鄧建新，顏海娟，石先蓮

(廣西大學(xué) 1. 廣西制造系統(tǒng)與先進制造技術(shù)重點實驗室；2.機械工程學(xué)院，廣西 南寧 530003)

物流業(yè)務(wù)是物流運營的對象，包括運輸、倉儲、包裝等，其中，運輸是最核心的業(yè)務(wù)。通過物流信息平臺和大數(shù)據(jù)等開展物流業(yè)務(wù)運營成為未來物流運作的主要趨勢之一[1]。近年來，我國相繼建立了200多個不同類型的物流信息平臺或APP，其風(fēng)格各異，提供的業(yè)務(wù)信息的規(guī)范、類別等也有差異。物流信息平臺實現(xiàn)了物流業(yè)務(wù)信息的匯聚、共享，提高了物流業(yè)務(wù)發(fā)現(xiàn)效率，但實際的業(yè)務(wù)運作開始前一般涉及發(fā)現(xiàn)、響應(yīng)、達(dá)成交易3個環(huán)節(jié)，如圖1所示，彼此互相影響，結(jié)果存在不確定性。因物流時間效應(yīng)的要求，對發(fā)現(xiàn)物流業(yè)務(wù)的響應(yīng)及時性決定了物流業(yè)務(wù)是否能成功執(zhí)行，進而影響對應(yīng)業(yè)務(wù)的運作效益和資源利用情況。例如，特定時間要返程的空載車輛，如果獲悉信息的相關(guān)貨源方不在該車輛返程出發(fā)時間前響應(yīng)，意味著該車輛找不到貨源而必須低載甚至空載返程。因此，不控制物流業(yè)務(wù)的響應(yīng)會大大削弱物流信息平臺對物流業(yè)務(wù)運作方面的提升效能。物流信息平臺的發(fā)展，尤其是共享經(jīng)濟活躍后，吸引了眾多學(xué)者開展相關(guān)研究，但對其研究仍集中在物流信息平臺構(gòu)建技術(shù)[2]、體系結(jié)構(gòu)[1,3-4]和運用模式[5-6]。雖然近年逐漸興起了關(guān)于其運營方面的研究，如出現(xiàn)了定價[7]和拍賣機制[8]，尤其是基于物流信息平臺的業(yè)務(wù)撮合、發(fā)現(xiàn)算法(如匹配)[9-11]，但鮮有人涉及物流業(yè)務(wù)發(fā)現(xiàn)之后響應(yīng)方面的研究。

圖1 基于物流信息平臺的物流業(yè)務(wù)交易過程Figure 1 Dealing course of logistics business on logistics information platforms

由于物流業(yè)務(wù)都涉及供需方，因此，物流業(yè)務(wù)發(fā)現(xiàn)方法實際上通過物流信息平臺組織建立起了物流業(yè)務(wù)多個交易方之間的耦合關(guān)系。這意味著對物流業(yè)務(wù)的響應(yīng)實際上需要協(xié)同響應(yīng)，才能保證某個特定業(yè)務(wù)交易按預(yù)定時間達(dá)成。理論上該響應(yīng)過程涉及以下內(nèi)容：耦合的交易方在物流信息平臺相關(guān)界面查看發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)(來源于推薦或者搜索)的具體信息，然后對比自身的需求和分析，甚至進行價格博弈、收益盤算，決定是否響應(yīng)和交易。由此可見，對物流業(yè)務(wù)的響應(yīng)過程本質(zhì)是一個決策分析過程，物流信息平臺(界面)提供的關(guān)于特定物流業(yè)務(wù)的具體信息的種類、表現(xiàn)形式，業(yè)務(wù)本身的收益、成本等諸多信息影響耦合交易方加工對比和分析，進而影響其是否能抓住時機決策(即決策速度[12])。比如車主在選擇運輸貨物時通常會考慮收益或者運輸價格，如果物流信息平臺直接提供了對應(yīng)業(yè)務(wù)的預(yù)測收益，則車主無需再去收集信息，可直接對比和消除顧慮，減少響應(yīng)決策的信息收集、加工動作和時間。因此，優(yōu)化物流信息平臺的對應(yīng)設(shè)計，以特定方式提供即表達(dá)友好的關(guān)于特定業(yè)務(wù)的合理的決策支持信息具有重要意義。但影響每個人決策的信息很多，包括交易者的知識水平、業(yè)務(wù)的收益等幾十種。如果全部都通過界面提供，大幅度增加了物流信息平臺對應(yīng)決策支持模塊的設(shè)計工作量和難度，同時如果提供過多的支持信息又會造成信息越豐富，信息越顯不足的囚徒困境[13]。尤其是當(dāng)前很多物流信息平臺用戶都是通過手機端來獲取業(yè)務(wù)信息，即過多的業(yè)務(wù)支持信息反而會增加交易方?jīng)Q策分析過程，制約響應(yīng)的及時性。所以，需要確定影響物流業(yè)務(wù)協(xié)同響應(yīng)的關(guān)鍵信息，以驅(qū)動對應(yīng)的信息模塊設(shè)計，保證給物流業(yè)務(wù)響應(yīng)的交易決策者提供其決策時最需要的支持信息，同時又避免信息過量。同時現(xiàn)有決策支持系統(tǒng)的研究很少涉及決策支持的信息內(nèi)容及其表達(dá)方式(含界面)方面[12]。

