基于ANP－Fuzzy方法的物流服务供应链流程对接绩效评价＊

（天津大学管理与经济学部 天津 300072）

0 引 言

近年来，许多学者对供应链绩效问题进行了研究［1－2］，提出了许多面向制造企业的供应链绩效评价指标体系．Gunasekaran等人基于计划、采购、组装和配送等4个主要的供应链过程提出了供应链绩效的评价指标体系［3］．国内的学者也从不同角度提出了许多评价指标体系［4］，如从供应链整体角度提出7个业务流程绩效指标、从绿色供应链角度提出4个评价指标．随着服务供应链的兴起，服务供应链绩效评价也开始受到关注［5］．

在供应链绩效评价方法方面，常见的绩效评价方法主要有平衡计分卡法（BSC）、数据包络法（DEA）、层次分析法、模糊评价法、专家评分法、灰色关联度法、粗糙集和模糊集评价方法等［6－7］．作为一种常见的多准则评价方法，ANP（analytic network process）方法是对AHP的完善和发展，具有极高的应用价值［8］．本文在借鉴其他学者研究成果的基础上探讨物流服务供应链协同运作流程对接评价体系，运用ANP－Fuzzy方法对流程对接进行综合绩效评价，为物流服务集成商和功能型物流服务提供商进行物流服务协同运作提供决策支持．

1 物流服务供应链流程对接评价指标体系的构建

一般来说，构建物流服务供应链流程对接综合绩效评价体系时需要遵循以下4个原则：（1）指标体系需要突出层次性．绩效指标体系既要关注结果（如客户满意度），也要关注过程（具体的服务运作过程）．因此，整个指标体系可以划分为流程对接的结果层、运作层、环境层，分别对应事后评价、事中评价、事前评价；（2）指标体系需要综合反映不同主体的评价结果．关键指标的选取需从客户、物流服务集成商和功能型物流服务提供商3个主体来进行综合考虑．物流服务集成商和功能型物流服务提供商主要突出在运作层、环境层以及结果层的评价．客户主要突出对结果层的满意度进行评价；（3）充分考虑物流服务供应链流程对接过程的特性．指标体系要反映出物流服务供应链上下游主体之间在流程对接过程中的绩效协调水平；（4）充分考虑物流服务供应链的服务特性．物流服务供应链绩效评价要特别突出服务供应链特性，要有服务性的指标，如服务前的需求预测协同度、服务产品设计协同度和服务中的物流能力调度协同度、物流质量监控协同度等指标．具体的指标体系设计见表1．

表1 物流服务供应链流程对接评价指标体系

2 基于ANP－Fuzzy的物流服务供应链流程对接综合绩效评价

2.1 运用ANP方法确定指标权重

ANP方法把系统分为控制层和网络层，控制层包括决策问题的目标和决策准则，网络层包括受控制层支配的各元素组和元素组成．假定ANP网络结构中控制层有元素p1，p2，…，pn，即相对目标的准则．网络层次中有N 个元素集C1，C2，…，CN，Ci中有元素ei1，ei2，…，eini，以控制层元素ps（s＝1，2，…，n）为准则，以Cj中元素ejl为次准则，元素组Ci中的其他元素按其对ejl的影响力大小通过重要度比较分析得到判断矩阵，经过一致性检验得到权重向量（W（jl）i1，W（jl）i2，…，W（jl）ini）．由以上步骤同理可得到相对于与其他元素的排序向量，构成一个子矩阵：

矩阵的列向量就是Ci中元素ei1，ei2，…，eini对Cj中元素影响程度的排列向量．如果Cj中元素不受Ci中元素的影响，则Wij＝0．把所有网络层元素相互影响的排列向量组合起来就得到一个控制元素ps下的初始未加权超矩阵：

可以看出W 不是归一化的，但超矩阵W 的子块Wij是归一化的，为此，以控制元素ps为准则，对ps下各组元素对准则Cj（j＝1，2，…，N）的重要性进行比较，可得一个矩阵：

将超矩阵W与矩阵A相乘可得到加权超矩阵为

对¯W逐渐提高幂次直至得到稳定的收敛矩阵¯W∞，即极限超矩阵，矩阵中各列数值基本稳定．¯W∞的第j列就是准则下ps网络层各元素对于元素j的极限相对权重．

2.2 模糊综合评价

多层次模糊综合评价的构建一般可分为以下几个步骤．

1）设因素C＝（C1，C2，…，Cn）．式中：Wi（i＝1，2，…，n）为第一层指标，它是由第二层次中的m个元素决定，即Wi＝（Ci1，Ci2，…，Cim），而第二个层次的因素由第三个层次的因素决定．

