畢業(yè)論文-企業(yè)供應鏈績效考核指標淺析

1、<p>　　企業(yè)供應鏈績效考核指標淺析</p><p><b>　　論 文 大 綱</b></p><p><b>　　第一章：緒論 </b></p><p>　　Chapter 1 Introduction</p><p>　　1．1 研究背景：闡述供應鏈管理體系的發(fā)展現(xiàn)狀，以及提出改

2、進供應鏈績效評價指標體系的必然性和重要性；</p><p>　　1.1 Research background: expatiate the actual status of the supplier chain management system development, and bring forward the importance and inevitability about to improve th

3、e supplier chain management performance measure system.</p><p>　　1．2 問題的提出：以目前筆者所工作的企業(yè)環(huán)境為大背景，以特定的供應鏈為研究對象，簡要提出當前該供應鏈運作中所存在的問題</p><p>　　1.2 Problem introduce : As the author worked company backg

4、round be the thesis background, and according to a given product’s supplier chain to be a research project, show some problem in this supplier chain operation roughly;</p><p>　　第二章：供應鏈績效評價體系現(xiàn)狀以及其相關(guān)理論</p&g

5、t;<p>　　Chapter 2 Actual situation of Supplier Chain Management KPI system and interrelated theory</p><p>　　2．1 簡述供應鏈績效評價體系的發(fā)展及其現(xiàn)狀</p><p>　　2.1 Actual situation of Supplier Chain Managem

6、ent KPI system analysis roughly</p><p>　　2．2 簡要闡述供應鏈績效評價體系的相關(guān)理論</p><p>　　2.2 Expatiate Supplier Chain Management KPI system interrelated theory;</p><p>　　第三章 改進供應鏈績效評價體系—灰色聚類分析法的實證

7、應用</p><p>　　Chapter 3 Improvement of supplier chain management KPI system – application of Grey Cluster analysis</p><p>　　3．1 改進的灰色聚類分析法淺析</p><p>　　3.1 Analysis about improvement o

8、f Grey Cluster analysis</p><p><b>　　3．2 實證分析</b></p><p>　　3.2 Demonstration analysis</p><p>　　第四章 結(jié)論與展望</p><p>　　Chapter 4 Conclusion and expectation</

9、p><p><b>　　4．1 結(jié)論</b></p><p>　　4.1 Conclusion of thesis</p><p>　　4．2 不足與展望</p><p>　　4.2 Insufficiency and expectation</p><p><b>　　摘 要<

10、;/b></p><p>　　本文通過對供應鏈管理評價體系現(xiàn)狀的探討與分析，運用供應鏈管理的核心思想，以某集團的供應鏈評價指標體系為研究對象，旨在尋找出一套更適合于供應鏈評價的指標體系。 在對于該論點的闡述過程中，提出了將灰色聚類分析法改進并用于供應鏈績效評價指標體系中，并對如何進行分析，決策等做了詳細說明與論證。</p><p>　　關(guān)鍵詞 供應鏈管理考核指標體系；灰色聚類分析

11、法；供應鏈管理；</p><p><b>　　Abstract</b></p><p>　　This article presents a complete analysis to the Performance Analysis System actual situation of whole Supplier Chain Management. Author us

12、e the key mood of SCM and citing a company example to be a study case, in order to find a more fit Performance System to evaluate whole supplier chain. And this article presents a Grey Cluster Relation Analysis Method(GC

13、RAM).The new method combines the cluster method with the relation analysis method and is used to judge the class(e. g. Class of disease or cl</p><p>　　Key Words : Supplier Chain Management Performance Evalua

14、tion; Grey Cluster Relation Analysis Method(GCRAM) ; Supplier Chain Management</p><p><b>　　目 錄</b></p><p>　　第一章 緒論 ………………………………………………………. 5</p><p>　　1．1 研究背景 ………………

15、…………………………………. 5</p><p>　　1．2 問題的提出 ………………………………………………. 7</p><p>　　第二章 供應鏈績效評價體系現(xiàn)狀以及其相關(guān)理論 …………….. 10</p><p>　　2．1 供應鏈績效評價體系的現(xiàn)狀 …………………………… 10</p><p>　　2．2 和供應鏈績效評價相關(guān)的理論

16、介紹- 灰色理論 ……… 15</p><p>　　第三章 O集團供應鏈績效評價體系分析 ……………………… 17</p><p>　　3．1 改進的灰色聚類分析法淺析 …………………………... 17</p><p>　　3．1．1 灰色聚類分析法的相關(guān)定義 ……………………. 17</p><p>　　3．1．2 改進后的灰色聚類分析法

