云理论在供应链柔性测度中的应用研究，本文主要内容关键词为：柔性论文,供应链论文,理论论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、前言
外部环境及消费需求的快速变化，是目前大多数供应链成员企业必须面对的焦点问题。供应链应对不确定性和多变性的反应能力，即供应链柔性，越来越成为供应链竞争的关键，而对供应链绩效的总体评价中也更多地强调柔性维度。供应链柔性不仅是应对不确定性的重要战略工具，同时也是一种管理哲学，但柔性的获得一般意味着成本的增加，如生产柔性的提高通常以生产成本提高为代价。因此，保持适度的供应链柔性，以在提高柔性的同时控制成本增加是十分必要的。然而，尽管学术界最近几年十分关注供应链管理问题，也产生了大量的相关研究文献，但对供应链整体柔性进行有效测度的相关研究并不多见。
从已有的研究文献来看，Slack[1]于1987年首次提出了供应链柔性的概念，认为供应链柔性指供应链对顾客需求作出反应的能力。Voudouris[2]为供应链柔性可以用作业资源的能力富余来反映。Sabri与Beamon[3]主张通过对生产柔性和分销柔性的测度来得出整个供应链的柔性。Vokurka与O'Leary-Kelly[4]认为供应链柔性程度可由产品柔性、产量柔性、品种柔性综合得出。Duclos[5]等人认为供应链柔性包括运作系统柔性(包括制造和服务)、市场柔性、物流柔性、供应柔性、组织柔性和信息系统柔性。George[6]和Kumar[7]建立了基于决策理论的柔性度量模型，认为系统柔性取决于不确定性。Shawnee[8]认为，供应链的柔性不仅包括影响客户的柔性，还应包括供应链成员柔性(如供应商、渠道成员)，因此从面向客户角度定义了5种供应链柔性类型：生产柔性、产量柔性、新产品柔性、分销柔性、响应柔性。方明，邓明然构建的供应链柔性评价指标体系由产品柔性、时间柔性、资源柔性和数量柔性组成，并主张用层次分析法进行测度。王在龙，许民利运用多层次模糊评判方法对供应链柔性进行评价[9]。吴冰，刘仲英强调供应链柔性的测度与评价是一个多因素、多目标和多层次的综合问题，可用多尺度法在范围、时间和费用三个维度上进行测评。王桂花提出用可拓物元模型来对供应链柔性进行评价，评价指标体系包括产品柔性、时间柔性和数量柔性。
上述研究成果因为对供应链柔性内涵的理解没有达成一致，导致对供应链柔性测度方法的研究难以统一，评价结果的有效性及可比性难以保证。同时，由于供应链柔性通常表现为一种系统潜在能力，某些柔性伴随着不确定性的发生而显现，只有在环境变化发生时才能观测到，因此对这类供应链柔性常常只能用模糊性的推断语言进行描述，难以准确量化，影响了测度结果的精确性。
二、供应链柔性能力构成与评价指标构建分析
造成供应链柔性问题的原因，本质上是供应链的不确定性，目前学术界虽然尚未达成对供应链柔性定义的统一，但多数把其看作是应对供应链不确定性的一种能力。由此，本文提出供应链柔性的广义定义，即以客户需求为导向的多个供应链成员企业在知识和资源共享的基础上，所共同构建的对内外部环节变化做出快速有效调整的一种供应链能力。要实现对供应链柔性水平的测度，显然必须首先明确供应链柔性的构成要素。然而供应链柔性构成的复杂性使得这一确认过程的实现十分困难，如前所述，国内外学者对供应链柔性构成有不同的视角和观点，但他们的研究有一点是共同的，即以单一的评价指标体系对供应链柔性特征进行分解，并根据指标体系的实际评价值获得对供应链柔性程度的认识。
本文认为，供应链柔性的能力构成并非固定不变，而是随着供应链各种情况的变化而变化的。由于供应链具有较强的动态性和特异性，不同时间阶段、不同地域、不同行业的供应链之间有较大的差异，相应的柔性评价标准也会因供应链目标和环境变动而不同。如纺织与服装供应链在柔性上更多强调物流的及时响应柔性；电子产品类如笔记本电脑等供应链则需要对客户多样且多变的顾客需求进行应对，因此强调供应能力柔性和创新柔性；汽车供应链通常对生产制造柔性和库存柔性较为关注；快速消费品供应链柔性中分销柔性将占很大比重；资源类产品如煤炭供应链由于客户需求不具有动态性和个性化特征，在许多方面并不追求柔性，而是注重避免供求均衡和质量波动。在这种情况下，构建一个具有通用性的统一供应链柔性评价指标体系已经不具有实际意义，而应将具有一定相似性的供应链根据行业、运营特点、客户需求等进行分类，构建不同的柔性评价指标，并随着经济环境的变化定期进行调整，即供应链柔性的标准构建和测度是一个动态循环过程。
