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基于三角模糊层次分析法的逆向物流服务项目选择研究

0逆向物流服务商选择基于环保法律法规的限制、经济利益的驱动和竞争的需要,反向物流已提升为公司的战略领袖。如何合理管理公司的物流活动已成为许多公司关注的焦点。反向物流运作模式可分为两种类型:内部运营或外部配送。选择反向物流外包管理模式,允许公司将“一”的复杂回收和处理复杂的关系发展为相对简单的“一”型代理关系,使其摆脱不适合或失控的业务,拥有更多的精力来发展核心技能,促进公司在竞争激烈的全球化市场中的发展。然而,对于反向物流外包有很多风险。正确选择反向物流服务公司,可以预防和控制风险,有效整合专业资源和技能,充分发挥外部优势。Meade等建立了由逆向物流管理目标、产品生命周期、组织绩效、逆向物流功能以及再使用方式与途径5个指标组成的逆向物流服务供应商选择指标体系,并采用层次分析法(AHP)进行了逆向物流服务供应商选择.Efendigil等应用德尔菲法构建了包括准时运输率、服务质量水平、单位运作成本等12个指标的逆向物流服务供应商选择指标体系,运用模糊层次分析法(FAHP)与神经网络(ANN)的混合方法开展逆向物流服务供应商选择工作.Farzipoor利用数据包络分析(DEA)模型对18家备择逆向物流服务供应商从成本、服务质量、服务信用以及回收收入4个方面进行了选择.岳辉等分析了客户企业在选择逆向物流服务供应商时,要考虑的影响因素包含管理水平、技术实力、信息化水平、运输能力、协调能力和成本,并基于三角模糊层次分析法研究了逆向物流服务供应商选择问题.王长琼强调了应从服务能力、服务水平、协调能力三方面选择逆向物流服务供应商.由于逆向物流服务供应商选择的复杂性,影响选择的指标之间往往并非独立,而是存在着一定的相互依存、相互影响关系.因此,采用科学合理的评价方法就显得尤为重要.ANP(网络分析法)正是在AHP(层次分析法)的基础上,针对评价指标间存在着相互影响关系的系统评价问题而提出的有效的决策方法.基于此,本研究构建了逆向物流服务供应商选择的网络结构图,给出逆向物流服务供应商选择的ANP方法,并通过SuperDecisions软件进行实现.1物流服务提供商的选择方法1.1逆向物流服务商网络结构的构建基于Meade、Efendigil、Farzipoor、岳辉和王长琼的研究成果,并考虑到逆向物流服务需求方对逆向物流所应实现的较高价值回收率的专业要求、企业所应承担的生态效益社会责任以及可能由于较差质量的逆向物流服务所导致的委托企业额外的隐性成本的产生,构建如图1所示的逆向物流服务供应商选择网络结构图.1.1.1逆向物流服务商的主要特点1)客户满意度.在逆向物流中,客户是指接受逆向物流服务的委托企业.客户满意度是一个主观指标,是委托企业对逆向物流服务质量的事前期待水平与实际水平进行比较所获得的主观感知,可通过开展问卷调查予以获得.2)处理效率.犹如正向物流强调有效响应顾客需求,在逆向物流服务过程中,逆向物流服务供应商对回收产品的处理效率也十分重要.处理效率反映了逆向物流服务供应商对回收产品进行回收、检验、分类、翻新、再制造和物料再循环等逆向物流处理活动方面的质量水平.3)价值回收率.逆向物流中可观的经济利益是企业实施逆向物流的重要原因之一.完整的逆向物流服务通过再使用、再制造以及再循环三种不同类型的处理活动,可分别以再生产品、再生零部件和再生原材料的形式实现价值回收.回收价值与回收产品购买支出的比值即价值回收率.4)环保效应.对于回收产品中无法进行价值回收的部分,需要进行废弃处置.随着人们环保意识的增加、环保法规的相继出台,使得对回收产品废弃处置的要求不断提高.逆向物流服务供应商在逆向物流服务过程中是否执行环境友好型的行为方式直接关系着委托企业的利益与形象,因此,需要对逆向物流服务供应商的环保意识及行为方式进行评分.1.1.2逆向物流服务商的能力构成1)基本能力.基本能力指逆向物流服务供应商开展第三方逆向物流所应具备的基本素质,包括管理能力、人力资源能力、运输能力以及财务能力等.2)专业能力.逆向物流服务供应商需要具备专业化的逆向物流综合能力,包括回收分拣能力、再制造能力以及再循环能力等.3)增值服务能力.