基于熵权-模糊层次分析法的军事供应链绩效评价

冯玉光, 郎 斌

(海军航空工程学院 a.兵器科学与技术系； b.研究生管理大队, 山东 烟台 264000)

【后勤保障与装备管理】

基于熵权-模糊层次分析法的军事供应链绩效评价

冯玉光a, 郎 斌b

(海军航空工程学院 a.兵器科学与技术系； b.研究生管理大队, 山东 烟台 264000)

针对目前军事供应链绩效评价中存在的评价指标不够全面和传统层次分析法评价过于主观的不足，提出了基于五维平衡计分卡方法建立评价指标体系，并将熵权法与模糊层次分析法结合起来权重计算。该方法评价指标体系全面、权重计算结合主客观情况，更加切合实际，能反映评价者意愿，实际方案评价算例验证了熵权-模糊层次分析法的有效性。

军事供应链；绩效评价；平衡计分卡

供应链绩效评价的主要目的是检验供应链的运营效率。通过组织严格评估，建立供应链的基线资料，识别供应链的优势和劣势，并针对性地提高服务机会，减少成本。绩效评价需要建立结构化的程序评价当前的性能并设置未来的路径。供应链的管理在功能层次上的分级结构适合使用层次分析法进行评估，但通用的层次分析法存在主观性大、需要通过反复计算调整判断矩阵一致性，因此有必要改进，对中心库供应链的构建方案作出更客观的评价。

1 模糊层次分析法计算指标权重

使用模糊层次分析法计算指标权重时，首先对该层次中涉及的指标两两对比进行评价，建立模糊判断矩阵：

rij通过0.1～0.9五标度法给出，其具体含义如表1所示。

表1 0.1～0.9五标度法含义

1) 通过两两比较得出的矩阵R称为模糊判断矩阵。此时求得的R由于是以主观标度得到的，其一致性可能矛盾。可使用一致性指标ρ来检验判断矩阵是否具有满意的一致性[1]。一致性指标的计算公式为

(1)

当ρ<0.2时，认为判断矩阵R具有满意的一致性。若矩阵具有满意一致性，则可以直接进行权重计算，若不满足一致性要求，则需要对判断矩阵的数据进行调整。

2) 当判断矩阵不满足一致性要求时，需要调整判断矩阵的数据。首先根据判断矩阵一致性的定义，通过计算构造出具有完全一致性的判断矩阵，但这个矩阵由于纯粹为了满足一致性而构造，导致与原判断矩阵的偏差可能较大，由这个矩阵得出的权重值不具备可信度和准确度。因此还要对原矩阵和完全一致性矩阵进行调和，得到具有满意一致性的判断矩阵。

根据式(2)计算得到完全一致性矩阵P[2]，其中

(2)

再根据式P′=(1-t)R+tP计算满意一致性矩阵P′。

其中t的初始值为0.01，并依照t=t+Δt(Δt=0.05)进行迭代。可知当t越趋近于0时，P′越接近初始判断矩阵，权重具有越高的可信度，但其一致性也越差；当t越趋近于1时，P′就越接近完全一致性矩阵，一致性较好，但权重可信度就较差。通过调整t的大小，就可以使最终的判断矩阵既具有满意的一致性，又不至于偏离评价者的想法。

3) 使用根法求指标权重。在求得满意一致性判断矩阵P′后，计算P′每一行元素卷积的n次方根M(i)：

(3)

再对M进行归一化处理得

(4)

就得到了权重集ω。

2 使用熵权法计算指标权重

熵权法是根据信息熵理论提出的一种客观权重方法。其原理是比较指标在不同评价对象间的评价差异，差异越大则说明其所含信息越多，则该指标熵值越小，在指标体系中的权重就越大。因此熵权法是通过计算指标的熵值来求得其权重[3]。

使用熵权法计算指标权重的一般步骤如下：

1) 与模糊层次分析法相同，首先要建立判断矩阵。假设使用n个指标对m个对象进行评价，建立模糊判断矩阵R。

(5)

2) 计算各指标的熵值Hj：

(6)

其中k=1/lnm。

令aj=1-Hj，定义aj为第j个指标的差异系数。

则第j个指标的熵权为

(7)