三、云重心理论[10][11]
随着不确定性研究的深入，越来越多的科学家相信，不确定性是这个世界的魅力所在，只有不确定性本身才是确定的。在众多的不确定性中，随机性和模糊性是最基本的。针对概率论和模糊数学在处理不确定性方面的不足，1995年李德毅教授在概率论和模糊数学的基础上提出了云的概念。“云”是用语言值表示的某个定性概念与其定量表示之间的不确定转换模型，它主要反映宇宙中事物或人类知识中概念的两种不确定性：模糊性(边界的亦此亦比性)和随机性(发生的概率)，用云模型把模糊性和随机性完全集成在一起，研究自然语言中的最基本的语言值(又称语言原子)所蕴含的不确定性的普遍规律，使得有可能从语言值表达的定性的信息中获得定量数据的范围和分布规律，也有可能从精确数值有效转换为恰当的定性语言值。其基本概念如下：设论域U=｛x｝，T是与U相联系的语言值，U中的元素x对于T所表达的定性概念的隶属度G[，T](x)是一个具有稳定倾向的随机数，隶属度在论域上的分布称为隶属云，简称为云。G[，T](x)在[0，1]中取值，云是从论域U到区间[0，1]的映射。云理论的应用范围很广，目前，云模型被成功地用于人工智能、跳频云发生器、C3I系统的效能评估等多个领域。
正态云是最基本的云，可借助它有效表征语言原子。由于正态分布具有普适性，大量社会和自然科学中定性知识的云的期望曲线都近似服从正态或半正态分布。正态云的数字特征可以用期望值Ex、熵En、超熵He来表征，这些特征反映了定性表述的定量特征。其中Ex是云的重心位置，也即某个模糊概念的期望值。En是表征概念模糊度的量度，它的大小反映了在论域中可被模糊概念接受的元素数。He是熵的不确定性度量，即熵的熵，它反映了云的离散程度。可以将云重心表示为T=a×b，a 为云重心的位置，b为云重心的高度。期望值反映了相应的模糊概念的信息中心值，即所谓的云重心位置。当期望值发生变化时，它所代表的信息中心值发生变化，云重心的位置也相应改变。期望值相同的云可以通过比较云重心高度的不同来区分它们的重要性，即云重心高度反映了相应的云的重要程度。所以通过云的重心的变化情况可以反映出系统状态信息的变化情况。供应链柔性的众多特性使其适于用云重心法进行测度，如创新柔性常用模糊语言值来表述，产量柔性由理想最大产能和实际产量比较获得。
四、基于云重心法的供应链柔性评价方法
步骤1：构建供应链柔性评价指标体系
依据上述供应链柔性评价指标的构建原则和方法，对某类型供应链柔性进行深入的系统分析，然后对供应链管理中的柔性按其内在因果、依存、隶属等逻辑关系进行分解，并形成符合柔性构成关系的层次结构，再将最低层次的子目标用若干属性指标来描述和测定，最后征询专家意见确定评价指标体系。
步骤2：确定各指标权重
(极好，非常好，很好，较好，好，一般，差，较差，很差，非常差，极差)。将上述11个评语置于连续的语言值标尺上，并且每个评语值都用云模型来实现，再分别计算出每个评语值云模型的加权偏离度，这样就构成一个定性评测的云发生器。
对于一个具体的测度项目，将求得的值输入评测云发生器中，它将有可能有以下两种激活情况：第一种是激活某个评语值对象的程度远大于其他评语集。当两者的激活程度的差值的绝对值大于某个给定的阀值，这时该评价值即可作为对方案的评测结果输出。第二种是激活两个评语值的云对象，且激活程度相差不是很大。当两者的激活程度的差值的绝对值小于某个给定的阀值，这时运用云理论中的综合云的原理，生成一个新的云对象，它的期望值将作为评测结果输出，而此期望值对应的定性表述可由专家另外给出。
五、案例分析
对某汽车供应链的柔性进行测度，首先根据该汽车供应链的特点和目标，遵循指标选取的科学性、客观性、系统性、可比性及可操作性等原则，构建柔性评价指标体系。该指标体系主要涵盖生产柔性、物流柔性、信息柔性、创新柔性3个大的方面，具体情况如图1所示。
图1 汽车供应链柔性评价指标体系
