云计算环境下复杂产品价值链合作伙伴选择研究

潘燕华，王 克，王 平

(1.江苏科技大学 经济管理学院,江苏 镇江 212003；2.江苏科技大学 服务制造模式与信息化研究中心,江苏 镇江 212003)

0 引言

随着工业4.0、工业互联网、中国制造2025等先进制造发展战略的相继提出，云计算、大数据、物联网技术得到了空前的发展，同时“互联网+制造”[1]、服务型制造[2]、云制造[3]等先进制造模式正逐步引领传统制造企业向数字化制造、智能化制造发展。而航空航天产品、大型武器装备产品、船舶产品等大型复杂产品通常由多部件组成，其设计、制造、总装周期相对较长，研发成本、技术含量、集成度高、规模大，同时在各生产设计阶段，需要众多相关专业公司密切协作，共同完成[4]。云计算技术能够为复杂产品全生命周期的企业间协作提供有力的支撑，使得企业可以将精力聚焦于提升核心竞争能力，进一步提升社会资源的利用效率和社会效益。但是，云计算环境下资源的海量汇聚，同样为价值链合作伙伴的选择带来了挑战。

现阶段国内外学者从多个视角对合作伙伴选择问题作了大量研究，并取得了丰硕的成果。主要包括如下几个方面：

(1)研究对象方面 大量学者[5-8]以虚拟企业为研究主体，通过聚类法、模糊评价法等方法建立合作伙伴选择模型，实现对候选企业的选择。

(2)研究视角方面 VASUDEVA等[9]从制度视角、BUNDUCHI[10]从信任视角、李柏洲等[11- 12]从合作创新视角对合作伙伴进行组合优选。

(3)研究方法方面 邵际树等[13]、WANG等[14]利用改进的灰色理论、张树山等[15]基于三角模糊数的网络层次分析法(Analytic Network Process,ANP)和逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)集成方法、袁华等[16]分别基于复杂网络构建合作伙伴优选模型。

可见，现有研究主要基于不同视角，通过运用更为智能化的方法对传统环境下的合作伙伴选择问题进行探讨，而云计算环境下价值链节点企业同虚拟企业相比，其敏捷性、动态性、分散性、异构性、协作性特征更加明显[17]，同时复杂产品因结构上的复杂性导致价值链组建过程复杂，成员价值取向多元。可拓学可以从定性和定量的角度研究事物的可拓性和事物开拓的规律，分析物元结构和相互关系，有效地将事物中存在的矛盾问题转换为相容问题，最大限度地优化指标融合的结果[18-19]。因此，本文在现有研究的基础上，结合云计算环境下复杂产品价值链构成及运营的特点，应用可拓学理论构建云计算环境下复杂产品价值链合作伙伴选择模型，实现云计算环境下复杂产品价值链节点企业的优选，以期为云计算环境下复杂产品价值链合作伙伴的选择提供有价值的参考。

1 可拓理论基本概念

可拓理论是1983年我国学者蔡文创立的一门新兴学科，作为数学、系统科学和思维科学的交叉科学，可拓理论通过引入关联函数使评价精细化、定量化[20]，通过定性指标的定量化表达[21]，将“具有某种性质的”的定性描述补充扩展至“具有某种性质的程度”的定量描述，不仅可以客观地反映评价对象的评价等级，还能准确地描述评价对象各项指标由量变到质变的过程[22]。从新的角度为人们认识和分析现实世界、解决现实世界中的矛盾问题提供了一种方法论[23]。可拓理论基本概念如下：

(1)物元 描述事物的基本元，是可拓理论最基本的逻辑单元，任何事物都可以表达为物元。物元将事物、事物的特征以及特征值有机地结合起来，反映事物质与量的辩证关系，以有序三元组R=(N,c,v) 来表达。其中N表示事物，c表示特征，v表示N关于c所取的量值，这三者称为物元的三要素[24]。若一个事物有n个特征，则称R=(N,ci,vi),i=1,2,…,n，为n维物元。如果量值v具有不确定性，便称其为熵物元。若事物N有n个特征c1,c2,…cn和对应的模糊量值v1,v2,…,vn，则称R为n维熵物元[25]。

(3)距 设x0为实域(-∞,+∞)上的任一点，X0=(a,b)为实域上任一区间，称ρ(x0,X0)=|x-(a+b)/2|-(b-a)/2为点x0与区间X0之距[19]。

(4)位值 设X0=(a,b)，X=(c,d)，则点x与区间X0=(a,b)和区间X=(c,d)组成的区间套的位置规定为:

2 基于可拓物元的复杂产品价值链合作伙伴选择模型设计

根据可拓物元理论，构建云计算环境下复杂产品价值链合作伙伴选择模型。首先分析候选合作伙伴所涉及的各个指标，并获取各指标的量值，而后建立云计算环境下复杂产品价值链合作伙伴选择模型，最终以定量化的数值表示合作伙伴选择的结果。本文参考文献[25]中模型构建方法，并引入信息熵，建立云计算环境下复杂产品价值链合作伙伴选择的复合物元模型，解决价值链构建过程中指标体系复杂、部分指标间存在关联或冲突的问题，增大合作伙伴选择的客观性。

定义1云计算环境下复杂产品价值链候选合作伙伴n维复合物元。设云计算环境下复杂产品价值链在某一节点上存在着m个潜在合作伙伴，同时用n项指标评价复杂产品价值链候选合作伙伴，则称其为具有m个节点的复杂产品价值链候选合作伙伴n维复合物元，记为Rmn，

(1)

式中：Mi为复杂产品价值链某一节点下的第i个候选企业，cj为价值链候选合作伙伴的第j项指标，与其相应的量值用xij(1≤i≤m,1≤j≤n)表示。模型通过引入复杂产品候选合作伙伴n维复合物元，实现了对复杂产品价值链上所有候选企业的量化描述。

定义2云计算环境下复杂产品价值链候选合作伙伴n维复合物元标准化处理。云计算环境下复杂产品由于结构上的复杂性，其价值链参与主体众多，所涉及产品在生产设计加工等不同阶段具有不同的指标，而不同指标所具有的不同含义使得指标值的计算方法也各不相同，从而导致指标的量纲各异。因此，对各指标通过向量归一化法进行标准化处理。即

因此标准化后的云计算环境下复杂产品价值链候选合作伙伴n维复合物元:

(2)

由于客观事物同样具有一定的不确定性和复杂性，且复杂产品因结构上的复杂性导致价值链组建过程复杂，无法明确给出测度指标的具体权重。而熵在信息论中用于测度不确定性函数，因此为了增加决策过程中的客观性，通过关联熵法来确定云计算环境下复杂产品价值链候选合作伙伴各项测度指标的具体权重。

(3)

同时，根据信息熵理论计算云计算环境下复杂产品价值链候选合作伙伴第j项指标Cj的熵

(4)

定义4云计算环境下复杂产品价值链候选合作伙伴指标的权重系数。由于Fj∈[0,1]，令偏差度kj=1-Fj，则云计算环境下复杂产品价值链候选合作伙伴第j项指标Cj的权重系数

(5)

定义5云计算环境下复杂产品价值链候选合作伙伴指标权重的复合物元。由式(5)云计算环境下复杂产品价值链候选合作伙伴第j项指标Cj的权重系数wj，构造云计算环境下复杂产品价值链候选合作伙伴指标权重的复合物元

(6)

(7)

由式(7)可以得到价值链某一节点下第i个候选合作伙伴的综合测度值Hi(i=1,2,…,m)。依据物元分析理论，Hi越大，该候选者在价值链节点候选企业中的水平越优。因此，根据价值链某一节点下候选合作伙伴的综合测度Hi来判断价值链某一节点下各个候选企业的优劣程度，并根据其对候选合作伙伴进行排序。

3 基于可拓物元的复杂产品价值链合作伙伴选择仿真分析

下面以船舶产品为例进行基于可拓物元的复杂产品价值链合作伙伴选择仿真分析。现代造船模式中，船舶价值链以船东的需求订单为驱动，以总装造船厂为主导，以设计院所及设备材料供应商为基础，以服务商为保障，形成产品价值网络。总装造船厂凭借船台、码头等关键资源成为船舶价值链的核心，主导着整个价值网络的构建[26]，船东由于精力和信息的不对称，除在少数关键设备供应商选择上具有一定的话语权外，其他供应商、协作商、服务商的选择，往往只能听从于总装造船厂的安排。云计算技术通过将各类制造资源和制造能力的虚拟化、服务化，形成服务云池，敏捷地为用户提供产品制造全生命周期的各类服务[27]，其结构和功能上的去中心化[28]将对船舶价值链的构建产生重大影响，能够促使船东在价值链构建过程中拥有更大的自主权，主导价值链的构建，进而推动船舶制造模式的转变。

3.1 合作伙伴选择指标体系

通过对船舶价值链的整体分析，将船舶产品生命周期各阶段涉及的合作伙伴分为设计、制造(采购、配套、总装)和服务3大类。由于船舶产品价值链冗长，使得船东会基于船舶产品生产过程中所产生的各项成本考量价值链节点企业。同时，由于船舶产品使用周期较长，使用条件相对恶劣，出于安全性能以及市场竞争的要求，船东在合作伙伴的选择过程中往往会对合作伙伴的加工质量提出较高的要求，这也同样是船舶产品价值链长期稳定发展的基础。并且在云计算技术的助力下，船舶产品价值链组织结构富有弹性，市场竞争能力增强，这就要求价值链合作伙伴有着相对较高的订单履约率及信息化水平。同时，船舶产品结构复杂，合同周期长，参与单位多，风险系数高，因此在价值链的构建过程中，稳固的合作关系基于合作伙伴一定的企业规模以及良好的财务状况。

