（天津大學管理與經(jīng)濟學部 天津 300072）

0 引 言

近年來，許多學者對供應鏈績效問題進行了研究［1－2］，提出了許多面向制造企業(yè)的供應鏈績效評價指標體系．Gunasekaran等人基于計劃、采購、組裝和配送等4個主要的供應鏈過程提出了供應鏈績效的評價指標體系［3］．國內(nèi)的學者也從不同角度提出了許多評價指標體系［4］，如從供應鏈整體角度提出7個業(yè)務流程績效指標、從綠色供應鏈角度提出4個評價指標．隨著服務供應鏈的興起，服務供應鏈績效評價也開始受到關(guān)注［5］．

在供應鏈績效評價方法方面，常見的績效評價方法主要有平衡計分卡法（BSC）、數(shù)據(jù)包絡法（DEA）、層次分析法、模糊評價法、專家評分法、灰色關(guān)聯(lián)度法、粗糙集和模糊集評價方法等［6－7］．作為一種常見的多準則評價方法，ANP（analytic network process）方法是對AHP的完善和發(fā)展，具有極高的應用價值［8］．本文在借鑒其他學者研究成果的基礎(chǔ)上探討物流服務供應鏈協(xié)同運作流程對接評價體系，運用ANP－Fuzzy方法對流程對接進行綜合績效評價，為物流服務集成商和功能型物流服務提供商進行物流服務協(xié)同運作提供決策支持．

1 物流服務供應鏈流程對接評價指標體系的構(gòu)建

一般來說，構(gòu)建物流服務供應鏈流程對接綜合績效評價體系時需要遵循以下4個原則：（1）指標體系需要突出層次性．績效指標體系既要關(guān)注結(jié)果（如客戶滿意度），也要關(guān)注過程（具體的服務運作過程）．因此，整個指標體系可以劃分為流程對接的結(jié)果層、運作層、環(huán)境層，分別對應事后評價、事中評價、事前評價；（2）指標體系需要綜合反映不同主體的評價結(jié)果．關(guān)鍵指標的選取需從客戶、物流服務集成商和功能型物流服務提供商3個主體來進行綜合考慮．物流服務集成商和功能型物流服務提供商主要突出在運作層、環(huán)境層以及結(jié)果層的評價．客戶主要突出對結(jié)果層的滿意度進行評價；（3）充分考慮物流服務供應鏈流程對接過程的特性．指標體系要反映出物流服務供應鏈上下游主體之間在流程對接過程中的績效協(xié)調(diào)水平；（4）充分考慮物流服務供應鏈的服務特性．物流服務供應鏈績效評價要特別突出服務供應鏈特性，要有服務性的指標，如服務前的需求預測協(xié)同度、服務產(chǎn)品設計協(xié)同度和服務中的物流能力調(diào)度協(xié)同度、物流質(zhì)量監(jiān)控協(xié)同度等指標．具體的指標體系設計見表1．

表1 物流服務供應鏈流程對接評價指標體系

2 基于ANP－Fuzzy的物流服務供應鏈流程對接綜合績效評價

2.1 運用ANP方法確定指標權(quán)重

ANP方法把系統(tǒng)分為控制層和網(wǎng)絡層，控制層包括決策問題的目標和決策準則，網(wǎng)絡層包括受控制層支配的各元素組和元素組成．假定ANP網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)中控制層有元素p1，p2，…，pn，即相對目標的準則．網(wǎng)絡層次中有N 個元素集C1，C2，…，CN，Ci中有元素ei1，ei2，…，eini，以控制層元素ps（s＝1，2，…，n）為準則，以Cj中元素ejl為次準則，元素組Ci中的其他元素按其對ejl的影響力大小通過重要度比較分析得到判斷矩陣，經(jīng)過一致性檢驗得到權(quán)重向量（W（jl）i1，W（jl）i2，…，W（jl）ini）．由以上步驟同理可得到相對于與其他元素的排序向量，構(gòu)成一個子矩陣：