17、………………………. 19</p><p>　　3．2 實證分析 ………………………………………………... 22</p><p>　　第四章 結(jié)論與展望 ……………………………………………... 29</p><p>　　4．1 結(jié)論 ……………………………………………………... 29</p><p>　　4．2 不足 ………………………

18、……………………………... 29</p><p>　　參考文獻 …………………………………………………………. 31</p><p><b>　　第一章 緒論</b></p><p><b>　　研究背景</b></p><p>　　供應鏈管理強調(diào)供應鏈中企業(yè)間的合作，旨在以物流、信息流、資金流將

19、供應商、制造商、分銷商聯(lián)系成為一體，商品生產(chǎn)者與分銷商之間在價值產(chǎn)生和實現(xiàn)上是相互依存的，而在利益分配上又是相互矛盾的，表現(xiàn)在商品上就是價格的競爭，企業(yè)成本簡單地轉(zhuǎn)移到上游或下游企業(yè)并不能使其增強競爭力，如果社會再生產(chǎn)各個環(huán)節(jié)均把成本簡單的推到下游企業(yè)或產(chǎn)業(yè)，只會增加最終消費者的商品購買價格，而商品價值的實現(xiàn)，必須通過商品的最終消費來完成。從此角度講，最終的競爭并不是表現(xiàn)為企業(yè)間的競爭，而是供應鏈之間的競爭。</p>&l

20、t;p>　　現(xiàn)行的企業(yè)績效評價(performance evaluation)指標側(cè)重于單個企業(yè)，平均的對象是某個企業(yè)的內(nèi)部職能部門或具體職位，其評價指標在設計上有如下特點：</p><p>　　數(shù)據(jù)來源于財務結(jié)果，在時間上略為滯后，不能反映供應鏈的動態(tài)運營情況；</p><p>　　主要評價職能部門的工作完成情況，不能對企業(yè)流程進行評價，更不能科學、客觀地評價整個供應鏈運營；<

21、;/p><p>　　不能對供應鏈業(yè)務流程進行實時評價和分析，而是側(cè)重于事后分析，當出現(xiàn)偏差時，危害已經(jīng)造成并很難補償。</p><p>　　當前企業(yè)績效評價指標已經(jīng)不適用于對供應鏈運營績效的評價，應該用基于業(yè)務流程的績效評價指標。</p><p>　　供應鏈績效評價是供應鏈管理成果的體現(xiàn)，是進一步改進供應鏈，實現(xiàn)再造的基礎(chǔ)，傳統(tǒng)的企業(yè)績效評價只能衡量單個企業(yè)的績效，無法

22、對供應鏈整體的利益和績效進行衡量，導致供應鏈無法真正作為一個整體運作。只有建立衡量供應鏈績效的評價體系，才能對供應鏈的運行進行持續(xù)、動態(tài)的跟蹤，為決策者提供狀態(tài)參數(shù)，為調(diào)整和優(yōu)化供應鏈提供依據(jù)。</p><p>　　在實際操作中，為了建立能有效評價供應鏈績效的指標體系，大體上都是遵循如下原則：</p><p>　　突出重點，要對關(guān)鍵績效指標進行重點分析；</p><p&

23、gt;　　供應鏈評價指標集成化，能反映整個供應鏈運營狀況，而不僅僅是單個節(jié)點企業(yè)的運營狀況；</p><p>　　財務指標和非財務指標并重，關(guān)注供應鏈長期發(fā)展和短期利潤的有效結(jié)合，實現(xiàn)兩個目標之間的有效傳遞；</p><p>　　采用能反應供應商、制造商及用戶之間關(guān)系的績效評價指標，把評價的對象擴大到供應鏈上的相關(guān)企業(yè)；</p><p>　　供應鏈績效評價能全方位、

24、多角度、多層次地反映供應鏈競爭優(yōu)勢，注重組織未來的發(fā)展性；</p><p>　　績效評價除了對企業(yè)內(nèi)部運作的基本評價之外，還把注意力放在外部供應鏈的監(jiān)控上，以保證供應鏈內(nèi)部和外部在績效上達成一致。</p><p>　　目前國內(nèi)外許多研究學者都試圖通過指標體系的建立或模型的確立來彌補用企業(yè)績效對供應鏈績效評價的不足。所以，從供應鏈績效評價的重要地位和當前供應鏈績效評價的狀況出發(fā)，都有研究的必

