基于有序熵的快遞系統(tǒng)可靠性評價(jià)模型與方法

2022-04-09 07:06許春梅孫秉珍

計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 2022年5期

許春梅，孫秉珍

西安電子科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，西安 710000

信息技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)了電子商務(wù)的迅速發(fā)展，2019年，網(wǎng)絡(luò)購物交易規(guī)模已達(dá)10.63億，較上年增長16.4%。其中，8.52億的實(shí)物商品交易都需要快遞業(yè)務(wù)的支撐。研究表明，電子商務(wù)與快遞物流業(yè)協(xié)同發(fā)展呈現(xiàn)螺旋式上升趨勢[1]。因此，精準(zhǔn)、及時(shí)且安全的快遞服務(wù)已成為有吸引力的價(jià)格、貨真價(jià)實(shí)的產(chǎn)品外電商競爭力的決定因素。

快遞服務(wù)的區(qū)域、水平和價(jià)格是快遞企業(yè)競爭力的三大要素。而相對于路徑優(yōu)化[2]、車輛調(diào)度[3]和選址[4]等研究，對快遞服務(wù)水平的研究尚不充分。自Gronroos等[5]提出顧客感知服務(wù)質(zhì)量，以期望與實(shí)際感受的差別評價(jià)服務(wù)后，Parasuraman等[6]將服務(wù)質(zhì)量概念化，提出SERVQUAL量表以理解顧客的服務(wù)需求以來，已有許多研究從快遞服務(wù)質(zhì)量評價(jià)的角度對快遞企業(yè)提供的快遞服務(wù)水平進(jìn)行研究。例如，山紅梅等[7]用云模型研究了快遞服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)的隨機(jī)性和模糊性，Kilibarda等[8]通過實(shí)證研究了不同市場區(qū)段的客戶如何評估貨運(yùn)代理服務(wù)的品質(zhì)。

已有對快遞服務(wù)質(zhì)量的研究主要集中在評價(jià)量表方面，對快遞服務(wù)系統(tǒng)可靠性的研究較少，因?yàn)榭爝f服務(wù)質(zhì)量評價(jià)量表是科學(xué)且易于在實(shí)踐中應(yīng)用的工具。然而，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，2016年電商退貨原因中快遞占比高達(dá)21.3%，過半的網(wǎng)購者因配送問題放棄購買。由于在快遞配送中，交通事故、惡劣天氣和網(wǎng)絡(luò)癱瘓等意外的發(fā)生會(huì)導(dǎo)致快遞服務(wù)的中斷或延遲等情況，使快遞系統(tǒng)可靠性降低，電商企業(yè)的破損和運(yùn)輸?shù)瘸杀旧仙?，損害與消費(fèi)者的長期關(guān)系，因此快遞配送系統(tǒng)是否可靠是電商企業(yè)能否提供令人滿意的服務(wù)的關(guān)鍵之一，從系統(tǒng)可靠性的角度進(jìn)行研究可以較好地反映快遞企業(yè)所提供的快遞服務(wù)的綜合水平。

系統(tǒng)可靠性評價(jià)方法有隨機(jī)過程、蒙特卡洛模擬、遞歸算法等。Lin等[9]基于網(wǎng)絡(luò)理論和改進(jìn)的多色集理論，從故障傳播的角度研究了復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)的可靠性評估問題。已有研究側(cè)重于系統(tǒng)完成功能的能力，而脆性可以刻畫系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行需要的打擊承受能力來反映系統(tǒng)的可靠性。