矩陣的列向量就是Ci中元素ei1，ei2，…，eini對Cj中元素影響程度的排列向量．如果Cj中元素不受Ci中元素的影響，則Wij＝0．把所有網(wǎng)絡層元素相互影響的排列向量組合起來就得到一個控制元素ps下的初始未加權(quán)超矩陣：

可以看出W 不是歸一化的，但超矩陣W 的子塊Wij是歸一化的，為此，以控制元素ps為準則，對ps下各組元素對準則Cj（j＝1，2，…，N）的重要性進行比較，可得一個矩陣：

將超矩陣W與矩陣A相乘可得到加權(quán)超矩陣為

對ˉW逐漸提高冪次直至得到穩(wěn)定的收斂矩陣ˉW∞，即極限超矩陣，矩陣中各列數(shù)值基本穩(wěn)定．ˉW∞的第j列就是準則下ps網(wǎng)絡層各元素對于元素j的極限相對權(quán)重．

2.2 模糊綜合評價

多層次模糊綜合評價的構(gòu)建一般可分為以下幾個步驟．

1）設因素C＝（C1，C2，…，Cn）．式中：Wi（i＝1，2，…，n）為第一層指標，它是由第二層次中的m個元素決定，即Wi＝（Ci1，Ci2，…，Cim），而第二個層次的因素由第三個層次的因素決定．

2）取V＝（V1，V2，…，Vm）為評語集，并把其看成一個向量D，進行賦值．

3）確立模糊轉(zhuǎn)換矩陣R（rij）m×n

式中：rij（i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n）為對第i個指標做出的第j級評語的隸屬度，一般通過專家打分得到．

4）確定各層指標的權(quán)重集A＝（A1，A2，…，An）（0≤Ai≤1）．

5）計算B＝A·R，在多層次評價中，每一層的模糊綜合評價結(jié)果又是上一層評價的輸入，層層求解，可得到綜合評判結(jié)果．

6）計算Z＝B×C即為最終得分值．得分值越接近1，說明流程對接綜合績效評價越好．取0．85～1為優(yōu)秀，0．70～0．85為良好，0．55～0．70為一般，0．55以下為較差［13］．

3 算例分析

現(xiàn)有某個物流服務集成商與某個功能型物流服務提供商進行流程對接，根據(jù)前文提出的流程對接評價指標體系，運用ANP－Fuzzy方法對其流程對接綜合績效進行評價．

圖1 流程對接評價體系網(wǎng)絡層次分析模型

3.1 ANP模型的構(gòu)建及各層指標權(quán)重的計算

根據(jù)物流服務供應鏈協(xié)同運作流程對接評價指標，首先構(gòu)建網(wǎng)絡層次分析ANP模型，如圖1所示．

在ANP模型中，許多指標由于其存在與其它元素的相互依賴或相互影響關(guān)系，除了相對于上層元素進行重要度比較分析外，還需要橫向比較不同準則之間的重要性．例如，環(huán)境因素指標C11下的4個指標：C111，C112，C113，C114之間存在相互依存關(guān)系，需要在某一指標（如C111）下，構(gòu)建其他的3個指標（C112，C113，C114）的判斷矩陣，得到歸一化特征向量，最后，將這些特征向量進行組合，形成一個矩陣．當考慮了所有指標之間依存關(guān)系后，將特征向量組成矩陣即可得到超矩陣（限于篇幅，略）．對超矩陣進行加權(quán)得到加權(quán)超矩陣，逐漸提高加權(quán)超矩陣的冪次，直至得到穩(wěn)定的極限超矩陣，最終得到各指標的權(quán)重，如表2所列．

3.2 原始指標值的模糊評價

物流服務集成商和功能型物流服務提供商共同對第三級指標中的每個指標值進行評判，得到各個指標的模糊評語．評語集V＝（V1，V2，…，Vm）＝（好，較好，一般，差），可將評語集V中的等級視為向量D＝（0．95，0．80，0．65，0．50）．指標等級得分如表2所列．

