企業(yè)供應(yīng)鏈績效考核指標(biāo)淺析-閱讀頁
2025-04-23 11:11本頁面
【正文】 灰色系統(tǒng)理論以“部分信息已知，部分信息未知”的“小樣本”、“貧信息”不確定性系統(tǒng)為研究對象，主要通過對“部分”已知信息的生成、開發(fā)，提取有價值的信息，實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)運(yùn)行行為、演化規(guī)律的正確描述和有效監(jiān)控艾什比（Ashby）將內(nèi)部信息未知的對象稱為黑箱（Black Box），表示信息未知，如同20世紀(jì)初對企業(yè)的研究，只是考慮投入和產(chǎn)出（輸入和輸出），至于企業(yè)是什么，如何運(yùn)作并不去考慮，直到《企業(yè)的性質(zhì)》被認(rèn)同才開始進(jìn)行系統(tǒng)的研究，相應(yīng)地，信息完全明確的系統(tǒng)稱為白色系統(tǒng)，介于兩者之間的，即部分信息明確、部分信息未知的系統(tǒng)則成為灰色系統(tǒng)。 第三章 O集團(tuán)供應(yīng)鏈績效評價體系分析3．1 改進(jìn)的灰色聚類分析法淺析3．1．1 灰色聚類分析法的相關(guān)定義 經(jīng)典灰色聚類方法的基本思想是依據(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。下面給出幾個定義： 設(shè)有n個聚類對象，m個聚類指標(biāo)，s個不同灰類，根據(jù)第i（i=1，2，…，n）個對象關(guān)于j（j=1，2，…，m）個指標(biāo)的觀測值Xij 將第i個對象歸入第k（k∈｛1，2， …，s｝個灰類,稱為灰色聚類。j指標(biāo)k子類的白化權(quán)函數(shù)記為。 設(shè)Xij為對象i關(guān)于指標(biāo)j的觀測值，為j指標(biāo)k子類白化權(quán)函數(shù)，為j指標(biāo)k子類的權(quán)，則稱 式（）為對象i屬于k灰類的灰色變權(quán)聚類系數(shù)。 以上定義由于本論文的篇幅限制，暫時不做實(shí)例驗(yàn)證，我們將在下面的章節(jié)中介紹根據(jù)理論上的灰色聚類分析法的改進(jìn)定義。經(jīng)典灰色聚類決策方法又稱為灰色變權(quán)聚類，它適用于指標(biāo)意義、量綱皆相同的情況，對于聚類指標(biāo)意義、量綱不同且不同指標(biāo)的對象評價值在量綱上懸殊較大時的情況，有兩種方法可以解決，一是對初始矩陣進(jìn)行歸一化處理，二是采用灰色定權(quán)聚類。前兩種指標(biāo)我們已經(jīng)介紹過，區(qū)間型指標(biāo)使用過程中需要在主觀評價的基礎(chǔ)上對j指標(biāo)k子類的臨界值進(jìn)行進(jìn)一步處理，我們在三角白化權(quán)函數(shù)的介紹中給予解釋。例如我們對于一個人的評價，可能會有幾十種衡量指標(biāo)，每種指標(biāo)都隱含著某一方面的能力，此時如果用所有的指標(biāo)進(jìn)行分析顯然是不合理的，因此可以用灰色關(guān)聯(lián)聚類，計(jì)算所有指標(biāo)對應(yīng)第一個指標(biāo)的灰色絕對關(guān)聯(lián)度，設(shè)定一個臨界值r，根據(jù)r值的大小得到幾種能力大類對應(yīng)的關(guān)鍵指標(biāo)，然后運(yùn)用相關(guān)分析法對這幾個指標(biāo)進(jìn)行分析，簡化了計(jì)算同時又能反映所有指標(biāo)的特性。圖例可以表示為：圖32 三角白化權(quán)函數(shù)本文從實(shí)用和簡潔性出發(fā)，選擇使用對灰色定權(quán)聚類分析法的改進(jìn)來作為實(shí)證研究的理論依據(jù)。對于效益型指標(biāo)，令 ；對于成本型指標(biāo)得到聚類對象的區(qū)間化特性指標(biāo)序列組成的矩陣：此時的白化權(quán)函數(shù)與變權(quán)、定權(quán)聚類中的白化權(quán)函數(shù)的是有區(qū)別的，由于特征數(shù)據(jù)已經(jīng)被區(qū)間化，所以白化權(quán)函數(shù)相應(yīng)的只在[0，1]間取值，同時白化權(quán)函數(shù)適用于任何特性指標(biāo)。3．2 實(shí)證分析現(xiàn)在請回顧論文前部分關(guān)于O集團(tuán)歐洲自行車的四個組裝工廠的簡單供應(yīng)鏈圖12，筆者將根據(jù)該供應(yīng)鏈關(guān)系以葡萄牙工廠為例，列出其2008年第四季度相關(guān)的供應(yīng)鏈績效指標(biāo)的考核數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行比較，說明。