鑒于此，結(jié)合運輸是物流業(yè)務(wù)的核心業(yè)務(wù)，本文以其為基礎(chǔ)，通過定量計算影響信息的權(quán)重，確定了物流業(yè)務(wù)協(xié)同響應(yīng)控制的關(guān)鍵信息內(nèi)容，以指導(dǎo)物流信息平臺(協(xié)同響應(yīng)控制模塊)的優(yōu)化設(shè)計和提供關(guān)鍵支持信息給交易方，推動其快速決策，縮短決策時間。為了便于表述，將物流信息平臺中專門進行物流業(yè)務(wù)協(xié)同響應(yīng)控制的模塊稱為“協(xié)同響應(yīng)決策支持系統(tǒng)”。

1 關(guān)鍵影響信息的確定方法

基于物流業(yè)務(wù)協(xié)同響應(yīng)過程是決策過程的本質(zhì)，首先構(gòu)建物流業(yè)務(wù)協(xié)同響應(yīng)的決策系統(tǒng)，確定該系統(tǒng)內(nèi)影響決策的因素為潛在信息；然后對這些信息，采取定量比較計算權(quán)重的方式來反映各信息的重要性并排序。因缺乏這些因素的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，無法通過數(shù)學(xué)模型等方式評估其重要性，為此，選擇主觀權(quán)重評定方法。但為了避免各方法的主觀影響和造成確定的關(guān)鍵信息結(jié)果的隨機性，影響整個支持系統(tǒng)的設(shè)計，綜合選用層次分析法(analytic hierarchy process，AHP)、決策試行與評價實驗室(decision making trial and evaluation laboratory，DEMATEL)和AHP-DEMATEL法分別計算各項信息因素的權(quán)重，并應(yīng)用序號總和理論進行可靠性檢驗，確定最優(yōu)結(jié)果。然后基于主成份分析法確定主成份思想，將累計權(quán)重貢獻率大于等于85%的信息確定為物流業(yè)務(wù)協(xié)同響應(yīng)的關(guān)鍵影響信息，按此分別計算3種方法的下的關(guān)鍵信息，將其獲得的關(guān)鍵信息的交集即取得共識的信息作為關(guān)鍵信息，將關(guān)鍵信息在最優(yōu)方法中的定量權(quán)重作為其最終權(quán)重。其流程如圖2所示。

圖2 確定協(xié)同響應(yīng)控制關(guān)鍵信息的流程Figure 2 Steps of obtaining the key information of collaborative response control

設(shè)第i項信息的權(quán)重為wi，在3種方法中的計算方法如下。

1) AHP選取根值法對判斷矩陣進行歸一化處理來求得權(quán)重。

式中，aij表示構(gòu)建的判斷矩陣元素；n為信息的總數(shù)量。

2) DEMATEL計算權(quán)重的公式為[14]

3) AHP-DEMATEL采取式(3)來計算權(quán)重[14]