韋琦等[10]提出復(fù)雜系統(tǒng)的脆性是復(fù)雜系統(tǒng)在受到外界的打擊時(shí)容易崩潰的性質(zhì)。近年來，許多學(xué)者對系統(tǒng)脆性造成的連鎖崩潰及其應(yīng)對策略進(jìn)行了研究。既有理論研究，如Liu等[11]建立了基于脆性理論的多狀態(tài)制造系統(tǒng)可靠性分析方法。也有在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用研究，在電力領(lǐng)域，針對電網(wǎng)大規(guī)模停電和電力系統(tǒng)故障等問題，研究電力系統(tǒng)因脆性支路傳播導(dǎo)致崩潰的機(jī)理與應(yīng)對策略[12]；在供應(yīng)鏈領(lǐng)域[13]，由脆性概念結(jié)構(gòu)劃分供應(yīng)鏈層級結(jié)構(gòu)，研究供應(yīng)鏈系統(tǒng)內(nèi)外部脆性傳播影響因素及聯(lián)系強(qiáng)度；在其他領(lǐng)域亦有相關(guān)研究，如管杜鵑等[14]針對項(xiàng)目間交互耦合結(jié)構(gòu)造成的脆性風(fēng)險(xiǎn)提出項(xiàng)目脆性風(fēng)險(xiǎn)控制策略，熊國強(qiáng)等[15]將RDEU博弈模型與脆性理論集成，研究情緒因素影響下城市拆遷由糾紛到對抗沖突的脆性激發(fā)過程。已有研究表明，脆性不僅能夠很好地反映復(fù)雜系統(tǒng)連鎖崩潰風(fēng)險(xiǎn)，而且有利于提出有效的防控措施與應(yīng)對策略。已有對系統(tǒng)脆性的研究主要是通過信息熵結(jié)合圖論[13]、博弈論[15]等方法模擬脆性激發(fā)和傳播的過程，較少關(guān)注脆性傳播造成的對系統(tǒng)不同部分的影響程度，這可以通過賦予決策權(quán)重來度量。而傳統(tǒng)的專家打分法、AHP等方法容易受到人的主觀性影響，而且眾多的成對比較次數(shù)容易造成一致性的降低。而有序熵方法[16]將Shannon熵?cái)U(kuò)展到脆弱性和模糊的有序分類問題中，降低了成對比較的次數(shù)，能夠確保決策權(quán)重與結(jié)果單調(diào)性的一致性。

本文從脆性的角度評價(jià)快遞服務(wù)質(zhì)量，通過結(jié)合信息熵與有序熵方法，刻畫由于意外事件發(fā)生而顯露出來的系統(tǒng)脆性，建立了快遞服務(wù)系統(tǒng)可靠性評價(jià)模型，并通過案例由脆性因子與子系統(tǒng)的脆性排序評價(jià)快遞公司的快遞服務(wù)質(zhì)量?；谟行蜢氐目爝f服務(wù)系統(tǒng)可靠性評估模型與方法的研究，一方面為快遞企業(yè)服務(wù)質(zhì)量管理決策提供新的決策模型與思路；另一方面也為脆性這一新的視角應(yīng)用于快遞企業(yè)服務(wù)質(zhì)量管理研究進(jìn)行嘗試和初探。

1 快遞服務(wù)系統(tǒng)可靠性評估模型

1.1 快遞系統(tǒng)脆性風(fēng)險(xiǎn)概念模型

韋琦等[10]提出復(fù)雜系統(tǒng)的脆性為復(fù)雜系統(tǒng)在受到外界的打擊時(shí)容易崩潰的性質(zhì)，且此前沒有任何明顯的征兆。并提出復(fù)雜系統(tǒng)脆性結(jié)構(gòu)模型是由脆性風(fēng)險(xiǎn)值（系統(tǒng)崩潰）、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、脆性事件、脆性因子組成的四層結(jié)構(gòu)。

