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基于端點三角白化權(quán)函數(shù)的物流服務(wù)質(zhì)量績效灰色聚類評估模型

2018-07-03 07:33林小芳夏慧玲趙政華南通理工學(xué)院商學(xué)院江蘇南通226002
物流科技 2018年6期
關(guān)鍵詞:灰類權(quán)函數(shù)白化

林小芳,夏慧玲,趙政華 (南通理工學(xué)院 商學(xué)院,江蘇 南通 226002)

績效管理作為一項復(fù)雜的系統(tǒng)工程,是企業(yè)管理的熱門話題,而績效評價又是績效管理的核心所在。由于服務(wù)具有無形性、異質(zhì)性、顧客參與性、不可儲存性等特點,服務(wù)質(zhì)量績效的評價也具有較高的模糊性。物流業(yè)作為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)重要組成部門,其質(zhì)量績效也越來越受到重視。服務(wù)質(zhì)量績效是實施服務(wù)質(zhì)量管理的效率與效果,反映的是企業(yè)成績或成果。本文結(jié)合國內(nèi)外研究中給出的物流服務(wù)質(zhì)量績效評價指標體系,結(jié)合專家問卷調(diào)查,歸類匯總指標,再利用端點三角白化權(quán)函數(shù)進行灰色聚類評價。

1 相關(guān)理論

1.1 質(zhì)量績效的維度。關(guān)于績效的定義有三種:績效是結(jié)果;績效是行為;績效包括行為和結(jié)果兩個方面。質(zhì)量績效為企業(yè)的質(zhì)量表現(xiàn),主要表現(xiàn)為提升產(chǎn)品(服務(wù))質(zhì)量水平、降低過程質(zhì)量損失、提升產(chǎn)品交付合格率等。服務(wù)質(zhì)量績效作為提供服務(wù)的結(jié)果,主要由服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)水平的高低以及客戶對服務(wù)質(zhì)量的預(yù)期需求與期望。由于質(zhì)量定義的多樣性,對質(zhì)量績效的構(gòu)成維度也有不同的理解:Garvin[1]作為質(zhì)量績效研究的學(xué)者之一,最早提出了質(zhì)量的8個維度;Curkovic[2]認為質(zhì)量績效的構(gòu)成維度包含產(chǎn)品可靠性、耐用性、與性能標準一致性、設(shè)計的質(zhì)量、公司聲望、售前售后服務(wù)、對顧客需求的響應(yīng)等。

1.2 質(zhì)量績效的評價。簡單的指標組合并不能正確反映質(zhì)量績效的水平,因此必須采用合理的體系。學(xué)術(shù)界對此也展開了大量的研究。財政部等五部委聯(lián)合發(fā)布《企業(yè)績效評價細則(修訂) (2002年)》將指標體系詳細分為兩種(定量、定性指標)并分別給出了各細分指標點、各指標的權(quán)重。其他學(xué)者也主要針對不同的行業(yè),分別給出了具體指標。在評價方法上,多采用專家評分法進行指標的綜合評價;同時,借助結(jié)構(gòu)方程模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、層次回歸分析模型的混合使用,克服不確定性條件難以量化的缺點。

1.3 服務(wù)質(zhì)量績效。服務(wù)質(zhì)量績效與工業(yè)企業(yè)質(zhì)量績效的不同,源于無形服務(wù)與有形產(chǎn)品在特質(zhì)上的差異。準確的服務(wù)質(zhì)量績效評價能夠讓企業(yè)識別服務(wù)質(zhì)量存在的問題與不足,抓住關(guān)鍵指標,優(yōu)化資源配置;有助于消除人為不公正、不客觀的現(xiàn)象,為服務(wù)質(zhì)量績效的提升提供科學(xué)有效的依據(jù)。

現(xiàn)有文獻對質(zhì)量績效的研究主要從組織和產(chǎn)品兩個不同層面展開。關(guān)于產(chǎn)品質(zhì)量績效研究情況,如表1。而本研究在借鑒產(chǎn)品層面績效的基礎(chǔ)上,結(jié)合物流服務(wù)質(zhì)量,給出物流服務(wù)質(zhì)量績效評價的測評指標。