（1）出貨達(dá)成率（Ontime Delivery Rate） 庫存水平葡萄牙工廠第四季度的三個月中收到訂單筆數(shù)為32，40，30，未完成訂單筆數(shù)為：2，2，1，所以計(jì)算得出OTD1=97/102*100%=95%。（3）免檢比例 季度結(jié)束時從原材料質(zhì)量控制部門人員處得到免檢比例的資料，顯示該廠物料免檢率為85%。（8） 成品不良率成品不良率用每百萬單位產(chǎn)品的中不良品的數(shù)量表示（Defect Per Million Units），計(jì)算公式為：葡萄牙工廠的產(chǎn)品比較穩(wěn)定，生產(chǎn)數(shù)量也是整個歐洲的工廠中最多的，這兩個因素使得該廠成品不良率一直保持在較低的位置。（9） 庫存水平 庫存水平用天數(shù)表示，代表在現(xiàn)有材料在不購進(jìn)新原材料的情況下，可以滿足客戶出貨需求的天數(shù)，包含原材料庫存、半成品庫存和成品庫存。并按照順序?qū)⑺膫€工廠簡稱為一廠（葡萄牙），二廠（法國），三廠（意大利），四廠（羅馬尼亞）第一步 整理出四個工廠對應(yīng)的各項(xiàng)指標(biāo)，如下表所示：表31 各廠指標(biāo) 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一廠1035012二廠745014三廠980010四廠355509前面七個指標(biāo)為效益型指標(biāo)，取值越大說明越好，越具有優(yōu)勢；后面兩個為成本型指標(biāo)，取值越小越好，對公司資金占用越小，客戶滿意度越高，更符合公司戰(zhàn)略。 如果對上述的案例實(shí)證進(jìn)行分析，我們可以發(fā)現(xiàn)，同樣的供應(yīng)商，同樣的供貨方式，在四條不同的組裝工廠，不同的生產(chǎn)管理績效，就會產(chǎn)生不同的供應(yīng)鏈整體績效。從實(shí)證結(jié)果分析，我們看到績效水平較高的是葡萄牙工廠和羅馬尼亞工廠，因?yàn)檫@兩間工廠的生產(chǎn)產(chǎn)品種類少，主要是MTB(越野自行車), , MCL 24等目前市場上O集團(tuán)的主打產(chǎn)品，設(shè)計(jì)成熟，銷量穩(wěn)定，和供應(yīng)商的配合都很順利，而且工廠的采購很尊重生產(chǎn)周期，每月得Forecast提供的準(zhǔn)時并且差異相對較小。所以面對意大利和法國的供應(yīng)鏈問題，目前的改進(jìn)措施是，對于新品和高檔產(chǎn)品，工廠承擔(dān)部分的原材料庫存，銷售預(yù)測由每月一次改為每周更新一次給采購中心，供應(yīng)商和O集團(tuán)對于此類特殊的品種，簽訂原材料備料協(xié)議，并且每逢促銷，圣誕節(jié)等銷售旺季前，轉(zhuǎn)移部分的成熟品種至兩個工廠，一方面緩解其他工廠產(chǎn)能不夠的困境，同時可以使意大利和法國的工廠增加其產(chǎn)能的利用率。第四章 結(jié)論與展望4．1 結(jié)論本文從當(dāng)前供應(yīng)鏈績效評價的現(xiàn)狀出發(fā)，結(jié)合筆者所在公司的實(shí)際，提出了對O集團(tuán)所屬品牌的自行車歐洲的組裝工廠供應(yīng)鏈績效評價的模型和方法，目前正在持續(xù)改善中。此前在經(jīng)濟(jì)管理中應(yīng)用較多的是灰色理論中“灰關(guān)聯(lián)分析法”；（3） 系統(tǒng)性地選取各工廠評價指標(biāo)，標(biāo)示其意義和關(guān)聯(lián)，可以適用于類似企業(yè)的相關(guān)活動范疇；4．2 不足由于筆者水平所限，對供應(yīng)鏈績效評價中的相關(guān)研究沒有深入下去，還存在著不足和待改進(jìn)和完善的地方：（1） 本文側(cè)重于某一類型企業(yè)供應(yīng)鏈績效的評價，指標(biāo)方面的選取不能推廣到所有企業(yè)進(jìn)行供應(yīng)鏈績效的評價；（2） 對指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算方面，包含上下游企業(yè)和核心企業(yè)自身的主觀因素；除了對灰色聚類的改進(jìn)，還可以引入灰色評估的理論體系來解決經(jīng)濟(jì)管理中一些問題，包括供應(yīng)鏈績效評
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