2）取V＝（V1，V2，…，Vm）为评语集，并把其看成一个向量D，进行赋值．

3）确立模糊转换矩阵R（rij）m×n

式中：rij（i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n）为对第i个指标做出的第j级评语的隶属度，一般通过专家打分得到．

4）确定各层指标的权重集A＝（A1，A2，…，An）（0≤Ai≤1）．

5）计算B＝A·R，在多层次评价中，每一层的模糊综合评价结果又是上一层评价的输入，层层求解，可得到综合评判结果．

6）计算Z＝B×C即为最终得分值．得分值越接近1，说明流程对接综合绩效评价越好．取0．85～1为优秀，0．70～0．85为良好，0．55～0．70为一般，0．55以下为较差［13］．

3 算例分析

现有某个物流服务集成商与某个功能型物流服务提供商进行流程对接，根据前文提出的流程对接评价指标体系，运用ANP－Fuzzy方法对其流程对接综合绩效进行评价．

图1 流程对接评价体系网络层次分析模型

3.1 ANP模型的构建及各层指标权重的计算

根据物流服务供应链协同运作流程对接评价指标，首先构建网络层次分析ANP模型，如图1所示．

在ANP模型中，许多指标由于其存在与其它元素的相互依赖或相互影响关系，除了相对于上层元素进行重要度比较分析外，还需要横向比较不同准则之间的重要性．例如，环境因素指标C11下的4个指标：C111，C112，C113，C114之间存在相互依存关系，需要在某一指标（如C111）下，构建其他的3个指标（C112，C113，C114）的判断矩阵，得到归一化特征向量，最后，将这些特征向量进行组合，形成一个矩阵．当考虑了所有指标之间依存关系后，将特征向量组成矩阵即可得到超矩阵（限于篇幅，略）．对超矩阵进行加权得到加权超矩阵，逐渐提高加权超矩阵的幂次，直至得到稳定的极限超矩阵，最终得到各指标的权重，如表2所列．

3.2 原始指标值的模糊评价

物流服务集成商和功能型物流服务提供商共同对第三级指标中的每个指标值进行评判，得到各个指标的模糊评语．评语集V＝（V1，V2，…，Vm）＝（好，较好，一般，差），可将评语集V中的等级视为向量D＝（0．95，0．80，0．65，0．50）．指标等级得分如表2所列．

表2 流程对接指标权重和等级评分

3.3 流程对接的综合评价结果

首先对第三级指标作综合评价，由表2可得单因素评判矩阵

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）．

对第二级指标作模糊综合评价，应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）．

对于第一级指标：B＝A·R＝（0．43 0．28 0．20 0．09），总评分Z＝B×D＝0．82，可判定该物流服务集成商和功能型物流服务提供商在进行协同运作流程对接时综合绩效评价为良好．

4 结论与展望

流程对接是物流服务供应链协同过程的重要组成部分，是影响物流服务供应链综合绩效的关键．本文建立了物流服务供应链流程对接评价指标体系，采用ANP－Fuzzy方法对物流服务供应链流程对接进行综合绩效评价．通过算例验证可以看出，采用ANP方法可以较好地解决指标之间的相互影响问题，提高了绩效评价的准确性，而Fuzzy法可以使指标原始数据更为准确可行，这种评价方法能够更为科学地评价物流服务供应链流程对接的综合绩效．因此，ANP－Fuzzy评价方法具有一定的实用性和推广价值．

本文的研究仍然存在一定的局限性，未来的研究工作，还可以从多个方面对物流服务供应链流程对接评价进行深入研究．例如，模糊评价方法中的评价等级论域如何科学设置将直接影响定性指标的综合评判，有必要深入开展这一方面的探讨．此外，由于物流服务供应链的合作具有多周期性，流程对接也往往具有多周期性，开展多周期环境下的流程对接综合绩效评价研究是具有积极意义的．

［1］刘伟华．物流服务供应链能力合作的协调研究［D］．上海：上海交通大学，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，赵胜男，吕先洋．基于云物元评估模型的绿色供应链绩效研究［J］．重庆交通大学学报：自然科学版，2011，30（2）：340－343．

［5］刘伟华，周丽珍，刘春玲，等．基于网络层次分析方法的物流服务供应链综合绩效评价［J］．工业工程，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方法的电子商务逆向物流研究［J］．工业工程，2005，8（3）：39－42．