本文從脆性的角度對快遞系統(tǒng)進(jìn)行分析，將系統(tǒng)的脆性風(fēng)險(xiǎn)來源劃分為系統(tǒng)、子系統(tǒng)、脆性事件和脆性因子四個(gè)層次，建立快遞系統(tǒng)脆性風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)概念模型。因?yàn)橄到y(tǒng)的復(fù)雜性與整體性，所以將系統(tǒng)按層次逐級劃分進(jìn)行復(fù)雜系統(tǒng)脆性風(fēng)險(xiǎn)來源的分析。通過將系統(tǒng)劃分為子系統(tǒng)反映系統(tǒng)的組成、結(jié)構(gòu)和其內(nèi)部各部分的層次關(guān)系等。由于脆性是由意外發(fā)生的事件觸發(fā)，不同的事件會(huì)影響到不同的子系統(tǒng)，因此從脆性的角度將子系統(tǒng)的下一級定為脆性事件。通過將脆性事件劃分為脆性因子，來深入分析脆性事件發(fā)生的影響因素和有針對性地提出預(yù)防措施。

1.2 快遞服務(wù)系統(tǒng)可靠性評估模型

信息熵是以某種概率發(fā)生的事件的樣本空間的不確定性程度，可以刻畫脆性事件集合導(dǎo)致子系統(tǒng)發(fā)生崩潰的不確定性程度，有序熵可以表達(dá)屬性排序起伏程度，二者結(jié)合建立子系統(tǒng)與系統(tǒng)脆性因子的排序規(guī)則。

本節(jié)涉及的變量及其含義如表1所示。

表1 相關(guān)變量符號及含義Table 1 Symbols and meanings of related variables

定義1[10]設(shè)S={S1,S2,…,Sn}為子系統(tǒng)集合，L={l1,l2,…,lm}為脆性事件集合，脆性事件發(fā)生的概率為P(lk)。定義由脆性事件導(dǎo)致子系統(tǒng)Sj崩潰的不確定性程度為：

性質(zhì)1系統(tǒng)脆性熵的非負(fù)性。

證明由0≤P(lk)≤1可得logP(lk)≤0，進(jìn)而可得H(Sj)≥0。當(dāng)且僅當(dāng)P(lk)=0或1時(shí)，才有H(Sj)=0。

性質(zhì)2系統(tǒng)脆性熵的傳遞性。

若H(Si)≤H(Sm)，H(Sm)≤H(Sj)，則H(Si)≤H(Sj)。

證明由H(Si)≤H(Sm)，H(Sm)≤H(Sj)，得H(Si)-H(Sm)≤0，H(Sm)-H(Sj)≤0，兩式相加可得H(Si)-H(Sj)≤0，即H(Si)≤H(Sj)。

上面介紹了信息熵，對導(dǎo)致子系統(tǒng)崩潰的脆性事件集合的不確定性程度進(jìn)行了刻畫。事實(shí)上系統(tǒng)崩潰的可能性不僅取決于子系統(tǒng)崩潰的可能性，還與子系統(tǒng)作為系統(tǒng)的組成部分的重要程度有關(guān)。有序熵能很好地刻畫數(shù)據(jù)的單調(diào)性關(guān)系的同時(shí)表明數(shù)據(jù)對決策的預(yù)測能力，減少轉(zhuǎn)化過程中的信息損失。因此，下文用有序熵定義脆性因子和子系統(tǒng)層面的脆性系數(shù)，刻畫存在單調(diào)性關(guān)系的多屬性決策中相應(yīng)數(shù)據(jù)對決策的預(yù)測能力，即其對最終決策的影響程度。

根據(jù)脆性因子與脆性風(fēng)險(xiǎn)成正比或反比關(guān)系將其分為正脆性因子和負(fù)脆性因子，用正向有序熵表示正脆性因子系數(shù)和用負(fù)向有序熵表示負(fù)脆性因子系數(shù)在意義上是等價(jià)的。

定義2設(shè)S={S1,S2,…,Sn}為子系統(tǒng)集合，Y={y1,y2,…,yd}為脆性因子集合，A?Y，F(xiàn)?Y。對于?yt∈Y，定義脆性因子yt的系數(shù)RHy為：

設(shè)脆性因子的脆性權(quán)重集合W={w1,w2,…,wd}。脆性因子的有序熵越大，表示其不確定性程度越大，則對子系統(tǒng)發(fā)生脆性風(fēng)險(xiǎn)的影響就越大，因此脆性因子的脆性權(quán)重可由其脆性系數(shù)RHyt經(jīng)歸一化得到。

