動態(tài)供應鏈績效評價方法研究.pdf

1、當今世界企業(yè)與企業(yè)之間的個體競爭已經(jīng)轉向供應鏈與供應鏈之間的群體競爭。面對日益激烈的競爭環(huán)境，唯有通過對供應鏈績效的適當衡量，才能協(xié)助企業(yè)成功執(zhí)行策略，以獲取競爭優(yōu)勢。正確的績效評價必須能夠配合組織策略、結構、管理風格及企業(yè)流程，制定關鍵績效指標，以供供應鏈管理從業(yè)者策略執(zhí)行及日常經(jīng)營考核之用。建立合適的供應鏈績效評價體系是供應鏈有效運作與科學管理的基礎。傳統(tǒng)的供應鏈績效評價方法大多屬于靜態(tài)評價，忽視了動態(tài)供應鏈所具有的隨機性和不確定性

2、以及績效指標之間具有的非線性關聯(lián)性的特點。針對這樣一個復雜的績效評價系統(tǒng)，本文的主要工作是對動態(tài)供應鏈績效評價體系框架、績效指標、評價模型、評價方法及其特點進行深入系統(tǒng)的研究。 本文的研究工作從以下四個方面展開。首先，基于現(xiàn)實背景和研究目標提出了論文需要解決的主要問題。概述了供應鏈、供應鏈管理、供應鏈績效評價的基本理論，并對應用于動態(tài)供應鏈績效評價的智能信息處理方法進行了介紹和分析,進而確定了本文的研究內容和技術路線。然后，通過

3、引入供應商維度，把傳統(tǒng)的供應鏈四維平衡計分卡擴展為動態(tài)供應鏈的五維平衡計分卡，并結合供應鏈運作參考模型(SCOR)理論的思路構建了動態(tài)供應鏈績效體系，詳細闡述了關鍵績效指標集的選取、優(yōu)化及處理方法。再后，利用模糊綜合分析、Markov鏈預測、粗糙集約簡和BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習等智能信息處理方法從不同的側面建立了多個動態(tài)供應鏈績效評價模型，以反映供應鏈體系中聯(lián)盟決策與績效之間的互動關系。在基于模糊綜合評價和Markov鏈預測的績效評價模型里，建

4、立了供應鏈績效評價模糊關系矩陣，利用模糊評價方法計算出供應鏈的綜合績效評價結果，并結合Markov鏈預測理論的決策支持功能，給出了動態(tài)供應鏈績效的發(fā)展趨勢。在基于粗糙集理論的績效評價模型里，建立了動態(tài)供應鏈績效評價決策表，利用粗糙集約簡方法得到了預測績效評價結果的決策規(guī)則集，并把粗糙集約簡和模糊綜合評價技術相結合進行動態(tài)供應鏈績效評價，顯著地縮小了數(shù)據(jù)處理的規(guī)模，降低了模型的計算復雜度。在基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡理論的績效評價模型里，利用BP網(wǎng)

5、絡理論來對動態(tài)供應鏈績效評價結果進行學習和預測，并與粗糙集約簡技術相結合，從而簡化了BP網(wǎng)絡結構，具有較強的實用性。最后，對這些智能信息處理方法在動態(tài)供應鏈績效評價中的主要特點及效果進行了比較和分析。 本文對上述各動態(tài)供應鏈績效評價模型進行了解算與數(shù)字仿真，完成了對評價模型的校驗和對實際評價結果的驗證，并對各績效評價模型的特點進行了分析和總結。針對每種評價模型的特點，設定好模型的各種參數(shù)和初始條件，利用仿真軟件對模型進行推演和解