動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)方法研究.pdf

1、當(dāng)今世界企業(yè)與企業(yè)之間的個(gè)體競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)轉(zhuǎn)向供應(yīng)鏈與供應(yīng)鏈之間的群體競(jìng)爭(zhēng)。面對(duì)日益激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，唯有通過(guò)對(duì)供應(yīng)鏈績(jī)效的適當(dāng)衡量，才能協(xié)助企業(yè)成功執(zhí)行策略，以獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。正確的績(jī)效評(píng)價(jià)必須能夠配合組織策略、結(jié)構(gòu)、管理風(fēng)格及企業(yè)流程，制定關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)，以供供應(yīng)鏈管理從業(yè)者策略執(zhí)行及日常經(jīng)營(yíng)考核之用。建立合適的供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)體系是供應(yīng)鏈有效運(yùn)作與科學(xué)管理的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)方法大多屬于靜態(tài)評(píng)價(jià)，忽視了動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈所具有的隨機(jī)性和不確定性

2、以及績(jī)效指標(biāo)之間具有的非線性關(guān)聯(lián)性的特點(diǎn)。針對(duì)這樣一個(gè)復(fù)雜的績(jī)效評(píng)價(jià)系統(tǒng)，本文的主要工作是對(duì)動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)體系框架、績(jī)效指標(biāo)、評(píng)價(jià)模型、評(píng)價(jià)方法及其特點(diǎn)進(jìn)行深入系統(tǒng)的研究。 本文的研究工作從以下四個(gè)方面展開(kāi)。首先，基于現(xiàn)實(shí)背景和研究目標(biāo)提出了論文需要解決的主要問(wèn)題。概述了供應(yīng)鏈、供應(yīng)鏈管理、供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)的基本理論，并對(duì)應(yīng)用于動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)的智能信息處理方法進(jìn)行了介紹和分析,進(jìn)而確定了本文的研究?jī)?nèi)容和技術(shù)路線。然后，通過(guò)

3、引入供應(yīng)商維度，把傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈四維平衡計(jì)分卡擴(kuò)展為動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈的五維平衡計(jì)分卡，并結(jié)合供應(yīng)鏈運(yùn)作參考模型(SCOR)理論的思路構(gòu)建了動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績(jī)效體系，詳細(xì)闡述了關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)集的選取、優(yōu)化及處理方法。再后，利用模糊綜合分析、Markov鏈預(yù)測(cè)、粗糙集約簡(jiǎn)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)等智能信息處理方法從不同的側(cè)面建立了多個(gè)動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)模型，以反映供應(yīng)鏈體系中聯(lián)盟決策與績(jī)效之間的互動(dòng)關(guān)系。在基于模糊綜合評(píng)價(jià)和Markov鏈預(yù)測(cè)的績(jī)效評(píng)價(jià)模型里，建

4、立了供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)模糊關(guān)系矩陣，利用模糊評(píng)價(jià)方法計(jì)算出供應(yīng)鏈的綜合績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果，并結(jié)合Markov鏈預(yù)測(cè)理論的決策支持功能，給出了動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績(jī)效的發(fā)展趨勢(shì)。在基于粗糙集理論的績(jī)效評(píng)價(jià)模型里，建立了動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)決策表，利用粗糙集約簡(jiǎn)方法得到了預(yù)測(cè)績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果的決策規(guī)則集，并把粗糙集約簡(jiǎn)和模糊綜合評(píng)價(jià)技術(shù)相結(jié)合進(jìn)行動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)，顯著地縮小了數(shù)據(jù)處理的規(guī)模，降低了模型的計(jì)算復(fù)雜度。在基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的績(jī)效評(píng)價(jià)模型里，利用BP網(wǎng)

5、絡(luò)理論來(lái)對(duì)動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)，并與粗糙集約簡(jiǎn)技術(shù)相結(jié)合，從而簡(jiǎn)化了BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具有較強(qiáng)的實(shí)用性。最后，對(duì)這些智能信息處理方法在動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)中的主要特點(diǎn)及效果進(jìn)行了比較和分析。 本文對(duì)上述各動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)模型進(jìn)行了解算與數(shù)字仿真，完成了對(duì)評(píng)價(jià)模型的校驗(yàn)和對(duì)實(shí)際評(píng)價(jià)結(jié)果的驗(yàn)證，并對(duì)各績(jī)效評(píng)價(jià)模型的特點(diǎn)進(jìn)行了分析和總結(jié)。針對(duì)每種評(píng)價(jià)模型的特點(diǎn)，設(shè)定好模型的各種參數(shù)和初始條件，利用仿真軟件對(duì)模型進(jìn)行推演和解