王旭

摘要：隨著精益管理和供應(yīng)鏈管理越來(lái)越受到重視和應(yīng)用，對(duì)精益供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)的研究也顯得更加重要。以五維動(dòng)態(tài)平衡計(jì)分卡作為參考模型，構(gòu)建精益供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系，并運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)精益供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)，為研究精益供應(yīng)鏈系統(tǒng)的運(yùn)行性能提供決策依據(jù)。

關(guān)鍵詞：精益供應(yīng)鏈；績(jī)效評(píng)價(jià)；五維動(dòng)態(tài)平衡計(jì)分卡；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：F25

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：16723198（2015）05006302

1引言

精益供應(yīng)鏈管理源于精益管理，它是指對(duì)包括上下游環(huán)節(jié)在內(nèi)的整個(gè)供應(yīng)鏈系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和改造，免除不必要的步驟、耽擱、等待和消耗，消除企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的浪費(fèi)，最大限度地降低成本，最大程度地滿足客戶需求，一系列對(duì)供應(yīng)鏈計(jì)劃、實(shí)施和控制的過(guò)程。而供應(yīng)鏈協(xié)同管理正是將整個(gè)工廠、供應(yīng)商、銷(xiāo)售和售后服務(wù)整合在一起，通過(guò)業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化整合和關(guān)鍵信息的分享來(lái)加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部與外部的價(jià)值鏈協(xié)作，從而達(dá)到整體利益最大化的目的。

當(dāng)前國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了大量的供應(yīng)鏈協(xié)同模型。一方面，國(guó)外學(xué)者研究并提出了第一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)地用來(lái)評(píng)價(jià)供應(yīng)鏈流程的參考模型——SCOR。Robert S. Kaplan 和David P. Norton首次提出驅(qū)動(dòng)績(jī)效的評(píng)價(jià)參考體系——平衡計(jì)分卡（BSC）。另一方面，在國(guó)外學(xué)者提出的SCOR的基礎(chǔ)上，中國(guó)電子商務(wù)協(xié)會(huì)和供應(yīng)鏈管理委員會(huì)提出了SCPR評(píng)價(jià)方法。國(guó)內(nèi)外的相關(guān)研究主要從協(xié)同的角度指出供應(yīng)鏈協(xié)同評(píng)價(jià)的具體指標(biāo)為響應(yīng)時(shí)間、運(yùn)作成本、魯棒性和適應(yīng)性。這既沒(méi)有對(duì)目標(biāo)一致性、協(xié)同合作能力等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，也沒(méi)有對(duì)具有普遍性的精益供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)進(jìn)行界定。因此，鑒于已有研究存在的不足，本文構(gòu)建基于五維動(dòng)態(tài)平衡計(jì)分卡模型的精益供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)此類供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)。

本文首先基于五維動(dòng)態(tài)平衡計(jì)分卡構(gòu)建精益供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，然后運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)精益供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)。五維動(dòng)態(tài)平衡計(jì)分卡最初由鄭培在有關(guān)動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)方法的研究中提出。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是一種綜合了多學(xué)科特點(diǎn)的交叉性研究方法，其研究?jī)?nèi)容相當(dāng)廣泛，而其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)中的應(yīng)用最為常見(jiàn)。

2評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建與規(guī)范化

2.1評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

精益供應(yīng)鏈來(lái)源于精益管理，一方面，它通過(guò)消除企業(yè)中的浪費(fèi)以最大限度地降低成本；另一方面，它通過(guò)最大程度地滿足顧客需求來(lái)提高顧客滿意度，進(jìn)而最終達(dá)到整體利益最大化的目的。因此，精益供應(yīng)鏈協(xié)同管理涉及到成本、顧客滿意度以及整體利益等多方面因素。目前國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于供應(yīng)鏈管理績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)的研究比較廣泛，也相應(yīng)提出了許多評(píng)價(jià)體系。如陳志祥提出了敏捷供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)績(jī)效的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、張翠華等提出了供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。然而，精益供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系不但應(yīng)服務(wù)于精益供應(yīng)鏈并且還具有較強(qiáng)的動(dòng)態(tài)性。因此根據(jù)王廷娜、馮艷飛所進(jìn)行的基于FAHP的制造業(yè)精益供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)的研究、張翠華等所做的供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)及其應(yīng)用的研究及鄭培完成的動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)方法的研究，同時(shí)結(jié)合實(shí)際調(diào)研情況及經(jīng)查閱所得的相關(guān)資料，本文提出面向精益供應(yīng)鏈管理的協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。該評(píng)價(jià)體系以五維動(dòng)態(tài)平衡計(jì)分卡為參考，具體包括財(cái)務(wù)狀況、創(chuàng)新與發(fā)展、內(nèi)部流程、顧客以及供應(yīng)商5個(gè)測(cè)量維度，涉及盈利能力、利潤(rùn)增長(zhǎng)率、響應(yīng)時(shí)間、客戶滿意度和準(zhǔn)時(shí)交貨率等15個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，具體情況如圖1所示。