表1 產(chǎn)品質(zhì)量績效指標

1.4 物流服務(wù)質(zhì)量績效指標體系。參考Dow,Samson,Haner,Kaynak等學(xué)者提出的質(zhì)量績效指標,再結(jié)合物流服務(wù)產(chǎn)品特點,訪談專家,給出了目標層、準則層(服務(wù)質(zhì)量U1、過程質(zhì)量U2、成本效益U3共3個一級指標),10個二級指標[3-4]。如圖1。

2 三角白化權(quán)函數(shù)灰色聚類評價模型

近幾年來,基于三角白化權(quán)函數(shù)的灰色評價方法被廣泛用于各類評價實踐中[5-9]。該方法最早由劉思峰提出,包括中心點三角白化權(quán)函數(shù)、端點三角白化權(quán)函數(shù)、梯形灰類白化權(quán)函數(shù)、等斜率白化權(quán)函數(shù)、共原點灰色白化權(quán)函數(shù)等[10]。但針對物流服務(wù)質(zhì)量績效的評價文獻尚無。本研究考慮到評估指標灰類邊界清晰,但屬于各灰類點不明確,采用將端點三角白化權(quán)函數(shù)模型應(yīng)用到物流服務(wù)質(zhì)量績效評估中去。分析物流服務(wù)質(zhì)量的現(xiàn)狀,以調(diào)研數(shù)據(jù)作為聚類對象,以服務(wù)質(zhì)量績效指標作為聚類指標,利用該聚類模型進行灰色聚類分析。

圖1 物流服務(wù)質(zhì)量績效指標

采用灰色定權(quán)聚類評估模型進行物流服務(wù)質(zhì)量績效的評價,關(guān)鍵是確定j指標k子類白化權(quán)函數(shù)fjk(·)及確定各指標的聚類權(quán)wj。

2.1 評價指標體系權(quán)系數(shù)的確定。因?qū)哟畏治龇ň哂芯C合定性方法與定量方法的優(yōu)點,故研究中采用層次分析法對指標體系的各指標進行權(quán)重標度。主要步驟如下:

(1)構(gòu)造兩兩判斷矩陣。按照確定的指標進行專家打分判斷指標之間的相對重要度,構(gòu)造兩兩判斷矩陣A=aij(),aij表示i、j兩元素相比不同的重要程度。根據(jù)定義可知aij與aji互為倒數(shù)關(guān)系,且aii=1。

(2)各層次指標相對于準則層權(quán)重的確定,可對判斷矩陣采用求根法或求和法。首先對判斷矩陣各列標度值進行歸一化處理,得到新判斷矩陣,即:;再對新矩陣B=bij()按行求和,并將各和進行規(guī)范化處理即得到ωj即為第j個指標的權(quán)重。

(3)一致性檢驗。AHP法創(chuàng)始人Satty提出用平均隨機一致性指標R.I.修正C.I.來進行一致性檢驗,即:C.R.=C.I./R.I.,其中為最大特征根,R.I.為平均隨機一致性指標,取值如表2。

表2 平均一致性指標R.I.

當C.R.<0.1時,認為判斷矩陣具有較好的一致性,可接受。

(4)組合權(quán)重的確定。將上一層次指標層內(nèi)權(quán)重值與下一層次層內(nèi)指標權(quán)重相乘,便得到下一層次指標的綜合權(quán)重。

2.2 構(gòu)建灰類白化權(quán)函數(shù)。設(shè)有n個對象、m個評價指標,s個不同的灰類。對象i相對于指標j的樣本觀測值為xij,i=1,2,…,n;j=1,2,…,m。根據(jù)觀測值對對象i進行評估診斷,過程如下:

(1) 確定評價灰類,共s個灰類。將各指標的取值范圍相應(yīng)劃分為s個灰類,各灰類取值范圍分別為區(qū)間 [a1,a2],…,[ak-1,ak],…,[as-1,as],[as,as+1],k=1,2,…,s。

(2)計算各區(qū)間的幾何中點,設(shè)λk為第k個灰類的中心點,即最可能屬于k分類的點。

(3) 將兩端點向左右延拓,得到延拓后區(qū)間端點序列:a0,a1,a2,…,ak-1,ak,…,as-1,as,as+1。

(4)建立端點三角白化權(quán)函數(shù):

(5)計算對象i關(guān)于灰類k的綜合聚類系數(shù)即隸屬度。

(6)根據(jù)隸屬度最大原則判斷對象i屬于灰類k*。

3 算 例

采用上述端點三角白化權(quán)函數(shù)灰色聚類評價方法,選擇4家物流服務(wù)企業(yè)A、B、C、D進行分析物流服務(wù)質(zhì)量績效的評價。

