基于灰色—模糊理论的装配企业供应链协同绩效实证研究

张予川，邵 林，桂华明

（湖北大学 商学院，湖北 武汉430062）

JIT环境下，供应链发展迅速，为了将必要的零件以必要的数量在必要的时间送到生产线，这就对供应链整个协同体系提出了很高的要求。装配企业作为制造业的一个组成部分，主要有零部件数量和种类繁多、产品结构复杂、创新性强等特点。这样，在JIT环境下，对于装配企业而言，采取供应链协同思路具有很强的优越性。装配企业供应链协同管理强调的是各节点企业之间的相互协作，通过信息共享、库存协同、生产协同、利益共享等途径对供应链中的物流、信息流、资金流、知识流、业务流等进行的计划、组织、协调和控制的一体化管理过程。

对企业供应链协同绩效的评价，近年来，已有不少学者从不同的角度建立了相应的评价体系。贾瑞霞、李云（2010）通过对供应链协同运作战略的分析，参照平衡记分卡的思路，从财务、客户满意度、系统协作度和可持续发展能力四个维度提取关键绩效指标（KPI），构建供应链协同管理的绩效评价指标体系，提出供应链协同的绩效评价模型框架。曾文杰、马士华（2010）根据制造行业供应链的特点，建立了合作关系和协同对供应链运作绩效的影响假设模型，运用结构方程模型的研究方法，通过对163例国内制造企业供应链进行数据收集、分析和处理，得到了相应的结论。刘红胜（2011）运用解释结构模型对制造企业供应链协同绩效的关键影响因素进行了分析，探讨了他们之间的层次关系。徐雯霞（2011）考虑到汽车行业供应链协同绩效包含协同过程绩效、协同结果绩效和协同支持绩效，并结合客户服务和系统适应性，选择了30个汽车行业供应链协同评价指标，建立协同绩效评价指标体系。然后运用模糊综合分析法对其供应链进行协同评价，实现了对该指标体系的量化，并对评价结果进行分析。颜永才，王延娜（2011）参考SCOR供应链运作模型构建了复杂产品企业供应链协同绩效的评价指标体系，并以灰色系统理论为基础，提出了供应链协同绩效评价方法。

通过分析，不难发现，目前还没有人从信息流、资金流、业务流、服务水平和发展潜力出发来研究装配企业供应链协同绩效评价，而且没有文献从实证的角度分析某个具体企业的协同绩效水平，并通过分析提出建设性意见。本文根据装配企业供应链的特点，基于信息选取的不完全性和评价指标中存在模糊值的特点，选取以灰色理论为基础，借助模糊数学进行分析，进而建立装配企业供应链协同绩效综合评价方法。并以此为基础，通过实际调研和专家打分，为该企业的进一步发展提出了建设性的意见。

1 装配企业供应链协同绩效评价指标体系的构建

结合相关文献的阅读，发现装配企业供应链协同绩效的关键影响因素主要涉及到信息流、资金流、业务流、服务水平和发展潜力等五个方面的内容。对于这五个方面包含的具体内容，我们可以做如下解释和分类： （1）信息流。信息社会，信息高速流通和传递，而传递效率的高低和传递速度的快慢在很大程度上影响到企业供应链的协同绩效，结合信息流的衡量指标，我们可以从信息交流频率、信息传递的准确度、传递信息的及时率和单位信息的交流成本加以衡量。 （2）资金流。资金作为供应链运行的保障，作用不言而喻，而资金流的衡量指标，我们可以从现金周转率、净资产收益率和贷款平均按时结算率来进行衡量。（3）业务流。装配企业的业务流程贯穿在实施的总体过程中，结合供应链运作模型，我们可以选取以下指标作为衡量标准：物料采购周期、库存周转率、缺货率、平均准时交货率、产需率、产销率、质量合格率和反馈问题解决率等。（4）服务水平。服务作为供应链效率的一个重要体现方面，可以这样说，服务效率的高低在很大程度上显示了供应链效率的高低。通过相关文献的阅读，我们可以选取客户满意度、客户保有率、订单满足率和准时交货率来加以衡量。（5）发展潜力。通过查找资料，发现目前还没有确切的定量指标对发展潜力进行衡量，在此，我们可以利用灰色—模糊评价法来确定相应的标准。至于定性指标，我们选取适应外界环境的能力、企业凝聚力和员工素质来进行衡量。详细的JIT环境下装配企业供应链协同绩效评价指标体系如表1所示：