25、要和空間，本文將在已取得研究成果的基礎(chǔ)上結(jié)合具體企業(yè)情況開展深入的探討，在發(fā)現(xiàn)問題的同時解決問題，同時推動理論的前進。</p><p>　　1．2 問題的提出</p><p>　　對于供應鏈或稱供應網(wǎng)絡，所涉及的企業(yè)眾多，各個企業(yè)的指標也大量的融合并相互影響，如果將所有涉及的數(shù)據(jù)均收集和分析，不僅工作量巨大，也沒有一種能涵蓋縱向、橫向比較的模型。</p><p>

26、　　筆者所在的公司O集團是歐洲第一大運動品集團，該集團的經(jīng)營方式不但包括B2B，還包括B2C，O集團在全球擁有近500家運動品超市，概念店，直接銷售該集團自己的運動產(chǎn)品，產(chǎn)品類別廣泛，基本上涵蓋了所有的運動品范圍，同時，O集團的生產(chǎn)團隊中，不但采用外協(xié)生產(chǎn)，在很多主要產(chǎn)品上還擁有自己的組裝工廠，有專門的工業(yè)采購團隊進行全球采購。供應商數(shù)量多，但是供應鏈比較清晰。O集團是筆者自從業(yè)以來，所遇到的擁有最簡短供應鏈的集團，從生產(chǎn)到銷售，其經(jīng)營

27、理念，就是要運動愛好者盡可能大的享受到運動的樂趣，這就是企業(yè)的生存價值。</p><p>　　再O集團中，有一項主打產(chǎn)品就是自行車，O集團擁有自己的研發(fā)團隊，擁有世界上一流的自行車測試實驗室，O集團目前在歐洲擁有4個自行車組裝工廠：葡萄牙組裝廠，法國組裝廠，意大利組裝廠，羅馬尼亞組裝廠，以便給歐洲近375家商場供貨，而在生產(chǎn)自行車的主要零件，車架和前叉則是從中國四個供應商中采購，深圳兩間（A, B），常州一間（C

28、）,蘇州昆山一間（D），過去的四年中平均每年的總采購金額在2.5億歐元。為了保證歐洲各商場的客戶滿意度，四個組裝工廠必須在合理的控制庫存的前提下，最大可能的滿足商場的訂單需求，這就意味著，面對中國的四家供應商，如何維持良好的上下游關(guān)系，如何合理的分配訂單，如何減少車架和前叉這種主要零配件的生產(chǎn)周期（Production Lead-time）都是非常重要的，所以，此次項目就以O集團自行車主要零配件車架和前叉的供應鏈管理為研究對象，筆者將在

29、此次項目研究中介紹目前O集團所使用的供應鏈績效考量指標體系，并提出新的改進的考量指標，并進行實證，說明其對于整條供應鏈的考量更為有效。</p><p>　　所以，對于我們當前所要研究的供應鏈，簡單圖示1-2如下：</p><p><b>　　B2B</b></p><p><b>　　B2C</b></p>

30、<p>　　圖1-2 O集團歐洲自行車主要零配件供需供應鏈圖解</p><p>　　從企業(yè)管理角度看，有許多共同的供應商（所供應原材料可能不相同），采用共同的質(zhì)量標準、生產(chǎn)流程（公司標準），有共同的物流中心/VMI庫房提供相同的服務，共同多變的消費市場，四個工廠的供應鏈管理應該趨于同一個水平，但實際的情況是在緊急訂單的處理上為什么某一個工廠做的比較好？</p><p>　　為什么

31、某一個工廠有如此多的突發(fā)事件來彌補應該正常的供應鏈？</p><p>　　為什么當前的指標不能真實反映供應鏈的運營情況？</p><p>　　因此，以企業(yè)績效模式粗放型的衡量四條供應鏈顯然不是合適的選擇，也無法回答以上的問題，公司不可能在對各條供應鏈沒有清晰認識的情況下作預期的改善或優(yōu)化，同時不成熟的KPI指標會使相關(guān)人員失去認清供應鏈問題的動力，造成問題的持續(xù)積累。對以上問題的回答也是本