也即第j个指标的权重为ωj。

根据熵权的定义可以知道，某项指标熵值越大，则表明它对不同评价对象的评价值趋于一致，它为评价提供的差异化信息较少，权重较低。反之，如果某项指标熵值越大，则它对不同对象的评价差异就较大，能够为评价提供有效的甄别信息，权重较高。熵权法本质上就是突出同一指标评价间的局部差异反映其重要程度。

熵权法的缺点在于计算得出的权重依赖于由考察对象得来的评价数据，因此如果选取不同的对象，它得出的权重就有可能产生变化。

3 熵权法与模糊层次分析法的集成

上文介绍了熵权法赋权重的基本步骤。作为一种客观评价方法，熵权法能够充分利用原始数据提供的信息，得出较为客观的结论，但也存在受评价对象影响较大的缺点；模糊层次分析法是借助专家经验知识给出并计算指标权重，需要的实际数据少，计算简单，缺点是专家的偏好和选择对结果影响很大[4]。使用综合评价方法，将二者的评价结果结合使用，可以弥补两种方法的不足，提高评价精度(图1)。

费智聪在其研究中证明了通过熵权法算得的指标权重与层次分析法算得的指标权重具有一致性[4]，可以将二者赋予的权重组合优化。根据前人的研究，合成模型通常有幂平均合成法和最优化方法两种。本文将使用最优化方法对两种方法的计算结果进行集成[5]。

图1 熵权-模糊层次分析法绩效评估流程

据此建立距离函数

(8)

此非线性性规划的解即为指标的综合权重。可使用拉格朗日法求解这个函数。

令W=[ω1，ω2，…,ωn]T

e=[1,1,…,1]T

则可解得

(9)

W即为结合了熵权法与模糊层次分析法结果的综合权重。

4 实例分析

4.1基于五维平衡计分卡建立的评价指标体系

作为供应链的一种特殊形态，军事供应链的评价指标与通常商业供应链在大多地方具有相通之处，但由于其在追求目标、保障过程等方面的不同，在评价上不能一概而论。

平衡计分卡方法作为一种成熟的企业绩效管理办法，其核心思想是通过引入除财务外，具备顾客、内部流程和学习创新3个方面的非经济性指标，综合反映企业的内部环境和外部环境、过去因素和未来成长等方面的综合绩效[6]。美军国防部通过将供应链管理体系分为决策层、功能层、过程层3个层次，对这3个层次分别从用户满意度、敏捷性和供应链成本3个角度，考察它们在供应链的计划、采购、维护和配送4个关键环节中的表现，建立贯通体系上下的持续性绩效监控体系(图2)[8]。

图2 平衡计分卡框架

目前，国内的军事供应链评价指标构建多是基于平衡计分卡。刘云[8]最早使用这一方法对我军的供应链评价指标体系进行初步分析，张昭坤等[9]将用户满意度、供应链业务流程、军队器材管理部门满意度、供应链经济效益、供应链合作创新和发展能力五方面作为一级指标尝试建立了器材供应链合作绩效评价指标体系，姜晨等[10]针对军事物流特点，建立了军工企业、供应链成本、业务流程、信息流、供应链柔性和部队满意度六方面关键性指标，但没有在此基础上进一步细化二级指标。

传统平衡计分卡办法主要区分了企业的财务、内部业务流程、学习与成长和顾客4个维度[11]，2002年，马世华对这一方法扩展提出了供应链平衡绩效计分法(BSC-SC)，将上下游企业关系纳入评价视野，2013年，樊雪梅[12-13]对平衡计分卡原有的四维进行改进，正式加入了供应商维度，完善了这一思路(图3)。

图3 动态五维平衡计分卡模型

将这一模型运用到到军事供应链上，结合已有的对于军事供应链绩效评价指标研究成果，可以从如图4所示的几个方面选取一系列的定性和定量指标，综合考虑建立一个较全面有效的评价体系。从供应链中的供应商、供应链成本、供应链内部流程、部队用户和供应链创新5个关键要素进行细分。在制定初始的评价指标后，依照以下原则评估这些指标是否适用：从聚焦用户的角度看，用户的需求是否得到满足；指标是否有助于促进供应链功能的交互执行和抑制功能冲突；是否建立了对供应链资源利用的监控过程；提供作为对照的绩效目标基线和反馈；提供评估项目性能、成本和管理的工具，帮助管理者管理当前业务和促进未来计划。