表2 流程對接指標權(quán)重和等級評分

3.3 流程對接的綜合評價結(jié)果

首先對第三級指標作綜合評價，由表2可得單因素評判矩陣

同理可得：B21＝A21·R21＝（0．35 0．28 0．24 0．13），B22＝A22·R22＝（0．27 0．33 0．27 0．13），B23＝A23·R23＝（0．41 0．29 0．19 0．11），B24＝A24·R24＝（0．47 0．27 0．14 0．12），B31＝A31·R31＝（0．62 0．22 0．17 0．00），B32＝A32·R32＝（0．62 0．27 0．11 0）．

對第二級指標作模糊綜合評價，應相同的方法可以得出：B1＝A1·R1＝（0．34 0．34 0．21 0．12），B2＝A2·R2＝ （0．35 0．29 0．23 0．13），B3＝A3·R3＝（0．62 0．25 0．13 0）．

對于第一級指標：B＝A·R＝（0．43 0．28 0．20 0．09），總評分Z＝B×D＝0．82，可判定該物流服務集成商和功能型物流服務提供商在進行協(xié)同運作流程對接時綜合績效評價為良好．

4 結(jié)論與展望

流程對接是物流服務供應鏈協(xié)同過程的重要組成部分，是影響物流服務供應鏈綜合績效的關(guān)鍵．本文建立了物流服務供應鏈流程對接評價指標體系，采用ANP－Fuzzy方法對物流服務供應鏈流程對接進行綜合績效評價．通過算例驗證可以看出，采用ANP方法可以較好地解決指標之間的相互影響問題，提高了績效評價的準確性，而Fuzzy法可以使指標原始數(shù)據(jù)更為準確可行，這種評價方法能夠更為科學地評價物流服務供應鏈流程對接的綜合績效．因此，ANP－Fuzzy評價方法具有一定的實用性和推廣價值．

本文的研究仍然存在一定的局限性，未來的研究工作，還可以從多個方面對物流服務供應鏈流程對接評價進行深入研究．例如，模糊評價方法中的評價等級論域如何科學設置將直接影響定性指標的綜合評判，有必要深入開展這一方面的探討．此外，由于物流服務供應鏈的合作具有多周期性，流程對接也往往具有多周期性，開展多周期環(huán)境下的流程對接綜合績效評價研究是具有積極意義的．

［1］劉偉華．物流服務供應鏈能力合作的協(xié)調(diào)研究［D］．上海：上海交通大學，2007．

［2］ REMKO I van Hoek，HARRISON A，CHRISTOOHER M．Measuring agile capabilities in the supply chain［J］．International Journal of Operation ＆Production Management，2011，21（1／2）：126－147．

［3］GUNASEKARAN A，PATEL C M，GAUGHEY R E．A framework f or supply chain performance measurement［J］．International Journal of Production E－conomics，2004，87：333－347．

［4］唐秋生，趙勝男，呂先洋．基于云物元評估模型的綠色供應鏈績效研究［J］．重慶交通大學學報：自然科學版，2011，30（2）：340－343．

［5］劉偉華，周麗珍，劉春玲，等．基于網(wǎng)絡層次分析方法的物流服務供應鏈綜合績效評價［J］．工業(yè)工程，2011，14（4）：52－57．

［6］SHARMA B．Performance measurement of supply chain management：A balanced scorecard approach［J］．Computers＆ Industrial Engineering，2007，53（1）：43－62．

［7］DESHMUKH J．Balanced scorecard for performance evaluation of R＆D organization：a conceptual model：an conceptual model［J］．Journal of Scientific＆Industrial Research，2006，65（11）：879－886．

［8］申成霖，汪 波．基于ANP方法的電子商務逆向物流研究［J］．工業(yè)工程，2005，8（3）：39－42．