3.1 數(shù)據(jù)收集及指標權(quán)系數(shù)的確定。在國內(nèi)外相關(guān)文獻調(diào)研及現(xiàn)有成熟量表的基礎(chǔ)上,結(jié)合物流企業(yè)專家訪談咨詢意見,確定3個一級指標、10個二級評價指標構(gòu)成的物流服務(wù)質(zhì)量績效評價體系。統(tǒng)計各位專家對各層次中各因素的兩兩比較判斷矩陣,分別為 C1,C2,C3,C 如下:

以上判斷矩陣均通過一致性檢驗,檢驗結(jié)果如表3。

表3 兩兩比較判斷矩陣一致性檢驗

由此計算得出指標層權(quán)重、準則層權(quán)重及組合權(quán)重,如表4。

表4 權(quán)重的確定

3.2 評價指標取值及延拓。為客觀評價物流服務(wù)質(zhì)量績效,將評價灰類分為“差”、“中”、“良”、“優(yōu)”4級。該文對10個二級指標灰類的劃分不是真實闕值,只是評價對象間的相對比較。由評價專家依據(jù)掌握的信息采用百分制打分,采用相同的灰類劃分臨界值a1=55,a2=65,a3=75,a4=85,a5=95,并進行指標延拓a0=0,a6=100,并依公式(1) 計算中心點λk,如表5。

因為10個二級指標均為最大最優(yōu)型,因此它們具有相同的白化權(quán)函數(shù),本文僅給出第一個指標“人員溝通質(zhì)量U11”的白化權(quán)函數(shù):

表5 延拓值、各灰類臨界值ak及灰類中心點λk

3.3 各指標聚類系數(shù)和綜合聚類系數(shù)的確定。針對指標體系中的j個指標,專家根據(jù)4個評價對象A-D的實際表現(xiàn)采用百分制給出各自評分(表6)。根據(jù)各二級指標實際值及權(quán)系數(shù),利用端點三角白化權(quán)函數(shù)計算各評價對象各指標屬于某灰類的隸屬度,并根據(jù)綜合聚類系數(shù)公式(3)得到4家物流企業(yè)的綜合聚類系數(shù),如表7。

表6 4家物流企業(yè)的評價指標實際值

表7 各指標實際值、隸屬度及所屬灰類

4家物流企業(yè)屬于“差”、“中”、“良”、“優(yōu)”灰類的隸屬度分別為:

4 結(jié) 論

(1)整體來看,物流企業(yè)A、C、D均屬于“優(yōu)”灰類,隸屬度分別為0.735,0.89,0.838,說明該3家企業(yè)物流服務(wù)質(zhì)量績效處在相對較好的水平;物流企業(yè)B屬于“良”灰類,隸屬度為0.643,物流服務(wù)質(zhì)量有進一步提升的空間。

(2)從各評價指標聚類系數(shù)即隸屬度來看,A企業(yè)的U13,U32指標為“良”灰類,其它指標均為“優(yōu)”灰類;B企業(yè)的U14,U32,U33為“良”灰類,U31為“中”灰類,其它指標為“優(yōu)”灰類;C企業(yè)的U33為“良”灰類,其它指標為“優(yōu)”灰類;D企業(yè)的U14、U32為“良”灰類,其它指標為“優(yōu)”灰類。4家企業(yè)表現(xiàn)欠佳的指標集中在“貨品完好程度”、“服務(wù)人工效率”等,B企業(yè)“收費服務(wù)合理程度”在很大程度商影響了該企業(yè)的整體質(zhì)量績效,有待較大幅度的提升。

(3)利用白化權(quán)函數(shù)的灰色聚類評估模型能夠克服質(zhì)量績效模糊性的特點,能夠全面地研判一家企業(yè)的質(zhì)量績效,且能夠挖掘表現(xiàn)欠佳的指標,尋求服務(wù)質(zhì)量的改善點。

[1]Garvin D A.Competing on the eight dimensions of quality[J].Harvard Business Review,1987,65:101-109.

[2]Curkovic S,Vickery S,Droge C.Quality-related action programs:Their impact on quality performance and firm performance[J].Decision Science,2000,31(4):885-905.

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[10]劉思峰,謝乃明.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2013.

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