将提出的一系列指标通过上述原则筛选，就得到了面向性能和成本的军事供应链指标模型。

图4 军事供应链五维评价指标体系

4.2军事供应链绩效评价分析

根据上面建立的指标体系，现对军事供应链改进的某两种方案进行优化选择。通过请教相关专家，得到对方案的评价数据和单层次指标间的比较结果分别如表2至表7。在得到各层次的模糊评价结果后，根据式(4)与式(7)可分别算得基于熵权法和模糊层次分析法的指标权重，将结果代入式(8)，使用式(9)的计算方法即可解得各层次的综合权重。由于篇幅限制，略去具体的权重计算步骤，直接将基于拉格朗日法的权重计算结果在表中给出。

表2 综合绩效判断矩阵

表3 供应商能力判断矩阵

表4 成本判断矩阵

表5 业务流程判断矩阵

表6 用户满意判断矩阵

表7 创新与发展能力判断矩阵

根据掌握的方案信息得到方案A、B针对各评价指标的模糊判断矩阵，其权重计算结果如表8所示。

表8 方案层判断矩阵

S3ABωS3A0．50．40．4B0．60．50．6S4ABωS4A0．50．60．6B0．40．50．4

C1ABωC1A0．50．60．6B0．40．50．4C2ABωC2A0．50．70．7B0．30．50．3

C3ABωC3A0．50．70．7B0．30．50．3P1ABωP1A0．50．30．3B0．50．70．7

P2ABωP2A0．50．70．7B0．30．50．3P3ABωP3A0．50．40．4B0．60．50．6

U1ABωU1A0．50．30．3B0．70．50．7U2ABωU2A0．50．50．5B0．50．50．5

U3ABωU3A0．50．40．4B0．60．50．6I1ABωI1A0．50．50．5B0．50．50．5

I2ABωI2A0．50．60．6B0．40．50．4

得出单层次排序的结果后，可以计算层次总排序。首先计算子准则层相对目标层的权重WR。

然后计算方案层相对目标层的权重WT。

算得子准则层的权重排序如表9所示。

表9 子准则层权重排序

方案层的权重排序如表10所示。

表10 方案层权重排序

因此，综合来看方案A评价优于B方案。也即A方案是较好的选择。

5 结论

本文利用最优化思想将熵权法与模糊层次分析法对绩效评价指标的权重计算结果结合起来，求得主客观结合的综合权重，并以实例检验了这一方法在军事供应链管理中的实际应用，提高了军事供应链绩效评价的科学性、准确性，有利于促进军事供应链的优化改革。

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PerformanceEvaluationofMilitarySupplyChainBasedonEntropyPower-FuzzyAnalyticHierarchyProcess

FENG Yuguanga, LANG Binb

(a.Department of Armament Science and Technology; b.Department of Graduate Management, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai 264000, China)

Aimed at the present situation of military supply chain performance evaluation of the comprehensive evaluation indexes and subjective two problems of traditional ahp evaluation, based on five dimensions and the balanced scorecard method, we establishes the evaluation index system. Combining the entropy weight method and fuzzy analytic hierarchy process (ahp) on the solution of the weight calculation method, it has the comprehensive evaluation index system. After the weight calculation combined with the subjective and objective conditions, it has a more realistic situation, but also it can reflect the characteristics of the testee’s will. The practical scheme evaluation examples verify the effectiveness of the entropy weight and fuzzy analytic hierarchy process (ahp).

military supply chain; performance evaluation; balanced score card

2017-05-21；

2017-06-22

冯玉光(1965—)，男，硕士，教授，主要从事故障诊断与自动检测研究。

10.11809/scbgxb2017.10.018

本文引用格式：冯玉光, 郎斌.基于熵权-模糊层次分析法的军事供应链绩效评价[J].兵器装备工程学报，2017(10):86-90，116.

formatFENG Yuguang, LANG Bin.Performance Evaluation of Military Supply Chain Based on Entropy Power-Fuzzy Analytic Hierarchy Process[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering,2017(10):86-90，116.

N945.16

A

2096-2304(2017)10-0086-05

(责任编辑杨继森)