优秀的逆向物流服务供应商不仅能够按照委托企业的要求完成常规逆向物流服务,而且具有能够根据委托企业情况、产品特点等,向委托企业提供个性化的逆向物流解决方案、逆向物流人才培训以及IT服务等一些增值服务的能力.1.1.3逆向物流服务商1)文化兼容性.文化兼容性是一个定性指标,将其作为考虑因素是建立战略伙伴关系的要求.企业文化是企业的软实力,反映了企业特有的价值取向与行为准则.选择的逆向物流服务供应商是否与委托企业具有文化兼容性将直接影响双方理解的一致性与合作效率,并最终影响逆向物流服务的效率与效果.2)沟通水平.有效地沟通与信息共享是双方密切合作的前提与保障.因此,逆向物流服务供应商应具备良好的沟通能力并保持密切的交流,保证双方可以及时、有效地获取反馈信息.1.1.4隐性成本.1)显性成本.显性成本是指委托企业向逆向物流服务供应商所需支付的委托费用,包括购买成本和使用成本两类.购买成本是委托企业为逆向物流服务所支付的固定服务成本,使用成本是逆向物流服务过程中单位处理成本与回收产品处理总量的乘积.2)隐性成本.若由于逆向物流服务供应商的信誉等问题,导致逆向物流服务质量未能达到预先标准,如处理效率较低、价值回收不充分、实际废弃处置过程中发生了与环保法规相冲突的行为等,均会造成委托企业形象受损、利润下降等额外成本的产生.这即是第三方逆向物流可能引起的“隐性成本”,可由专家评估确定的损失额与风险概率计算而得.1.2指标层的单分类1.2.1元素级判断矩阵的构造及求解未权重化超矩阵反映了其左侧各元素对上方元素的影响优先权.它的构建,即是通过存在相互依赖关系的各元素所构造的元素级判断矩阵(需通过一致性检验)所求得的归一化权重向量为分块向量所构成.隶属于质量(A)、服务能力(B)、联盟性(C)、成本(D)这4个元素组中的元素共11个.因此,未权重化超矩阵的构建需要44个分块向量,即分别以这4个元素组内的各个元素为父节点,以影响该元素的处于某元素组内的相关元素为子节点,从而构造元素级判断矩阵并进行归一化权重向量的求解.但由于往往存在某元素只受某元素组内的单一元素的影响或完全不受影响的情况的存在,则只需直接赋予该单一元素权重为1和这些无关元素权重为0,而无需构造元素级判断矩阵.例如,由图1可知质量(A)元素组中客户满意度a1受该元素组内处理速率a2、价值回收率a3、环保效应a4及服务能力(B)、联盟性(C)元素组内所有元素的影响,而不受成本(D)元素组中所有元素的影响.因此,即以客户满意度a1为父节点,分别以质量(A)元素组内的其它元素和服务能力(B)、联盟性(C)元素组内的所有元素为子节点,构造3个元素级判断矩阵并进行归一化权重向量的求解,而对显性成本d1及隐性成本d2直接赋予权重0,即:ud1a1=ud2a1=0.因此,根据图1所示,只需构建15个元素级判断矩阵进行归一化权重向量求解,之后将所有分块向量组成结构如U所示的未权重化超矩阵.1.2.2加权矩阵的确定通过上步所得的U之所以称为未权重化超矩阵,是因为虽然其分块是列归一化的,但就整体而言却并非每列都能保证是列归一化(列和等于影响该列上方元素的元素组的个数).因此未权重化超矩阵中的各列的权重之和并不统一,需要通过加权矩阵对其进行加权处理.加权矩阵反映了元素组间的影响关系,它是由分别以各元素组为父节点,以相关元素组为子节点,构建的元素组级判断矩阵所求得的归一化权重向量组成.根据图1所示的各元素组之间存在的相互依存关系,加权矩阵由4个元素组级判断矩阵所求得的归一化权重向量所构建,故建立形如W所示的加权矩阵.在加权矩阵中,对该列上方元素组无影响的元素组的对应权重为0.例如本文质量(A)元素组存在内部依存关系且受服务能力(B)、联盟性(C)元素组影响,而与成本(D)元素组无关,故wAA+wBA+wCA=1,wDA=0.之后,将加权矩阵对未权重化超矩阵进行加权处理,即可得到所有列均归一化的权重化超矩阵.1.2.3权重化超矩阵的极限化处理由于各元素之间存在着相互依存关系或反馈作用,导致元素之间优势度的比较变得复杂.ANP解决该问题的方式,是通过对权重化超矩阵进行极限化处理,从而得到极限矩阵并进行求解.权重化超矩阵的极限化处理步骤,相当于一个马尔科夫过程,通过不断地迭代达到稳定状态并得到各元素稳定的归一化权重向量,从而客观地反映了依存元素间复杂的比较关系.