32、文將要作為實證研究的部分。</p><p>　　第二章：供應鏈績效評價體系現(xiàn)狀以及其相關(guān)理論</p><p>　　2.1 供應鏈績效評價體系的現(xiàn)狀</p><p>　　績效評價（Performance Measurement，PM）是基于目標對運行結(jié)果的衡量。它的過程主要包括績效指標定義、分析和報告、評價和改進三個部分，三個階段循環(huán)往復，不斷提高?？冃гu價的目的主

33、要有兩個：一是判斷各方案是否達到了各項預定的性能指標，能否在滿足內(nèi)外條件下實現(xiàn)系統(tǒng)的預定目標；二是按照預定的評價指標體系評出參評方案的優(yōu)劣，做好決策支持，為進行最優(yōu)決策，選擇系統(tǒng)實施方案服務。</p><p>　　目前對供應鏈績效評價的研究主要是指標選取、體系構(gòu)建和績效算法幾個方面。</p><p>　?。?）供應鏈績效評價指標選取和體系構(gòu)建方面</p><p>　

34、　國際上，Lummus等人列舉了供應鏈績效的主要考核指標，每一項指標都有3個指標值：理想值、目標值和當前值。</p><p>　　供應鏈績效管理的目的就是按照理想值設定目標值，進而改進現(xiàn)有的績效狀況。</p><p><b>　　如表2-1所示：</b></p><p>　　表2-1 供應鏈績效的主要評價指標 (lummus et.al.)&

35、lt;/p><p>　　為了避免傳統(tǒng)績效評價的問題，比蒙（Beamon）于1999年提出了三個可以反映供應鏈績效的戰(zhàn)略目標：資源、產(chǎn)出和柔性，資源評價和產(chǎn)出評價在供應鏈評價中已經(jīng)得到廣泛的應用，而柔性則在應用中是有限的。資源評價（成本評價）是高效生產(chǎn)的關(guān)鍵，產(chǎn)出評價（客戶響應）必須達到很高的水平以保持供應鏈的增值性，柔性評價則要達到在變化的環(huán)境中快速響應，它們之間是互相作用彼此平衡的。</p><

36、p>　　經(jīng)過進一步的發(fā)展，目前ROF法三個方面對應的指標如表2-2所示：</p><p>　　表2-2 ROF評價指標</p><p>　　供應鏈研究的權(quán)威機構(gòu)PRTM在供應鏈運作參考模型—SCOR模型中提出了績效評價指標，并指出對于公司不必成為全能冠軍，而應該集中自己的優(yōu)勢，把目標瞄準市場上的4-6個選定的領(lǐng)域，創(chuàng)造差別優(yōu)勢。</p><p>　　當前供應

37、鏈管理協(xié)會（Supply Chain Council）發(fā)布最新8.0版的SCOR。結(jié)合比較成熟的使用指標，我們將其列成表2-3：</p><p>　　表2-3 供應鏈績效和基準衡量標準</p><p>　　將平衡計分卡（BSC）延伸到供應鏈管理中，布魯爾和斯拜（Brewer and Speh，2000）認為如果公司考慮到供應鏈的重要性但仍然使用績效方法對員工進行評估，這些績效方法不受供應

38、鏈效率提高的影響，那么公司將忽視在供應鏈方面的努力，他們建立起一個框架將供應鏈和BSC聯(lián)系起來，如圖2-1：</p><p>　　圖2-1 將供應鏈管理與平衡計分卡相聯(lián)系</p><p>　　Roger教授認為顧客服務質(zhì)量是評價供應鏈整體績效的最重要手段，績效評價系統(tǒng)應該包含有形體的外在績效；可靠性、響應速度、能力、服務態(tài)度等十個方面。</p><p><b

39、>　　（2）研究方法方面</b></p><p>　　前面部分開始已經(jīng)說明，供應鏈評價的方法必須于現(xiàn)有企業(yè)績效評價方法相結(jié)合才能達到真正認識當前供應鏈的作用，因此在方法上兩者存在共用內(nèi)容。前面指標體系中已經(jīng)涉及一些研究方法，如ROF法、SCOR模型、BSC等，這里就不再闡述。</p><p>　　標桿法（Benchmarking）。標桿法最早可以追溯到美國施樂公司，是一個

40、不斷地和競爭對手及行業(yè)中最優(yōu)秀的公司比較實力，衡量差距的過程。定量分析自己公司現(xiàn)狀與其它公司現(xiàn)狀，加以比較，是一個組織不斷學習、改進、維持競爭力的重要手段。</p><p>　　層次分析法(The Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP)。美國運籌學家、匹茲堡大學的薩迪（T.L.Satty）教授于20世紀70年代提出了層次分析法，AHP的基本思路是：</p><p&g