子系統(tǒng)脆性系數(shù)RHj由子系統(tǒng)Sj在每一個(gè)脆性因子下的有序熵集成，而脆性因子本身對決策的影響力（權(quán)重）也不同，因此子系統(tǒng)脆性系數(shù)由該子系統(tǒng)各脆性因子的脆性因子系數(shù)與脆性權(quán)重的乘積和得到。

定義4設(shè)S={S1,S2,…,Sn}為子系統(tǒng)集合，W={w1,w2,…,wd}為脆性因子權(quán)重集合，Y={y1,y2,…,yd}為脆性因子集合，A={y1,y2,…,ya}、F={y1,y2,…,yf}分別為正、負(fù)脆性因子集合。對于?ya∈A，?yf∈F，定義子系統(tǒng)脆性系數(shù)RHj為：

子系統(tǒng)脆性系數(shù)表明脆性因子層面表達(dá)的對決策的預(yù)測能力，而子系統(tǒng)脆性熵在脆性事件層面表達(dá)子系統(tǒng)內(nèi)脆性事件發(fā)生的不確定性程度，因此通過脆性系數(shù)與脆性熵的乘積和可以表明子系統(tǒng)在系統(tǒng)中的重要程度。

定義5設(shè)S={S1,S2,…,Sn}為子系統(tǒng)集合，對于?Sj∈S，定義子系統(tǒng)的脆度為：

復(fù)雜系統(tǒng)脆度不僅要考慮子系統(tǒng)的脆度，還要考慮子系統(tǒng)在復(fù)雜系統(tǒng)中的任務(wù)承擔(dān)比例，用子系統(tǒng)承擔(dān)的流量占復(fù)雜系統(tǒng)流量的比例表示。

基于上述定義，構(gòu)建快遞企業(yè)服務(wù)系統(tǒng)可靠性評價(jià)理論模型。首先將處理收集到的脆性因子數(shù)據(jù)，得到T時(shí)期脆性因子——子系統(tǒng)矩陣Mt，接著根據(jù)脆性因子的分類，對矩陣Mt中的元素應(yīng)用有序熵方法計(jì)算得到脆性因子系數(shù)矩陣RHyt與脆性因子的脆性權(quán)重wt，結(jié)合得到子系統(tǒng)脆性系數(shù)R Hj，再與由脆性事件概率計(jì)算得到的子系統(tǒng)脆性熵相乘得到子系統(tǒng)脆度，最后根據(jù)系統(tǒng)與子系統(tǒng)的邏輯結(jié)構(gòu)關(guān)系，得到系統(tǒng)脆度。

2 案例分析

考慮代表性和數(shù)據(jù)可得性，選取快遞公司為S1順豐、S2申通、S3圓通、S4韻達(dá)、S5郵政。收集國家郵政局官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、企業(yè)經(jīng)營簡報(bào)和文獻(xiàn)中的部分調(diào)查數(shù)據(jù)，進(jìn)行案例分析。根據(jù)國家郵政局官網(wǎng)的郵政業(yè)消費(fèi)者申訴情況通告，將投訴的主要事件作為脆性事件。結(jié)合參考文獻(xiàn)[17]快遞企業(yè)競爭力的決定因素，選取與投遞服務(wù)水平有關(guān)的年?duì)I業(yè)額、業(yè)務(wù)增幅、網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和投遞服務(wù)有效申訴率，對違規(guī)收費(fèi)選取價(jià)格水準(zhǔn)并考慮到實(shí)際中快遞網(wǎng)點(diǎn)定價(jià)靈活性加入價(jià)格彈性，分別用丟失有效申訴率、延誤有效申訴率、損毀有效申訴率和收寄服務(wù)有效投訴率來反映快遞公司對對應(yīng)各類事件的處理水平和應(yīng)對能力，加入保價(jià)費(fèi)用反映客戶對快遞損毀的心理預(yù)期接受能力。

