)人員根據(jù)批次，每天抽取樣品檢驗(yàn)，每天、每周、每月都會整理出不良率，綜合三個(gè)月的不良品數(shù)據(jù)，我們得到該廠的DPMU1=350。（4） 產(chǎn)能利用率 = 95%（5） 平均年資個(gè)人服務(wù)公司時(shí)間的加權(quán)平均值 = 年（6） VMI比例 = 56%（7） 流程改善改善項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)效益評估可以節(jié)省50萬/年的項(xiàng)目數(shù)。（2）產(chǎn)品柔性葡萄牙工廠第四季度開發(fā)新產(chǎn)品兩個(gè)，都已投入生產(chǎn)，同時(shí)淘汰掉兩個(gè)品種，期初和期末數(shù)都是7個(gè)。然后我們將憑借聚類分析法進(jìn)行分類，評價(jià)其供應(yīng)鏈的現(xiàn)狀和待改進(jìn)的要點(diǎn)。如圖33：圖33 簡化后的白化權(quán)函數(shù) ，我們得出改進(jìn)灰色聚類的算法步驟：（1） 構(gòu)造初始序列矩陣（2） 區(qū)間化處理 （3） 選定白化權(quán)函數(shù)（4） 計(jì)算指標(biāo)權(quán)重（5） 求聚類系數(shù) （6） 灰類比較 此方法與傳統(tǒng)方法具有一致性且思路簡單，計(jì)算量小，應(yīng)用較方便，最終得出的灰色聚類系數(shù)矩陣，通過對它的分析可以的達(dá)到對聚類對象的分類的目的。然后，： 設(shè)原始序列mj=min{x1j ，x2j ，…，xnj }，Mj=max{x1j ，x2j ，…，xnj }?；谌前谆瘷?quán)函數(shù)的灰色評估，按照評估要求所需劃分灰類數(shù)s，將各個(gè)指標(biāo)的取值范圍也相應(yīng)地劃分為s個(gè)灰類，此時(shí)取值不是一個(gè)具體值，而是一個(gè)區(qū)間；對相鄰的數(shù)值取平均值就得到，進(jìn)而劃出j指標(biāo)k灰類的三角白化權(quán)函數(shù)對于第一個(gè)和最后一個(gè)函數(shù)的取值，需要將指標(biāo)取值數(shù)域在坐標(biāo)上向左、向右延拓（a和e）?；疑P(guān)聯(lián)聚類是觀測到的特征變量在某個(gè)臨界值r下的分類情況，r可根據(jù)實(shí)際問題的需要確定，r越接近于1分類越細(xì)，每一組分類中的變量相對地越少；r越小分類越粗，每一組分類中的變量相應(yīng)地越多。對于指標(biāo)優(yōu)化處理，按其取值類型有成本型指標(biāo)、效益型指標(biāo)和區(qū)間型指標(biāo)。3．1．2 改進(jìn)后的灰色聚類分析法灰色聚類決策用于按照多個(gè)不同的決策指標(biāo)對決策對象進(jìn)行綜合評價(jià)，以確定決策對象是否滿足給定的取舍準(zhǔn)則，經(jīng)典灰色聚類決策的基本思想是依據(jù)問題的實(shí)際背景，確定所需劃分的灰類個(gè)數(shù)和相應(yīng)的白化權(quán)函數(shù)；將收集到的分散信息，通過白化函數(shù)和灰色聚類權(quán)值的分析計(jì)算，生成灰色聚類矩陣，以此對研究對象進(jìn)行分類。 設(shè)，則稱對象i屬于灰類k* ；當(dāng)有多個(gè)對象同屬于灰類k*時(shí)，可以進(jìn)一步根據(jù)綜合聚類系數(shù)的大小確定同屬于灰類k*的各對象的優(yōu)劣或位次。典型白化權(quán)函數(shù)如圖所示： 圖31 典型白化權(quán)函數(shù)用公式表示的典型白化權(quán)函數(shù)為： 設(shè)為j指標(biāo)k子類臨界值，則稱 式（）為j指標(biāo)k子類的權(quán)。 將n個(gè)對象關(guān)于指標(biāo)j的取值相應(yīng)地分為s個(gè)灰類,稱之為j指標(biāo)子類。在介紹之前我們首先解釋一下將要使用到的名詞：聚類對象：要評價(jià)的對象，如本文中的四個(gè)工廠聚類指標(biāo)：適用于對象的指標(biāo)，如本文中的質(zhì)量、出貨達(dá)成率等指標(biāo)不同灰類：對象對應(yīng)指標(biāo)所處的程度，如好、中、差等白化權(quán)函數(shù)：某一個(gè)灰數(shù)對其取值范圍內(nèi)不
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