41、t;　　a.將復雜問題分解為若干組成要素，并將這些要素按支配關(guān)系形成有序的遞階層次結(jié)構(gòu)；</p><p>　　b.通過兩兩比較矩陣求出各要素的相對權(quán)重，以及要素所屬大類的相對權(quán)重；</p><p>　　c.對每個評價要素下指標作單因素評價，形成單因素評判矩陣；</p><p>　　d.綜合各層次要素的重要程度，得到各要素的綜合評價值。</p><

42、p>　　AHP法還有一個很大的實用之處是它很容易和其他方面合并使用，以解決實際操作中的某一個方面，并將其闡述清楚，使結(jié)合的方法論既保持原來的框架又在一定程度上被完善。如陳功玉等用AHP與Delphi法相結(jié)合來確定供應商評價指標權(quán)重。</p><p>　　模糊層次綜合評價法。它是將模糊數(shù)學與層次分析法相結(jié)合的一種系統(tǒng)評價方法，它能比較好地解決系統(tǒng)多指標的綜合評價問題。但在進行模糊綜合評價時，一般很少考慮評價對

43、象的特性值隨時間而變化的情況，而是把評價指標作為常量進行評價，或是只根據(jù)某時間點的一組指標值進行評價，然后將評價結(jié)果推及整個時間段。</p><p>　　灰色關(guān)聯(lián)法。灰色關(guān)聯(lián)法是灰色系統(tǒng)理論的一個分支，是一種從信息的非完備性出發(fā)，研究和處理復雜系統(tǒng)的理論。它通過分析參考序列與比較序列的曲線幾何形狀的接近程度，來判斷變化趨勢的接近程度。</p><p>　　作業(yè)成本法（Activity Ba

44、sed Costing，ABC）。ABC法是衡量供應鏈績效的有效方法，它能使企業(yè)準確的得到營銷某一特定產(chǎn)品或服務某一特定顧客的總成本，可以計算物流的成本并非單單運輸?shù)扔行蔚馁M用，并且可以和其它評價方法有效的結(jié)合，得到更為準確的供應鏈成本指標。</p><p>　　和供應鏈績效評價相關(guān)的理論介紹 – 灰色理論</p><p>　　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

45、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，實現(xiàn)對系統(tǒng)運行行為、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，如何運作并不去考慮，直到《企業(yè)的性質(zhì)》被認同才開始進行系統(tǒng)的研究，相應地，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

46、分信息未知的系統(tǒng)則成為灰色系統(tǒng)。系統(tǒng)信息不完全的情況可以歸納為四個方面：</p><p>　　元素（參數(shù)）信息不完全</p><p><b>　　結(jié)構(gòu)信息不完全</b></p><p><b>　　邊界信息不完全</b></p><p><b>　　運行行為信息不完全</b>&

47、lt;/p><p>　　表2-5 “灰”概念引申</p><p>　　人們在社會、經(jīng)濟活動或科學研究過程中，經(jīng)常會遇到信息不完全的情形，因此在灰色理論的發(fā)展過程中，大量的被延伸到相關(guān)領(lǐng)域，和其他學科的理論方法相結(jié)合，達到學科現(xiàn)有方法論不能完成或很難達到的目標，如邱學軍提出的灰色聚類關(guān)聯(lián)分析法，李勇平等進行的投資項目灰色綜合評估，Li Mancheng應用灰色關(guān)聯(lián)法和灰色聚類法對考試質(zhì)量精心的

48、評價，結(jié)合經(jīng)典的層次分析法（AHP）,連育青提出層次-灰色關(guān)聯(lián)分析法，能夠克服決策者的主觀影響和不必要的計算誤差，結(jié)合拓展的最小二乘準則來建立灰色綜合評價模型，很好的解決了關(guān)聯(lián)度很小情況下的比較問題。</p><p>　　第三章 O集團供應鏈績效評價體系分析</p><p>　　改進的灰色聚類分析法淺析</p><p>　　3．1．1 灰色聚類分析法的相關(guān)定義&

49、lt;/p><p>　　經(jīng)典灰色聚類方法的基本思想是依據(jù)問題的實際背景，確定所需劃分的灰類個數(shù)和相應的白化權(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)值的分析計算，生成灰色聚類矩陣，以此對研究對象進行分類。在介紹之前我們首先解釋一下將要使用到的名詞：</p><p>　　聚類對象：要評價的對象，如本文中的四個工廠</p><p>　　聚類指標：適用于對象的指標，