基于上述分析并借鉴现有船舶行业合作伙伴选择指标体系[29-30]，结合云计算的特点[31-32]，设计了船舶产品合作伙伴选择指标体系，如表1所示。

表1 不同类型合作伙伴指标体系

3.2 合作伙伴选择仿真分析

某船东根据发展需要利用云计算平台自行主导某船舶产品的价值链构建，按前述指标体系，船舶设计院所、零部件供应商、船舶总装企业及服务企业的相关指标信息如表2所示。

根据表2中的数据建立候选合作伙伴复合物元Rmn:

(8)

式(8)经式(2)～式(7)计算得到不同类型候选企业的综合测度值如表3所示。

表2 各候选企业相关数据

续表2

表3 不同类型候选企业的综合测度

由表2可知，价值链不同节点企业在各指标下数据表现不同，云计算环境下数据通过信息熵转换为指标的权重系数，并通过熵权物元法综合确定了在成本、时间、质量、保障能力、信息化水平、服务能力6个方面具有一定优势的合作伙伴，最终组成船舶产品价值链。

根据表3中综合测度值可以看出由S11、S23、S32、S42组成的价值链是最优选择。

3.3 比较分析

为验证本文方法的有效性，将本文方法求得的结果同灰色关联理想解法(GC-TOPSIS)[33]进行对比。首先通过层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)方法和熵权法求得指标体系组合权重；其次，按照传统TOPSIS法确定理想解和负理想解，并利用灰色关联理论采用灰色关联度评测各候选解指标数列与理想解和负理想解的关联程度；最后按照候选解的灰色关联相对贴近度对候选解进行优劣排序。根据表2中的相关数据，以设计阶段为例，利用GC-TOPSIS求得候选企业的排序S11≻S13≻S12，因此设计阶段选择设计院所S11。同理得出在采购阶段选择采购商S23，总装阶段选择总装企业S32，在服务阶段选择服务商S42参与价值链合作。最终由S11、S23、S32、S42组成云计算环境下的船舶产品价值链，这一结果同复合关联熵物元模型求得的结果相同，证实了模型的有效性。

灰色关联理想解法通过信息的集结，在考虑决策者偏好程度的基础上对传统TOPSIS方法进行扩展，利用欧氏距离与灰色关联度的相似性反映候选解和理想解的接近程度。但由于灰色关联理想解法在对指标权重的获取过程中利用乘法合成法对指标进行组合赋权，可能会过度放大指标，使得评价结果不够客观，同时由于主观赋权和决策者偏好的引入，评价结果可能会受到影响。并且云计算环境下复杂产品价值链为了快速响应市场需求本身所具有的敏捷性和动态性，使得带有主观性的评价难以满足价值链个性化发展的需求。而本文在构建云计算环境下复杂产品价值链合作伙伴选择模型过程中引入可拓理论，其具有的辩证思想可以将价值链成员间的矛盾问题转化为相容问题，信息熵理论的引入进一步降低了权重确定时的主观性，同时复合关联熵物元模型的应用可以实现云计算环境下复杂产品价值链由传统的核心企业主导向最终用户主导的转变，促使最终用户在产品的全生命周期拥有更大的自主权，有效地提升云计算环境下船舶产品的个性化快速开发和敏捷应对市场的能力。

4 结束语

云计算环境下企业可以便捷地寻找到各类合作伙伴，快速地形成个性化产品，以敏捷地应对快速变化的市场需求。云计算模式去中心化以及资源高度汇聚、信息高度透明的特点，能够支撑最终用户主导价值链的构建过程，从而推动制造模式的转变。

本文从复杂产品价值链的构建出发，以市场需求为原则，综合考虑了候选合作伙伴的分散性、异构性及其彼此间存在的竞合关系，结合云计算环境下复杂产品价值链敏捷性、动态性的特点，利用可拓理论能够将定性和定量指标相结合、解决复杂指标间存在冲突的优势，避免了以往合作伙伴选择评价无法克服指标属性之间矛盾性和关联性的不足，构建了云计算环境下复杂产品价值链合作伙伴选择模型，并通过仿真分析验证了模型及方法的有效性。研究结果为复杂产品价值链合作伙伴的选择提供了一种新的思路和方法，将进一步促进社会化大协作。同时，作为一种新思路的尝试，本文在成功构建云计算环境下复杂产品价值链后，由于市场需求的不确定性，需要对价值链运营效果进行分析，未来将考虑引入合适的方法对市场需求动态多变的复杂情形作出进一步的研究。