2 潛在影響信息識別

在基于物流信息平臺的物流業(yè)務(wù)交易環(huán)境下，對物流業(yè)務(wù)的協(xié)同響應(yīng)過程本身是多方的耦合決策過程，但每一個交易方都在從物流信息平臺獲得業(yè)務(wù)信息后獨立決策，交易決策者在決策過程中獲取的關(guān)于決策任務(wù)的信息影響完成決策的及時性和結(jié)果。因此，將該決策相關(guān)元素納入決策系統(tǒng)即物流業(yè)務(wù)決策系統(tǒng)，從物流業(yè)務(wù)決策系統(tǒng)組成要素影響因素的角度可得到物流業(yè)務(wù)協(xié)同響應(yīng)的初始影響信息?；诖耍赃\輸業(yè)務(wù)為例，構(gòu)建了物流業(yè)務(wù)決策系統(tǒng)的邏輯結(jié)構(gòu)，如圖3所示。從決策者、決策任務(wù)和環(huán)境3個方面分析，識別出17個影響物流業(yè)務(wù)決策速度的潛在因素，見表1。

3 關(guān)鍵信息內(nèi)容的確定

3.1 單元方法的信息重要性計算

1) AHP計算的重要程度。

基于AHP的原理，根據(jù)表1元素的關(guān)系，構(gòu)建物流業(yè)務(wù)決策影響因素的層次結(jié)構(gòu)，從上到下依序為：目標(biāo)層(物流業(yè)務(wù)決策)、準(zhǔn)則層(決策者、決策任務(wù)和環(huán)境)、影響信息層(表1的信息)?；趦蓛梢蛩乇容^法咨詢廣西AI物流公司等單位客戶和專家構(gòu)建判斷矩陣，設(shè)定式(1)中n=17，運用Matlab軟件計算，通過一致性檢驗后，求解得到各影響信息的權(quán)重(限于篇幅，不羅列得到的判斷矩陣和求解過程)。

圖3 物流業(yè)務(wù)響應(yīng)的決策系統(tǒng)Figure 3 The decision system of logistics business response

表1 影響物流業(yè)務(wù)決策速度的潛在信息Table 1 Potential information impacting speed of making logistics business decisions

由此得到，各影響信息因素的重要程度排列為

2) DEMATEL法計算的重要程度

咨詢廣西AI物流公司等企業(yè)專家，對專家給出的各影響因素間關(guān)系結(jié)果統(tǒng)計后，按表2方式對統(tǒng)計結(jié)果S進行分值計算，并以該分值構(gòu)建直接影響矩陣X，記作

表2 影響程度標(biāo)準(zhǔn)打分表Table 2 Evaluation standard of influence degree

由X可知，當(dāng)或者時，有最大值29，以該值對矩陣X經(jīng)規(guī)范化處理后計算出綜合影響矩陣，然后分別求出物流業(yè)務(wù)協(xié)同響應(yīng)各影響信息因素的影響度、被影響度、中心度和原因度。依據(jù)式(2)求得它們的權(quán)重值如表3所示。

表3 各信息影響度、被影響度、中心度、原因度和權(quán)重Table 3 The influential degree/affected degree/ central degree/cause degree of the potential information

由表3得到基于DEMATEL法的物流業(yè)務(wù)協(xié)同響應(yīng)各影響信息因素的重要度排序為

3) AHP-DEMATEL法計算的重要性0.073,0.119,0.150,0.271,0.013,0.007,0.005,0.054)。則該權(quán)重下的重要性排序為

3.2 最優(yōu)信息序列

因關(guān)鍵信息決定了協(xié)同響應(yīng)決策支持系統(tǒng)設(shè)計，而所使用的方法具有一定主觀性，為了降低這種主觀性影響，保證所確定的關(guān)鍵信息一致正確，不隨主觀波動太大。應(yīng)用序號總和理論進行檢驗。序號總和理論考慮各方法對某研究對象排序差異，把各種不同方法下的排序號相加，得到序號總和，按序號總和排序的結(jié)果得到客觀排序[15]。將該客觀

式中，k為各方法；為第i個因素在第k個方法與總序號排序號之差。，Rk越大與理想狀態(tài)越接近，當(dāng)Rk=1時表明該方法排序為最理想的排序?；谝陨?種方法的排序，將其轉(zhuǎn)化為序號，并計算得到序號總和排序，結(jié)果如表4所示。