50、如本文中的質(zhì)量、出貨達成率等指標不同灰類：對象對應指標所處的程度，如好、中、差等</p><p>　　白化權(quán)函數(shù)：某一個灰數(shù)對其取值范圍內(nèi)不同數(shù)值的“偏愛”程度</p><p>　　灰色聚類方法要求每一個特性指標對每一個評判子類都要設定白化權(quán)函數(shù)。</p><p><b>　　下面給出幾個定義：</b></p><p>

51、　　定義3.1 設有n個聚類對象，m個聚類指標，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。</p><p>　　定義3.2 將n個對象關(guān)于指標j的取值相應地分為s個灰類,稱之為j指標子類。</p><p>　　j指標k子類的白化權(quán)函數(shù)記為。典型白化權(quán)函數(shù)如圖所

52、示：</p><p>　　圖3-1 典型白化權(quán)函數(shù)</p><p>　　用公式表示的典型白化權(quán)函數(shù)為：</p><p>　　定義3.3 設為j指標k子類臨界值，則稱</p><p><b>　　式（3.1）</b></p><p>　　為j指標k子類的權(quán)。</p><p&g

53、t;　　定義3.4 設Xij為對象i關(guān)于指標j的觀測值，為j指標k子類白化權(quán)函數(shù)，為j指標k子類的權(quán)，則稱</p><p><b>　　式（3.2）</b></p><p>　　為對象i屬于k灰類的灰色變權(quán)聚類系數(shù)。</p><p>　　定義3.5 設，則稱對象i屬于灰類k* ；當有多個對象同屬于灰類k*時，可以進一步根據(jù)綜合聚類系數(shù)的大小

54、確定同屬于灰類k*的各對象的優(yōu)劣或位次。</p><p>　　以上定義由于本論文的篇幅限制，暫時不做實例驗證，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定義。</p><p>　　3．1．2 改進后的灰色聚類分析法</p><p>　　灰色聚類決策用于按照多個不同的決策指標對決策對象進行綜合評價，以確定決策對象是否滿足給定的取舍準則，經(jīng)典灰色聚類決策

55、的基本思想是依據(jù)問題的實際背景，確定所需劃分的灰類個數(shù)和相應的白化權(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)值的分析計算，生成灰色聚類矩陣，以此對研究對象進行分類。經(jīng)典灰色聚類決策方法又稱為灰色變權(quán)聚類，它適用于指標意義、量綱皆相同的情況，對于聚類指標意義、量綱不同且不同指標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，一是對初始矩陣進行歸一化處理，二是采用灰色定權(quán)聚類。</p><p>　

56、　對于指標優(yōu)化處理，按其取值類型有成本型指標、效益型指標和區(qū)間型指標。前兩種指標我們已經(jīng)介紹過，區(qū)間型指標使用過程中需要在主觀評價的基礎(chǔ)上對j指標k子類的臨界值進行進一步處理，我們在三角白化權(quán)函數(shù)的介紹中給予解釋。</p><p>　　灰色關(guān)聯(lián)聚類是觀測到的特征變量在某個臨界值r下的分類情況，r可根據(jù)實際問題的需要確定，r越接近于1分類越細，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地越

57、多。例如我們對于一個人的評價，可能會有幾十種衡量指標，每種指標都隱含著某一方面的能力，此時如果用所有的指標進行分析顯然是不合理的，因此可以用灰色關(guān)聯(lián)聚類，計算所有指標對應第一個指標的灰色絕對關(guān)聯(lián)度，設定一個臨界值r，根據(jù)r值的大小得到幾種能力大類對應的關(guān)鍵指標，然后運用相關(guān)分析法對這幾個指標進行分析，簡化了計算同時又能反映所有指標的特性。</p><p>　　基于三角白化權(quán)函數(shù)的灰色評估，按照評估要求所需劃分灰類

58、數(shù)s，將各個指標的取值范圍也相應地劃分為s個灰類，此時取值不是一個具體值，而是一個區(qū)間；對相鄰的數(shù)值取平均值就得到，進而劃出j指標k灰類的三角白化權(quán)函數(shù)對于第一個和最后一個函數(shù)的取值，需要將指標取值數(shù)域在坐標上向左、向右延拓（a和e）。圖例可以表示為：</p><p>　　圖3-2 三角白化權(quán)函數(shù)</p><p>　　本文從實用和簡潔性出發(fā)，選擇使用對灰色定權(quán)聚類分析法的改進來作為實證研

