基于模糊层次分析法的智慧仓储系统综合评价研究

(北京物资学院 北京 101149)

一、引言

仓储是物流活动中重要的环节之一，也是物流活动管理的核心。仓储管理逐渐发展为集自动化、智慧化、集成化为一体的智慧仓储。智慧仓储帮助企业高效精准地获得仓储活动中产品的信息，提高仓库管理效率，有效地降低物流成本，提高周转速度。随着智慧仓储普及，如果没有一套完整的考核评价指标，智慧仓储的发展会难以为继。

国内有很多学者对物流行业进行了一系列的绩效评价。马强基于主成分分析法，从财务绩效、客户绩效、市场绩效、业务绩效和学习绩效等几个方面进行了指标体系设计，构建了企业物流绩效评价模型；周茂春等人对煤炭物流绿色化研究进行了总结，以降低环境污染、提高资源利用率为目标，结合AHP和FCE方法制定了煤炭企业绿色物流绩效评价模型；宋晓黎，杨欢欢等人对互联网时代生鲜农产品物流体系绩效评价指标体系进行设计，并运用AHP法和模糊综合评价的方法对网络生鲜农产品公司的物流体系进行绩效评价。

综上所述，研究主要集中在对企业物流、绿色物流、生鲜农产品的绩效评价，但对如何衡量和评价智慧仓储绩效却少有研究。本文针对智慧仓储系统进行研究，基于层次分析法和模糊综合评价法构建智慧仓储绩效评价模型，为企业智慧仓储系统评价提供了借鉴和帮助。

二、评价模型的建立与求解

(一)模型的构建

1、层次结构的建立

准则层：硬件设施指标B1、软件功能指标B2、可靠性指标B3、管理指标B4

指标层：自动化运输系统C1、自动存储系统C2、自动分拣系统C3、机器人分拣系统C4、货到人拣选系统C5，隶属于B1；智能监控C6、智能出入库C7、智能盘点C8、智能优化C9、智能查询C10,隶属于B2；模块衔接可靠C11、基础设施及设备安全C12、信息安全C13,隶属于B3；业务流程管理C14、人员管理C15、设备管理C16，隶属于B4。

2、构造成对比较矩阵

成对比较矩阵是本层所有因素针对上一层某个因素的相对重要程度的比较。依据专家赋予每层所有指标重要性的高低，对这些指标进行两两比较。用cij表示因素i与j重要性的对比值，可得出矩阵明显有cii=1、cij=1/cji。本文采用Satty提出的1—9比率标度发表示，得到判断矩阵A。

3、层次排序

即对判断矩阵A，计算满足AW=λmaxW的特征根与特征向量。式中，λmax为A的最大特征根；其对应的特征向量经归一化得到W；W的分量即是相应因素排序的权值。

计算最大特征值及其对应的特征向量以确定权重: 可采用和法。

4、一致性检验

在针对每个指标进行两两对比时，不可能达到完全一致，势必存在误差，指标权重排序是否合理，需要进行一致性检验，若在规定的误差范围之内，则排序合理。

为了检验矩阵的一致性，需要计算它的一致性指标CI：

表3 1—9矩阵的平均随机一致性指标

CR的值越大，判断矩阵的完全一致性就越差。一般来说，只需CR≤0.1判断矩阵A的一致性在可接受的范围内，层次排序合理。否则就需要再一次进行两两对比。

(二)模糊综合评价

1、确定评价指标集合U={u1,u2,……um}，即m个评价指标，对这些指标进行评价

2、建立评语等级V={v1,v2,……vn}，如V={优，良，中，差}

3、进行单因素评价，建立模糊关系矩阵R

Rij表示被评价指标ui对于vj评语等级的隶属度。

4、确定评价因素的模糊权向量W

本文采用层次分析法确定各因素的权重。由各指标权重组成一个模糊集合W，即权重集。

5、多因素模糊评价

bi表示被评价对象从整体角度看对vj评语等级的隶属程度。K为综合评价分数，对比规定的不同分数所属的等级情况，即可得出评价对象等级情况。

四、总结

本文对智慧仓储系统综合评价问题进行了深入分析，综合考虑智慧仓储系统的硬件设施、软件功能、系统可靠性以及管理等因素，构建了智慧仓储系统评价指标体系，利用层次分析法确定了指标的权重，利用模糊评价法对其进行综合评价，建立了智慧仓储系统综合评价模型。验证了采用此方法的实用性与有效性，为企业进行智慧仓储系统评价工作提供了参考性建议。