分別計算AHP、DEMATEL法和AHP-DEMATEL法相對于序號總和排序的Spearman等級系數(shù)為0.892、0.912、0.993?？梢?，3種方法中AHP與總序號排序差距最大，因為其主觀性很強，同時未考慮因素之間的影響，AHP-DEMATEL法Spearman系數(shù)最大，是最好的方法，其結(jié)果為獨立應(yīng)用方法的最好排序，逼近于總序號排序，只在F2、F4、F163個因素上表現(xiàn)出細(xì)小差距，已比較客觀。因此，AHPDEMATEL法可以降低主觀因素的影響，與其他研究一致[16]。如果為了簡單，可直接應(yīng)用AHP-DEMATEL法來得到排序和關(guān)鍵因素。

表4 幾種方法基于的排序結(jié)果Table 4 The sorting sequences based on the selected methods

3.3 關(guān)鍵信息內(nèi)容的確定

理論上，表1中的17個信息內(nèi)容都應(yīng)在協(xié)同響應(yīng)控制中呈現(xiàn)，并以合適的形式為交易者提供支持。如根據(jù)“決策偏好F6”提供偏好的匹配業(yè)務(wù)結(jié)果，這無疑造成系統(tǒng)設(shè)計工作量巨大，也會增加界面的復(fù)雜度和用戶瀏覽的工作量，但從前面的計算知其對決策者的影響重要程度有差異，全部提供價值并不大。為此，通過累計權(quán)重來精簡。

由于AHP-DEMATEL法的排序為最優(yōu)排序，優(yōu)先選取AHP-DEMATEL法的結(jié)果計算累計權(quán)重，如表5所示。以累計權(quán)重0.85作為邊界，則確定的關(guān)鍵信息為“邊際收益/成本(F13)、業(yè)務(wù)匹配度(F7)、業(yè)務(wù)再現(xiàn)概率(F12)、業(yè)務(wù)價格(F11)、業(yè)務(wù)消耗時間(F10)、市 場 競 爭 性 (F17)”6個 ， 記 為K1={F13、F7、F12、F11、F10、F17}。

再分別計算AHP和DEMATEL方法的的累計權(quán)重，如表6、表7所示。以累計權(quán)重0.85作為邊界，得到的AHP下關(guān)鍵信息有9個，包括業(yè)務(wù)匹配度(F7)等，記為K2={F7、F13、F12、F11、F10、F3、F6、F17、F5}；DEMATEL法的關(guān)鍵信息有10個，記為K3={F13、F12、F7、F11、F10、F17、F9、F14、F15、F8}。

由此得到3種方法下的關(guān)鍵因素的交集是KJ={F13、F7、F12、F11、F10、F17}=K1。這也表明，直接應(yīng)用AHP-DEMATEL法可得到的本文的關(guān)鍵信息因素。

表5 AHP-DEMATEL法的各信息累積權(quán)重Table 5 Information cumulative weight under AHP-DEMATEL

表6 AHP法的各信息累積權(quán)重Table 6 Information cumulative weight under AHP

表7 DEMATEL法的各信息累積權(quán)重Table 7 Information cumulative weight under DEMATEL

對比3種方法確定的關(guān)鍵信息數(shù)量可知，AHPDEMATEL得到的關(guān)鍵信息個數(shù)最少，更具有關(guān)鍵的內(nèi)涵，這也表明該方法具有明顯的突出關(guān)鍵效果的作用。3種方法下各因素的權(quán)重反映了這種作用，如圖4所示。AHP下的最大權(quán)重為0.19，最大、最小權(quán)重比為14.6；而DEMATEL下只有0.13，最大、最小權(quán)重比為26；但在AHP-DEMATEL下，最大權(quán)重達(dá)到了0.27，幾乎是DEMATEL的2倍，最大、最小權(quán)重比達(dá)到271，拉大了重要程度的差距，使得前面6個信息的累計權(quán)重值已經(jīng)超過0.9。這反映了該方法對因素的重要性更具有匯聚作用。

圖4 3種方法下各因素的權(quán)重趨勢Figure 4 Weights curve of the information under the three methods

可見，基于AHP、DEMATEL和AHP-DEMATEL法的物流業(yè)務(wù)響應(yīng)支持信息重要性排序存在一定差異但整體結(jié)果大致相近。綜合得到的物流業(yè)務(wù)協(xié)同響應(yīng)控制的關(guān)鍵信息為邊際收益/成本、業(yè)務(wù)匹配度、業(yè)務(wù)再現(xiàn)概率、業(yè)務(wù)價格、業(yè)務(wù)消耗時間和市場競爭性, 表5為其重要性權(quán)重。