表1 装配企业供应链协同绩效评价指标体系

2 基于灰色—模糊理论的供应链协同绩效评价模型

（1）运用层次分析法确定各个指标的权重。建立相应的层次结构模型，在此基础上构建对比矩阵，采用列合法求出特征向量w1，并进行一致性检验，若检验通过，可以对特征向量进行归一化处理，得到的向量即为权重。

（2）建立权重矩阵。由于之前已经用层次分析法得到了相应的权重，那么应该有：

（3）确定相应的隶属度，并建立灰色模糊关系矩阵。采用德尔菲方法来确定相应的隶属度。其中，评判对象集合为相应的因素评语集合为其中x,y对模糊关系的隶属度为它们的有点灰度为vRx,（）y，那么详细的灰色模糊关系可以表示为：

（4）进行单级灰色模糊综合评价，它的评价结果应该为：

3 基于灰色—模糊理论的装配企业供应链协同绩效实证分析

本文选取了武汉市某个装配型汽车公司为样本，之所以选取这家企业，是因为这家企业从2008年就开始实施JIT环境下的配送模式——Supply Hub配送模式。不仅如此，该企业还具有稳定的各级供应商和分销商，在信息技术上，建立了比较完备的供应链协同管理系统。本文意在通过实证分析，从以上5个方面对该企业的运行状况进行绩效评价，在此基础上，对该企业的整体水平进行评价，并为以后的发展提出建设性的意见。

3.1 运用层次分析法确定各个指标的权重

由上文构建的评价指标来看，有些数据是可以直接通过公司的运营情况查到的，但是有些数据可能没有办法搜集到。结合到层次分析法的使用方法，本文通过邀请到的专家打分的方式，利用层次分析法，计算出了各指标的权重，现选取信息流为计算样本，其他几个指标的计算方式与此相同。

根据专家意见，通过整理，利用Excel对数据进行处理，可以得到B1-C的权重计算方式为：

表2 利用层次分析法分析B1-C的权重计算方法

按照之前对B1－C的权重计算方式，我们依次可以得到A-B的权重、B2－C、B3－C、B4－C、B5－C的各自权重。具体的统计结果及所求的权重值见表3所示。其中，统计值应该为调研所得到的相关数据，C1～C22应该是表1中的二级指标，其中有些指标便于量化，所以直接从公司的年度报表中得到相关数据，而有些指标比较抽象，因而可以选用表示程度的词语来表示。针对层次分析法中按照专家认为的重要程度来构建判断矩阵，因而这些绩效水平都体现在了专家的意见中，具备一定的说服力。

3.2 建立相应的权重矩阵

由表3，结合公式（1），可以知道，各个指标相对应的权重矩阵为：

表3 各指标的统计结果以及所求权重值

3.3 确定相应的隶属度，并建立灰色—模糊关系矩阵

隶属度可以分为5个等级：即优秀、良好、一般、差、很差。他们的隶属度可以分别赋值为：0.81～1.00、0.61～0.80、 0.41～0.60、 0.21～0.40、 0～0.20。

由于各个指标的获取存在一定程度上的不可信度，本文采用灰度来表示。根据信息的充分程度，可以分为5个等级，即：非常贫乏、较贫乏、一般、较充分和非常充分。它们的灰度可以分别赋值为：0.81～1.00、0.61～0.80、0.41～0.60、 0.21～0.40、 0～0.20。