59、究的理論依據(jù)。</p><p>　　然后，我們在定義3.1到定義3.5的基礎(chǔ)上給出另外一個定義：</p><p>　　定義3.6 設原始序列mj=min{x1j ，x2j ，…，xnj }，Mj=max{x1j ，x2j ，…，xnj }。對于效益型指標，令 ；</p><p><b>　　對于成本型指標</b></p>&l

60、t;p>　　得到聚類對象的區(qū)間化特性指標序列組成的矩陣：</p><p>　　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。如圖3-3：</p><p>　　圖3-3 簡化后的白化權(quán)函數(shù)</p><p>　　把定義3.6與定義3.1 到定義3.

61、5結(jié)合，我們得出改進灰色聚類的算法步驟：</p><p><b>　　構(gòu)造初始序列矩陣</b></p><p>　　區(qū)間化處理 定義3.6</p><p><b>　　選定白化權(quán)函數(shù)</b></p><p><b>　　計算指標權(quán)重</b></p>

62、;<p>　　求聚類系數(shù) 定義3.4</p><p>　　灰類比較 定義3.5</p><p>　　此方法與傳統(tǒng)方法具有一致性且思路簡單，計算量小，應用較方便，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到對聚類對象的分類的目的。</p><p><b>　　實證分析</b><

63、;/p><p>　　現(xiàn)在請回顧論文前部分關(guān)于O集團歐洲自行車的四個組裝工廠的簡單供應鏈圖1-2，筆者將根據(jù)該供應鏈關(guān)系以葡萄牙工廠為例，列出其2008年第四季度相關(guān)的供應鏈績效指標的考核數(shù)據(jù)，并對其進行比較，說明。然后我們將憑借聚類分析法進行分類，評價其供應鏈的現(xiàn)狀和待改進的要點。</p><p>　　（1）出貨達成率（On-time Delivery Rate）</p><

64、;p><b>　　庫存水平</b></p><p>　　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，所以計算得出OTD1=97/102*100%=95%。</p><p><b>　?。?）產(chǎn)品柔性</b></p><p>　　葡萄牙工廠第四季度開發(fā)新產(chǎn)品兩個，都已投入生

65、產(chǎn)，同時淘汰掉兩個品種，期初和期末數(shù)都是7個，所以產(chǎn)品柔性為0.286。</p><p><b>　　（3）免檢比例</b></p><p>　　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%。</p><p><b>　　產(chǎn)能利用率</b></p><p>&l

66、t;b>　　= 95%</b></p><p><b>　　平均年資</b></p><p>　　個人服務公司時間的加權(quán)平均值 = 3.2 年</p><p><b>　　VMI比例</b></p><p><b>　　= 56%</b></p>

67、<p><b>　　流程改善</b></p><p>　　改善項目經(jīng)濟效益評估可以節(jié)省50萬/年的項目數(shù)。</p><p><b>　　成品不良率</b></p><p>　　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），計算公式為：</p>

68、<p>　　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。成品檢驗人員根據(jù)批次，每天抽取樣品檢驗，每天、每周、每月都會整理出不良率，綜合三個月的不良品數(shù)據(jù)，我們得到該廠的DPMU1=350。</p><p><b>　　庫存水平</b></p><p>　　庫存水平用天數(shù)表示，代表在現(xiàn)有材料在

69、不購進新原材料的情況下，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。計算公式為： = 12 天</p><p>　　上面一節(jié)以葡萄牙工廠為例，計算出對應的九個指標數(shù)值，同理我們可以得到其它工廠相應的數(shù)字，我們設灰類k為好、良、差三個。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）</p><p>　　第一步 整理出四個工廠對

70、應的各項指標，如下表所示：</p><p>　　表3-1 各廠指標</p><p>　　前面七個指標為效益型指標，取值越大說明越好，越具有優(yōu)勢；后面兩個為成本型指標，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。</p><p>　　第二步 用定義3.6對應的公式對初始數(shù)值進行區(qū)間化處理，得表3-2：</p><p>

71、　　表3-2 指標的區(qū)間化</p><p>　　第三步 給出白化權(quán)函數(shù)</p><p>　　第四步 計算指標權(quán)重</p><p>　　對于企業(yè)績效也包含的指標，我們采取先求值的辦法，計算其數(shù)值，對不在企業(yè)績效評價表中的指標，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)計算如下表所示：</p><p>　　表3