4 基于關(guān)鍵信息的應(yīng)用

協(xié)同響應(yīng)決策支持系統(tǒng)以物流信息平臺的匹配結(jié)果為輸入，呈現(xiàn)該結(jié)果及其關(guān)系給業(yè)務(wù)的交易方，并提供響應(yīng)控制的接口和耦合控制的算法。關(guān)鍵信息的確定為該決策支持系統(tǒng)設(shè)計提供了基礎(chǔ)，大幅度簡化了決策支持系統(tǒng)的設(shè)計和開發(fā)工作量，尤其是信息數(shù)據(jù)的來源方式設(shè)計和信息表達(dá)方式(含界面)設(shè)計減少約2/3。因為這些主要信息一般都需要綜合多種信息才能獲得，如業(yè)務(wù)的匹配度，在車貨匹配中要綜合考慮車、貨的起始地、時間、流向、重量等多種信息，而且其匹配度有不同的計算方法。

基于以上信息，建立了它們的計算方式和其表達(dá)方式(含界面)，以減少交易方獲取信息和決策判斷的時間。如式(6)為建立了業(yè)務(wù)消耗時間的計算方法。

式中，tij表示第i個車運輸?shù)趈個貨物需要的預(yù)測時間，右式第1部分表示裝載時間；第2部分表示運輸時間。

圖5為設(shè)計的業(yè)務(wù)消耗時間表達(dá)示例，整個表達(dá)框架分為兩部分。左邊為前面確定的關(guān)鍵信息導(dǎo)航欄，可切換瀏覽幾種信息，其初始順序以表5的權(quán)重為基礎(chǔ)來排序，權(quán)重越大的信息位于最上面，可結(jié)合其使用頻率進行順序調(diào)整提供個性化界面；右邊則為具體的每一類信息的表達(dá)內(nèi)容和方式。相關(guān)交易方可從該信息中直接快速得到當(dāng)前物流信息平臺匹配的最少業(yè)務(wù)時間消耗的車源，無需過多信息加工，提高響應(yīng)效率。

圖5 物流業(yè)務(wù)協(xié)同控制關(guān)鍵控制信息的表達(dá)示例Figure 5 Expression case of the key information to logistics business collaborative control

5 結(jié)束語

物流業(yè)務(wù)協(xié)同響應(yīng)過程本質(zhì)是一個耦合決策過程。響應(yīng)決策及時性決定了決策效益，進而影響了物流業(yè)務(wù)的開展和資源的優(yōu)化利用。獲取影響交易方響應(yīng)決策的關(guān)鍵信息對實現(xiàn)決策效益和優(yōu)化物流信息平臺對應(yīng)支持系統(tǒng)設(shè)計有重要作用。本文提出了定量分析確定物流業(yè)務(wù)協(xié)同響應(yīng)關(guān)鍵信息的方法。

從決策角度可知，影響交易方進行及時響應(yīng)決策的信息，或者交易方希望獲取的信息有17類，綜合專家意見和計算結(jié)果確定的關(guān)鍵信息是“邊際收益/成本、業(yè)務(wù)匹配度、業(yè)務(wù)再現(xiàn)概率、業(yè)務(wù)價格、業(yè)務(wù)消耗時間、市場競爭性”6類，分別占的權(quán)重為“0.271、0.234、0.150、0.119、0.073、0.054”。它們是物流業(yè)務(wù)協(xié)同響應(yīng)控制決策系統(tǒng)設(shè)計的基礎(chǔ)，大幅度減少了物流業(yè)務(wù)控制/決策系統(tǒng)的設(shè)計工作量。通過設(shè)計提供這幾類信息，既為物流業(yè)務(wù)響應(yīng)的交易決策者提供了其決策時必要的支持信息，又避免信息過量，為加速決策提供保證，大幅度減少了對應(yīng)支持系統(tǒng)的設(shè)計工作量。該研究可為其他決策支持系統(tǒng)設(shè)計提供參考，尤其是決策速度對效益影響方面的研究提供參考。