对上述各指标，采用综合集成赋权法确定其评价权重，然后采集该汽车供应链从2006-2009年的各指标状态值，数值型的状态值由历史记录直接获得，包括产量柔性、产品品种柔性、生产线调整柔性、库存柔性和及时响应指标；而具有模糊性的语言状态值和所有理想值则由行业专家及外部顾问给出，包括运输配送柔性、交付柔性、增值服务柔性、信息共享柔性、功能扩展柔、信息传输柔性、数据库柔性、外部环境柔性、客户关系柔性和新产品柔性指标。具体数据采集情况见表1。
运用云理论，把语言值用相应三个数字特征(Ex，En，D)来表征，得到决策矩阵B。
由决策矩阵，可得各个指标云模型的期望和熵，其中期望值分别为：6096.25，9.5，5.375，2975，0.55，0.275，0.86，0.6，0.45，0.675，0.425；熵值分别为：825.33，0.833，0.167，1200，0.05，0,033，0.023，0.0333，0.0167，0.05，0.033，0.033，0.05，0.05；0.033。
进而可计算15维加权综合云重心向量为T=(579.144，0.646，0.4031，252.875，0.0121，0.0168，0.0473，0.015，0.0216，0.0223，0.017，0.0609，0.0263，0.0405，0.0451)。理想状态的综合云重心向量为
=(1 140，1.02，0.2625，850，0.0198，0.0488，0.055，0.0225，0.0432，0.0297，0.032，0.1044，0.06，0.072，0.076)。依据公式(1)，经归一化处理后得向量
=(-0.492，-0.3667，0.3488，-0.7025，-0.3889，-0.6563，-0.14，-0.3333，-0.5，-0.25，-0.4688，-0.4167，-0.5625，-0.4375，-0.4063)。
最后，由公式(2)可计算出加权偏离度θ=-0.3753，即距离理想状态的加权偏离度为0.3753。将其输入评测云发生器后，将激活“好”和“较好”2个云对象，激活“好”云对象的程度远大于“较好”的云对象。因此，该汽车供应链柔性的定性评价可用“好”来说明，其精确测度值可用0.6247来表示，理想值则为1。
从上述计算结果中可以看出，该汽车供应链的整体柔性较好，但仍有较大的改进空间，且柔性的分布显然并不均匀，各指标的柔性程度总体呈现近似正态分布。其中，及时响应柔性和功能扩展柔性最好，而库存柔性和交付柔性较差。从管理者的角度，要提高该汽车供应链的柔性，应从两个方面着手：一方面是从上述计算结果中寻找到影响柔性的结构性原因，提出有针对性的解决措施。因为各个供应链柔性指标间显然是相互关联的，从这种关联性中，可以追溯出某些供应链柔性较低的根源，当阻碍柔性的根源被发现并实施有效解决措施后，整体的柔性才会得到有效提升。如针对供应链库存刚性和交付手段单一问题，可在仔细分析其产生原因的基础上，选择实施汽车零部件的供应商管理库存(VMI)，或将供应链物流业务外包给专业第三方物流供应商办法来予以改善；另一方面，应明确改善的重点，对影响供应链柔性最重要的因素进行分析和行动实施。如在该汽车供应链中，及时响应柔性和功能扩展柔性虽然表现较好，但其在整个供应链柔性中所占的比重相对较小，且改善的空间已不大，因此可将改善的重点专注于库存柔性和产量柔性。
六、结语
在客户需求和环境变化日趋频繁的趋势下，实施柔性化供应链管理将是企业间竞争的关键，而对供应链柔性的准确掌握和控制又是其中重要的基础。由于云重心评判法具有将定性和定量值进行映射的能力，因此本文提出应用云重心法来测度供应链柔性。在评价过程中综合考虑了模糊因素和随机因素的影响，提出供应链柔性的评价指标体系不应具有通用性，而应该视供应链具体情况按照一定的原则和方法进行构建。通过案例分析，证明该方法具有科学性、直观性和易用性，拓展了测度供应链柔性的思路，可为有关供应链管理决策提供依据。但如何快速有效地构建不同类型供应链的柔性评价指标体系，以及不同类型供应链柔性测度值的相互对比、参照问题，尚未给出解决方法，将是进一步深入研究的方向。
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