通过对该公司的运营情况和供应链整体进行分析，大致上得到了一些统计数据。由于存在不可信度，因而需要根据各指标信息的真伪来确定打分灰度。可以构建出一级指标的灰色—模糊评价矩阵，现仅列出其中两个。

3.4 单级灰色模糊综合评价

由公式（3）所列表达式，可以计算出一级灰色模糊评价结果，应该为：

同理，可得：

根据灰色模糊评价理论的最大隶属度和最小灰度原则，可以得到，发展潜力处于“优秀”等级，信息流和服务水平处于“良好”等级，资金流和业务流处于“一般”等级。

根据一级灰色模糊评价的结果，我们可以得到二级灰色模糊评价矩阵B，即以上五个矩阵。那么二级评判结果应该为：

根据灰色模糊理论的最大隶属度和最小灰度原则，可以得到，该企业从整体上而言处于“良好”的水平。

4 装配企业供应链协同绩效实证建议

由第4部分分析不难发现，该企业整体上处于良好的水平，说明了本企业能够准确把握市场趋势，使得信息流、资金流、业务流、服务水平和发展潜力处于一个良性的循环之中，特别是发展潜力的优异性，说明了该企业在未来几年应该具备良好的发展前景。

具体来说，对于信息流和服务水平，由于本企业采用了供应链协同的相关信息系统，所以信息比较畅通，效率也比较高。另外，整体服务水平比较高，顾客对服务水平还是比较满意的。针对这两种情况，企业应该采取进一步优化企业信息系统，紧跟时代潮流，保证信息的畅通无阻，而且，还要进一步提高服务水平，不断响应顾客需求，提高客户满意度。

对于资金流，由于资金是一个企业的灵魂，而利润是企业追求的一个永恒话题，所以针对资金流不太好的情况，应该采取更加严密的核算和审计体系，在产品规格不断变化的情况下，应该提高现金周转率和收益率，通过完善结算体系，使得货款能够准时回收。

对于业务流，虽然企业具备比较稳定的供应商和分销商，库存周转率、产品合格率都处于比较好的水平，但针对信息技术如此发达的企业而言，这些业务效果显然是不够的。所以，该企业必须进一步提高生产效率，使得业务流更加合理、流畅。

由于发展潜力比较大，所以企业可以不断提高自身的核心竞争力，扩大企业知名度，未雨绸缪，为企业良好的发展态势不断努力。

5 结论

本文利用灰色—模糊评价法对装配企业供应链协同绩效进行了实证分析，通过分析，得到了该企业目前处于“良好”的状态，并从信息流、资金流、业务流、服务水平和发展潜力入手，详细分析了各个模块目前的发展状况，为建议的提出打下了基础。由于本文在评价指标的确定和隶属度的指定方面存在很大的主观性，因而整个评价过程存在一定的误差，这是后续研究需要改进的地方。

[1]贾瑞霞，李云.供应链协同管理绩效评价体系的构建[J].北方经济，2010,2(13):28-29.

[2]曾文杰，马士华.制造行业供应链合作关系对协同及运作绩效影响的实证研究[J].管理学报，2010,8(23):1221-1227.

[3]刘红胜.基于ISM的制造企业供应链协同绩效关键影响因素分析[J].当代经济，2011,11(69):154-155.

[4]徐雯霞.汽车行业供应链协同绩效评价及其应用[J].数学的实践与认识，2011,21(10):58-66.

[5]颜永才，王延娜.复杂产品制造企业供应链协同绩效评价研究[J].物流技术，2011,9(30):41-43.

[6]卜广志，张宇文.基于灰色模糊关系的灰色模糊综合评判[J].系统工程理论与实践，2002,4(3):141-144.

[7]张翠华，周红，赵森.供应链协同绩效评价及其应用[J].东北大学学报，2006,27(6):706-708.