設(shè)子系統(tǒng)集合為S={S1,S2,S3,S4,S5}，脆性事件集合為L={l1,l2,l3,l4,l5,l6}，脆性因子集合為Y={y1,y2,…,y11}，具體含義見表2。

表2 脆性事件及脆性因子符號及含義Table 2 Brittleness events and brittleness factors

由相關(guān)數(shù)據(jù)得9月脆性因子——子系統(tǒng)矩陣M9：

劃分y4、y6～y11為正脆性因子，y1、y2、y3和y5為負(fù)脆性因子。由有序熵得T月的脆性因子系數(shù)矩陣9月脆性因子系數(shù)矩陣為：

類似地，可得到7、8月的相應(yīng)矩陣。取7、8、9三個(gè)月的矩陣值均值計(jì)算脆性因子權(quán)重與子系統(tǒng)脆性系數(shù)，然后應(yīng)用有序熵方法，由式（3）得脆性因子的脆性權(quán)重wt分別為0.103，0.103，0.103，0.103，0.074，0.090，0.097，0.097，0.048，0.092，0.089，排序結(jié)果為w1=w2=w3=w4＞w7=w8＞w10＞w6＞w11＞w5＞w9。因此，營業(yè)額、業(yè)務(wù)增幅、網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和投遞服務(wù)有效申訴率是決定系統(tǒng)脆性的最重要的脆性因子，丟失、延誤、損毀等問題對脆性影響次之，收寄服務(wù)、價(jià)格水準(zhǔn)、價(jià)格彈性和保價(jià)費(fèi)用影響較小。這說明從長遠(yuǎn)來看，價(jià)格對大部分客戶來說不再重要，價(jià)格競爭并不能顯著提高快遞系統(tǒng)可靠性與企業(yè)競爭力，而增強(qiáng)營業(yè)額、業(yè)務(wù)增幅、網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和投遞服務(wù)有效申訴率代表的企業(yè)綜合實(shí)力、發(fā)展?jié)摿εc顧客服務(wù)能力，能夠提升快遞公司的可靠性并獲得可持續(xù)競爭優(yōu)勢。

由國家郵政總局發(fā)布的快遞業(yè)情況中每家快遞各類情況的投訴數(shù)量占總投訴數(shù)量（以算例中涉及的快遞公司各類投訴數(shù)量為總體樣本）的比例作為各類脆性事件發(fā)生概率，如表3所示。

表3 子系統(tǒng)-脆性事件概率Table 3 Subsystem-brittle event probability %

快遞子系統(tǒng)脆性系數(shù)RHj、脆性熵H、脆度B排名，《2020年快遞品牌服務(wù)滿意度排行榜》的排名以及通過AHP、灰關(guān)聯(lián)熵[17]方法的排名如表4所示。

表4 快遞企業(yè)脆性排序結(jié)果Table 4 Express enterprise brittleness sorting results

由表4可知，應(yīng)用本文模型、傳統(tǒng)AHP與灰關(guān)聯(lián)熵方法[17]的排序結(jié)果都是B(S4)＜B(S1)＜B(S2)＜B(S3)＜B(S5)，排序結(jié)果的一致性說明了本文模型排序結(jié)果的有效性與可行性。而在排序結(jié)果有效的前提下，本文所構(gòu)建的模型結(jié)合信息熵與有序熵方法，比起AHP方法所需的成對比較次數(shù)更少，比起灰聯(lián)系度方法能夠保留數(shù)據(jù)的偏序信息，而且能夠在降低人為主觀因素影響的同時(shí)考慮模糊性指標(biāo)的影響。由模型相關(guān)定義可知，子系統(tǒng)脆度越高，說明脆性風(fēng)險(xiǎn)越大，可靠性越低。因此可以判斷韻達(dá)、順豐可靠性最強(qiáng)，申通、圓通可靠性較強(qiáng)，郵政可靠性最弱，排序和實(shí)際情況中人們對快遞公司的滿意度比較吻合。