例如,由于各元素组内部存在依存关系且外部存在反馈作用,故得到的极限矩阵各列均相同,则其各行的数值就代表着这4个元素组中的各个元素相对于目标层的稳定的权重向量.1.3层次总排序和层次总排序通过以上步骤,可得出各项指标相对于逆向物流服务供应商选择目标的权重向量,即完成了指标层相对目标层的层次单排序.综合评价是针对具体的方案进行优选,还需要进行方案层相对于指标层的层次单排序.在实际的评选工作中,可以通过组建评价小组在对备选企业进行调查研究的基础上,运用灰色评价法、模糊综合评价等方法进行决策.运用AHP完成该步骤.在完成了以上两步层次单排序后,即可求出方案层相对于目标层的综合优势度,即层次总排序.2superdecisions软件2.1基于anp的求解由于ANP计算复杂,实际应用中需要通过软件实现.专门的ANP应用软件SuperDecisions(简称SD)2.0.8可以计算任何结构的ANP模型,例如内部依存的递阶层次结构、内部依存的网络结构及BOCR结构等.AHP作为ANP的特例,SD软件同样可以对其进行求解.2.2构建指标体系网络通过SD软件主界面中Design菜单栏下的Cluster、Node、Nodeconnexionsfrom一系列菜单命令即建立了由元素组、元素和影响关系组成的指标网络结构图(图2).2.2.1提取未权重化超矩阵原始判断矩阵来自5名从事物流管理研究的高校教师和5名UPS的逆向物流工作人员.现取其中一名专业人员给出的判断矩阵进行说明.通过a<b命令即可录入元素级判断矩阵.图3所示的是以逆向物流服务供应商选择为目标(准则),以客户满意度为次准则,取服务能力元素组中的各元素按其对客户满意度元素的影响优先度所构造的判断矩阵.通过图3界面中Computations菜单栏下Shownewpriorities命令,即可得到图4所示的归一化权重向量及一致性指标值.显然,该判断矩阵一致性指标值CR=0<0.1,通过一致性检验,归一化权重向量可接受.将所有元素级判断矩阵录入之后(均通过一致性检验),通过主界面中的Computations菜单栏下UnweightedSuperMatrix命令即可得到未权重化超矩阵.未权重化超矩阵(部分)如图5所示.2.2.2加权矩阵与权重化超矩阵通过A<B命令即可录入元素组级判断矩阵,操作界面类似图3.完成元素组级判断矩阵录入后,通过主界面Computations菜单栏下ClusterMatrix以及WeightedSuperMatrix菜单命令,即可得到加权矩阵与权重化超矩阵.加权矩阵、权重化超矩阵(部分)分别如图6、图7所示.2.2.3极限矩阵与权重向量通过SD软件主界面中Computations菜单栏下的LimitMatrix和Priorities菜单命令,分别得到图8、图9所示的极限矩阵(部分)与稳定的权重向量.2.2.4值化权重向量为反映一般性,将其余9名专业人员所给出的判断矩阵做同样操作,并将所得权重向量作均值化处理,即可得到均值化权重向量=(0.05,0.112,0.138,0.04,0.098,0.083,0.075,0.066,0.065,0.22,0.053).从均值化权重向量可知,显性成本、价值回收率、处理速率、基本能力、专业能力指标权重较大.因此,在实际进行逆向物流服务供应商选择时,应从这5个方面作为侧重点进行评估.2.3模型构建与权重确定福建某大型电子制造企业在对逆向物流服务行业中各供应商进行初步筛选后,将3家逆向物流服务供应商列为备择方案,并给出了3家逆向物流服务供应商在各项评价指标上的优势度比较判断矩阵.通过AHP作为处理模型进行综合评价.在SD软件中构建综合评价AHP模型如图10所示.通过指标层相对于目标层的判断矩阵构造界面中Misc菜单栏下Directdataentry命令,即可为各指标直接赋以权重,如图11所示.方案层相对于指标层的层次单排序是分别以各个指标为父节点,各个方案为子节点,通过判断矩阵进行优劣比较,操作类似图3所示的元素级判断矩阵的构造.之后,通过SD主界面中Sym命令或Computations菜单栏下Synth

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