2.2評(píng)價(jià)指標(biāo)的規(guī)范化

由于表1所列15個(gè)指標(biāo)的量綱不一致，因此必須對(duì)指標(biāo)進(jìn)行規(guī)范化處理，將所有指標(biāo)轉(zhuǎn)化成為無(wú)量綱的指標(biāo)。效益型指標(biāo)是指期望其數(shù)值越大越好的指標(biāo)，而成本型指標(biāo)是指期望其數(shù)值越小越好的指標(biāo)。兩種類型指標(biāo)的規(guī)范化處理方法分別如公式（1）和（2）所示。

其中，yj為第j個(gè)指標(biāo)的實(shí)際值，ymaxj，yminj分別為第j個(gè)指標(biāo)的規(guī)定上限值和下限值。

3基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)分析

BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。我們假設(shè)輸入層{Uk}，目標(biāo)輸出層{Ok}，中間層神經(jīng)元輸入向量{Gk}，中間層神經(jīng)元輸出向量{Hk}，輸出層單元輸入向量{Mk}，輸出層單元輸出向量{Nk}，輸入層至中間層連接權(quán)值{Wij}，中間層至輸出層連接權(quán)值{Vij}，中間層單元輸出閥值{Qj}，輸出層單元輸出閥值{Rr}，學(xué)習(xí)速率α，β。為模擬生物神經(jīng)元非線性特征，其網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)函數(shù)為Sigmoid型函數(shù)：f（x）=11+e-x。

運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)的具體步驟如下：

第一步，指標(biāo)體系的構(gòu)建：根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建的原則和已有學(xué)者的相關(guān)研究成果，構(gòu)建精益供應(yīng)鏈的協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如圖1所示。

第二步，數(shù)據(jù)的獲取及處理：由于在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形成階段需要利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，因此本研究所需數(shù)據(jù)一部分來(lái)源于相關(guān)文獻(xiàn)的調(diào)查數(shù)據(jù)；另一部分則來(lái)源于通過(guò)專家法得到的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的處理方法如公式（1）和（2）所示。

第三步，計(jì)算中間層各個(gè)單元輸入{gj}，并用Sigmoid型函數(shù)計(jì)算中間層輸出{hj}：

gj=ni=1Wij·ui-θj，hj=f（gj）

第四步，計(jì)算輸出層各個(gè)神經(jīng)元輸入{Mt}，并用Sigmoid型函數(shù)計(jì)算輸出層輸出{Nt}：

Mt=pj=1vjt·bj-rt，Nt=f（Mt）

第五步，用目標(biāo)輸出向量{Ok}，網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出{Nt}，計(jì)算輸出層各單元一般性誤差{dkt}；用連接權(quán)值{vjt}、輸出層誤差{dt}、中間層各個(gè)神經(jīng)元輸出{hj}計(jì)算中間層各單元誤差{ekj}：

dkt=（Okt-Nt）·Nt（1-Nt），ekj=[qt=1dt·vjt]·hj（1-hj）

第六步，用輸出層的誤差{dkt}和中間層輸出{hj}修正連接權(quán)值{vjt}和閥值{rt}；用中間層各個(gè)神經(jīng)元的誤差{ekj}和輸入層的輸入{Uk}修正連接權(quán)值{wij}和閥值{θj}：

vjt（N+1）=vjt（N）+α·dkt·hj，rt（N+1）=

vjt（N）+α·dkt

wij（N+1）=wij（N）+β·ekj·Uki，θj（N+1）=θj（N）+β·ekj

第七步，重復(fù)網(wǎng)絡(luò)給定的學(xué)習(xí)模式，直到網(wǎng)絡(luò)收斂到允許誤差范圍內(nèi)，得到最優(yōu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。其中MSE=1nn1（Pi-Ti），n為訓(xùn)練次數(shù)；Pi為預(yù)測(cè)值；Ti為目標(biāo)值。

4結(jié)束語(yǔ)

精益供應(yīng)鏈的協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)是一個(gè)新興且熱門(mén)的研究領(lǐng)域，我國(guó)目前的供應(yīng)鏈協(xié)同能力和信任程度還比較低，而本文研究則為今后的相關(guān)研究提供了理論基礎(chǔ)。本文通過(guò)借鑒五維動(dòng)態(tài)平衡計(jì)分卡模型構(gòu)造出針對(duì)精益供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系，并詳述了運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)的具體操作步驟。

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