72、-3 各指標權(quán)重值</p><p>　　根據(jù)此權(quán)重值取得供應商和客戶的協(xié)調(diào)一致，得出最終的指標權(quán)重：</p><p>　　第五步 求聚類系數(shù)</p><p>　　根據(jù)定義3.4的公式，可以得出灰色聚類系數(shù)矩陣：</p><p>　　第六步 對初始指標進行分類</p><p>　　因此，根據(jù)各廠最大值的取值情況知：一

73、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。</p><p>　　如果對上述的案例實證進行分析，我們可以發(fā)現(xiàn)，同樣的供應商，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)生不同的供應鏈整體績效。所以，對于O集團而言，對于供應商的管理評價，不能僅僅從供應商對應某單個組裝工廠的供貨水平，而是要從整條鏈上的績效進行分析和評價，這樣才能找到癥結(jié)點。</p><p>

74、;　　從實證結(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，因為這兩間工廠的生產(chǎn)產(chǎn)品種類少，主要是MTB(越野自行車)RR5.2, RR5.3, MCL 24等目前市場上O集團的主打產(chǎn)品，設計成熟，銷量穩(wěn)定，和供應商的配合都很順利，而且工廠的采購很尊重生產(chǎn)周期，每月得Forecast提供的準時并且差異相對較小。對于國內(nèi)的供應商而言，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行備貨；然而，對于意大利工廠而言，我們

75、可以從產(chǎn)品柔性指標看出，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，前期市場的預測不準確直接影響了后續(xù)的整條供應鏈的運作均衡；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，商店需要緊急補貨時就體現(xiàn)出其限制性。</p><p>　　所以面對意大利和法國的供應鏈問題，目前的改進措施是，對于新品和高檔產(chǎn)品，工廠承擔部分的原材料庫

76、存，銷售預測由每月一次改為每周更新一次給采購中心，供應商和O集團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。</p><p>　　目前該措施正在實踐中，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鏈績效評價指標實際數(shù)據(jù)。</p><

77、p><b>　　第四章 結(jié)論與展望</b></p><p><b>　　結(jié)論</b></p><p>　　本文從當前供應鏈績效評價的現(xiàn)狀出發(fā)，結(jié)合筆者所在公司的實際，提出了對O集團所屬品牌的自行車歐洲的組裝工廠供應鏈績效評價的模型和方法，目前正在持續(xù)改善中。本文主要完成的工作可以概括如下：</p><p>　　從核心

78、產(chǎn)業(yè)出發(fā)，對其各組裝工廠供應鏈績效進行評價，完善了當前供應鏈績效評價的體系；</p><p>　　在供應鏈績效評價方法中引入灰色聚類分析法，拓展了評價視角，并且以具體算例，驗證灰色聚類的實用性。此前在經(jīng)濟管理中應用較多的是灰色理論中“灰關(guān)聯(lián)分析法”；</p><p>　　系統(tǒng)性地選取各工廠評價指標，標示其意義和關(guān)聯(lián)，可以適用于類似企業(yè)的相關(guān)活動范疇；</p><p>

79、;<b>　　不足</b></p><p>　　由于筆者水平所限，對供應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和完善的地方：</p><p>　　本文側(cè)重于某一類型企業(yè)供應鏈績效的評價，指標方面的選取不能推廣到所有企業(yè)進行供應鏈績效的評價；</p><p>　　對指標權(quán)重的計算方面，包含上下游企業(yè)和核心企業(yè)自身的主觀因素；&l

80、t;/p><p>　　除了對灰色聚類的改進，還可以引入灰色評估的理論體系來解決經(jīng)濟管理中一些問題，包括供應鏈績效評價。</p><p><b>　　參考文獻:</b></p><p>　　候定丕 等，非線性評估的理論探索與應用［M］合肥：中國科技大學出版社，2001，2</p><p>　　劉奇志，王芹，武器系統(tǒng)的模糊聚類方

81、法 [J] 系統(tǒng)工程理論與實踐，1998，18（11）：61-65</p><p>　　謝梅芳，胡濤 李暉 直覺決策及其可信度評估方法研究[J]武漢理工大學學報：信息與管理工程版，2006，28(8):104-106</p><p>　　曹明霞 灰色關(guān)聯(lián)分析模型及其應用的研究 [D]南京航空航天大學，2007</p><p>　　霍震佳，隋明剛，劉仲英，集成化供應鏈