關(guān)于脆度與滿意度排名的差異，郵政快遞雖然速度較慢價(jià)格較高，但其業(yè)務(wù)范圍廣泛，在其他快遞未涉及的邊遠(yuǎn)地區(qū)亦有布局，加上較為規(guī)范的網(wǎng)點(diǎn)建設(shè)與服務(wù)，因此郵政雖然脆性最大但滿意度略優(yōu)于圓通。韻達(dá)滿意度居中但脆度最小是由于其雖然起步較晚，體量及營收不如順豐等快遞，但是韻達(dá)率先實(shí)現(xiàn)全部自營中轉(zhuǎn)中心并針對服務(wù)派件模式做出調(diào)整，加上韻達(dá)快遞本身營業(yè)收入總額較少，導(dǎo)致其7～9月業(yè)務(wù)增幅大幅度增長，遠(yuǎn)超其他快遞公司，同時(shí)使韻達(dá)快遞7～9月的投訴率小幅度下降，相對于其他快遞公司相對穩(wěn)定的投訴率來說處于較低水平等。相當(dāng)于一個(gè)另類的脆性事件的發(fā)生帶來的脆性因子層面等連鎖反應(yīng)使韻達(dá)快遞的脆性降低，提供的快遞服務(wù)可靠性增強(qiáng)，進(jìn)一步說明了模型的有效性。

快遞系統(tǒng)的脆度不僅要考慮子系統(tǒng)的脆度還要考慮其承擔(dān)的快遞量?？爝f子系統(tǒng)承擔(dān)業(yè)務(wù)量如表5。

表5 各快遞公司4～9月快遞業(yè)務(wù)量Table 5 Volume of express delivery from April to September of each express company

由式（6）得快遞服務(wù)系統(tǒng)脆度為：

比較可知，順豐、申通、圓通等子系統(tǒng)脆度都低于行業(yè)平均水平，表現(xiàn)出較高的可靠性，韻達(dá)脆度較低，體現(xiàn)出有效改革對企業(yè)可靠性提升的顯著作用，郵政脆度高出平均水平較多，說明其亟需提升可靠性。

綜上所述，排名靠后的快遞企業(yè)可以通過針對營業(yè)額、業(yè)務(wù)增幅、網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和投遞服務(wù)有效申訴率四個(gè)關(guān)鍵脆性因子進(jìn)行集中改善，在不斷建設(shè)優(yōu)化倉儲(chǔ)運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)等提升企業(yè)實(shí)力的同時(shí)增強(qiáng)快遞服務(wù)意識，規(guī)范化人員培訓(xùn)，將顧客感知服務(wù)質(zhì)量擺到重要位置等方式增強(qiáng)可靠性。

3 結(jié)束語

快遞服務(wù)系統(tǒng)可靠性是社會(huì)物流系統(tǒng)可靠性的反映，對依賴快遞運(yùn)送產(chǎn)品的電子商務(wù)企業(yè)來說，選擇更可靠的快遞公司，進(jìn)而為客戶提供精準(zhǔn)、及時(shí)、安全和穩(wěn)定的快遞服務(wù)，能夠提升顧客滿意度。

本文從可能使快遞配送環(huán)節(jié)崩潰的脆性事件出發(fā)，解析得到使其發(fā)生的影響因素即脆性因子，建立基于有序熵的快遞服務(wù)系統(tǒng)可靠性評價(jià)模型。通過對脆性因子脆度排序，為快遞公司在諸多脆性影響因素的改善順序和著重點(diǎn)方面提供參考；通過子系統(tǒng)脆度排序，為電商企業(yè)選擇可靠的快遞公司提供建議；通過對子系統(tǒng)脆度和快遞服務(wù)系統(tǒng)脆度的比較，挖掘企業(yè)盈利背后的潛在憂患，對于快遞企業(yè)可持續(xù)良好運(yùn)行有一定的借鑒意義。